Interfaz cerebro computadora (ICC) basada en el potencial relacionado con eventos P300: análisis del efecto de la dimensión de la matriz de estimulación sobre su desempeño

Una interfaz cerebro computadora (ICC) es un dispositivo que ayuda a personas con deficiencias motoras severas, al permitir la realización de una comunicación externa a partir de la actividad eléctrica del cerebro sin la asistencia de los nervios periféricos o de la actividad muscular, prometiendo a...

Full description

Autores:
García-Cossio, E. (Eliana)
Gentiletti, G. G. (Gerardo Gabriel)
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2008
Institución:
Universidad EIA .
Repositorio:
Repositorio EIA .
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.eia.edu.co:11190/451
Acceso en línea:
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/451
Palabra clave:
RBI00039
TECNOLOGÍAS PARA LA SALUD
TECHNOLOGY IN HEALTH
INTERFAZ CEREBRO-COMPUTADOR ( ICC )
BRAIN COMPUTER INTERFACES ( BCI )
PROCESAMIENTO DE SEÑALES
SIGNAL PROCESSING
POTENCIAL RELACIONADO A EVENTOS P300
SILLA DE RUEDAS
TAMAÑO DE MATRICES DE ESTIMULACIÓN
EVENT RELATED POTENTIAL P300
WHEELCHAIR
STIMULATION MATRIX SIZE
Rights
openAccess
License
Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020
Description
Summary:Una interfaz cerebro computadora (ICC) es un dispositivo que ayuda a personas con deficiencias motoras severas, al permitir la realización de una comunicación externa a partir de la actividad eléctrica del cerebro sin la asistencia de los nervios periféricos o de la actividad muscular, prometiendo además una mejora en la calidad de vida de los pacientes. En este proyecto se utilizó un sistema ICC basado en el paradigma P300, desarrollado en la Universidad Nacional de Entre Ríos. El sistema cuenta con un sistema no invasivo de adquisición de electroencefalograma, un amplificador Grass, el software BCI2000 y el paquete de simulación robótica Marilou. Adicionalmente, el sistema permite evaluar la aplicación de dicha ICC en el control de una silla de ruedas autopropulsada e inteligente. La presentación de estímulos para la generación del P300 se llevó a cabo con matrices de íconos que codifican las instrucciones de comandos o direcciones para la silla de ruedas. En el presente trabajo se probaron dos matrices con diferentes dimensiones y distribuciones, la primera de 4x5 y la segunda de 4x3. Se analizaron los porcentajes de clasificación que éstas arrojaron con el método de regresión SWLDA, donde se concluyó que la matriz de 4x3 presentaba mayores porcentajes de clasificación que la matriz 4x5. Las implicaciones con respecto al control de la silla se vislumbran como mayor confort y exactitud en el sistema inteligente.