Implementación de una interfaz BCI para la detección de intención de movimientos de rehabilitación de miembro superior

El presente artículo es el resultado del desarrollo de tesis de grado del autor en donde se implementa una interfaz cerebro computador en conjunto con un robot colaborativo ur3, el prototipo final está enfocado a desarrollar terapias de rehabilitación de miembro superior, inicialmente en personas sa...

Full description

Autores:: Niño Velasco, Jhoan Sebastián

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2023

Institución:: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB

Repositorio:: Repositorio UNAB

Idioma:: spa

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description	El presente artículo es el resultado del desarrollo de tesis de grado del autor en donde se implementa una interfaz cerebro computador en conjunto con un robot colaborativo ur3, el prototipo final está enfocado a desarrollar terapias de rehabilitación de miembro superior, inicialmente en personas sanas, adquiriendo las señales generadas por actividad cerebral al intentar realizar movimientos de este, todo el proceso fue logrado gracias al desarrollo de un algoritmo inteligencia artificial utilizando FBCSP y LDA como métodos de extracción y clasificación respectivamente, todos los análisis fueron realizados con bases de datos obtenidas de 5 usuarios sanos que sirvieron como sujetos de prueba durante el proceso de optimización e implementación.
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INTRODUCCIÓN 13 1.1 DEFINICIÓN DEL PROBLEMA 13 1.2 JUSTIFICACIÓN 15 2. OBJETIVOS 18 2.1 OBJETIVO GENERAL 18 2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 18 3. ESTADO DEL ARTE 19 4. MARCO TEÓRICO 22 4.1 ELECTROENCEFALOGRAMA (EEG) 22 4.2 INTERFAZ CEREBRO COMPUTADOR 24 4.3 CORTEZA MOTORA 25 4.4 SISTEMA INTERNACIONAL 10-20 27 4.5 PREPROCESAMIENTO 28 4.6 EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS 28 4.7 APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (ML) 28 4.7.1 ML – SUB-AJUSTADO 29 4.7.2 ML – SOBRE-AJUSTADO 29 4.7.3 VALIDACIÓN CRUZADA (K-Folds) 29 4.7.4 MÉTRICAS DE CLASIFICACIÓN 30 4.7.5 MÁQUINA DE SOPORTE VECTORIAL (SVM) 31 4.7.6 ANÁLISIS DISCRIMINANTE LINEAL (LDA) 32 4.8 CAMBIOS EN LA ACTIVIDAD CEREBRAL 32 4.8.1 DESINCRONIZACIÓN RELACIONADA A EVENTOS (ERD) 33 4.8.2 SINCRONIZACIÓN RELACIONADA A EVENTOS (ERS) 33 4.9 PARADIGMAS NO INVASIVOS 33 4.9.1 P300 ERPs 33 4.9.2 STEADY-STATE VISUALLY EVOKED POTENTIALS (SSVEP) 35 4.9.3 MOTOR IMAGERY 36 4.10 ROBÓTICA COLABORATIVA 38 4.10.1 ROBOT UR3 38 4.11 HERRAMIENTAS DE HARDWARE 38 4.12 HERRAMIENTAS DE SOFTWARE 39 4.12.1 ARDUINO SOFTWARE IDE 39 4.12.2 VISUAL STUDIO CODE 39 4.12.3 PYTHON 39 4.12.4 OPENVIBE 40 4.12.5 G.NEEDACCESS 40 5. METODOLOGÍA 41 5.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA (I) 41 5.2 ESPECIFICACIONES DE LA NECESIDAD IDENTIFICADA (II) 42 5.3 ESPECIFICACIONES GENERALES DEL PROYECTO (III) 43 5.4 ESPECIFICACIONES DETALLADAS DEL PROYECTO (IV) 44 5.5 IMPLEMENTACIÓN (V) 45 5.6 VALIDACIÓN DE CADA FASE (VI) 45 5.7 PROTOTIPO FUNCIONAL (VII) 46 6. DESARROLLO 47 6.1 INVESTIGACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE INTERFACES EEG 47 6.1.1 OPEN BCI 48 6.1.2 ENOBIO 8 49 6.1.3 G-TEC NAUTILUS 50 6.1.4 SELECCIÓN DE INTERFAZ BCI 52 6.2 CLASIFICACIÓN DE PARADIGMAS NO INVASIVOS 54 6.2.1 SELECCIÓN DEL PARADIGMA A IMPLEMENTAR 54 6.2.2 POSICIÓN DE ELECTRODOS 54 6.3 IDENTIFICACIÓN DE ESTÍMULOS 56 6.3.1 DEFINICIÓN DE HERRAMIENTAS DE TRABAJO 56 6.3.2 DEFINICIÓN DE TERAPIAS 59 6.3.3 DEFINICIÓN DE ESTÍMULOS 61 6.4 LECTURA DE SEÑALES EEG 70 6.4.1 PROTOCOLO DE CONEXIÓN 70 6.4.2 VALIDACIÓN DE LA CONEXIÓN 72 6.4.3 ADQUISICIÓN DE DATOS 72 6.4.4 CARACTERÍSTICAS DE LOS DATOS ADQUIRIDOS 74 6.5 PREPROCESAMIENTO 74 6.6 EXTRACCIÓN Y CLASIFICACIÓN 76 6.6.1 TRATAMIENTO DE DATOS EEG EN IMAGINACIÓN MOTORA 76 6.6.2 COMMON SPATIAL PATTERN (CSP) 78 6.6.3 IMPLEMENTACIÓN CSP-LDA 79 6.6.4 FILTER BANK COMMON SPATIAL PATTERN (FBCSP) 80 6.6.5 CONFIGURACION DEL CLASIFICADOR 83 6.7 COMUNICACIÓN OPENVIBE – UR3 86 6.7.1 OPENVIBE – PYTHON 86 6.7.2 PYTHON – ARDUINO 88 6.7.3 ARDUINO – UR3 89 7. RESULTADOS Y EVIDENCIAS 94 7.1 RESULTADOS ESPERADOS 94 7.2 PROTOTIPO FUNCIONAL 94 7.3 PROTOCOLO EXPERIMENTAL Y CONSENTIMIENTO INFORMADO 95 7.4 BASE DE DATOS 96 8. DISCUSIÓN 98 9. CONCLUSIONES 100 10. BIBLIOGRAFÍA 102 ANEXOS 110 ANEXO A. REPOSITORIO 110PregradoThis article is the result of the development of the author's degree thesis where a brain-computer interface is implemented in conjunction with a collaborative robot ur3, the final prototype is focused on developing upper limb rehabilitation therapies, initially in healthy people, acquiring the signals generated by brain activity when trying to make movements of this, the entire process was achieved thanks to the development of an artificial intelligence algorithm using FBCSP and LDA as extraction and classification methods respectively, all analyzes were carried out with databases obtained from 5 healthy users who served as test subjects during the optimization and implementation process.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Implementación de una interfaz BCI para la detección de intención de movimientos de rehabilitación de miembro superiorBCI Implementation for intention detection of upper limb rehabilitation movementsIngeniero MecatrónicoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPElectroencephalogramAutomationMechatronicRehabilitation RoboticsCollaborative RoboticsBrain computer interfaceMotor imageryMachine theoryRehabilitation technologyAutomatic controlRoboticsMachine learningMecatrónicaTeoría de las máquinasTecnología de la rehabilitaciónControl automáticoRobóticaAprendizaje automáticoElectroencefalogramaAutomatizaciónMecatrónicaInterfaz cerebro computadorImaginación motoraRobótica de rehabilitaciónRobótica colaborativaMinisterio de Salud de Colombia, "Enfermedad Cerebrovascular, otra comorbilidad priorizada contra el COVID-19", Junio de 2021. https://www.minsalud.gov.co/Paginas/Enfermedad-cerebrovascular,-otra-comorbilidad-priorizada-contra-el-covid-19.aspx#:~:text=Enfermedad%20cerebrovascular%2C%20otra%20comorbilidad%20priorizada%20contra%20el%20covid%2D19,-Ministerio%20de%20Salud&text=%E2%80%8BRepresenta%20un%20riesgo%20alto,inmunizarse%20contra%20el%20covid%2D19. 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Implementación de una interfaz BCI para la detección de intención de movimientos de rehabilitación de miembro superior

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