Análisis longitudinal de sistemas Brain-Computer Interface (BCI) no invasivos basados en potenciales evocados modulados por código (c-VEP) con electrodos secos y húmedos

Abstract

El electroencefalograma (EEG) es una herramienta fundamental en el campo de la neurofisiología, utilizada principalmente para registrar la actividad eléctrica del cerebro. Su historia se remonta a principios del siglo XX cuando Hans Berger, un psiquiatra alemán, realizó las primeras mediciones exitosas de las ondas cerebrales, descubriendo que las señales eléctricas podían ser detectadas a través del cuero cabelludo y registradas a través del mismo mediante el uso de electrodos. El EEG se utiliza en la práctica clínica para diagnosticar diversas patologías como la epilepsia, el coma, trastornos del sueño, migrañas, accidentes isquémicos cerebrales, entre otros. Gracias a los avances en la investigación y al desarrollo de nuevos dispositivos, las aplicaciones del EEG se han extendido más allá del ámbito clínico, incorporándose a la vida cotidiana mediante el uso de dispositivos como ordenadores y sistemas de interfaz cerebro-ordenador (BCI). En este Trabajo de Fin de Grado, se ha llevado a cabo un estudio exhaustivo sobre la precisión y la tasa de transferencia de información (ITR) utilizando un speller BCI basado en c-VEP y tres configuraciones diferentes de equipos de electroencefalografía: electrodos secos con el equipo Enobio (Neuroelectrics), electrodos húmedos con el equipo Enobio (Neuroelectrics) y electrodos húmedos con el equipo g.USBamp (g.Tec). Se han realizado experimentos con ocho sujetos, y se ha evaluado la precisión en la selección de comandos y la ITR en diferentes sesiones. Los resultados muestran que los electrodos húmedos ofrecen una mayor precisión y una mejor ITR en comparación con los electrodos secos. Además, se observaron variaciones individuales en la respuesta de los sujetos, lo que indica la influencia de factores fisiológicos y anatómicos en la captación de señales EEG. El estudio se ha llevado a cabo a lo largo de un período prolongado, con cuatro sesiones espaciadas en intervalos de un mes. Los resultados de este estudio longitudinal han mostrado una mejora continua en los parámetros analizados (ITR, precisión), subrayando la importancia de la evaluación a largo plazo de los sistemas BCI. Se demostró que los sujetos podían mantener el control del sistema incluso después de un tiempo prolongado, con una precisión media de 95.70% para los electrodos activos húmedos y de 65.23% para los pasivos en la sesión realizada tras un mes desde la calibración, lo que es esencial para la viabilidad práctica de los sistemas BCI.

The electroencephalogram (EEG) is a fundamental tool in the field of neurophysiology, primarily used to record the brain's electrical activity. Its history dates back to the early 20th century when Hans Berger, a German psychiatrist, made the first successful measurements of brain waves, discovering that electrical signals could be detected through the scalp and recorded using electrodes. EEG is used in clinical practice to diagnose various pathologies such as epilepsy, coma, sleep disorders, migraines, ischemic strokes, among others. Thanks to advances in research and the development of new devices, EEG applications have extended beyond the clinical setting, becoming part of daily life through the use of devices like computers and brain-computer interface (BCI) systems. In this Bachelor's Thesis, a comprehensive study on accuracy and information transfer rate (ITR) was conducted using a c-VEP-based BCI speller and three different electroencephalography equipment configurations: dry electrodes with the Enobio system (Neuroelectrics), wet electrodes with the Enobio system (Neuroelectrics), and wet electrodes with the g.USBamp system (g.Tec). Experiments were conducted with eight subjects, and accuracy in command selection and ITR were evaluated across different sessions. The results show that wet electrodes provide higher accuracy and better ITR compared to dry electrodes. Additionally, individual variations in subject responses were observed, indicating the influence of physiological and anatomical factors on EEG signal acquisition. The study was conducted over an extended period, with four sessions spaced at onemonth intervals. The results of this longitudinal study showed continuous improvement in the analyzed parameters (ITR, accuracy), highlighting the importance of long-term evaluation of BCI systems. It was demonstrated that subjects could maintain control of the system even after a prolonged period, with an average accuracy of 95.70% for the active wet electrodes and 65.23% for the passive ones in the session conducted one month after calibration, which is essential for the practical viability of BCI systems.