Evaluación experimental y estadística de un prototipo de interfaz cerebro-computador (ICC) / Experimental and statistical evaluation of a brain-computer interface (BCI) prototype

En la actualidad, las Interfaces Cerebro-Computador (ICC) se diseñan con el fin de usarlas tanto en estudios experimentales como clínicos, y cuyos resultados permiten la creación de nuevas tecnologías asistidas para personas que se encuentran en situación de discapacidad motora. En el año 2008 se desarrolló un prototipo de una ICC en la Escuela de Ingeniería de Antioquia y la Universidad CES, la cual hace uso de los potenciales evocados cognitivos P300 mediante electroencefalografía (EEG). En este trabajo se propone un estudio experimental y estadístico para comparar un prototipo de ICC con un sistema comercial (USBamp), estudiando si existen diferencias significativas entre los dos sistemas. El estudio se concentra en pruebas destinadas a la caracterización de sistemas empleando como entrada, inicialmente, señales determinísticas con diferentes valores de frecuencia y amplitud, y cuya evaluación se hace a través del valor cuadrático medio, la densidad espectral de las señales, el tiempo de respuesta y el máximo pico ante un estímulo. En segunda instancia, se realizan pruebas análogas en señales de P300 evaluando la energía de la señal y el tiempo de latencia por canal. Se hace uso de elementos de inferencia estadística como la evaluación de hipótesis para dos medias suponiendo varianzas desconocidas iguales y prueba de medias para dos muestras pareadas. De las pruebas evaluadas se concluye que la ICC es apta en cuanto la adquisición de EEG y su procesamiento, pero se establecen planes de mejoramiento para algunos tratamientos que incluyen el diseño de nuevos circuitos para mejorar el ancho de banda.

Nowadays, brain-computer interfaces (BCI) are designed to use them in experimental and clinical studies, which results allow the creation of new assistive technologies for people with motor disabilities. In 2008, a prototype of a BCI was developed in the School of Engineering of Antioquia and University CES, which uses the cognitive P300 evoked potential recorded by electroencephalography (EEG). In this paper we propose an experimental and statistical design to compare our BCI prototype with a commercial device (USBamp), studying if they show significant differences or not. At first instance, this study is focused in some tests that characterize the systems using as input, deterministic signals with different values of frequency and amplitude, and which evaluation is made through mean square value, signals spectral density, response time and maximum peak during a stimulus. Secondly, we performed some analog tests in P300 signals evaluating signal energy and latency per channel. We use elements of statistical inference such as: the evaluation of a hypothesis for two means assuming unknown equal variances and equal means tests for two paired samples. According to the evidence, we concluded that our BCI is suitable to measure and process EEG signals but is necessary to establish some improvement for certain treatments such as: the design of new circuits to optimize band width.

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 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.

A brain computer interface BCI is a device that helps people with severs motor disabilities. It allows an external communication through the electrical activity of the brain without the assistance of the peripheral nerves or muscle activity. This project used a BCI system, based on P300 paradigm which was developed at Universidad Nacional de Entre Ríos. The system includes an EEG signal acquisition system that use external electrodes, a Grass amplifier, the BCI2000 software, and the Marilou robotic simulation tool. Additionally, the system allows the evaluation of the BCI application to control the movement of an intelligent and self-propelled wheelchair. The presentation of icons, which codified the instructions to command the wheelchair movements, was developed, in order to generate the stimulus for P300 generation. Two matrix with different size and distribution (4x5 and 4x3, row x column) were tested. We analyzed the percentage of classification obtained after the application of the regression method SWLDA, and we found that the major classification percentage was achieved with the 4x3 matrix. This study reveals that this process could be faster and more confortable for the user. And finally the subject decisions will have more correlation between the results of the system and his real desire.