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oai:uvadoc.uva.es:10324/313432021-06-24T07:24:19Zcom_10324_23459com_10324_954com_10324_894col_10324_23460

Martínez Cagigal, Víctor Hornero Sánchez, Roberto 2018-08-31T10:54:42Z 2018-08-31T10:54:42Z 2017 Revista Iberoamericana de Automatica e Informatica Industrial, vol. 14 (4), pp. 372-383 http://uvadoc.uva.es/handle/10324/31343 Producción Científica Los sistemas Brain-Computer Interface (BCI) se definen como sistemas de comunicaci´on que monitorizan la actividad cerebral y traducen determinadas caracter´ısticas, correspondientes a las intenciones del usuario, en comandos de control de un dispositivo. La selecci´on de canales en los sistemas BCI es fundamental para evitar el sobre-entrenamiento del clasificador, reducir la carga computacional y aumentar la comodidad del usuario. A pesar de que se han desarrollado varios algoritmos con anterioridad para tal fin, las metaheur´ısticas basadas en inteligencia de enjambre a´un no han sido suficientemente explotadas en los sistemas BCI basados en potenciales P300. En este estudio se muestra una comparativa entre cinco m´etodos de enjambre, basados en el comportamiento de sistemas biol´ogicos, aplicados con el objetivo de optimizar la selecci´on de canales en este tipo de sistemas. Los m´etodos se han evaluado sobre la base de datos de la “III BCI Competition 2005”, reportando precisiones similares o, en algunos casos, incluso m´as altas que las obtenidas sin realizar ning´un tipo de selecci´on. Dado que los cinco m´etodos se han demostrado capaces de disminuir dr´asticamente los 64 canales originales a menos de la mitad sin comprometer el rendimiento del sistema, as´ı como de superar el conjunto t´ıpico de 8 canales y el m´etodo backward elimination, se concluye que todos ellos son adecuados para su aplicaci´on en la selecci´on de canales en sistemas P300-BCI. Este estudio se ha financiado parcialmente mediante el proyecto TEC2014-53196-R del Ministerio de Econom´ıa y Competitividad (MINECO) y FEDER, y el proyecto VA037U16 de la Consejer´ıa de Educaci´on de la Junta de Castilla y Le´on. V. Mart´ınez-Cagigal se encuentra financiado por un contrato de “Promoci´on de Empleo Joven e Implantaci´on de la Garant´ıa Juvenil”del MINECO y la Universidad de Valladolid. application/pdf spa Elsevier info:eu-repo/semantics/restrictedAccess RIAI: Revista Iberoamericana de Autom´atica e Inform´atica industrial P300-Based Brain-Computer Interface Channel Selection using Swarm Intelligence info:eu-repo/semantics/article https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1697791217300444 SI