Design and Implementation of an Electroencephalográphic Prosthesis Trainer Using Emotiv Epoc+ Headset

Las señales EEG (Electroencefalográficas) son aquellas señales eléctricas que el cerebro humano procesa y analiza para determinar tanto acciones como pensamientos dentro del individuo, con base en este tipo de señales se desarrolla un entrenador físico de prótesis EEG, en el cual, el paciente que desee ser candidato a una prótesis EEG podrá realizar los entrenamientos de comandos mentales necesarios para el manejo óptimo de uno de estos dispositivos. Un comando mental se entiende como aquel patrón de señales EEG reconocible por un instrumento, a menudo estos patrones suelen asociarse a un pensamiento imaginativo que se encuentre desarrollando el paciente, es decir, el paciente asigna cada comando mental a una imagen dentro de su cabeza, la cual produce un patrón de señales EEG que serán reconocidas por el dispositivo y se le asigna una acción al entrenador que dependerá del comando mental detectado. El entrenador consiste en una mano robótica que será una representación económica de la propia prótesis en la cual, el usuario o paciente podrá tener retroalimentación acerca de la claridad o calidad en la que se encuentran sus comandos mentales. The EEG signals (Electroencephalographic) are all of those electric signals that the human brain processes and analyzes to determine actions and taughts inside the patient. Using this kind of signals, a prosthesis physical trainer is developed, in which the patient who wishes to be a candidate for use an EEG prosthesis will be able to perform the necessary mental command training for the optimal handling of one of these devices. A mental command is understood as that pattern of EEG signals recognizable by an instrument, often these patterns are associated with an imaginative thought that the patient is developing, that is, the patient assigns each mental command to an image inside his head, which produces a pattern of EEG signals that will be recognized by the device and an action is assigned to the trainer that will depend on the mental command detected. The trainer consists of a robotic hand that will be an inexpensive representation of the prosthesis itself in which the user or patient will be able to have feedback about the clarity or quality of their mental commands

Applied instrumentation : student works

Conté els treballs dels estudiants de l'assignatura: T1. How Sensors and Artificial Intelligence Will Change the Agriculture of the Future. Ó. Cordero, A. Marcos, V. Peris, V. Picón, O. Ricart. T2. Determination of the absorbed dose of a RX photon beam under the IAEAprotocol. M. Calleja, S. Cichy, N. Fernandez, A. Perramon, I. Villanueva. T3. Utilizació d’una Gammacàmara tomogràfica per a l’adquisició d’imatges . J. Barrufet, S. Bernal, M. Bernet, P. Jamet, N. Olivares, H. PascualT4. Instrumentació en medicina nuclear: protocols mèdics i exemple de control de l’activímetre. J. Ariño, M. Forsberg, A. Medina, L.Portos, G. Ramírez, E. Soriano. T5. Tractaments de rehabilitació amb videojocs: una revisió bibliogràfica. P. Batlle, G. Cao, E. Ferrando, M. Florido, J. Llobera, P. MestresT6. Sensores para Robótica: El tacto del futuro. J. Bataller, M. Hernández, S. Mas, M. Mercader, A. Mestre, S. WellsT7. Sensors pel desenvolupament de videojocs: aplicacions per la tercera edat. D. Feldstein, A. Herrero, V. Marrugat, C. Núñez, E. Planas, M. RubioT8. Visió per computador: com funciona la visió de les màquines i com ajuda als humansA. Estévez, A. Fernández, P. López, M. Negre, J. M. Panadés, G. PonsT9. Sensor use for superior playing experience in Nintendo Switch. M. Anglada, P. Blanco, O. Escolano, M. Masanas, J. VilaT10. Instrumentació en Radiodiagnòstic. O. Vidal, D. Civantos, J. Villalonga, J. Morales, J. Farré2018/2019 (I Quadriemestre