En el desarrollo de sistemas de realidad virtual uno de los inconvenientes que se encuentran es la comunicación entre las aplicaciones y los dispositivos de adquisición de ondas cerebrales. Ya sea por no disponer de un método de acceso en forma directa o por necesitar independencia entre ambos, es decir que las aplicaciones corran en una plataforma y los dispositivos en otras. Para lograr esta independencia y a su vez permitir la integración de todo el sistema de realidad virtual, es necesario la implementación de algún protocolo de comunicaciones que permita esta vinculación heterogénea en tiempo real. Los dispositivos generalmente están asociados a funciones o características de los individuos que los utilizan y se necesita integrar los movimientos que estos representan a la aplicación de realidad virtual correspondiente. El presente trabajo trata del análisis e implementación del protocolo de comunicaciones VRPN (Virtual Reality Protocol Network) entre las partes de un entorno multimedia donde interactúan la adquisición de movimientos del usuario y la representación visual en un escenario virtual que permita la retroalimentación al usuario en tiempo real logrando una experiencia interactiva e inmersiva. Esto tiene aplicación directa en los tratamientos de rehabilitación en pacientes de patologías neurológicas y cognitivas.Eje: Innovación en Sistemas de Software.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Campos, Matías

González, Rodrigo

Rosenstein, Javier

Zárate Alvarez, Nicolás Ignacio

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Prototipo de Serious Game para rehabilitación de problemas 
neurológicos usando VRPN para comunicación entre cerebro y 
computadora 
 
Javier J. Rosenstein, Rodrigo Gonzalez, Nicolás Ignacio Zárate Alvarez, Matías Campos 
 
Instituto de Investigaciones, Facultad de Informática y Diseño, Universidad Champagnat, 
Belgrano 721, 5501 Godoy Cruz, Mendoza, Mendoza, Argentina. 
 
rosensteinjavier@uch.edu.ar, gonzalezrodrigo@uch.edu.ar, nicolaszarate23@gmail.com, 
mgcampos9785@gmail.com 
 
 
 
 
RESUMEN 
 
En el desarrollo de sistemas de realidad virtual 
uno de los inconvenientes que se encuentran 
es la comunicación entre las aplicaciones y los 
dispositivos de adquisición de ondas 
cerebrales. Ya sea por no disponer de un 
método de acceso en forma directa o por 
necesitar independencia entre ambos, es decir 
que las aplicaciones corran en una plataforma 
y los dispositivos en otras. Para lograr esta 
independencia y a su vez permitir la 
integración de todo el sistema de realidad 
virtual, es necesario la implementación de 
algún protocolo de comunicaciones que 
permita esta vinculación heterogénea en 
tiempo real. Los dispositivos generalmente 
están asociados a funciones o características 
de los individuos que los utilizan y se necesita 
integrar los movimientos que estos 
representan a la aplicación de realidad virtual 
correspondiente. El presente trabajo trata del 
análisis e implementación del protocolo de 
comunicaciones VRPN (Virtual Reality 
Protocol Network) entre las partes de un 
entorno multimedia donde interactúan la 
adquisición de movimientos del usuario y la 
representación visual en un escenario virtual 
que permita la retroalimentación al usuario en 
tiempo real logrando una experiencia 
interactiva e inmersiva. Esto tiene aplicación 
directa en los tratamientos de rehabilitación en 
pacientes de patologías neurológicas y 
cognitivas. 
 
Palabras clave: VRPN, EOG, EEG, BCI, 
Serious Games, Mirror Neurons, 
Neurofeedback 
 
 
CONTEXTO 
 
El presente proyecto forma parte del trabajo 
de tesis de Maestría en Teleinformática de la 
Universidad de Mendoza (Ciudad, Mendoza), 
correspondiente al tesista Javier Rosenstein, 
el mismo se desarrolla en el Instituto de 
Investigaciones de la Facultad de Informática 
y Diseño de la Universidad Champagnat 
(Godoy Cruz, Mendoza), en el marco de la 
Licenciatura en Sistemas de Información; en 
cooperación con el Laboratorio de I+D+i en 
Neurotecnologías de la empresa Neuromed 
Argentina S.A. (Godoy Cruz, Mendoza). 
Este trabajo es parte del proyecto de 
investigación que dio inicio en Diciembre de 
2017 denominado “Diseño y desarrollo de un 
prototipo de Serious Game destinado a la 
rehabilitación de problemas neurológicos 
implementando VRPN para la comunicación 
de la BCI”.  
 
1. INTRODUCCIÓN 
 
El objetivo principal de la presente línea de 
investigación consiste en el diseño y 
desarrollo de una BCI (Brain Computer 
Interface) [1] [2], que permita interactuar 
entre las señales generadas por un paciente 
neurológico [3] y una interfaz de realidad 
virtual. Este sistema debe permitir lograr el 
principio de neurofeedback [4], o 
retroalimentación hacia el paciente. De este 
modo se podrán mejorar sus capacidades 
cognitivas correspondientes. Incluso, estudios 
indican la posibilidad de tratar patologías 
psiquiátricas como la depresión [5] [6]. 
 
La implementación del trabajo se organiza de 
acuerdo a las siguientes etapas:  
 
a) Adquisición de señales mediante 
técnicas de Electroencefalografía 
(EEG) [7] y adquisición de 
movimientos oculares mediante las 
técnicas de electrooculografía (EOG) 
[8] [9] [10] [11] [12]. 
b) Análisis de estas señales en tiempo 
real para poder identificar la voluntad 
de movimiento del individuo, así como 
la dirección del movimiento. 
c) Transformar la voluntad de 
movimiento en comandos del 
protocolo VRPN (Virtual Reality 
Protocol Network) que permitan 
transmitir la información al 
componente software / hardware que 
la requiera. 
d) Como continuación al resultado 
obtenido en el punto anterior, poder 
comandar una interfaz gráfica de 
aprendizaje o interfaz Cerebro / 
Computadora (BCI – Brain Computer 
Interface). 
 
Finalmente se presenta la BCI como un 
sistema de adquisición de datos, 
procesamiento del protocolo serie a VRPN y 
luego la representación en nuestro modelo de 
prototipo de Serious Game [14] [15]. Una vez 
adquiridas las señales EEG/EOG, estas se 
analizan y codifican con las bibliotecas 
desarrolladas como parte de este proyecto. 
Esto permite su comunicación mediante 
VRPN con las interfaces virtuales que 
interpretan este protocolo. 
 
 
2. LINEAS DE INVESTIGACIÓN Y 
DESARROLLO 
 
Este trabajo está compuesto por tres etapas o 
fases de trabajo. La primera de ellas 
corresponde a la implementación de VRPN 
entre un sistema simulado de captura de datos 
provenientes de un paciente, y una interfaz 
virtual básica. La segunda etapa del proyecto 
pretende avanzar sobre la captura de datos 
reales para que, luego de procesados, se 
transfieran a través de VRPN hacia la interfaz 
virtual de neurofeedback. Una breve 
descripción de cada una de las etapas se 
describe a continuación: 
 
1. La primer parte consiste en la 
implementación de un simulador de 
señales EEG y EOG necesarias para el 
análisis e interpretación de la voluntad del 
usuario de la BCI. Estas señales una vez 
procesadas se deben codificar en 
comandos de VRPN para poder ser 
transmitidas hacia una interfaz virtual. 
Esta debe poder interpretar las señales 
transmitidas y representar la voluntad 
inicial del usuario correspondiente. De 
este modo se cumplen los objetivos de 
captura, análisis, procesamiento, 
transmisión, recepción y representación, 
lo cual produce el efecto de 
neurofeedback deseado sobre una interfaz 
virtual de capacitación a nivel prototipo. 
2. La segunda etapa consiste en el desarrollo 
y mejora del proyecto mediante la 
adquisición real de señales EEG y EOG 
por electrodos ubicados superficialmente 
sobre la cabeza del paciente. Esta 
modificación al sistema requiere de un 
diseño e implementación electrónica así 
como del desarrollo del firmware que 
permita adquirir, analizar y procesar estas 
señales, que luego serán transmitidas a 
través del protocolo VRPN hacia una 
interfaz virtual. Así, el sistema diseñado 
se incorporará en forma transparente al 
proyecto implementado en la primer etapa. 
3. La etapa final de este proyecto consiste en 
el diseño y desarrollo del escenario virtual 
de rehabilitación cognitiva para pacientes 
neurológicos según las indicaciones 
concretas por parte del especialista en 
neurología. Se partirá de un relevamiento 
de las técnicas de aprendizaje que se 
requieren implementar y los resultados 
que se pretenden obtener, indicados por el 
neurólogo o experto afín. 
 
 
3. RESULTADOS ESPERADOS 
 
Los resultados esperados se pueden dividir en 
dos grandes grupos: 
 
1. BCI e interfaz virtual de neurofeedback: 
se espera obtener como producto final un 
sistema de retroalimentación a un supuesto 
usuario simulado por la generación de 
señales que comandan el escenario de 
realidad virtual via comandos codificados 
en el protocolo VRPN que se transmiten a 
través de una red Ethernet. 
 
2. Adquisición de datos reales de EEG y 
EOG: análisis y preprocesamiento; se 
identifican los comandos necesarios para 
su transmisión hacia el equipo generador 
de tramas VRPN para que finalmente se 
tenga el proyecto totalmente terminado y 
funcional que implemente el efecto de 
neurofeedback propuesto. 
 
 
4. FORMACIÓN DE RECURSOS 
HUMANOS 
 
La línea de I+D presentada está vinculada con 
el desarrollo de una tesis de postgrado, por 
parte del estudiante de maestría en 
teleinformática de la Universidad de 
Mendoza, Javier J. Rosenstein. Dicha tesis se 
centra en la implementación del protocolo 
VRPN demostrando su uso en un sistema 
BCI. 
 
Además cuenta con la dirección del Lic. 
Javier J. Rosenstein (UCH) y como 
investigador principal el Dr. Rodrigo 
Gonzalez (UCH). En lo que respecta a la 
formación de estudiantes de la licenciatura, 
esta línea de investigación cuenta con dos 
tesis de grado en curso, pertenecientes a los 
estudiantes Nicolás Ignacio Zárate Alvarez y 
Matías Campos, cuyos planes de tesis se 
encuentran específicamente dentro del marco 
de este proyecto. Ambos cursan la 
licenciatura en Sistemas de Información en la 
Universidad Champagnat. 
 
Una vez que el proyecto se encuentre 
implementado desde su primer etapa será 
utilizado como recurso para el dictado de 
talleres de comunicaciones, redes, 
programación de microcontroladores, 
Programación en C/C++ y Diseño y 
programación de interfaces virtuales de 
capacitación/rehabilitación en general, tanto 
para estudiantes de la universidad, como así 
también para aquellos interesados externos a 
la UCH. 
 
 
5. BIBLIOGRAFÍA 
 
1. Y. Wang, X. Gao, B. Hong, and S. Gao, 
“Practical designs of brain-computer 
interfaces based on the modulation of 
EEG rhythms,” in Brain-Computer 
Interfaces. Springer, 2009, pp. 137–154. 
2. J. R. Wolpaw, N. Birbaumer, D. J. 
McFarland, G. Pfurtscheller, and T. M. 
Vaughan, “Brain-computer interfaces for 
communication and control,” Clinical 
neurophysiology, vol. 113, no. 6, pp. 
767–791, 2002. 
3. J. A. Pineda, “The functional 
significance of mu rhythms: translating 
“seeing” and “hearing” into “doing”,” 
Brain Research Reviews, vol. 50, no. 1, 
pp. 57–68, 2005. 
4. S. Enriquez-Geppert, R. J. Huster, and C. 
S. Herrmann, “Boosting brain functions: 
Improving executive functions with 
behavioral training, neurostimulation, 
and neurofeedback,” International 
Journal of Psychophysiology, vol. 88, no. 
1, pp. 1–16, 2013. 
5. R. Ramirez, M. Palencia-Lefler, S. 
Giraldo, and Z. Vamvakousis, “Musical 
neurofeedback for treating depression in 
elderly people.” Frontiers in 
neuroscience, vol. 9, pp. 354–354, 2014. 
6. W. Rief, “Getting started with 
neurofeedback,” 2006. 
7. J. D. Kropotov, Quantitative EEG, event-
related potentials and neurotherapy. 
Academic Press, 2010. 
8. A. Bulling, J. A. Ward, H. Gellersen, and 
G. Troster, “Eye movement analysis for 
activity recognition using 
electrooculography,” IEEE Transactions 
on pattern analysis and machine 
intelligence, vol. 33, no. 4, pp. 741–753, 
2011. 
9. H. Singh and J. Singh, “A review on 
electrooculography,” International 
Journal of Advanced Engineering 
Technology, vol. 3, no. 4, pp. 115–122, 
2012. 
10. D. P. Bautista, I. A. Badillo, D. De la 
Rosa Mejía, and A. H. H. Jiménez, 
“Interfaz humano-computadora basada en 
señales de electrooculografía para 
personas con discapacidad motriz,” 
ReCIBE, vol. 3, no. 2, 2016. 
11. S. Yathunanthan, L. Chandrasena, A. 
Umakanthan, V. Vasuki, and S. 
Munasinghe, “Controlling a wheelchair 
by use of EOG signal,” in 2008 4th 
International Conference on Information 
and Automation for Sustainability, IEEE, 
2008, pp. 283–288. 
12. V. C. C. Roza, “Interface para tecnologia 
assistiva baseada em eletrooculografia,” 
2014. 
13. A. C. Gaviria, I. C. Miller, S. O. Medina, 
and D. R. Gonzales, “Implementación de 
una interfaz hombre-computador basada 
en registros EOG mediante circuitos de 
señal mixta PSoC,” in V Latin American 
Congress on Biomedical Engineering 
CLAIB 2011 May 16-21, 2011, Habana, 
Cuba. Springer, 2013, pp. 1194–1197. 
14. P. Rego, P. M. Moreira, and L. P. Reis, 
“Serious games for rehabilitation: A 
survey and a classification towards a 
taxonomy,” in 5th Iberian Conference on 
Information Systems and Technologies. 
IEEE, 2010, pp. 1–6. 
15. J. S. Breuer and G. Bente, “Why so 
serious? On the relation of serious games 
and learning,” Eludamos. Journal for 
Computer Game Culture, vol. 4, no. 1, 
pp. 7–24, 2010. 
 
 


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Prototipo de serious game para rehabilitación de problemas neurológicos usando VRPN para comunicación entre cerebro y computadora

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Prototipo de Serious Game para rehabilitación de problemas neurológicos usando VRPN para comunicación entre cerebro y computadora  Javier J. Rosenstein, Rodrigo Gonzalez, Nicolás Ignacio Zárate Alvarez, Matías Campos  Instituto de Investigaciones, Facultad de Informática y Diseño, Universidad Champagnat, Belgrano 721, 5501 Godoy Cruz, Mendoza, Mendoza, Argentina.  rosensteinjavier@uch.edu.ar, gonzalezrodrigo@uch.edu.ar, nicolaszarate23@gmail.com, mgcampos9785@gmail.com     RESUMEN  En el desarrollo de sistemas de realidad virtual uno de los inconvenientes que se encuentran es la comunicación entre las aplicaciones y los dispositivos de adquisición de ondas cerebrales. Ya sea por no disponer de un método de acceso en forma directa o por necesitar independencia entre ambos, es decir que las aplicaciones corran en una plataforma y los dispositivos en otras. Para lograr esta independencia y a su vez permitir la integración de todo el sistema de realidad virtual, es necesario la implementación de algún protocolo de comunicaciones que permita esta vinculación heterogénea en tiempo real. Los dispositivos generalmente están asociados a funciones o características de los individuos que los utilizan y se necesita integrar los movimientos que estos representan a la aplicación de realidad virtual correspondiente. El presente trabajo trata del análisis e implementación del protocolo de comunicaciones VRPN (Virtual Reality Protocol Network) entre las partes de un entorno multimedia donde interactúan la adquisición de movimientos del usuario y la representación visual en un escenario virtual que permita la retroalimentación al usuario en tiempo real logrando una experiencia interactiva e inmersiva. Esto tiene aplicación directa en los tratamientos de rehabilitación en pacientes de patologías neurológicas y cognitivas.  Palabras clave: VRPN, EOG, EEG, BCI, Serious Games, Mirror Neurons, Neurofeedback   CONTEXTO  El presente proyecto forma parte del trabajo de tesis de Maestría en Teleinformática de la Universidad de Mendoza (Ciudad, Mendoza), correspondiente al tesista Javier Rosenstein, el mismo se desarrolla en el Instituto de Investigaciones de la Facultad de Informática y Diseño de la Universidad Champagnat (Godoy Cruz, Mendoza), en el marco de la Licenciatura en Sistemas de Información; en cooperación con el Laboratorio de I+D+i en Neurotecnologías de la empresa Neuromed Argentina S.A. (Godoy Cruz, Mendoza). Este trabajo es parte del proyecto de investigación que dio inicio en Diciembre de 2017 denominado “Diseño y desarrollo de un prototipo de Serious Game destinado a la rehabilitación de problemas neurológicos implementando VRPN para la comunicación de la BCI”.   1. INTRODUCCIÓN  El objetivo principal de la presente línea de investigación consiste en el diseño y desarrollo de una BCI (Brain Computer Interface) [1] [2], que permita interactuar entre las señales generadas por un paciente neurológico [3] y una interfaz de realidad virtual. Este sistema debe permitir lograr el principio de neurofeedback [4], o retroalimentación hacia el paciente. De este modo se podrán mejorar sus capacidades cognitivas correspondientes. Incluso, estudios indican la posibilidad de tratar patologías psiquiátricas como la depresión [5] [6].  La implementación del trabajo se organiza de acuerdo a las siguientes etapas:   a) Adquisición de señales mediante técnicas de Electroencefalografía (EEG) [7] y adquisición de movimientos oculares mediante las técnicas de electrooculografía (EOG) [8] [9] [10] [11] [12]. b) Análisis de estas señales en tiempo real para poder identificar la voluntad de movimiento del individuo, así como la dirección del movimiento. c) Transformar la voluntad de movimiento en comandos del protocolo VRPN (Virtual Reality Protocol Network) que permitan transmitir la información al componente software / hardware que la requiera. d) Como continuación al resultado obtenido en el punto anterior, poder comandar una interfaz gráfica de aprendizaje o interfaz Cerebro / Computadora (BCI – Brain Computer Interface).  Finalmente se presenta la BCI como un sistema de adquisición de datos, procesamiento del protocolo serie a VRPN y luego la representación en nuestro modelo de prototipo de Serious Game [14] [15]. Una vez adquiridas las señales EEG/EOG, estas se analizan y codifican con las bibliotecas desarrolladas como parte de este proyecto. Esto permite su comunicación mediante VRPN con las interfaces virtuales que interpretan este protocolo.   2. LINEAS DE INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO  Este trabajo está compuesto por tres etapas o fases de trabajo. La primera de ellas corresponde a la implementación de VRPN entre un sistema simulado de captura de datos provenientes de un paciente, y una interfaz virtual básica. La segunda etapa del proyecto pretende avanzar sobre la captura de datos reales para que, luego de procesados, se transfieran a través de VRPN hacia la interfaz virtual de neurofeedback. Una breve descripción de cada una de las etapas se describe a continuación:  1. La primer parte consiste en la implementación de un simulador de señales EEG y EOG necesarias para el análisis e interpretación de la voluntad del usuario de la BCI. Estas señales una vez procesadas se deben codificar en comandos de VRPN para poder ser transmitidas hacia una interfaz virtual. Esta debe poder interpretar las señales transmitidas y representar la voluntad inicial del usuario correspondiente. De este modo se cumplen los objetivos de captura, análisis, procesamiento, transmisión, recepción y representación, lo cual produce el efecto de neurofeedback deseado sobre una interfaz virtual de capacitación a nivel prototipo. 2. La segunda etapa consiste en el desarrollo y mejora del proyecto mediante la adquisición real de señales EEG y EOG por electrodos ubicados superficialmente sobre la cabeza del paciente. Esta modificación al sistema requiere de un diseño e implementación electrónica así como del desarrollo del firmware que permita adquirir, analizar y procesar estas señales, que luego serán transmitidas a través del protocolo VRPN hacia una interfaz virtual. Así, el sistema diseñado se incorporará en forma transparente al proyecto implementado en la primer etapa. 3. La etapa final de este proyecto consiste en el diseño y desarrollo del escenario virtual de rehabilitación cognitiva para pacientes neurológicos según las indicaciones concretas por parte del especialista en neurología. Se partirá de un relevamiento de las técnicas de aprendizaje que se requieren implementar y los resultados que se pretenden obtener, indicados por el neurólogo o experto afín.   3. RESULTADOS ESPERADOS  Los resultados esperados se pueden dividir en dos grandes grupos:  1. BCI e interfaz virtual de neurofeedback: se espera obtener como producto final un sistema de retroalimentación a un supuesto usuario simulado por la generación de señales que comandan el escenario de realidad virtual via comandos codificados en el protocolo VRPN que se transmiten a través de una red Ethernet.  2. Adquisición de datos reales de EEG y EOG: análisis y preprocesamiento; se identifican los comandos necesarios para su transmisión hacia el equipo generador de tramas VRPN para que finalmente se tenga el proyecto totalmente terminado y funcional que implemente el efecto de neurofeedback propuesto.   4. FORMACIÓN DE RECURSOS HUMANOS  La línea de I+D presentada está vinculada con el desarrollo de una tesis de postgrado, por parte del estudiante de maestría en teleinformática de la Universidad de Mendoza, Javier J. Rosenstein. Dicha tesis se centra en la implementación del protocolo VRPN demostrando su uso en un sistema BCI.  Además cuenta con la dirección del Lic. Javier J. Rosenstein (UCH) y como investigador principal el Dr. Rodrigo Gonzalez (UCH). En lo que respecta a la formación de estudiantes de la licenciatura, esta línea de investigación cuenta con dos tesis de grado en curso, pertenecientes a los estudiantes Nicolás Ignacio Zárate Alvarez y Matías Campos, cuyos planes de tesis se encuentran específicamente dentro del marco de este proyecto. Ambos cursan la licenciatura en Sistemas de Información en la Universidad Champagnat.  Una vez que el proyecto se encuentre implementado desde su primer etapa será utilizado como recurso para el dictado de talleres de comunicaciones, redes, programación de microcontroladores, Programación en C/C++ y Diseño y programación de interfaces virtuales de capacitación/rehabilitación en general, tanto para estudiantes de la universidad, como así también para aquellos interesados externos a la UCH.   5. BIBLIOGRAFÍA  1. Y. Wang, X. Gao, B. Hong, and S. Gao, “Practical designs of brain-computer interfaces based on the modulation of EEG rhythms,” in Brain-Computer Interfaces. Springer, 2009, pp. 137–154. 2. J. R. Wolpaw, N. Birbaumer, D. J. McFarland, G. Pfurtscheller, and T. M. Vaughan, “Brain-computer interfaces for communication and control,” Clinical neurophysiology, vol. 113, no. 6, pp. 767–791, 2002. 3. J. A. Pineda, “The functional significance of mu rhythms: translating “seeing” and “hearing” into “doing”,” Brain Research Reviews, vol. 50, no. 1, pp. 57–68, 2005. 4. S. Enriquez-Geppert, R. J. Huster, and C. S. Herrmann, “Boosting brain functions: Improving executive functions with behavioral training, neurostimulation, and neurofeedback,” International Journal of Psychophysiology, vol. 88, no. 1, pp. 1–16, 2013. 5. R. Ramirez, M. Palencia-Lefler, S. Giraldo, and Z. Vamvakousis, “Musical neurofeedback for treating depression in elderly people.” Frontiers in neuroscience, vol. 9, pp. 354–354, 2014. 6. W. Rief, “Getting started with neurofeedback,” 2006. 7. J. D. Kropotov, Quantitative EEG, event-related potentials and neurotherapy. Academic Press, 2010. 8. A. Bulling, J. A. Ward, H. Gellersen, and G. Troster, “Eye movement analysis for activity recognition using electrooculography,” IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 33, no. 4, pp. 741–753, 2011. 9. H. Singh and J. Singh, “A review on electrooculography,” International Journal of Advanced Engineering Technology, vol. 3, no. 4, pp. 115–122, 2012. 10. D. P. Bautista, I. A. Badillo, D. De la Rosa Mejía, and A. H. H. Jiménez, “Interfaz humano-computadora basada en señales de electrooculografía para personas con discapacidad motriz,” ReCIBE, vol. 3, no. 2, 2016. 11. S. Yathunanthan, L. Chandrasena, A. Umakanthan, V. Vasuki, and S. Munasinghe, “Controlling a wheelchair by use of EOG signal,” in 2008 4th International Conference on Information and Automation for Sustainability, IEEE, 2008, pp. 283–288. 12. V. C. C. Roza, “Interface para tecnologia assistiva baseada em eletrooculografia,” 2014. 13. A. C. Gaviria, I. C. Miller, S. O. Medina, and D. R. Gonzales, “Implementación de una interfaz hombre-computador basada en registros EOG mediante circuitos de señal mixta PSoC,” in V Latin American Congress on Biomedical Engineering CLAIB 2011 May 16-21, 2011, Habana, Cuba. Springer, 2013, pp. 1194–1197. 14. P. Rego, P. M. Moreira, and L. P. Reis, “Serious games for rehabilitation: A survey and a classification towards a taxonomy,” in 5th Iberian Conference on Information Systems and Technologies. IEEE, 2010, pp. 1–6. 15. J. S. Breuer and G. Bente, “Why so serious? On the relation of serious games and learning,” Eludamos. Journal for Computer Game Culture, vol. 4, no. 1, pp. 7–24, 2010.   

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