Las señales que emite el encéfalo abren muchas posibilidades a personas con deficiencias en sus funciones motoras. Un paso adelante en su calidad de vida y donde, con el correcto entrenamiento, imaginación y realidad pueden interactuar

Ron-Angevin, Ricardo

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Repositorio Institucional Universidad de Málaga

    | uCienCia36Personas afectadas de esclerosis lateral amiotrófica, distrofia mus-cular, parálisis cerebral, lesiones agudas en la médula espinal y otras nu-merosas enfermedades neurológicas pue-den presentar grandes discapacidades, originando importantes deficiencias en sus funciones motoras. En algunos casos, dichas deficiencias llegan a ser realmente severas, hasta el extremo de producir la pérdida total del control de los músculos responsables de los movimientos volunta-rios del cuerpo, incluidos los movimien-tos de los ojos y de la propia respiración. Las señales que emite el encéfalo abre muchas posibilidades a personas con deficiencias en sus funciones motoras. Un paso adelante en su calidad de vida y donde, con el correcto entrenamiento, imaginación y realidad pueden interactuar.| INVESTIGACIÓNLas señales EEG pueden ser modificadas y controladas por el sujeto cuando este lleva a cabo determinadas tareas mentalesPersonas que sufren de tales deficiencias pierden cualquier opción de comunica-ción con el exterior, con la única alter-nativa posible de dotar al cerebro de un nuevo canal no muscular que les permita enviar mensajes y órdenes al mundo exte-rior. El sistema que permite esto último es lo que se conoce como interfaz cerebro-computadora.Este tipo de interfaz, más conocida como Brain-Computer Interface (BCI), se basa en el análisis de las señales pro-cedentes de la actividad eléctrica del ce-> ricardo ron angevin / Doctor Ingeniero de TelecomunicaciónInterfaz Cerebro-ComputadoraPensamientos al servicio de la comunicaciónrebro, muy especialmente de las señales electroencefalográficas (señales EEG), y las transforma en unas señales de control capaces de actuar sobre un dispositivo ex-terno. Si bien existen diferentes tipos de sistemas BCI, hay que destacar aquellos que se adaptan mejor a un modelo de con-Diagrama de bloques de un sistema BCI.FeedbackuCienCia | 37trol voluntario, es decir, en el que el propio sujeto ejerce el control sobre el entorno. El principio básico de estos sistemas con-siste en que las señales EEG, las cuales son detectadas a través de electrodos apli-cados sobre el cuero cabelludo, pueden ser modificadas y controladas de manera voluntaria por un sujeto cuando este lleva a cabo unas determinadas tareas mentales, como por ejemplo, imaginar movimientos de las extremidades del cuerpo: dedos, manos, pies… Al llevar a cabo una tarea mental se generan unos patrones electro-encefalográficos distintos que deberán ser sición de las señales EEG procedentes del sujeto, las cuales son amplificadas y di-gitalizadas. A continuación se sigue con un bloque de procesado que puede divi-dirse en otras dos etapas: extracción de características y etapa de clasificación. Por último, se tiene una fase de salida que transforma, dependiendo de la aplicación concreta, las señales procesadas en algún tipo de orden, pudiendo a su vez propor-cionar algún tipo de feedback al sujeto.> posibilidades infinitasMuy recientemente, algunos sectores relacionados con el mundo de los video-juegos están empezando a mostrar cierto interés por estos sistemas con el fin de ofrecer un canal adicional de control. Sin embargo, la comunidad científica está llevando a cabo un gran esfuerzo de in-vestigación para desarrollar aplicaciones que permitan mejorar la calidad de vida detectados por el sistema BCI, encargado a su vez de asociar cada patrón detectado a un comando de control. Existen diversas configuraciones con respecto a la implementación de un sis-tema BCI, pero en líneas generales sigue una estructura dividida en cuatro etapas. La primera de ellas es la etapa de adqui-Periodo de reposoImaginación movimiento de la manoTraza EEG registrada en el área sensomotora y filtrada entre 8 y 12 Hz. Se observa cómo con respecto a un periodo de reposo mental, la amplitud de la señal EEG disminuye cuando el sujeto imagina continuos movimientos de la mano. El sujeto puede modificar la amplitud de sus señales EEG de manera voluntaria.Algunos sectores del mundo de los videojuegos están empezando a mostrar cierto interés por estos sistemas con el fin de ofrecer un canal adicional de controlDistintos entornos virtuales desarrollados por el grupo de investi-gación DIANA utilizados para el entrenamiento en el control de un sistema BCI (Proyecto BRAINS).INVESTIGACIÓN |>>    | uCienCia38| INVESTIGACIÓNde personas con importantes deficiencias motoras. Entre estas aplicaciones cabe citar aquellas que permiten a un paciente controlar su entorno (control de tempera-tura, luz, televisión...), sencillas prótesis ortopédicas, e incluso un teclado virtual. Tareas nada despreciables si considera-mos que la principal aplicación de estos sistemas es la de dotar de un mínimo ca-nal de comunicación y control a indivi-duos con importantes discapacidades en sus funciones motoras. Sin embargo, el reto es aún mayor, ya que otro de los objetivos que se persigue es el de desarrollar un sistema que per-mita a estos pacientes dirigir una silla de ruedas a través del control de sus señales EEG, ofreciéndoles una mayor autono-mía en el desplazamiento.Ciertos impedimentos pueden com-plicar enormemente el manejo inicial de un sistema BCI, que consta de una fase de aprendizaje o de entrenamiento y de otra de control. En la mayoría de los ca-sos el éxito radica en la capacidad que tenga un sujeto en generar de forma fiable un mismo patrón electroencefalográfico cuando lleve a cabo una determinada ta-rea mental. En este punto es necesario un adecuado entrenamiento que, en algunos casos, puede llegar a prolongarse durante meses, lo que puede provocar el abando-no del aprendizaje y la desestimación en el manejo de estos sistemas por parte de muchos de estos sujetos. La concentra-ción, la frustración, el cansancio, la dis-tracción y la motivación son algunos de los factores que pueden afectar a la capa-cidad de los sujetos para controlar sus se-ñales EEG, exigiendo eficaces algoritmos adaptativos que reduzcan sus efectos. Tal motivo hace necesario y que resul-te de vital importancia investigar sobre el desarrollo de modelos de entrenamiento basados en técnicas de biofeedback que garanticen una mayor motivación y fa-cilidad de aprendizaje del control de las señales EEG. En este sentido, las técni-cas basadas en realidad virtual pueden ser una herramienta de gran eficacia. Al combinar representación 3D, sonido y aislamiento, se consigue una interacción más natural y atractiva, aislar al sujeto de distracciones y, por lo tanto, un efecto más inmersivo y motivante, sin descartar la posibilidad de entrenarse en entornos seguros, como el que exigiría el control de una silla de ruedas.Si bien se requiere un gran esfuerzo de investigación multidisciplinar para su-perar las dificultades que plantean estos sistemas, los datos científicos demuestran que una interfaz cerebro-computadora puede mejorar enormemente la calidad de vida de estas personas que no poseen posibilidad alguna de comunicación con el exterior.Prototipo de control de una silla de ruedas a través de un sistema BCI llevado a cabo por el grupo de investigación DIANA (Proyecto INTENTIA).Es muy importante investigar sobre el desarrollo de modelos de entrenamiento basados en técnicas de biofeedback que garanticen una mayor motivación y facilidad de aprendizaje

Interfaz cerebro-computadora : pensamientos al servicio

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