Hardware para interfaz cerebro- computador (BCI).

Las interfaces cerebro - computador, aparecieron hace varios años aunque no sean muy populares aún. La principal desventaja que han tenido para ser populares, es el nivel de precisión que requiere la captura de señales electroencefalográficas, que son la materia prima que se utiliza para obtener las órdenes que se quieren convertir en acciones a realizar. Para el diseño de este equipo, se utilizó como referencia el módulo EKG SHIELD, que es un módulo compatible con la plataforma Arduino y que permite capturar señales electrocardiográficas y de electromiografía. Estas señales son más fáciles de capturar, debido a que su potencial eléctrico es del orden de los milivolts, comparado con las señales del cerebro que son de microvolts. Los investigadores del Semillero de Investigación de Tecnología Electrónica de la Universidad del Valle Sede Tuluá (SITE), tomaron esta tarjeta y le incorporaron una ganancia de 1000 veces, para permitir amplificar con este mismo equipo, las señales provenientes del cuero cabelludo. Una vez obtenida esta señal, fue aplicada a la tarjeta Arduino UNO, que permitió la capacidad de procesamiento básico de la señal usando el algoritmo de la transformada rápida de Fourier, para obtener los componentes de frecuencia de la señal capturada y finalmente ser enviada a un sistema de cómputo, utilizando el puerto USB. En el computador, se implementó una aplicación que lee, la señal y la puede capturar, para posteriormente ser utilizada como control de algún sistema.

• Autores: García Arana, Héctor; Vélez Ángel, Paulo Andrés; Ríos, Jessica; Maya, Andrés Felipe; Torres, Mauricio; Zapata, Juan David; Torres, Mauricio; Echeverry, Cristhian
• Tipo de recurso: Informe
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad del Valle
• Repositorio: Repositorio Digital Univalle
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/11126
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10893/11126
• Palabra clave: Interface cerebro-computador; Señales electroencefalográficas; Tecnología electrónica; Diseño de equipo; Tarjetas inteligentes; Arduino (microcontrolador)
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2