RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Diseño, desarrollo y evaluación de un sistema Brain Computer Interface (BCI) basado en Steady-State Visual Evoked Potentials (SSVEPs))
A1 Física Molpeceres, Víctor
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Brain Computer Interface
K1 Electroencefalograma
K1 SSVEPs
AB En 1929, Hans Berger desarrolló el elenctroencefalograma (EEG). Desde entonces, el estudio de las señales biómedicas, y en concreto del EEG, ha progresado notablemente. A partir de este descubrimiento, las ondas cerebrales, las cuales eran completamente desconocidas, comenzaron a incluirse para diagnosticar enfermedades como la epilepsia o trastornos del sueño, además de para la investigación y compresión del cerebro.Posteriormente, se comenzó a especular con la utilización de las señales EEG para desarrollar un sistema de comunicaciones entre el cerebro y el medio sin la intervención de músculos y nervios periféricos. Este tipo de sistemas no aparecieron hasta el año 1977, cuando el Dr. Jacques Vidal bautizó el primero con el nombre de Brain-Computer Interface (BCI). Dichos sistemas permiten el control de dispositivos a partir de la monitorización de la actividad cerebral y de la traducción de las intenciones del usuario en comandos de dispositivo.Este trabajo tiene el objetivo de diseñar, desarrollar y evaluar un sistema BCI basado en Steady-State Visual Evoked Potentials (SSVEPs). La aplicación fue desarrollada mediante la plataforma MEDUSA, creada por el Grupo de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Valladolid. Para ello se implementaron en Python tanto la interfaz gráfica de la aplicación como los métodos de procesado de señal. El sistema BCI bajo estudio se trata de un speller que permite seleccionar comandos, representados en celdas de una matriz, mediante la detección en el EEG de SSVEPs. Estos últimos son provocados por estímulos visuales a una cierta frecuencia de estimulación. Tras realizar una revisión del estado del arte, se concluye que la mejor manera de conseguir dicho objetivo es mediante el paradigma Joint Frequency-Phase Coding y el método de procesado Canonical Correlation Analysis.Una vez desarrollada, la aplicación fue evaluada por cinco sujetos sanos que relizaron varias tareas en una única sesión. Los resultados obtenidos para la mayoría de los sujetos fueron satisfactorios, con una precisión media del 74,06% bajo condiciones controladas en un laboratorio. Tras la realización de las tareas, los sujetos de estudio completaron un cuestionario de satisfacción que permitió conocer su opinión del sistema implementado y realimentar el proyecto con sus sugerencias. De entre las ideas extraidas, destacan las sugerencias de mejora de la interfaz gráfica y de los métodos de procesado de señal.
YR 2020
FD 2020
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/43262
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/43262
LA spa
DS UVaDOC
RD 30-jun-2024