Medición, procesado y clasificación de señales electroencefalográficas

El objetivo principal de este trabajo es el de implementar un sistema BCI (Brain Computer Interface) mediante un dispositivo de captación EEG (Electroencefalograma) para medir, procesar y clasificar señales cerebrales en tiempo real con el fin de poder discriminar entre dos clases de movimientos imaginados sin necesidad de realizar una actividad motora. Las aplicaciones prácticas que se abren ante el investigador en caso de éxito son indudablemente numerosas y atractivas. En los primeros capítulos se ven los fundamentos teóricos necesarios para transitar hacia la parte práctica. Se estudia la fisiología del cerebro y, particularmente, el comportamiento de las neuronas que, a través de los potenciales de acción, generan las ondas cerebrales que se acaban registrando en un EEG. La monitorización de la actividad cerebral lleva al desarrollo de los sistemas BCI que proporcionan un canal de comuniación con el mundo exterior sin necesidad de recurrir a actividades musculares. Se repasa el estado de la investigación BCI actual y sus características y se plantean algunas consideraciones sobre su desarrollo futuro. El dispositivo Emotiv EPOC empleado en el trabajo es también presentado en una primera aproximación técnica. Se estudia a continuación la teoría de reconocimiento de patrones y de clasificación que, apoyándose en la teoría de decisión bayesiana, sirve de cimiento conceptual y matemático para las tareas de discriminación entre clases que es necesario hacer en este trabajo. Se estudia en profundidad la técnica del LDA (Linear Discriminant Analysis) concebida y optimizada para la clasificación y que se usa en el sistema diseñado. También se analiza el algoritmo CSP (Common Spatial Patterns) empleado para calcular el filtro espacial óptimo que reduce la dimensionalidad de las señales originales. Se introduce además el procedimiento de PCA (Principal Component Analysis) utilizado en reconocimiento de patrones para obtener las componentes principales de un conjunto de observaciones, reduciendo así las dimensiones del conjunto total. En la parte final del trabajo se ve el esquema del sistema BCI diseñado con sus características técnicas y, antes de detallar las simulaciones realizadas y los resultados obtenidos, se comprueba el funcionamiento del sistema con datos EEG registrados profesionalmente. Se muestran además un par de aplicaciones prácticas que se han desarrollado y probado, un juego de ping-pong y una herramienta de deletreo, con el fin de que sirvan de ejemplo de las utilidades que pueden tener cabida en el mundo real a raíz de la investigación sobre las señales electroencefalográficas. Para concluir este trabajo se hace una recopilación de los temas tratados que, junto con las problemáticas afrontadas durante su realización y algunas reflexiones personales, derivan en las conclusiones finales.xv Abstract he main goal of this project is to implement a BCI (Brain Computer Interface) system using an EEG monitoring device to measure, to process and to classify brain signals in real time in order to discriminate between two classes of imagined movements without the need to perform motor activity. In case of success, the practical applications that present themselves in front of the investigator are undoubtfully numerous and attractive. In the first chapters, we review the theoretical fundaments that are going to be applied in the practical part of the project. We study the physiology of the brain and, more precisely, the behaviour of the neurons through its action potentials that generate brain waves that can be registered with an EEG device. The monitorization of brain activities leads to the development of BCI systems that supply a channel to communicate with the outside world without muscle activity. A summary of recent BCI investigations is made, whith explanations about its characteristics and some considerations about future evolutions on the subject. The Emotiv EPOC device is the one that is going to be used in this project and it is presented with a brief technical approach. Afterwards we focus on pattern recognition theory and classification theory, and these two along Bayesian decision theory are used as mathematical and conceptual foundations for the tasks of class discrimination needed in this project. We study thoroughly the LDA (Linear Discriminant Analysis) technique that was conceived and optimized for classification and it is used on the designed system. CSP (Common Spatial Patterns) algorithm is also explained to find the optimal spatial filter that reduces the dimensionality of the original signals. We also introduce the PCA (Principal Component Analysis) algorithm used in pattern recognition to obtain the principal components from a set of observations and therefore to reduce the total dimensions. In the final part of the project, the scheme of the designed BCI system is shown and technically explained. Before introducing the simulations and the final results, the system is verified using professionally recorded EEG data. We find a couple of software applications that were developed and tested, a ping-pong game and a spelling tool, with the aim to serve as an example of the outcomes of research in electroencephalographic signals that can have their place in the real world. To finish this project we review all the subjects, the problems that were faced and some personal reflections that altogether lead to the final conclusions.Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicació

Estratégia de tomada de decisão para reconhecimento automático de estados de sedação

Introduction: Anesthesiology is the medical specialty concerned with the specific care of patients during surgical and intensive care procedures. This specialty, based on scientific and technological advances, has incorporated the use of electroencephalographic monitoring, facilitating the continuous control in the use of anesthesia for patient´s sedation states during surgeries, with an adequate concentration of drugs. Objective: proposal for a classification strategy for automatic recognition of three sedation states in electroencephalographic signals. Methods: we used, with written informed consent, the electroencephalographic records of 27 patients undergoing abdominal surgery, excluding those with a history of epilepsy, cerebrovascular disease and other neurological conditions. A total of 12 drugs to produce anesthesia and two muscle relaxants with 19 electrodes, mounted according to the International System 10 -20, were applied. Artifacts in the records were eliminated and artificial intelligence techniques were applied to perform automatic recognition of sedation states. Results: a strategy based on the use of support vector machines with a multiclass algorithm One-against-Rest and the Cosine Similarity metric was proposed to perform the automatic recognition of three sedation states: deep, moderate and light, in signals recorded by the frontal channel F4 and the occipital channels O1 and O2. A comparison was carried out between the proposal showed and other classification methods. Conclusions: a balanced accuracy of 92.67% is computed about the recognition of the three states of sedation in the signals recorded by the electroencephalographic channel F4, which helps in a better anesthetic monitoring process.Introducción: la Anestesiología es la especialidad médica dedicada a la atención específica de los pacientes durante procedimientos quirúrgicos y en cuidados intensivos. Esta especialidad basada en los avances científicos y tecnológicos, ha incorporado el uso del monitoreo electroencefalográfico, facilitando el control continuo de estados de sedación anestésica durante las cirugías, con una adecuada concentración de fármacos.Objetivo: proponer una estrategia de clasificación para el reconocimiento automático de tres estados de sedación anestésica en señales electroencefalográficas. Método: se utilizaron con consentimiento informado escrito los registros electroencefalográficos de 27 pacientes sometidos a cirugía abdominal, excluyendo aquellos con antecedentes de epilepsia, enfermedades cerebrovasculares y otras afecciones neurológicas. Se aplicaron en total 12 fármacos anestésicos y dos relajantes musculares con montaje de 19 electrodos según el Sistema Internacional 10-20. Se eliminaron artefactos en los registros y se aplicaron técnicas de Inteligencia artificial para realizar el reconocimiento automático de los estados de sedación.Resultados: se propuso una estrategia basada en el uso de máquinas de soporte vectorial con algoritmo multiclase Uno-Contra-Resto y la métrica Similitud Coseno, para realizar el reconocimiento automático de tres estados de sedación: profundo, moderado y ligero, en señales registradas por el canal frontal F4 y los occipitales O1 y O2. Se realizó una comparación de la propuesta con otros métodos de clasificación. Conclusiones: se computa una exactitud balanceada del 92,67 % en el reconocimiento de los tres estados de sedación en las señales registradas por el canal electroencefalográfico F4, lo cual favorece el desarrollo de la monitorización anestésica.Introdução: a Anestesiologia é a especialidade médica dedicada ao atendimento específico de pacientes durante procedimentos cirúrgicos e em terapia intensiva. Essa especialidade, baseada nos avanços científicos e tecnológicos, incorporou o uso da monitorização eletroencefalográfica, facilitando o controle contínuo dos estados de sedação anestésica durante as cirurgias, com concentração adequada de fármacos. Objetivo: propor uma estratégia de classificação para o reconhecimento automático de três estados de sedação anestésica em sinais eletroencefalográficos. Método: foram utilizados registros eletroencefalográficos de 27 pacientes submetidos à cirurgia abdominal com consentimento informado por escrito, excluindo aqueles com histórico de epilepsia, doenças cerebrovasculares e outras condições neurológicas. Um total de 12 drogas anestésicas e dois relaxantes musculares foram aplicados com um conjunto de 19 eletrodos de acordo com o Sistema Internacional 10-20. Artefatos nos prontuários foram removidos e técnicas de inteligência artificial foram aplicadas para realizar o reconhecimento automático dos estados de sedação. Resultados: foi proposta uma estratégia baseada no uso de máquinas de vetores de suporte com algoritmo One-Against-Rest multiclasse e a métrica Cosine Similarity para realizar o reconhecimento automático de três estados de sedação: profundo, moderado e leve, em sinais registrados pelo canal frontal F4 e os canais occipitais O1 e O2. Foi feita uma comparação da proposta com outros métodos de classificação. Conclusões: uma acurácia equilibrada de 92,67% é computada no reconhecimento dos três estados de sedação nos sinais registrados pelo canal eletroencefalográfico F4, o que favorece o desenvolvimento da monitorização anestésica

Aportaciones al diseño de interfaces persona-máquina utilizando señales EEG

Las grandes ventajas que brindan los sistemas informáticos y los dispositivos inteligentes, cuya presencia se ha incrementado de manera drástica en los últimos años, resultan inaccesibles para los usuarios que no pueden interactuar con las interfaces convencionales de estos sistemas. Este trabajo se enmarca dentro de las investigaciones realizadas en interfaces alternativas cuyo objetivo es facilitar el acceso de todos los posibles usuarios a estas tecnologías. La tesis doctoral presentada en este documento aborda el diseño de una interfaz cerebro-ordenador, es decir, una interfaz hombre-máquina basada en la adquisición e interpretación de las señales electroencefalográficas, que pretende establecer un canal de comunicación directo entre el cerebro y el ordenador. Partiendo de los registros EEG, generados de manera voluntaria por un usuario al realizar dos tareas mentales relacionadas con la imaginación del movimiento de sus manos, recogidos únicamente en dos electrodos situados sobre la superficie del cuero cabelludo, se propone una arquitectura capaz de reconocer dichas tareas mentales y traducirlas en acciones de un ordenador. En este trabajo, se estudian todas las etapas de una interfaz de este tipo y se realizan aportaciones en cada una de ellas. En la fase de Preprocesamiento, se ha propuesto una arquitectura combinada de la transformada de Fourier y la transformada wavelet. En la fase de extracción y selección de características, se estudian diversas alternativas basadas en la evolución de los algoritmos de análisis de componentes principales y de mínimos cuadrados parciales. Y en la fase de clasificación o traducción, se han propuesto cuatro arquitecturas adaptadas a los métodos de selección y extracción de características presentados, basadas en cálculo de distancias entre señales originales y las recuperadas por el algoritmo de análisis de componentes principales robusto, en el análisis discriminante robusto también sobre las señales transformadas mediante esta misma técnica, en un algoritmo de regresión lineal sobre las componentes latentes obtenidas por el algoritmo de mínimos cuadrados parciales y, finalmente, en las máquinas de vectores soporte. Con el fin de evaluar en profundidad todas las aportaciones, se ha generado una base de datos de señales EEG a partir de los registros de doce usuarios y se ha llevado a cabo un profundo estudio estadístico de todas las alternativas diseñadas y sus parametrizaciones, realizando más de 800000 experimentos hasta llegar a la propuesta de la mejor combinación

Influencia de la retroalimentación visual en el control de una interfaz cerebro computador mediante imaginación motora

La retroalimentación juega un papel fundamental en varios tipos de sistemas basados en Interfaces Cerebro Computador (BCI), ésta permite que el usuario aprenda a modular cierto tipo de ondas cerebrales que luego serán usadas como base para un sistema de control. En la presente tesis se desarrolla un sistema BCI que usa el principio de Imaginación Motora en el cual se comparan y evalúan tres estrategias de retroalimentación visual: el movimiento de una barra en una pantalla, animación 3D de manos en una pantalla y el movimiento de manos robóticas. En el desarrollo de este sistema se contemplan las siguientes etapas: Adquisición de señales, preprocesamiento de señales, extracción y selección de características, clasificación y retroalimentación al sujeto. En el presente trabajo se utiliza la técnica de análisis de componentes independientes, la cual provee un filtro espacial que busca recuperar la independencia de las señales. Se utilizan como características las energías de las señales y se clasifica mediante una máquina de soporte vectorial. El procesamiento se realiza en tiempo real en el entorno de Simulink. Los resultados indican que la retroalimentación visual mediante manos robóticas influye positivamente en mayor medida que la retroalimentación mediante animación, sin embargo, estos resultados deben ser validados con una cantidad mayor de sujetos.Tesi

Diseño y desarrollo de un sistema para automatizar el diagnóstico de narcolepsia tipo II mediante redes neuronales artificiales usando el registro polisomnográfico en un instituto del sueño

La tesis titulada “Diseño y desarrollo de un sistema para automatizar el diagnóstico de narcolepsia tipo II mediante redes neuronales artificiales usando el registro polisomnográfico en un instituto del sueño”, tiene como objetivo principal diseñar y desarrollar un sistema para apoyar al diagnóstico de la narcolepsia tipo II mediante redes neuronales aplicado a las señales electroencefalográficas (EEG) con la finalidad de brindar un soporte tecnológico y automatizado para la evaluación de pacientes neurológicos. Las muestras utilizadas fueron provenientes de la Clínica San Felipe, del Área de Neurociencias, con un total de 10 pacientes controles y 7 pacientes con narcolepsia tipo II. Se utilizó el estándar de la Academia Americana de la Medicina del Sueño (AASM) para obtener épocas de treinta segundos en los canales F3A2, F4A1, C3A2, C4A1, O1A2 y O2A1. Se implementó algoritmos para analizar las señales EEG en dominios de frecuencia y tiempo – frecuencia a través de la Transformada de Fourier y la Transformada Wavelet respectivamente, para su posterior automatización con el perceptrón multicapa (MLP). Entre las conclusiones se encontró patrones característicos entre cada estadío del sueño (WAKE, REM, N3, N2, N1), se observó un menor ancho de banda en los husos del sueño y el doble de dinamismo en el ciclo del sueño en los pacientes con narcolepsia tipo II, el sistema presenta una exactitud, precisión y similitud mayor al 83%.TesisCampus Lima Centr

Procesamiento de señales cerebrales provenientes de estímulos visuales y auditivos utilizando análisis wavelet y redes neuronales artificiales

Este artículo presenta el diseño y desarrollo de un prototipo portátil para la adquisición, procesamiento y clasificación de señales EEG con el objetivo de caracterizar estímulos visuales y auditivos, se trabajó con dos pacientes diferentes para la validación de los resultados, se realizó el registro de las señales durante 4 segundos a una frecuencia de 500Hz. Los pacientes fueron expuestos a estímulos visuales y auditivos en diferentes casos, cuya frecuencia de aparición permanecía constante. Para el registro de las señales se diseñó un sistema de adquisición de 4 canales configurables entre sí para trabajar con derivación unipolar o bipolar según requiera el experimento. La selección de la mejor base en el análisis multi-resolución de wavelet  se tuvieron en cuenta dos parámetros importantes, la medida de la entropía y los porcentajes de clasificación de dichos niveles, debido a que los potenciales evocados son generalmente constantes en su morfología, se hizo promediación coherente dando como resultado la ubicación espacio-tiempo donde aparece dicho potencial evocado, una vez se obtuvo las características de la señal tratada se procedió a clasificarlas mediante dos métodos diferentes de  inteligencia artificial, redes neuronales y máquinas de soporte vectorial, en esta etapa se tomó en cuenta la medida de la desviación estándar de los datos, para garantizar que la máquina de aprendizaje se entrene de manera correcta. Los resultados obtenidos demuestran de manera fidedigna el comportamiento general de los potenciales evocados como resultado a los estímulos presentados, además de que se pudo comprobar la variación de las ondas alfa del paciente según su estado de relajación o alerta en cada caso, es recomendable realizar un sistema de filtrado mucho más robusto para aumentar la relación señal a ruido de la señal EEG, facilitar su análisis y mejorar los resultados.This article presents the design and development of a portable prototype for the acquisition, processing and classification of EEG signals with the aim of characterizing visual and auditory stimuli. Two different patients were worked with to validate the results, and the signals were recorded for 4 seconds at a frequency of 500Hz. The patients were exposed to visual and auditory stimuli in different cases, whose frequency of appearance remained constant. For the recording of the signals, a 4-channel acquisition system was designed, which could be configured to work with unipolar or bipolar derivation, as required by the experiment. The selection of the best base in the multi-resolution wavelet analysis, two important parameters were taken into account, the measurement of entropy and the percentages of classification of these levels, because the evoked potentials are generally constant in their morphology, it was made coherent averaging giving as a result the space-time location where this evoked potential appears, Once the characteristics of the treated signal were obtained, they were classified using two different methods of artificial intelligence, neural networks and vector support machines. At this stage, the measurement of the standard deviation of the data was taken into account to ensure that the learning machine was trained correctly. The results obtained reliably demonstrate the general behaviour of the evoked potentials as a result of the stimuli presented. In addition, it was possible to verify the variation of the patient's alpha waves according to his or her state of relaxation or alert in each case, it is advisable to carry out a much more robust filtering system to increase the signal-to-noise ratio of the EEG signal, facilitate its analysis and improve the results

Reconocer características de un grafoelemento del ritmo Mµ.

El cerebro humano permite el desarrollo de los movimientos y funciones del organismo humano por medio del sincronismo de más de mil millones de neuronas que están trabajando entre sí, lo que se denomina la actividad neuronal y se manifiesta mediante señales eléctricas, las cuales se representan por medio de diferentes rangos de espectro de acuerdo a diferentes estados de actividad mental o motora de una persona, puede ser una actividad voluntaria o espontanea, estos rangos se clasifican en señales de tipo Alpha, Betha, Gama, Theta y Delta [1]. El presente documento contiene el análisis de un grafoelemento de 194.820 registros, provenientes del proyecto de investigación de escuela PIE_G_26_18EC titulado “Diseño de una Interfaz Cerebro computador para personas con parálisis cerebral”. Los datos analizados corresponden a señales tipo Alpha espontáneas (Ritmo Mµ) pertenecientes a una persona en condición de parálisis cerebral a la cual se aplicó una metodología denominada fijación cruz adaptada para la captura de datos por medio de un casco neuronal Emotiv Epoc. Estas señales se identificaron y clasificaron por medio de un algoritmo de máquinas de soporte vectorial realizado en el lenguaje de programación Phyton, para determinar las características asociadas del grafoelemento con relación a un pensamiento evocado o de intento de movimiento de una extremidad superior con la finalidad de crear el modelo de aprendizaje supervisado.The human brain allows the development of the movements and functions of the human organism through the synchronism of more than one billion neurons that are working with each other, which is called neuronal activity and is manifested by electrical signals, which are represented by means of different ranges of spectrum according to different states of mental or motor activity of a person, it can be a voluntary or spontaneous activity, these ranges are classified into Alpha, Betha, Gamma, Theta and Delta signals [1]. This document contains the analysis of a graphite element of 194,820 records, from the PIE_G_26_18EC school research project entitled “Design of a Brain-Computer Interface for people with cerebral palsy”. The data analyzed correspond to spontaneous Alpha-type signals (Rhythm Mµ) belonging to a person with cerebral palsy to whom a methodology called cross fixation adapted for data capture by means of an Emotiv Epoc neuronal helmet was applied. These signals were identified and classified by means of an algorithm of vector support machines carried out in the Python programming language, to determine the associated characteristics of the graph element in relation to an evoked thought or an attempt to move an upper limb in order to create the supervised learning model

Implementación de una solución tecnológica para evaluar el impacto de una campaña política en la ciudadanía, utilizando análisis emocional e interfaz cerebro-computador

En la actualidad, el marketing se ha convertido en una herramienta fundamental para los partidos políticos y candidatos al momento de llevar a cabo una campaña política, sin embargo, uno de los principales problemas que afrontan es poder determinar si la campaña realizada hasta el momento está siendo efectiva y, en caso contrario, poder realizar mejoras o tomar medidas que aseguren el éxito de la misma. Por otro lado, considerando el uso de las redes sociales y de medios digitales en el marketing político, se requieren nuevas herramientas que nos permitan evaluar la eficacia del uso de estos medios en una campaña política. La tesis presentada aborda el desarrollo de una solución tecnológica que consta de un software de reconocimiento de emociones y el uso de una interfaz cerebro-computadora que permita conocer el impacto emocional que tiene una campaña política sobre la ciudadanía.La importancia de esta investigación radica principalmente en ofrecer un método objetivo e innovador para evaluar las campañas políticas, y así estas puedan mejorar o replantear el mensaje que desean transmitir. Finalmente, los resultados de las pruebas, orientadas a la evaluación de una campaña política en particular, muestran que la solución construida tiene una precisión de 86.6% en el reconocimiento de emociones de los electores

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

Metodología para la Creación de una Interfaz Cerebro-Computador Aplicada a la Identificación de la Intención de Movimiento

ResumenLas Interfaces Cerebro-Computador proporcionan un canal para enviar órdenes al mundo exterior haciendo uso de medidas electrofisiológicas de la actividad cerebral. En este artículo se presenta la combinación de un método de selección de características y un algoritmo de clasificación probabilístico para construir el modelo predictivo de la intención anticipada de movimiento voluntario de pacientes con temblor a partir de un solo ensayo. Los resultados obtenidos muestran una potencial de discriminación del 70%, una tasa de error aceptable (6.6%) y una rápida respuesta (cada 250ms), lo que indica que esta combinación es una buena base para la construcción de ICCs que no requieran entrenamiento del usuario de forma personalizada, asíncrona y adaptativa