Sistema de telepresencia controlado por una interfaz cerebro-computador: pruebas iniciales con pacientes de ELA

Las interfaces cerebro-ordenador (BCIs, siglas de su término inglés Brain-Computer Interfaces) proporcionan a sus usuarios comunicación y control únicamente con su actividad cerebral. Éstas no dependen de los canales de salida habituales del cerebro de nervios periféricos y músculos, abriendo un nuevo y valioso canal de comunicación para personas con enfermedades neurológicas o musculares severas, tales como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), infarto cerebral, parálisis cerebral, y daños en la médula espinal. La combinación de las interfaces cerebro-ordenador con la robótica puede dotar a los usuarios de una entidad física personicada en un entorno real (en cualquier parte del mundo con acceso a Internet) preparada para percibir, explorar, e interaccionar, controlada únicamente con la actividad cerebral. Además, ha sido sugerido que este tipo de sistemas podría proporcionar benecios en patientes de ELA dentro del contexto de neurorehabilitación o mantenimiento de la actividad neural. Esta tesis fin de máster presenta el proceso completo de desarrollo de un prototipo inicial de un sistema de telepresencia basado en BCIs y su evaluación con usuarios sanos, y su posterior rediseño (para cubrir las necesidades de pacientes reales) y evaluación con pacientes de ELA. Los resultados mostraron la viabilidad de esta tecnología en pacientes reales

A subject-specific neurofeedback approach for cognitive enhancement

La técnica de neurofeedback (NF) permite el aprendizaje de la auto-regulación de la actividad cerebral, por la cual los usuarios pueden aprender a modificar (hasta un cierto grado) patrones de la actividad cerebral. Un punto clave del NF en la práctica es la técnica de registro de la actividad cerebral, donde el electroencefalograma (EEG) es la más usada debido a que es no invasiva, portátil y tiene una buena resolución temporal. La investigación en neurociencia ha reportado en repetidas ocasiones la relación de determinadas funciones cognitivas y desórdenes psiquiátricos con las oscilaciones del EEG. Por lo tanto, no es sorprendente que la regulación de estas oscilaciones conlleve efectos en comportamiento. Por ejemplo, muchos estudios han aplicado esta técnica de NF para aumentar funciones cognitivas como memoria de trabajo, atención y habilidades visuoespaciales, usualmente evaluadas en usuarios sanos. Además se ha aplicado NF para el tratamiento de desórdenes psiquiátricos tales como el trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH), depresión, epilepsia y tinitus, entre otros. El EEG es una señal no estacionaria que presenta una variabilidad inherente entre usuarios en los correlatos de procesos mentales. Sin embargo, la gran mayoría de técnicas de NF desarrolladas hasta el momento son genéricas en el sentido de que no se adaptan a los patrones individuales de EEG de cada usuario. En este sentido ha habido una tendencia en los últimos años hacia el uso de técnicas de NF específicas por medio de la adaptación de algunos métodos involucrados en el procedimiento. Esta tesis aborda el diseño de una técnica de NF dentro de un framework unificado, y muestra su viabilidad por medio de la implementación de tres estudios de NF consistentes en el incremento de la actividad en alpha superior para mejora cognitiva, evaluada en usuarios sanos, pacientes con depresión mayor y niños con TDAH. Una disciplina que viene a la mente cuando pensamos en cómo individualizar la técnica de NF son las interfaces cerebro-computador (BCIs). Las BCIs es una tecnología reciente cuyo objetivo es abrir un canal de comunicación entre un humano y un dispositivo usando únicamente la actividad cerebral para mejor la calidad de vida de personas con graves deficiencias motoras. Un punto clave de las BCIs es que los métodos de procesamiento de la señal se adaptan a cada usuario y momento de utilización de la tecnología. Esto se logra usualmente por medio de una fase de calibración ejecutada antes de la operación en línea. En esta fase de calibración los usuarios realizan tareas mentales que permiten medir algunos correlatos de EEG que son usados para calcular filtros individualizados, por ejemplo en términos de filtrado de artefactos y detección de tareas mentales. Después estos filtros se aplican en línea al EEG para decodificar las tareas mentales, accionando en consecuencia el dispositivo. Tomando el framework de BCI como referencia, proponemos los siguientes métodos individualizados: (1) un método de filtrado de artefactos en tiempo real (usando separación ciega de fuentes) para eliminar los artefactos de los patrones cerebrales de interés; (2) un método novedoso para la individualización de los patrones cerebrales de acuerdo a la combinación de registros de EEG en dos condiciones (estado de reposo y tarea activa); (3) un método para calcular el nivel de trabajo de los patrones cerebrales (baseline) por sujeto y sesión; y (4) una variedad de métodos y métricas para evaluar los efectos del NF en los patrones cerebrales (post-análisis). Para evaluar la viabilidad y validez experimental de esta técnica de NF, llevamos a cabo una implementación de un protocolo de NF basado en el incremento de la actividad en alpha superior para mejora cognitiva, evaluada en tres estudios distintos de NF involucrando usuarios sanos, pacientes con depresión y niños con TDAH. Estos estudios investigaron si individuos sanos, con depresión y ADHD son capaces de incrementar la potencia en alpha superior por medio de NF y, si es así, si estos efectos están relacionados con efectos en comportamiento (rendimiento cognitivo o escalas clínicas). 1. El primer estudio investigó los efectos de una única sesión de NF en usuarios sanos (N = 19) en un diseño experimental con falso feedback. Este estudio mostró un incremento en la potencia en alpha superior en la tarea activa (inmediatamente después del NF) así como un incremento en potencia en alpha superior durante la tarea de rotación mental (intervalo preestímulo), únicamente para el grupo experimental. Ambos grupos mejoraron en rendimiento cognitivo, con una mejora superior para el grupo experimental. Sin embargo una única sesión parece insuficiente para producir diferencias significativas entre grupos. 2. El segundo estudio investigó los efectos de ocho sesiones de NF en pacientes con depresión (N = 60) en un estudio controlado. Este estudio mostró un incremento en la potencia en alpha superior en la tarea activa (pre-post estudio) para el grupo experimental. Estos efectos no estuvieron restringidos espacialmente o espectralmente al parámetro de NF. Se encontró un incremento de actividad a nivel de las fuentes cerebrales en alpha para el grupo experimental, localizado en el giro cingulado anterior (sgACC, BA 25). El grupo experimental mostró un incremento en rendimiento así como un incremento en velocidad de procesamiento medido por un test de memoria de trabajo después del NF, sugiriendo por tanto que los síntomas cognitivos de pacientes con depresión pueden aliviarse por medio de este procedimiento. 3. El tercer estudio investigó los efectos de 18 sesiones de NF en niños con TDAH (N = 20) en un estudio preliminar no controlado. Este estudio mostró un incremento en la potencia (relativa y absoluta) en alpha superior en la tarea activa (pre-post estudio). Mientras que los cambios pre-post estudio estuvieron restringidos mayormente a la banda alpha superior, los efectos dentro de la sesión mostraron un decremento en potencia absoluta en las bajas frecuencias (se debe notar que los niños con TDAH usualmente tienen un exceso de actividad en bajas frecuencias). Los padres indicaron una mejora clínica en los niños con respecto a inatención e hiperactividad/impulsividad, y los tests neuropsicológicos mostraron una mejora en memoria de trabajo. En resumen, estos resultados muestran que la técnica de NF se adaptó a la gran variabilidad de los patrones cerebrales entre sujetos y sesiones. Además, estas tres poblaciones fueron capaces de auto-regular los patrones cerebrales con una consecuente mejora tanto en rendimiento cognitivo y como en escalas clínicas (en el caso de niños con TDAH). Aunque la principal contribución de esta tesis está en los métodos y en la implementación de una técnica individualizada de NF, los estudios de NF aquí presentados son novedosos en sí mismos y los resultados que se extraen de ellos constituyen una contribución añadida de esta tesis.Neurofeedback (NF) promotes the learning of the self-regulation of brain activity, where subjects can learn to shape (to a certain degree) some patterns of brain activity. A key practical point of NF is the recording technique of brain activity, where the electroencephalogram (EEG) is the most widely used one as it is non-invasive, portable and presents a good temporal resolution. Neuroscience research has repeatedly reported the relation of cognitive functions and some psychiatric disorders to EEG oscillations. Thus, it is not surprising that the regulation of EEG oscillations yields behavioral effects. For instance, a large body of research has applied NF for the enhancement of cognitive functions such as working memory, attention and visuospatial abilities, usually applied to healthy subjects. NF has been also applied for the treatment of psychiatric disorders such as attention-deficit/hyperactive disorder (ADHD), depression, epilepsy and tinnitus, among others. EEG is a non-stationary signal that presents an inherent variability among subjects in the EEG correlates of brain processes. However, the large majority of NF procedures developed to date are subject-generic in the sense that they are not adapted to the individual EEG patterns of each subject. In this direction, there has been a trend in recent years towards the use of subject-specific NF procedures by adapting some methods involved in that procedure. This thesis addresses the design of a subject-specific NF approach in a unified framework, and shows its feasibility by implementing three different NF studies of upper alpha up-regulation for cognitive enhancement in healthy subjects, patients with major depressive disorder and children diagnosed with ADHD. One discipline that comes to mind when thinking about how to individualize EEG-based NF procedures is the brain-computer interfaces (BCIs). BCIs is a recent technology whose objective is to open a communication channel between a human and a device using only brain activity to improve the quality of life of people with severe motor disability. A key point of BCIs is that the signal processing methods are adapted for each subject and time of use of the technology. This is commonly achieved by a calibration phase before the online operation. In this calibration phase, the subjects perform metal tasks that allow to measure some EEG correlates that are used to compute subject-specific filters, for example in terms of filtering the EEG artifacts and detecting the mental tasks. These filters are then applied during the online operation phase to the ongoing EEG to decode the mental tasks, actuating the devices accordingly. Taking the BCI framework as a reference, we propose the following individualized methods: (1) a real-time artifact filtering method (using blind source separation) to remove the artifacts from the brain patterns of interest; (2) a novel method for the individualization of the brain patterns according to the combination of EEG recordings in two conditions (resting state and task-related activity); (3) a method for computing the baseline working level of the brain patterns per subject and session; and (4) a variety of methods and metrics to assess the effects of NF on the brain patterns (post-analysis). In order to demonstrate the feasibility and experimental validity of this subject-specific NF approach, we carried out an implementation of a NF protocol of upper alpha up-regulation for cognitive enhancement, evaluated in three different NF studies involving healthy subjects, depressed patients and ADHD children. These studies investigated whether healthy, depressed and ADHD individuals could learn to increase the individual upper alpha power by means of NF, and whether these effects were related to behavioral effects on either cognition or clinical outcome. 1. The first study investigated the effects of a single NF session on healthy participants (N = 19) following a sham-controlled experimental design. This study showed increased upper alpha power in task-related activity (immediately after training), as well as increased pre-stimulus upper alpha power during the execution of a mental rotation task, apparen only for the experimental group. Both groups improved cognitive performance, with a more prominent improvement for the experimental group. However a single session seems to be insufficient to yield significant differences between groups. 2. The second study investigated the effects of eight NF sessions on depressed patients (N = 60) in a controlled study. This study showed increased upper alpha power in task-related activity (pre-post study) for the experimental group, not spatially or spectrally restricted to the trained parameter. A current density increase appeared at brain source level in alpha for the experimental group, localized in the subgenual anterior cingulate cortex (sgACC, BA 25). The experimental group showed increased performance as well as improved processing speed in a working memory test after the training, thus suggesting that the cognitive symptoms of depressed patients could be alleviated by this typeof procedure. 3. The third study investigated the effects of 18 NF sessions on ADHD children (N = 20) in a preliminary uncontrolled study. This study showed increased relative and absolute upper alpha power in task-related activity (pre-post study). While the pre-post study effects were mainly restricted to upper alpha, within-session analysis showed an absolute power decrease in slow-frequency oscillations (note that ADHD children commonly show an excess of slow-frequency activity). Parents rated a clinical improvement in children regarding inattention and hyperactivity/impulsivity, and neurophysiological tests showed an improvement in working memory. In summary, these results show that the NF technique was able to accommodate the large variability of the brain patterns among subjects and over sessions. In addition, these three populations were able to self-regulate the targeted brain patterns with a consequent improvement in cognitive performance and clinical outcome (in the case of ADHD children). Although the main contribution of the thesis is on the methods and on the implementation of the subject-specific NF procedure, the NF studies herein presented are novel and the results extracted from them constitute an added contribution of this thesis

Desarrollo de funcionalidades, plugins y herramientas para un software de neuroterapia

PFC correspondiente al desarrollo dentro de un software de neuroterapia de una herramienta de comprobación de defectos de montaje, una unidad de detección de defectos de montaje al servicio de ésta, un visualizador espacial de actividad cerebral, un informe de resultados de la terapia, la internacionalización del software y un instalador para el mismo. PFC corresponding to the developement within neurotherapy software of a detection tool for assembly defects, a defect detection unit assembly in the service of this, a spatial display of brain activity, a report generator for the therapy results ,the internationalization software and an installer for it

Desarrollo de una interfaz gráfica cerebro-computador para el movimiento de una prótesis robótica con actividad mental

El objetivo de este proyecto de investigación es el desarrollo de un sistema para controlar un brazo robótico según la intención de movimiento del usuario. El sistema consiste en una interfaz cerebro-computador basada en electroencefalografía, una interfaz gráfica, y por último la comunicación de ésta con el robot para que realice tareas de movimiento hasta el destino deseado por el usuario. Las características atribuidas a la interfaz desarrollada van más allá de la capacidad de producir el fenómeno neurológico necesario para descifrar de él la intención del movimiento del usuario; ya que con el diseño establecido se consigue crear la sensación de profundidad, y además, al realizar un posicionamiento del resto de elementos involucrados en la escena en tiempo real a partir de posiciones relativas, mediante realidad aumentada, se le otorga cierto grado de libertad de movimiento al usuario. El funcionamiento de la aplicación desarrollada se describe a continuación: Desde el punto de vista del usuario. La interfaz gráfica muestra, superpuesto a la captura de vídeo en tiempo real del entorno circundante, un mallado a modo de guía para informar al usuario de las posiciones predefinidas existentes en su campo de visión. El usuario se concentra en una posición concreta de las posibles que le son presentadas, y el sistema lleva a cabo una estimulación cromática mediante flashes luminosos de todas las posiciones. Dicha estimulación produce el fenómeno neurológico deseado (el potencial evocado P300, concretamente), que medido y procesado permite decodificar la intención del usuario. Esa intención se transfiere al sistema robótico, y éste realiza el movimiento hasta la posición deseada por el usuario. Desde el punto de vista del sistema robótico. La interfaz gráfica muestra, superpuesto nuevamente a la captura en tiempo real del entorno, el mallado, pero en esta ocasión, desde la perspectiva del propio robot. Por tanto, una vez que el sistema le comunica la posición, el movimiento del robot puede entenderse como un movimiento hacia la posición de los cubos determinada por la posición del usuario respecto a él. En este documento queda reflejada la realización de este proyecto, englobando todas las etapas del mismo, desde la idea inicial hasta la finalización, pasando por todas las fases intermedias tales como diseño y desarrollo

Integración de tecnologías de medida de actividad fisiológica y de EEG en los productos NeuroLab, usenns y BrainUp

La empresa BitBrain Technologies es una empresa de nuerociencia y neurotecnología centrada actualmente en el desarrollo de una tecnología propia de neuromarketing. El trabajo presentado en este documento se encuentra dentro de este marco, en el cual se ha realizado la integración de los diversos dispositivos hardware inalámbricos (utilizando WIFI y Bluetooth) desarrollados en BitBrain con toda la arquitectura software de tiempo real existente en la empresa. Para ello se ha construido una arquitectura software que abstrae a los desarrolladores del bajo nivel de las comunicaciones y que permite una escalabilidad y mantenimiento sencillos, además de desarrollar el firmware que irá embebido en los dispositivos. A nivel metodológico global, se ha trabajado dentro de la metodología scrum implementada en la empresa, siguiendo un proceso de integración continua, realizando pruebas unitarias de cada parte desarrollada y pruebas de integración en las fases finales del proyecto

Acquisition, characterization and classification of feedback event-related potentials during a time-estimation task

Las señales de feedback son componentes fundamentales dentro de los interfaces cerebro-ordenador (brain-computer interfaces o BCI), ya que suministran información para guiar la tarea ejecutada en cada momento. Se ha demostrado que la presentación de este tipo de estímulos produce cierta actividad en el cerebro que puede ser medida y clasificada. Dado que estos estímulos pueden darse mediante distintas modalidades sensoriales, es importante conocer los efectos que cada tipo de feedback produce en las señales cerebrales, así como cuál es el impacto que tiene en la clasificación de estos potenciales. El objetivo de este trabajo fin de máster es la realización de un estudio sobre los potenciales elicitados en el cerebro tras la presentación de señales de feedback, tanto positivo como negativo, mediante tres vías sensoriales: visual, auditiva y táctil. Se pretende desarrollar una BCI que permita adquirir potenciales evocados por distintos estímulos de feedback para su posterior caracterización y clasificación. La estructura del presente trabajo se divide en cinco bloques principales. El primero de ellos consistió en la búsqueda y estudio de bibliografía relacionada, lo cual permitió al autor crear la base de conocimiento necesaria para realizar el resto del trabajo. En segundo lugar se procedió a diseñar una BCI con un protocolo de experimentación que permitiese adquirir los potenciales cerebrales elicitados por feedback, mediante el registro de señal electroencefalográfica (EEG). Una vez ideado el protocolo, se procedió a la ejecución de una serie de sesiones de experimentación con 15 personas. De ellas, 5 realizaron los experimentos recibiendo la modalidad de feedback visual, 5 recibieron la modalidad auditiva y 5 táctil. Por tanto, la parte práctica de este trabajo se ha basado en la realización de 30 sesiones de experimentación (2 con cada uno de los sujetos), de alrededor de una hora de duración cada una. Cada sesión de experimentación consistió en realizar un montaje de electroencefalograma con 32 electrodos, ejecución y supervisión de la brain-computer interface, y finalmente retirada de todo el equipo de EEG y limpieza del mismo. Las sesiones de experimentos de 5 de los sujetos se realizaron en un laboratorio acondicionado para tal efecto en la Universidad de Zaragoza, las de los restantes 10 sujetos fueron realizadas en Bit&Brain Technologies, empresa spin-off de la Universidad de Zaragoza que se dedica a tareas de I+D utilizando tecnología BCI. Tras la obtención de la actividad EEG de las 15 personas, el siguiente paso consistió en realizar una caracterización de los potenciales adquiridos. Esta caracterización fue llevada a cabo desde el punto de vista de señal (Grand Averages) y de localización de fuentes, estudiando los focos de activación cerebral que generan el EEG medido. En último lugar, se procedió a la evaluación de varias estrategias de clasificación basadas en Support Vector Machines. Mediante la exploración de distintas estrategias se trató de evaluar el porcentaje de clasificación que se obtiene cuando se entrena el sistema con datos del propio sujeto que se va a clasicar y cuando se entrena con datos de sujetos distintos, tanto si sus señales han sido generadas por la misma modalidad de feedback como si han sido generadas por alguna otra. De forma adicional al trabajo inicialmente descrito en la propuesta de este trabajo fin de máster y, partiendo de los buenos resultados obtenidos, se quiso ir más allá, dando una aplicación práctica a las herramientas desarrolladas. Dado que el reconocimiento de potenciales elicitados por feedback tiene un gran potencial en algunas terapias de rehabilitacion, se utilizaron datos de un entrenamiento de neurofeedback para mejoras cognitivas, llevado a cabo en la empresa Bit&Brain Technologies con sujetos sanos. Durante este entrenamiento se adquirieron potenciales de feedback de 5 sujetos, que fueron estudiados y clasificados del mismo modo que los adquiridos con el protocolo incialmente diseñado

Robot Learning and Control Using Error-Related Cognitive Brain Signals

Durante los últimos años, el campo de los interfaces cerebro-máquina (BMIs en inglés) ha demostrado cómo humanos y animales son capaces de controlar dispositivos neuroprotésicos directamente de la modulación voluntaria de sus señales cerebrales, tanto en aproximaciones invasivas como no invasivas. Todos estos BMIs comparten un paradigma común, donde el usuario trasmite información relacionada con el control de la neuroprótesis. Esta información se recoge de la actividad cerebral del usuario, para luego ser traducida en comandos de control para el dispositivo. Cuando el dispositivo recibe y ejecuta la orden, el usuario recibe una retroalimentación del rendimiento del sistema, cerrando de esta manera el bucle entre usuario y dispositivo. La mayoría de los BMIs decodifican parámetros de control de áreas corticales para generar la secuencia de movimientos para la neuroprótesis. Esta aproximación simula al control motor típico, dado que enlaza la actividad neural con el comportamiento o la ejecución motora. La ejecución motora, sin embargo, es el resultado de la actividad combinada del córtex cerebral, áreas subcorticales y la médula espinal. De hecho, numerosos movimientos complejos, desde la manipulación a andar, se tratan principalmente al nivel de la médula espinal, mientras que las áreas corticales simplemente proveen el punto del espacio a alcanzar y el momento de inicio del movimiento. Esta tesis propone un paradigma BMI alternativo que trata de emular el rol de los niveles subcorticales durante el control motor. El paradigma se basa en señales cerebrales que transportan información cognitiva asociada con procesos de toma de decisiones en movimientos orientados a un objetivo, y cuya implementación de bajo nivel se maneja en niveles subcorticales. A lo largo de la tesis, se presenta el primer paso hacia el desarrollo de este paradigma centrándose en una señal cognitiva específica relacionada con el procesamiento de errores humano: los potenciales de error (ErrPs) medibles mediante electroencefalograma (EEG). En esta propuesta de paradigma, la neuroprótesis ejecuta activamente una tarea de alcance mientras el usuario simplemente monitoriza el rendimiento del dispositivo mediante la evaluación de la calidad de las acciones ejecutadas por el dispositivo. Estas evaluaciones se traducen (gracias a los ErrPs) en retroalimentación para el dispositivo, el cual las usa en un contexto de aprendizaje por refuerzo para mejorar su comportamiento. Esta tesis demuestra por primera vez este paradigma BMI de enseñanza con doce sujetos en tres experimentos en bucle cerrado concluyendo con la operación de un manipulador robótico real. Como la mayoría de BMIs, el paradigma propuesto requiere una etapa de calibración específica para cada sujeto y tarea. Esta fase, un proceso que requiere mucho tiempo y extenuante para el usuario, dificulta la distribución de los BMIs a aplicaciones fuera del laboratorio. En el caso particular del paradigma propuesto, una fase de calibración para cada tarea es altamente impráctico ya que el tiempo necesario para esta fase se suma al tiempo de aprendizaje de la tarea, retrasando sustancialmente el control final del dispositivo. Así, sería conveniente poder entrenar clasificadores capaces de funcionar independientemente de la tarea de aprendizaje que se esté ejecutando. Esta tesis analiza desde un punto de vista electrofisiológico cómo los potenciales se ven afectados por diferentes tareas ejecutadas por el dispositivo, mostrando cambios principalmente en la latencia la señal; y estudia cómo transferir el clasificador entre tareas de dos maneras: primero, aplicando clasificadores adaptativos del estado del arte, y segundo corrigiendo la latencia entre las señales de dos tareas para poder generalizar entre ambas. Otro reto importante bajo este paradigma viene del tiempo necesario para aprender la tarea. Debido al bajo ratio de información transferida por minuto del BMI, el sistema tiene una pobre escalabilidad: el tiempo de aprendizaje crece exponencialmente con el tamaño del espacio de aprendizaje, y por tanto resulta impráctico obtener el comportamiento motor óptimo mediante aprendizaje por refuerzo. Sin embargo, este problema puede resolverse explotando la estructura de la tarea de aprendizaje. Por ejemplo, si el número de posiciones a alcanzar es discreto se puede pre-calcular la política óptima para cada posible posición. En esta tesis, se muestra cómo se puede usar la estructura de la tarea dentro del paradigma propuesto para reducir enormemente el tiempo de aprendizaje de la tarea (de diez minutos a apenas medio minuto), mejorando enormemente así la escalabilidad del sistema. Finalmente, esta tesis muestra cómo, gracias a las lecciones aprendidas en los descubrimientos anteriores, es posible eliminar completamente la etapa de calibración del paradigma propuesto mediante el aprendizaje no supervisado del clasificador al mismo tiempo que se está ejecutando la tarea. La idea fundamental es calcular un conjunto de clasificadores que sigan las restricciones de la tarea anteriormente usadas, para a continuación seleccionar el mejor clasificador del conjunto. De esta manera, esta tesis presenta un BMI plug-and-play que sigue el paradigma propuesto, aprende la tarea y el clasificador y finalmente alcanza la posición del espacio deseada por el usuario

Investigación del funcionamiento de electrodos secos y gorro de diseño propio contra gorro comercial con electrodos húmedos aplicando filtros CSP a tareas de movimiento

BCI (Brain Computer Interface) es una tecnología relativamente nueva que se basa en el registro y análisis de las señales eléctricas que se producen en el cerebro (electroencefalograma, EEG). Una vez adquiridas y analizadas se pueden utilizar para diferentes propósitos y utilidades. La adquisición de estas señales se realiza usualmente a través de electrodos que requieren de una preparación previa con la aplicación de geles, molesta en tiempo, y por tener que poner productos en el cabello. Hay otro tipo de electrodos, estos secos y que no requieren preparación previa, pero que tienen un coste muy alto comercialmente. Esto convierte BCI en una tecnología muy costosa como para poder realizar aplicaciones a un precio de mercado asequible. En esta tesis fin de máster se presenta la construcción de un gorro de electrodos secos de bajo coste. Además se realiza una evaluación posterior en la que se comparan los resultados obtenidos por éste ejecutando un protocolo de experimentación basado en efectos motores, con los obtenidos con un gorro comercial de electrodos húmedos. Para este tipo de experimentación se ha implementado un algoritmo CSP (Common Spatial Patterns) que mejora la separabilidad de clases, maximizando/minimizando varianza. Para la evaluación se aplica el coeficiente de determinación R2 con el objetivo de conocer la diferenciabilidad entre las señales grabadas en los experimentos. Además se realiza una clasificación mediante el algoritmo LDA que nos muestra el nivel de discriminación entre esas señales

Aplicación Scada para el control del proceso de producción en una planta química

El presente proyecto ha sido desarrollado durante el periodo de prácticas realizado en la empresa Entrerríos Automatización (S.A.). El objeto del mismo es el desarrollo de una aplicación Scada para el control de una nueva línea de producción dentro una planta química. Dicha empresa química solicita los servicios de Entrerríos para la creación e implantación del autómata. El proceso productivo consiste en la elaboración de diferentes productos químicos, y es llevado a cabo en varias fases: Carga de las materias primas y de los reactivos en los tanques de almacenamiento de la planta para su posterior utilización; elaboración de los diferentes productos finales mediante la mezcla de ciertas materias primas, reactivos y aditivos, en su cantidad exacta y bajo determinadas condiciones, dependiendo del producto que se desea conseguir en cada proceso; y descarga del producto final para su posterior venta. Todo el conjunto de la instalación está controlado mediante la instrumentación de válvulas, tanques y demás elementos. Las fases de ejecución del proyecto son: 1) Análisis de las exigencias y especificaciones del cliente y de los diferentes elementos de los que consta la planta. El cliente aporta la información de los ciclos del proceso productivo y de la instrumentación de la que ha de disponer la instalación. Con ello se elabora el diseño de automatización del proceso. 2) Diseño de la solución: Elaboración de la lista de parámetros de control que serán utilizados en la programación del interfaz hombre-máquina. Diseño de las líneas de programa mediante diagramas de flujo, que muestran la jerarquía de las acciones, las restricciones que ha de tener el sistema y los controles ante posibles fallos. 3) Diseño e implementación del interfaz visual Scada mediante una herramienta informática de Omron (CX-Supervisor). Su misión es la de ofrecer al operario una visión rápida y global de los procesos que están en funcionamiento, permitir la ejecución de otros y aportar seguridad ante posibles fallos en la instalación y las máquinas involucradas. 4) Elaboración de un plan de pruebas mediante el cual se verificará la correcta implementación de la aplicación, antes de su instalación en la propia planta. 5) El proyecto contendrá un manual de usuario que se entregará al cliente, explicando el funcionamiento del Scada. El proyecto ha de ser fiel a las exigencias del cliente y ser resuelto dentro del plazo de entrega negociado. La memoria recoge la explicación de cada una de las fases desarrolladas, y se encuentra más extensamente documentada en los diferentes anexos adjuntos

Clasificación de los estados de reposo, preparación y ejecución del movimiento del brazo a través del electroencefalograma

Un interés creciente ha aparecido, en los últimos años, en torno al uso de "interfaces cerebro computador" aplicadas a terapias de rehabilitación, para ayudar a personas con discapacidad motora a mover sus miembros. Una de las aplicaciones más importantes dentro de este contexto, es la de detectar las intenciones del paciente y, gracias a ellas, ajustar mejor las terapias de rehabilitación, así como, un control más preciso de prótesis robóticas. El objetivo del proyecto será detectar los estados de reposo, preparación o anticipación y ejecución del movimiento del brazo, utilizando la señal de electroencefalograma obtenida durante el proceso. Para ello, a partir de la señal original, estudiaremos cómo distintos filtros espaciales lineales, filtros frecuenciales, recticado y suavizado de la señal, actúan en la mejora de la separabilidad de las tres clases. Con las mejores características seleccionadas, trataremos de detectar, por un lado, los estados por parejas: reposo y preparación, reposo y movimiento y preparación y movimiento, y, por otro lado, las tres clases de manera simultánea, para lo cual entrenaremos dos clasificadores lineales: "lineal discriminant analysis", LDA, y "shrinkage". Los resultados de la clasicación, en el caso de detectar los estados en parejas, fueron cercanos al 65% de datos bien clasificados, alcanzando en algunos sujetos una cota cercana al 75 %. En el caso de la clasificación de los tres estados simultáneamente conseguimos una tasa de aciertos en torno al 55% de promedio, obteniendo en algunos casos valores por encima del 60 %. Como conclusión, hay que destacar que el procesado de la señal para seleccionar las características que mejoren la separabilidad de las clases, da unos resultados aceptables, puesto que este es un campo de investigación reciente y en el cual se está investigando mucho en la actualidad. La mejora de las técnicas de selección de características permitirá en el futuro, desarrollar unas terapias de rehabilitación que se ajusten de manera personal a cada paciente, además logrará que la integración de prótesis robóticas a la persona sea más íntima y eficaz de lo que es en la actualidad