Desarrollo de una interfaz BCI para la comunicación asíncrona en dispositivos móviles por medio del paradigma P300 (2023)
El presente proyecto se centró en el diseño e implementación de una interfaz cerebro-ordenador (BCI) basada en el paradigma P300, con el propósito de abordar diversas problemáticas identificadas en las interfaces BCI existentes. Estas problemáticas incluyen la eficiencia, precisión, adaptabilidad y operabilidad. La interfaz como plataforma web permitió a pacientes comunicarse de forma asincrónica a través de dispositivos móviles, que además utilizo señales electroencefalográficas no invasivas con componentes de ondas P300 en respuesta a estímulos visuales presentados en un ordenador. La interfaz creada facilito la visualización y procesamiento de las señales EEG, la configuración personalizada para cada usuario y el envió de mensajes compuestos por caracteres hacia un bot de la aplicación móvil Telegram. Además, se utilizó el lenguaje de programación Python para el desarrollo y construcción de todos los algoritmos de análisis, filtrado, procesamiento, clasificación y entrenamiento de datos. A través de la identificación de eventos relacionados con potenciales P300 que representaran los caracteres individuales seleccionados por la persona a través de una matriz de estímulos visuales. Los resultados indicaron una precisión de más del 60% en la clasificación de señales EEG utilizando un algoritmo de entrenamiento incluido en el clasificador OneRule como elemento de machine learning integrado con procesamiento de señales por Transformada de Wavelet.