Análisis, decodificación y clasificación de la señal EEG en entornos tridimensionales

Abstract

La tecnología Brain Computer Interface o BCI está basada en la monitorización, el análisis y la decodificación de las señales generadas por las distintas estructuras cerebrales bajo determinadas condiciones. Un sistema BCI puede utilizar diversas técnicas para analizar la actividad cerebral con el objetivo de establecer un canal de comunicacion directo entre el usuario y un dispositivo externo. Interpretando estos procesos y traduciendo esta información en órdenes concretas, será posible controlar sistemas software o hardware a partir de señales cerebrales, obtenidas tanto mediante técnicas invasivas o no invasivas. Un interfaz BCI no invasivo basa su funcionamiento en el análisis mediante métodos de baja invasividad. Uno de los métodos no invasivos más utilizados está basado en la obtención de señales electroencefalográficas o EEG a través de electrodos colocados en la cabeza del sujeto. Estas señales serán captadas durante la presentación de estímulos al sujeto o bien durante algún tipo de actividad mental y/o motora. Este trabajo tiene como objetivo demostrar que es posible obtener un alto nivel de precisión en la decodificación de la señal electroencefalográfica, durante la realización de experimentos complejos en entornos tridimensionales. Con un adecuado proceso de adquisición, procesado, entrenamiento y clasificación de la señal electroencefalográfica, será posible obtener información suficiente a fin de clasificar movimientos y trayectorias en entornos tridimensionales con un alto nivel de precisión.