Adaptación de estímulos en interfaces cerebro-máquina que utilizan potenciales visuales evocados
Author
Aguilar Santamaría, AnaAdvisor
Varona Martínez, PabloEntity
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaDate
2016-05Subjects
Neurociencia computacional; Interfaces de usuario (Informática); Interacción hombre-ordenador; InformáticaEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
El gran progreso tecnológico en el ámbito biomédico y en el procesamiento de datos de las últimas décadas ha permitido el avance en los diversos métodos de interacción con el entorno y los dispositivos, surgida fruto de las necesidades de personas que padecen severas discapacidades motoras.
Una de las nuevas vías de comunicación con las máquinas con más auge actualmente en gran diversidad de disciplinas, entre las que no sólo destaca la clínica, sino también lacomunicación, el entretenimiento, la seguridad y la educación, son las interfaces cerebro-máquina (BCI), que se valen del análisis en tiempo real de la actividad eléctrica cerebral adquirida mediante registros neurofisiológicos con electroencefalografía (EEG).
El presente proyecto tiene como objetivo principal el desarrollo de una interfaz gráfica fácilmente configurable, adaptable al usuario y con aplicaciones reales, buscando la máxima fiabilidad en el control de la misma con la intención de minimizar y solventar las dificultades que se presentan en las personas con parálisis física parcial o total, valiéndose de estimulación visual para originar la actividad eléctrica cerebral deseada, prestando especial atención a la parametrización de dichos estímulos para la optimización individualizada en cada usuario. Esto se realizará mediante una adecuada presentación y selección de estímulos y parámetros involucrados en el interfaz gráfico.
Se crearán tres aplicaciones para la comunicación mediante deletreo, la comunicación mediante ideogramas y el control del movimiento de dispositivos; cuyas interfaces gráficas pueden ser fácilmente configurables antes de ser ejecutadas. Para ello, se hará uso de estimulación parpadeante que genera potenciales visuales evocados de estado estacionario (SSVEP) registrados mediante un casco de EEG de bajo coste disponible en el laboratorio del Grupo de Neurocomputación Biológica de la Universidad Autónoma de Madrid. Los experimentos de validación indican que la interfaz desarrollada puede adaptarse a distintos tipos de interacción. The large technological development in the biomedical and data processing domains in the last few decades has led to the advance in the ways in which a person interacts with the environment and technological devices. This is a direct consequence of addressing the needs of people with severe motor disabilities.
Nowadays, one of the most popular methods to communicate with machines involving many different context, such as medical, communication, entertainment, education and security applications are brain computer interfaces (BCI). A BCI process and analyzes the electrical activity of the brain obtained by electroencephalography (EEG).
The main objective of the project is to develop an easily configurable BCI graphical interface adapted to the user. In order to minimize and solve problems in people with partial or total paralysis, this project looks for the most reliable control and the best adaptation to the user in brain computer interfaces, using visual stimulation to generate the desired electrical brain activity. Special attention will be paid to stimulus parametrization to individually optimize it for each user by properly choosing and presenting stimuli and personalizing the parameters related to the graphical interface.
Three applications (communication by spelling, communication using ideograms and device movement control) are validated measuring Steady Stationary Visual Evoked Potentials (SSVEP) generated by flickering stimulation and using a low-cost EEG system available at Universidad Autónoma de Madrid’s Biological Neurocomputation Group lab. These applications offer new ways of communication and device control to people with motion disorders. Additionally, the user will be able to easily set up the graphical interface parameters. The validation tests point out that the developed graphical interface adapts to many different kinds of interactions.
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