Diseño e implementación de una Interfaz Cerebro-Computadora basada en potenciales evocados visuales de estado estacionario Public Deposited
En este trabajo se presenta el proceso de diseño e implementación de una interfaz cerebro-computadora basada en los potenciales evocados visuales de estado estacionario. El sistema desarrollado se denomina LINI-BCI : SSVEP y permite la adquisición de señales electroencefalográficas para la investigación de métodos de procesamiento y clasificación fuera de línea. Incluye también la flexibilidad para probar nuevos paradigmas de estimulación visual. Como parte fundamental del desarrollo de este trabajo, se propone un nuevo método de detección donde los potenciales evocados basado en el algoritmo de clasificación multiseñal y la aplicación de clasificadores del tipo máquinas de soporte vectorial. El método se validó con señales sintéticas y con señales reales de experimentos de identificación de dos, tres y cuatro condiciones de estimulación traducibles a comandos para alguna aplicación de la interfaz. Para la evaluación del desempeño del método se utilizaron estimaciones de la tasa de clasificación (certeza) y del área bajo la curva de características relativas de operación. La clasificación de épocas de un segundo arrojó una certeza superior a 85 % en la identificación de dos estímulos presentados a un sujeto entrenado en el uso de las interfaces cerebro-computadora, con una muestra de diez sujetos no entrenados se alcanzó una tasa de clasificación superior al 80 % (0.8 en área bajo la curva de características relativas de operación) para la identificación de un potencial evocado y alrededor de 60 % (0.6 en área bajo la curva de características relativas de operación) para la discriminación entre dos tipos de estímulo; por último, para la clasificación de cuatro clases con una muestra de nueve sujetos no entrenados se obtuvieron valores del área bajo la curva de características relativas de operación superiores a 0.6 en todos los casos. Los resultados muestran la ventaja de utilizar el método propuesto en comparación con los resultados reportados en otros trabajos que utilizan la Transformada Discreta de Fourier y discriminantes lineales, entre otros. Además, el sistema LINI-BCI permite la inclusión de otros paradigmas y el registro de señales cerebrales distintas de los potenciales visuales.
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