Clasificación de señales de EEG para aplicaciones de interfaz cerebro-computadora
Los avances recientes en el hardware de las computadoras y el procesamiento de señales han allanado el camino para desbloquear la capacidad de los pacientes que no pueden interactuar físicamente con quienes están fuera de ellos. El hardware de la computadora y el procesamiento de señales han hecho que sea aparentemente fácil usar las señales de EEG u "ondas cerebrales" para la comunicación entre humanos y computadoras. Debido a su alta resolución temporal, bajo costo e invasividad, la técnica de neuroimagen, electroencefalografía (EEG), es una herramienta práctica para implementar sistemas BCI. Dado que son de alta resolución temporal, rentables e invasivas, las técnicas de neuroimagen, la herramienta EEG es una herramienta confiable para implementar sistemas BCI.
Electrocorticograma basado en interfaces cerebro-computadora
La herramienta proporciona comunicación y control a las personas paralizadas, estimulándolas a deletrear, interactuar y controlar los dispositivos conectados. Generalmente, el Sistema BCI se basa en el procesamiento en tiempo real de las señales de EEG registradas cuando los usuarios practican tareas como el movimiento de la mano y el pie que induce ERD / ERS en la banda específica de EEG.
Cómo funciona el sistema EEG
Las BCI avanzadas utilizan un Sistema EEG que registran las actividades de EEG del cuero cabelludo para monitorear el movimiento del cursor, como seleccionar letras o íconos o operar neuroprótesis. La unidad central de BCI funciona como un algoritmo de traducción que convierte la entrada electrofisiológica del usuario en una salida que controla los dispositivos externos. La interacción entre los dos controladores adaptativos se ve muy afectada por el funcionamiento de BCI, es decir, el usuario que codifica sus comandos en el entrada electrofisiológica proporcionada al BCI, y luego una computadora reconoce la comando contenido en la entrada y los transmite en el control del dispositivo.
Los resultados de este proyecto exploran la efectividad del análisis de frecuencia de tiempo y también pueden clasificar tareas mentales con diferentes niveles de dificultad y pueden ayudar a diagnosticar afecciones como TDAH. Se ha demostrado que la técnica tiene mucho en común con otras técnicas de procesamiento de señales utilizadas para problemas de clasificación como SVM o KNN por lo que también debería ser útil fuera de su área de aplicación actual.
Además, las señales de EEG de varios sujetos se estudiaron durante 6 canales mientras realizaban cinco tipos diferentes de actividades cerebrales, incluido el reposo y la resolución de aritmética simple, rotación de figuras geométricas, composición de letras mentales y conteo.
Aplicaciones
Anteriormente, los usos del sistema se limitaban a unas pocas cosas, pero ha estirado el brazo al mismo tiempo que enriquece el siguiente campo con sus beneficios.
- Adquisición de señales cerebrales (neuronales): avance de técnicas invasivas y no invasivas para la adquisición de señales de calidad.
- Algoritmos y procesamiento: algoritmos avanzados de procesamiento de señales y aprendizaje automático, que aprovechan la potencia informática rápida para permitir el procesamiento en línea en tiempo real.
- Neurociencia subyacente: una mejor comprensión del código neuronal, la neuroanatomía funcional, la fisiología y cómo estos se relacionan con la percepción y la cognición, lo que permite interpretar las señales en el contexto de la neurobiología.
Debido a estos nuevos avances tecnológicos que les brindan la oportunidad de comunicarse nuevamente haciendo tapping y usando solo ondas cerebrales como entrada.
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