Implementación, entrenamiento, evaluación y selección de clasificadores para reconocimiento de patrones de imaginería motora en una interfaz cerebro-computadora

Abstract

Las Interfaces Cerebro Computadora buscan decodificar patrones a partir de la actividad del Sistema Nervioso Central, con el fin de establecer vías de comunicación artificiales para interactuar con el entorno. Son una opción prometedora para personas con pérdida de control voluntario de los músculos pero con capacidades cognitivas sanas. Además de asistencia médica, se utilizan en entretenimiento, mejora personal y asistencia física en sujetos sanos. Las Interfaces Cerebro Computadora más avanzadas utilizan Imaginería Motora para generar patrones cerebrales reconocibles sin estímulos externos. En este proyecto, se implementaron, entrenaron, evaluaron y seleccionaron clasificadores para reconocer patrones de Imaginería Motora en una Interfaz Cerebro Computadora. El proyecto se desarrolló en el contexto del Segundo Hackaton de Interfaces Cerebro Computadora, organizado por la carrera de Ingeniería Biomédica en el Instituto Regional Suroeste de la Universidad Tecnológica del Uruguay. Se redactó un protocolo con el fin de contar con una metodología reproducible en el registro de señales electroencefalográficas sobre 11 voluntarios sanos, haciendo uso de una placa microcontrolada Cyton de OpenBCI y un casco de Electroencefalografía. Las señales fueron adquiridas y almacenadas mientras los voluntarios ejecutaban o imaginaban órdenes de movimiento mostradas en una pantalla, para posteriormente utilizar dichos datos en el entrenamiento y validación de tres tipos de clasificadores: un Discriminante Lineal, una Máquina de Soporte Vectorial y una Red Neuronal de Convolución Recurrente. Finalmente, se evaluaron los clasificadores, obteniendo resultados comparables a otros estudios similares. Se concluyó que hay aspectos a implementar en futuras investigaciones con el fin de obtener mejores resultados. Esta primera incursión supone un precedente al proceso que comprende desde el registro de señales de EEG para el entrenamiento de clasificadores, hasta la selección del que mejor desempeño obtiene para cada voluntario.