ABSTRACT
Resumen El número de trabajos relacionados con Interfaces Cerebro-Computador (BCI, Brain-Computer Interface en inglés) directamente aplicados al proceso de rehabilitación de pacientes con lesiones de médula espinal está en aumento debido a la mejora en las técnicas de procesamiento digital de señales y reconocimiento de patrones que permiten relacionar las señales electroencefalográficas con acciones motoras. Los resultados preliminares de las pruebas de las BCI sobre sujetos reales permiten visualizar en un futuro relativamente cercano la inclusión de este tipo de herramientas en los protocolos de rehabilitación. Sin embargo, hay muchas barreras por resolver, principalmente las relacionadas con el aumento del desempeño y la generación de múltiples comandos naturales mediante interfaces cerebro-computador a partir de electroencefalografía superficial (EEG). En este trabajo se hace una revisión de los más importantes trabajos que muestran la evolución, el estado actual y las oportunidades de investigación alrededor de la temática de interfaces cerebro-computador en procesos de neurorrehabilitación de miembros superiores en pacientes con lesiones medulares.
Abstract The number of researches related to rehabilitation processes in spinal cord injury patients using Brain-Computer Interfaces is increasing due to the development of improved digital signal processing and pattern recognition techniques that allows decoding motor actions from electroencephalographic signals. Preliminary results on the application of BCI with real experimental subjects allow to envision a rehabilitation scenario using this kind of technology as part of the therapeutic protocols in a near future. Yet, some problems need to be solved: improve target detection performance and the generation of natural commands by non-invasive brain-computer interfaces based on surface electroencephalography are some of them. In this work, we make a review of the most important researches to exhibit the evolution, the current status, and the research opportunities on the use of brain-computer interfaces for upper limb neurorehabilitation in spinal cord injury patients.
Resumo O número de trabalhos relacionados com Interfaces Cérebro-Computador (BCI, Brain-Computer Interface en inglés) diretamente aplicado no processo de reabilitação de pacientes com lesões de medula espinal está no aumento e a melhoria nas técnicas de processamento digital de sinais e reconhecimento de patrones que permitam relacionar as seqüências de eletroencefalográficas com ações motoras. Os resultados preliminares das provas de BCI sobre sujeitos reais permitem visualizar em um futuro, mais perto da inclusão deste tipo de ferramentas em protocolos de reabilitação. Sin embargo, feno muitas barreras por resolver, principalmente as relacionadas com o aumento do desempenho e a geração de comandos comandos por meio de interfaces cerebro-computador a partir de electroencefalografía superficial (EEG). No presente trabalho, a empresa tem uma revisão dos mais importantes trabalhos e mostra as evoluções, o estado real e as oportunidades de pesquisa em torno da temática de interfaces cerebro-computador em processos de neurorrehabilitação de supostos superiores en pacientes com lesiones medulares.
ABSTRACT
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.