Evaluación de electrodos EEG secos, húmedos y con gel para la implementación de sistemas BCI basados potenciales evocados P300

Over the years, there has been a search for the integration of intelligent systems capable of supporting rehabilitation and communication processes for patients in severe conditions, whether due to neurodegenerative diseases, congenital issues, or accidents. Implementing Brain-Computer Interface (BC...

Full description

Autores:
Sosa Rojo, Maria Valentina
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Repositorio:
Repositorio Institucional ECI
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/3350
https://catalogo-intra.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/catalogue/detail.pl?biblionumber=23900
Palabra clave:
Electroencefalografía
Daño cerebral - Pacientes - Rehabilitación
Electrodos
Interacción hombre-computador
Brain computer interface (BCI)
Evoked related–potentials (ERPs)
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description Over the years, there has been a search for the integration of intelligent systems capable of supporting rehabilitation and communication processes for patients in severe conditions, whether due to neurodegenerative diseases, congenital issues, or accidents. Implementing Brain-Computer Interface (BCI) systems in the daily lives of these users brings the opportunity to improve their quality of life once they leave a clinical environment. This technology enables communication and control devices through real-time analysis of brain activity. The most used technique to measure brain activity in BCI systems is electroencephalography (EEG). This technique records the electrical activity generated by neurons by placing electrodes on the scalp, where a conductive gel is applied to improve signal quality. However, using an electrolytic material each time the equipment is used presents a limitation in the goal of deploying BCI systems outside of laboratories. Considering this, various investigations have sought alternative methods for this application. Dry electrodes have been presented as a solution. However, this approach leads to a partial loss of EEG signal quality due to the removal of the conductive material, which reduces impedance and sensitivity to external artifacts. Therefore, this work aims to characterize dry, wet, and gel electrodes to assess their viability for use in BCI systems based on P300-evoked potentials. EEG recordings were obtained from 15 subjects in 2 sessions. In each session (per condition) was performed: 1 resting-state recording (with eyes closed) and 5 recordings using the RCP speller. In total, 450 recordings were obtained to evaluate the electrodes in BCI systems. Once the data was collected, the signals were preprocessed, features were extracted, and the intentions were classified to control the BCI system. As a result, it became possible to compare the different electrode responses for BCI systems. The results showed significant differences in EEG characteristics across the 3 conditions. Moreover, the analyzed BCI system achieved command decoding accuracy rates of 36%, 32%, and 87% using dry, wet, and gel electrodes, respectively. It was concluded that, under the experimental conditions, dry and wet electrodes do not allow for satisfactory control of the BCI system
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In each session (per condition) was performed: 1 resting-state recording (with eyes closed) and 5 recordings using the RCP speller. In total, 450 recordings were obtained to evaluate the electrodes in BCI systems. Once the data was collected, the signals were preprocessed, features were extracted, and the intentions were classified to control the BCI system. As a result, it became possible to compare the different electrode responses for BCI systems. The results showed significant differences in EEG characteristics across the 3 conditions. Moreover, the analyzed BCI system achieved command decoding accuracy rates of 36%, 32%, and 87% using dry, wet, and gel electrodes, respectively. It was concluded that, under the experimental conditions, dry and wet electrodes do not allow for satisfactory control of the BCI systemA lo largo de los años se ha buscado la integración de sistemas inteligentes capaces de apoyar los procesos de rehabilitación y comunicación de pacientes en condiciones severas, ya sea por enfermedades neurodegenerativas, problemas congénitos o accidentes. Implementar sistemas de Interfaz Cerebro-Computadora (BCI) en la vida diaria de estos usuarios brinda la oportunidad de mejorar su calidad de vida una vez que abandonan un entorno clínico. Esta tecnología permite la comunicación y el control de dispositivos mediante el análisis en tiempo real de la actividad cerebral. La técnica más utilizada para medir la actividad cerebral en sistemas BCI es la electroencefalografía (EEG). Esta técnica registra la actividad eléctrica generada por las neuronas mediante la colocación de electrodos en el cuero cabelludo, donde se aplica un gel conductor para mejorar la calidad de la señal. Sin embargo, utilizar un material electrolítico cada vez que se utiliza el equipo presenta una limitación en el objetivo de implementar sistemas BCI fuera de los laboratorios. Considerando esto, diversas investigaciones han buscado métodos alternativos para esta aplicación. Los electrodos secos se han presentado como una solución. Sin embargo, este enfoque conlleva una pérdida parcial de la calidad de la señal del EEG debido a la eliminación del material conductor, lo que reduce la impedancia y la sensibilidad a los artefactos externos. Por lo tanto, este trabajo tiene como objetivo caracterizar electrodos secos, húmedos y de gel para evaluar su viabilidad para su uso en sistemas BCI basados ​​en potenciales evocados P300. Se obtuvieron registros de EEG de 15 sujetos en 2 sesiones. En cada sesión (por condición) se realizó: 1 registro en estado de reposo (con los ojos cerrados) y 5 registros utilizando el deletreador RCP. En total, se obtuvieron 450 registros para evaluar los electrodos en sistemas BCI. Una vez recopilados los datos, se preprocesaron las señales, se extrajeron las características y se clasificaron las intenciones para controlar el sistema BCI. Como resultado, fue posible comparar las diferentes respuestas de los electrodos para los sistemas BCI. Los resultados mostraron diferencias significativas en las características de EEG en las 3 condiciones. Además, el sistema BCI analizado logró tasas de precisión de decodificación de comandos del 36%, 32% y 87% utilizando electrodos secos, húmedos y de gel, respectivamente. Se concluyó que, en las condiciones experimentales, los electrodos secos y húmedos no permiten un control satisfactorio del sistema BCI.PregradoIngeniero(a) Biomédico(a)105 páginas.application/pdfspaEscuela Colombiana de IngenieríaUniversidad de ValladolidValladolid, EspañaBogotá, ColombiaIngeniería Biomédicahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Evaluación de electrodos EEG secos, húmedos y con gel para la implementación de sistemas BCI basados potenciales evocados P300Trabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85EspañaN/AElectroencefalografíaDaño cerebral - Pacientes - RehabilitaciónElectrodosInteracción hombre-computadorBrain computer interface (BCI)Evoked related–potentials (ERPs)P300Row-Column ParadigmEvaluación de electrodos EEG secos, húmedos y con gel para la implementación de sistemas BCI basados potenciales evocados P300THUMBNAILTFG_SosaRojoMariaValentina.pdf.jpgTFG_SosaRojoMariaValentina.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg9464https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/3350/6/TFG_SosaRojoMariaValentina.pdf.jpgbb8a4901240f6884c9b7b84afb1dadb5MD56open accessAutorización de publicación_signed_ESV.pdf.jpgAutorización de publicación_signed_ESV.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg13437https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/3350/8/Autorizaci%c3%b3n%20de%20publicaci%c3%b3n_signed_ESV.pdf.jpg553cea242e8f9c56c2462cfe0a13ee63MD58metadata only accessTEXTTFG_SosaRojoMariaValentina.pdf.txtTFG_SosaRojoMariaValentina.pdf.txtExtracted texttext/plain204842https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/3350/5/TFG_SosaRojoMariaValentina.pdf.txtf1ab53a1313614387abf7fe95757f4baMD55open accessAutorización de publicación_signed_ESV.pdf.txtAutorización de publicación_signed_ESV.pdf.txtExtracted texttext/plain3430https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/3350/7/Autorizaci%c3%b3n%20de%20publicaci%c3%b3n_signed_ESV.pdf.txt1bf51ef50dafd5baf383093399673683MD57metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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