Efectos de los sonido de entorno sobre los niveles cognitivos cerebrales

Una de las necesidades más importantes del ser humano es estar en contacto con la sociedad, interactuando diariamente con estímulos en diferentes ambientes donde se manejan diversos niveles de frecuencias auditivas. Debido a diferentes ambientes ruidosos, se ha generado un bajo rendimiento en la calidad de prestación del servicio laboral y formación profesional. ¿Esto a qué se debe? Varios estudios implementados a trabajadores a cuales se les ha notado un desempeño laboral bajo, se ha inferido que dicho decremento es por motivo del ambiente ruidoso, analizando más a fondo se pudo deducir que varias personas son afectadas por una enfermedad en común, la cual se denomina hipoacusia, donde el individuo pierde parcial o permanente la audición en uno o ambos oídos, todo esto conlleva a que sus labores se vean afectadas o incapacitadas totalmente

Medición del tremor fisiológico por medio de acelerometría

La Medición del Tremor por acelerometría se perfila como una nueva herramienta de vital importancia para el área médica, en lo que respecta al diagnóstico de diversas enfermedades asociadas a dicha condición física. El desarrollo del sistema conjuga una etapa de adquisición de datos a partir del movimiento de la mano del paciente con procesamiento de señales alojado en una interfaz gráfica de usuario (IGU) para la presentación del diagnóstico. El funcionamiento del sistema y los diversos algoritmos que lo componen se evaluó mediante numerosas pruebas en diferentes pacientes. Los resultados son satisfactorios para la aplicación y constituyen al sistema como una herramienta útil para el estudio del tremor.Pregrad

Detección del estado de somnolencia para conductores mediante el análisis de ondas cerebrales

Para desarrollar el sistema de detección de somnolencia mediante ondas cerebrales, se recopilan datos electroencefalográficos de conductores en estados de conducción con y sin somnolencia en base a condiciones establecidas de tráfico y horario, de las grabaciones registradas se accede a los datos de la banda de frecuencia y se buscan patrones visuales del comportamiento de las ondas cerebrales Theta, Alpha y Beta que diferencien el estado de somnolencia en comparación al estado activo de conducción. Adicionalmente se tomaron grabaciones de descanso con somnolencia que ayudaron en la identificación de los patrones de somnolencia. Mediante programación en Python se accedió y procesó los datos de bandas de frecuencia para las ondas Theta, Alpha, Beta y los electrodos AF3, AF4 situados en el área prefrontal del cráneo, identificando rangos de amplitud en la banda de frecuencia que clasifican a una conducción con y sin somnolencia, además se determina el tiempo que permanecen los datos dentro del rango correspondiente. Se reunió en una interfaz gráfica basada en Python, procesos tales como la conexión inicial con la diadema mediante Websocket, la captación, el registro de datos y el análisis del programa en tiempo real, así como la activación de los actuadores auditiva y sensorial que funcionan como alerta al conductor. Validando los valores y condiciones implementados para el sistema de detección, se realizaron pruebas de funcionamiento a conductores en el estado de conducción con y sin somnolencia, verificando que se ha cumplido el tiempo y permanencia de los datos en ventana de amplitud.To develop the drowsiness detection system using brain waves, electroencephalographic data of drivers in driving states with and without drowsiness are collected based on established traffic and time conditions, from the recorded recordings the frequency band data is accessed and visual patterns of the behavior of the Theta, Alpha and Beta brain waves that differentiate the state of sleepiness compared to the active state of conduction are sought. Additionally, sleep recordings with sleepiness were taken that helped in identifying sleepiness patterns. Python programming accessed and processed the frequency band data for Theta, Alpha, Beta and AF3, AF4 electrodes located in the prefrontal area of the skull, identifying ranges of amplitude in the frequency band that classify a conduction with and without sleepiness, the time that the data remains within the corresponding range is also determined. It met in a Python-based graphical interface, processes such as the initial connection with the headband through Websocket, the capture, data recording and analysis of the program in real time, as well as the activation of the auditory and sensory actuators that work as an alert to the driver. Validating the values and conditions implemented for the detection system, performance tests were conducted on drivers in the driving state with and without drowsiness, verifying that the time and permanence of the data in the amplitude window has been fulfilled

Caracterización de gestos faciales y oculares mediante EEG utilizando SVM

Este documento tiene como fin describir el desarrollo implementado para la caracterización de gestos faciales y oculares mediante el uso del método de electroencefalograma, usando una diadema Emotiv EPOC+. Esta caracterización fue desarrollada a través de grabaciones de datos brutos (EEG) con distintos sujetos variantes en edad y sexo, analizando cada dato obtenido mediante procesos estadísticos y procesamiento de señales digitales, comprobando sus diferentes respuestas mediante una clasificación por máquinas de soporte vectorial, con el fin de evaluar si la diadema podría ser una opción de uso y aplicación en personas con discapacidades motoras en sus extremidades

Sistema de software de adquisición y procesado de EEG mediante MATLAB

Extraer conocimiento de las señales de electroencefalograma (EEG) se ha convertido en un importante área de investigación de la ingeniería biomédica. A sus aplicaciones iniciales de diagnosis médica, hoy día, se le suman numerosos esfuerzos, para desarrollar aplicaciones que permitan a los usuarios controlar dispositivos externos, únicamente con su actividad cerebral. Este proyecto se plantea, para desarrollar un software de procesado en tiempo real de señales EEG, desarrollado bajo el entorno de MATLAB, teniendo como objetivo principal, la implementación de un sistema de interfaz cerebro‐ordenador (cuyo acrónimo inglés es BCI) basado en paradigmas de imaginación de movimiento. Además se pretende que el programa desarrollado sea capaz de trabajar en línea. El proyectista deberá desarrollar un interfaz gráfico que permita al usuario controlar el programa de forma simple, así como todas las herramientas de procesado necesarias. Esto significa que debe implementar al menos un método de extracción de características de la señal EEG y un algoritmo de clasificación de las mimas. Objetivos del Proyecto Los objetivos del proyecto son: 1.‐ Realizar una breve introducción a los sistemas de Interfaz cerebro‐ordenador. 2.‐ Desarrollar un software de procesado de señal de electroencefalograma (EEG) 3.‐ Procesar en tiempo real señales de EEG 4.‐ Implementar un sistema básico de Interfaz cerebro‐ordenador mediante Matlab. Fases del Proyecto El proyecto se puede estructurar en varias fases: 1.‐ Estudio básico de los principios de los sistemas BCI. 2.‐ Estudio e identificación de los algoritmos más extendidos de procesado de señal. 3.‐ Desarrollo de interfaz gráfica para sistema BCI mediante Matlab. 4.‐ Implementación de software de procesado en tiempo real de señales de EEG.Escuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversidad Politécnica de Cartagen

Implementación de un sistema de control para el manipulador Mitsubishi RV-2AJ, mediante ondas cerebrales empleando el sensor Emotiv Insight.

The proposed system describes the feasibility that commercial devices have, to associate in brain-computer interface systems. Precisely the sensor used in the development of this system is the Emotiv Insight brain diadem, which is linked through Bluetooth communication and with the ability to recognize signal patterns provided by our brain, or through the recognition of facial patterns. The system also has a development board called LattePanda with advantages similar to those provided by a laptop. This advantage allows the system to use software such as Matlab and Arduino for communication configuration and graphical user interface development. The study also shows disadvantages that must be overcome in order for the Brain-Computer set to work in an optimal way. The Brain-Computer Interfaces (BCI) technology opens the possibility to execute actions based on brain signals by means of actuators, so the most notable problem is the motor skills of a person who partially or totally lacks it after an event that has affected your motor system.El sistema propuesto describe la factibilidad que tienen dispositivos comerciales, para asociarse en sistemas de interfaz cerebro-computador. Precisamente el sensor utilizado en el desarrollo de este sistema es la diadema cerebral Emotiv Insight, cuyo enlace lo realiza mediante comunicación Bluetooth y con la capacidad de reconocer patrones de señales proporcionadas por nuestro cerebro, o mediante el reconocimiento de patrones faciales. El sistema también dispone de una placa de desarrollo llamada LattePanda con ventajas semejantes a las proporcionadas por un ordenador portátil. Esta ventaja permite al sistema utilizar software como Matlab y Arduino para configuración de comunicación y desarrollo de interfaz gráfica de usuario. El estudio también demuestra inconvenientes que deben superarse para que el conjunto Cerebro-Computador funcionen de una manera óptima. La tecnología de Interfaces Cerebro-Computador (BCI), abre la posibilidad a ejecutar acciones en función de señales cerebrales por medio de actuadores, así el problema más notable es la motricidad de una persona que carece parcial o totalmente de ella después de un evento que haya afectado su sistema motor

Diseño de interfaces cerebro-máquina y hombre-máquina controlados por señalización biológica

En este trabajo se aborda el diseño y construcción de un dispositivo portátil e inalámbrico de estimulación visual que funcione en una interfaz cerebro–máquina, con el objetivo de ofrecer un medio de comunicación a personas con discapacidades físicas y motoras que les impidan el movimiento o incluso el habla. Este dispositivo deberá ser capaz de adaptarse a cada usuario y modificar los valores de sus parámetros para conseguir los mejores resultados. Para ello, se comenzará realizando un estudio sobre la situación actual de las interfaces cerebro-máquina explicando qué son, cuál es su utilidad, su funcionamiento y los distintos sistemas de adquisición y de estimulación que pueden ser utilizados. Una vez entendida la necesidad de este dispositivo, se contemplarán las distintas alternativas a la hora de implementarlo, explicando cada opción, sus ventajas y sus inconvenientes. Se optará finalmente por un diseño híbrido hardware-software basado en la plataforma Arduino-Yún, y se explicarán sus características, desarrollando cada una de las partes y explicando los procedimientos que se han seguido para llegar al diseño final. El resultado será un dispositivo de estimulación visual de bajo coste, capaz no solamente de encender cada LED a una frecuencia distinta, sino de comunicarse con la interfaz para ir cambiando parámetros de forma que se ajusten a cada sujeto, además de permitir almacenar los datos de frecuencias de cada usuario y minimizar las molestias visuales a la hora de ser utilizado. A lo largo del trabajo se valida la funcionalidad de este dispositivo, verificando la precisión temporal del estímulo, su capacidad de comunicación inalámbrica, la eficacia de la configuración y el consumo reducido. Con el dispositivo desarrollado, se analizarán los resultados obtenidos en un total de 23 sujetos voluntarios, primero con el objetivo de comprobar si su funcionamiento es correcto y después para fijar los parámetros de diseño que maximizan dichos resultados, como pueden ser las frecuencias escogidas, la distancia entre focos de luz, el brillo, color, etc. Se ha querido evaluar el funcionamiento de este dispositivo más allá de las pruebas con sujetos sanos, para ver si verdaderamente es posible utilizarlo como medio de comunicación en personas discapacitadas. Por esta razón, se incluye un análisis de las pruebas que se han realizado en el centro “Cottolengo”, una residencia de mujeres discapacitadas situado en Algete. Por último, se evaluarán los resultados obtenidos, comentando las conclusiones a las que se han llegado a partir de ellos, y se sugerirán unas líneas de estudio futuro para seguir avanzando en el diseño de este tipo de sistemas basados en la adaptación a cada sujeto.The aim of this project is to develop a portable, wireless visual stimulating device that works under a brain-computer interface, with the goal of providing a way of communication to people with physical or motor disabilities that prevent them from moving or even talking. This device must be able to adapt itself to every user, and modify its parameters to ensure the best results. In order to achieve that, the first step is to carry out an investigation about the current situation of brain-computer interfaces (BCI), explaining what they are, their serviceability and the different acquisition and stimulation systems that can be used along with the BCI. Once the need for this device has been justified, different ways of implementation will be considered, explaining every option with its advantages and drawbacks. The Arduino-based software-hardware hybrid design will be the final choice, and its hardware and software features will be explained, developing each part and explaining the procedures that lead to the final design. The final result will be a low cost visual stimulating device able not only of configuring each LED to a different frequency, but to communicate with the interface in order to switch parameters to offer each subject his best frequencies, moreover the device is able to load and save data to a card, and it is designed to minimize the annoyance in the users. During this work the functionality of this device will be validated, checking the temporal resolution of the stimuli, its wireless features, the effectiveness of the configuration and its reduced consumption. With the final device developed, the results will be analyzed in a total of 23 volunteers, to test if it works as expected and also to fix the design parameters that optimize the results, for example the frequencies, distance between LEDs, brightness, color, etc. In addition to this evaluation on healthy subjects, there is a chapter in this project in which the device is tested on handicapped people, to check if the goal of this work is achieved. Those tests were done in “Cottolengo”, a center for disabled women in the town of Algete. Finally, the results obtained will be used to draw the conclusions about the performance of the device; moreover some guidelines about further work on these interfaces will be included

Control adaptado al sujeto de una Interfaz Cerebro-Máquina con señalización mixta

Una Interfaz Cerebro – Máquina o Brain Computer Interface (BCI) es un sistema de comunicaciones que permite controlar un ordenador o dispositivo externo a partir de la actividad cerebral. A lo largo de este trabajo se presenta el desarrollo un BCI en tiempo real en la que el control se realiza mediante una señalización mixta para generar potenciales visuales evocados (SSVEP). Esto quiere decir que, de cara a maximizar los resultados que ésta interfaz pueda proporcionar, se realizará una combinación entre un circuito hardware que controla los LEDs de estimulación visual y una aplicación software que informa en pantalla sobre la codificación del estímulo, ambos funcionando de manera independiente pero estando interconectados entre sí. El objetivo de este trabajo será la realización de una Interfaz Gráfica de Usuario, en adelante GUI, que permita la integración de todos los elementos que componen este BCI, de manera que se construya un dispositivo compacto e integrado, siendo al mismo tiempo un diseño flexible, en el sentido de que sea posible la sustitución de un elemento por otro con la misma funcionalidad sin perder las prestaciones de la interfaz completa. La interfaz utiliza una señalización mixta que permite simultáneamente mostrar información en la pantalla de un ordenador y de forma coordinada realizar una estimulación visual mediante LEDs para evocar los SSVEPs que se utilizan en el control. Además, permite realizar una adaptación de las mejores frecuencias de estimulación para cada sujeto, resultando en un mejor control de la misma. Para lograr estos objetivos, se comenzará realizando un estudio del estado del arte, de cara a entender qué es una Interfaz Cerebro – Máquina y cuáles son sus componentes, las características de los mismos y el grado de avance en la actualidad de estas interfaces. Una vez entendido este concepto, planteará el diseño del BCI que se pretende construir, analizando ventajas e inconvenientes de cada línea de desarrollo y las características de los elementos que se van a seleccionar. Concluido el planteamiento definitivo, se procederá a explicar cómo se ha desarrollado el circuito hardware y su comunicación con el resto de elementos del BCI, así como los pasos que se han seguido para la construcción de la GUI y su integración con los programas encargados de recibir, procesar, analizar y proporcionar los resultados obtenidos con el registro de electroencefalograma. Construidos y desarrollados todos sus elementos, el resultado será una Interfaz Cerebro – Máquina basada en SSVEPs que será necesario validar. Para ello, se realizarán pruebas tanto funcionales como con voluntarios que determinen si la misma cumple con los requisitos fijados al comienzo de este trabajo y si es posible su utilización como medio de comunicación. Por último, se realizará un análisis a posteriori que determine si se han cumplido los requisitos establecidos y qué conclusiones se pueden extraer de este desarrollo, finalizando con las líneas de estudio futuro que se van a seguir para continuar avanzando en esta línea de investigación.A Brain Computer Interface is a means of communication based on neural activity with the aim of controlling a computer or external device. Throughout this document the development of a real-time Brain Computer Interface or BCI is provided, whose control is performed by an SSVEP based mixed signaling. This means that, in order to achieve the best results that this interface can achieve, a combination of a hardware circuit for the LED stimulation control and a software application to provide additional information will be implemented, both of them working in a standalone mode but capable of communicating between each other. The aim of the project is to build a Graphic User Interface, hereinafter GUI, allowing the integration of all the BCI elements, developing a compact and integrated device that, at the same time, is built in a flexible manner, meaning that any change of the interface elements by one with the same features will not affect the BCI properties. The BCI combines the delivery of information to the user regarding the stimulus encoding and the stimulation through hardware controlled LEDs. Moreover, an adaptation to each user will be carried out, which will result in a better control of the interface. To achieve these goals, the first step will be a study of the current situation, leading to a better understanding of what a BCI is, which are its components and features and the progress of these interfaces. Once this concept has been engaged, the BCI design will be detailed, determining its benefits and drawbacks of each development and the features of each selected element. Once the final approach has been determined, an explanation of the hardware design will be provided, determining at the same time the means of communication between this circuit and the other elements. Along that chapter, the steps for building the GUI will be as well provided, together with the integration with the programs that are in charge of receiving, processing, analyzing and bringing up the results recorded by the electroencephalography. With all the elements built and developed, the final result will be the mixed signaled Brain – Computer Interface that needs to be upheld. Functional and user acceptance tests will be carried out, determining whether the requirements are met and if it is possible to use this BCI as a means of communication. Finally, a posteriori analysis will determinate if the goals of this project have been accomplished and which conclusions can be extracted of this development, concluding with the next steps that will be taken in this research line