Desarrollo y evaluación de una aplicación para navegar por Internet mediante sistemas Brain Computer Interface orientada a personas con grave discapacidad

Abstract

El electroencefalograma (EEG) fue desarrollado por Hans Berger en 1929 y las ondas cerebrales, hasta entonces desconocidas, fueron investigadas durante el siglo XX como ayuda para el diagnóstico de la epilepsia o diversos trastornos del sueño. Durante este periodo de tiempo se especuló sobre utilizar las señales EEG para desarrollar un sistema de comunicación entre el cerebro y el medio sin la intervención de los mecanismos normales de los nervios y los músculos periféricos. Ese sistema surgió a cargo de Dr. Jacques Vidal en 1977 y se bautizó como Brain Computer Interface (BCI). Estos tipos de sistemas se basan en monitorizar la actividad cerebral y traducir determinadas características, correspondientes a las intenciones del usuario, en comandos de un dispositivo. En primer lugar, en el presente trabajo se lleva a cabo una revisión del estado del arte sobre los sistemas BCI, los métodos empleados para registrar la actividad cerebral, las señales de control que gobiernan dichos sistemas, el procesado de la señal y sobre los navegadores web desarrollados mediante BCI con anterioridad. A continuación, se estudia en profundidad el análisis de la señal y los potenciales evocados P300, señal de control utilizada en la aplicación a desarrollar, poniendo especial énfasis en el filtrado de referencia de media común, el submuestreo del EEG en crudo y en los algoritmos de análisis discriminante lineal paso-a-paso y máquinas de soporte vectorial, técnicas empleadas en el procesado de la aplicación. Adicionalmente, se establecen las pautas para diseñar un umbral basado en las curvas ROC que permita obtener una aplicación asíncrona, salvando las limitaciones de los navegadores web desarrollados con anterioridad. Posteriormente, se presenta el diseño, el desarrollo y la evaluación de una aplicación BCI para navegar por Internet mediante las ondas cerebrales, destinada a las personas que sufren una grave discapacidad. Esta aplicación utiliza los potenciales evocados P300 como señal de control gracias al paradigma odd-ball, basado en exponer una serie de estímulos objetivo infrecuentes camuflados entre estímulos no-objetivo frecuentes. El usuario involuntariamente generará un potencial P300 cada vez que detecte los estímulos infrecuentes, seleccionando comandos que gobernarán la aplicación. Dicha aplicación fue evaluada satisfactoriamente por parte de cinco sujetos sanos y dieciséis enfermos de esclerosis múltiple (EM). De manera adicional, se trató de mejorar el algoritmo de traducción con el fin de aumentar la generalización del clasificador para este tipo de sujetos. Finalmente, se exponen los resultados de la evaluación, se discuten y se extraen las conclusiones oportunas.