Pseudo-online Detection and Classification for Upper-limb Movements from Scalp Electroencephalogram

Stroke has been a significant healthcare issue worldwide, leading to motor impairment and complicated rehabilitation procedures, which often last for years after lesion. In recent years, brain-computer interface (BCI) research shed some light on new approaches for motor ability recovery and potential neural plasticity inducement for stroke patients. Electroencephalogram (EEG) is widely used in BCI to measure brain activity. In this thesis study, nine healthy participants were recruited to perform four movements in a self-initiated manner, including left wrist extension (WE_L), right wrist extension (WE_R), left index finger extension (IE_L), and right index finger extension (IE_R). A hierarchical structure was proposed first to detect movement intentions from the rest state and then classify different movement types. Movement-related cortical potential (MRCP) and sensorimotor rhythm (SMR) were believed to associate with movement intention generation in human EEG. Thus, three frequency bands of EEG (0.05-5Hz, 5-40Hz, 0.05-40Hz) containing MRCP or SMR were investigated to provide features for detection and classification algorithms. In detection, a majority voting-based ensemble learning method was proposed to integrate the strongness of three algorithms, including support vector machine (SVM), EEGNET, and Riemannian feature-based SVM. The proposed method achieved an average true positive rate (TPR) of 79.6% ± 8.8%, false positives per minute (FPs/min) as 3.1 ± 1.2 within a latency of 91.4 ± 111.9ms. For classification, an adaptive boosting-based ensemble learning algorithm was proposed to classify movement pairs and four movements in pseudo-online and time-locked analyses. As a result, It proved the feasibility of classifying movements in different arms with higher than significant chance level accuracy. In summary, the proposed system offered a novel solution to decode upper-limb movements for rehabilitation-aimed BCI

Mejoras en la detección de la intención de giro durante la marcha mediante señales cerebrales

A DÍA DE HOY, UNA DE LAS CAUSAS QUE PROVOCAN MAYORES PROBLEMAS EN LA MOVILIDAD DE LAS PERSONAS SON CIERTAS ENFERMEDADES QUE AFECTAN AL SISTEMA NERVIOSO, INCOMUNICÁNDOLO DEL RESTO DEL CUERPO. COMO SOLUCIÓN LA INGENIERÍA PROPONE LAS INTERFACES CEREBRO-MÁQUINA (BMI), QUE PERMITEN INTERPRETAR LOS PENSAMIENTOS DEL USUARIO Y CONVERTIRLOS EN COMANDOS DE CONTROL PARA UNA MÁQUINA. ESTAS BMI SE PODRÁN UTILIZAR PARA CONTROLAR EXOESQUELETOS QUE APOYEN A PERSONAS CON ALGÚN TIPO DE LESIÓN, YA SEA DE MANERA ASISTENCIAL O EN TERAPIAS DE REHABILITACIÓN. ESTE TRABAJO BUSCARÁ DETECTAR LA INTENCIÓN DE CAMBIAR DE DIRECCIÓN DURANTE LA MARCHA MEDIANTE EL ANÁLISIS DE LAS SEÑALES DE ELECTROENCEFALOGRAMA (EEG). PARA ELLO SE ANALIZARÁN ESTAS SEÑALES EN BUSCA DE POTENCIALES DE DESINCRONIZACIÓN RELACIONADOS A EVENTOS (ERD) MEDIANTE LA CARACTERIZACIÓN DE LA SEÑAL. PARA OPTIMIZAR EL PROCESO DE CLASIFICACIÓN, SE HARÁ UNA SELECCIÓN DE LOS ELECTRODOS Y CARACTERÍSTICAS MÁS RELEVANTES. TRAS APLICAR LA CLASIFICACIÓN, SE HA PASADO DE UN 58,8% DE ACIERTO A UN 68,8% CON 2,7 DE FP EN EL ANÁLISIS OFFLINE. EN EL ANÁLISIS PSEUDO-ONLINE LOS RESULTADOS HAN SIDO DE UN 80,6% PERO CON UN FP/MIN DE 34,1, POR LO QUE SE DEBERÁ SEGUIR TRABAJANDO EN ÉL. LA MEJORÍA EN EL ANÁLISIS OFFLINE INVITA A PENSAR QUE EN UN FUTURO CERCANO SE PUEDAN IMPLEMENTAR ESTE TIPO DE BMI

Estudio preliminar de la detección de cambios de velocidad de la marcha a partir de señales EEG

[ES] El análisis de las señales cerebrales para la asistencia en pacientes con movilidad reducida es un área de investigación continua en la que las nuevas tecnologías ofrecen un amplio espectro de posibilidades para la ayuda activa como los exoesqueletos y las interfaces cerebro-maquinas (BMI). En este trabajo nos centramos en realizar una interfaz BMI para el control de velocidad del miembro inferior. El objetivo de este estudio es analizar las señales electroencefalográficas (EEG) para obtener un indicador que relacione la información cerebral con marcadores de velocidad en la marcha. Para el procesamiento de las señales EEG analizamos los ritmos sensoriomotores correspondientes a las bandas Alfa y Beta en la zona motora. La interfaz BMI debe discernir entre dos estados marcha e intención de cambiar de velocidad. La creación de dicho modelo requiere caracterizar el momento del cambio, para la fase de entrenamiento. Hemos utilizado el equipo de captura de movimiento Tech MCS V3 basado en sensores inerciales. Analizamos las componentes frecuenciales de la aceleración en el dominio temporal mediante la transformada continua Wavelet (CWT). En este trabajo realizamos un estudio menor para analizar la marcha y otro principal para la validación de la interfaz BMI planteada. Tres usuarios sanos participaron en el estudio. El protocolo tiene tres fases, el usuario espera parado unos segundos tras los cuales decide comenzar la marcha a un ritmo visiblemente lento y llegado un punto voluntariamente cambia de velocidad manteniéndola unos segundos. El experimento consta de 40 repeticiones. Debido a la gran generación de artefactos durante la marcha los componentes de la señal EEG fueron descompuestos mediante ICA y rechazados según su componente espectral y un criterio apropiado. Los resultados fueron procesados con varias configuraciones de electrodos de la zona motora, en diferentes bandas de frecuencia y con y sin eliminación de artefactos. El porcentaje máximo de acierto para los tres usuarios a la hora de distinguir entre las dos clases es del 58%, no siendo resultados lo suficientemente remarcables para poder validar de forma confiable la interfaz BMI planteada.[EN] The main objective of this work is analysing electroencephalographic (EEG) signals to get a mark to link brain information with characteristic indicators of the walk speed. This starts with developing a Brain-Machine Interface (BMI) and designing a validation protocol to allow to conclude an accuracy rate to assure reliable control of the BMI. It pretends to create a robust arquitecture that will be improvable in the future being able to provide a feedback with the pacient in real time.Esta investigación ha sido realizada en el marco del proyecto Walk - Control de exoesqueletos de miembro inferior mediante interfaces cerebro-máquina para asistir a personas con problemas de marcha (RTI2018-096677-B-I00), financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (MCIU), la Agencia Estatal de Investigación (AEI) y la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).Quiles Zamora, V.; Iáñez, E.; Ortiz, M.; Azorín, J. (2019). Estudio preliminar de la detección de cambios de velocidad de la marcha a partir de señales EEG. En 11º Simposio CEA de Bioingeniería. Editorial Universitat Politècnica de València. 97-110. https://doi.org/10.4995/CEABioIng.2019.10034OCS9711

Enhancement of Robot-Assisted Rehabilitation Outcomes of Post-Stroke Patients Using Movement-Related Cortical Potential

Post-stroke rehabilitation is essential for stroke survivors to help them regain independence and to improve their quality of life. Among various rehabilitation strategies, robot-assisted rehabilitation is an efficient method that is utilized more and more in clinical practice for motor recovery of post-stroke patients. However, excessive assistance from robotic devices during rehabilitation sessions can make patients perform motor training passively with minimal outcome. Towards the development of an efficient rehabilitation strategy, it is necessary to ensure the active participation of subjects during training sessions. This thesis uses the Electroencephalography (EEG) signal to extract the Movement-Related Cortical Potential (MRCP) pattern to be used as an indicator of the active engagement of stroke patients during rehabilitation training sessions. The MRCP pattern is also utilized in designing an adaptive rehabilitation training strategy that maximizes patients’ engagement. This project focuses on the hand motor recovery of post-stroke patients using the AMADEO rehabilitation device (Tyromotion GmbH, Austria). AMADEO is specifically developed for patients with fingers and hand motor deficits. The variations in brain activity are analyzed by extracting the MRCP pattern from the acquired EEG data during training sessions. Whereas, physical improvement in hand motor abilities is determined by two methods. One is clinical tests namely Fugl-Meyer Assessment (FMA) and Motor Assessment Scale (MAS) which include FMA-wrist, FMA-hand, MAS-hand movements, and MAS-advanced hand movements’ tests. The other method is the measurement of hand-kinematic parameters using the AMADEO assessment tool which contains hand strength measurements during flexion (force-flexion), and extension (force-extension), and Hand Range of Movement (HROM)

Acercamiento etnográfico y experimental en una interacción activa en la red social virtual Pinturillo2

Ilustraciones, tablasSe ha realizado una aproximación a la plataforma Pinturillo2, para ello se realiza una triangulación metodológica, por la cual se realizó un acercamiento etnográfico a los chats como escenario social de dicha plataforma con tal de describirlos, asimismo se lleva a cabo la captación de correlatos electrofisiológicos por medio de EEG en participantes dentro del rango de 18 a 23 años, enfocándose en el ritmo gamma, en una tarea online en la plataforma Pinturillo2 y una adaptación offline o física de esta misma, para su posterior análisis por medio de ANOVA.An approach to the Pinturillo2 platform has been carried out, for this a methodological triangulation is carried out, by which an ethnographic approach was made to the chats as a social scene of said platform in order to describe them, also the capture of electrophysiological correlates is carried out by means of EEG in participants within the range of 18 to 23 years, focusing on the gamma rhythm, on an online task on the Pinturillo2 platform and an offline or physical adaptation of it, for subsequent analysis by means of ANOVA.Antropologo(a)Pregrad

Personalized Offline and Pseudo-Online BCI Models to Detect Pedaling Intent

The aim of this work was to design a personalized BCI model to detect pedaling intention through EEG signals. The approach sought to select the best among many possible BCI models for each subject. The choice was between different processing windows, feature extraction algorithms and electrode configurations. Moreover, data was analyzed offline and pseudo-online (in a way suitable for real-time applications), with a preference for the latter case. A process for selecting the best BCI model was described in detail. Results for the pseudo-online processing with the best BCI model of each subject were on average 76.7% of true positive rate, 4.94 false positives per minute and 55.1% of accuracy. The personalized BCI model approach was also found to be significantly advantageous when compared to the typical approach of using a fixed feature extraction algorithm and electrode configuration. The resulting approach could be used to more robustly interface with lower limb exoskeletons in the context of the rehabilitation of stroke patients

11 Simposio CEA de Bioingeniería

El propósito de este simposio, que cumple ahora su undécima edición, es el de proporcionar un espacio de encuentro entre investigadores, desarrolladores, personal clínico, alumnos, industriales, profesionales en general e incluso usuarios que realicen su actividad en el ámbito que define el título de este foro, principalmente en España e Iberoamérica. Se trata de presentar,compartir y discutir nuevos avances en este campo con aportaciones tanto teóricas como experimentales y de validación e introducción en el mercado de soluciones que traten de cubrir en lo posible las necesidades especiales de personas con deficiencias físicas, sensoriales o cognitivas para ampliar así sus capacidades funcionales de relación, movilidad manipulación y acceso al conocimiento.Belda Lois, JM. (2019). 11 Simposio CEA de Bioingeniería. Editorial Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/132664EDITORIA

Smart Sensors for Healthcare and Medical Applications

This book focuses on new sensing technologies, measurement techniques, and their applications in medicine and healthcare. Specifically, the book briefly describes the potential of smart sensors in the aforementioned applications, collecting 24 articles selected and published in the Special Issue “Smart Sensors for Healthcare and Medical Applications”. We proposed this topic, being aware of the pivotal role that smart sensors can play in the improvement of healthcare services in both acute and chronic conditions as well as in prevention for a healthy life and active aging. The articles selected in this book cover a variety of topics related to the design, validation, and application of smart sensors to healthcare