Toward Practical P300-based Brain–Computer Interfaces: Asynchrony, Channel Optimization and Assistive Applications

Abstract

La idea de controlar dispositivos mediante nuestras señales cerebrales ha fascinado a la humanidad durante el último siglo. Recientemente, distintos grupos de investigación han dedicado esfuerzos a decodificar señales neuronales y provocar el desarrollo de los sistemas brain–computer interface (BCI), una tecnología que traduce las intenciones del usuario en comandos de un dispositivo. No obstante, la mayor parte aún no son suficientemente fiables como para abandonar los laboratorios y permitir su comercialización. Esta Tesis Doctoral presenta un compendio de cuatro publicaciones que proponen el uso de distintas metodologías para contribuir en el desarrollo de sistemas BCI prácticos en entornos reales. Para ello, se ha empleado un enfoque dual, atendiendo tanto al (1) procesado de la señal de electroencefalografía (asincronía y selección de canales), como al (2) desarrollo de aplicaciones de asistencia y su posterior evaluación con sujetos con graves discapacidades motoras (navegación web, control de redes sociales en smartphones).