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Control asíncrono de sistemas BCI basados en ERP mediante la detección de potenciales evocados visuales de estado estable provocados por los estímulos periféricos del paradigma oddball

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Control asíncrono de sistemas BCI basados en ERP mediante la detección de potenciales evocados visuales de estado estable provocados por los estímulos periféricos del paradigma oddball

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dc.contributor.author Santamaría-Vázquez, Eduardo es_ES
dc.contributor.author Martínez-Cagigal, Víctor es_ES
dc.contributor.author Gomez-Pilar, Javier es_ES
dc.contributor.author Hornero, Roberto es_ES
dc.date.accessioned 2019-11-15T08:15:12Z
dc.date.available 2019-11-15T08:15:12Z
dc.date.issued 2019-11-13
dc.identifier.isbn 9788490487938
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/131097
dc.description.abstract [ES] Los sistemas Brain-Computer Interface (BCI) permiten la comunicación en tiempo real entre el cerebro y el entorno midiendo la actividad neuronal, sin la necesidad de que intervengan músculos o nervios periféricos. En la práctica, normalmente se emplea el electroencefalograma (EEG) para registrar la actividad cerebral, debido a que se realiza con un equipo portable, no invasivo y de bajo coste en comparación con otras técnicas disponibles. Una vez adquirida la señal EEG, esta es analizada en tiempo real por un software que determina las intenciones del usuario y las traduce en comandos de la aplicación, proporcionando una realimentación visual o auditiva. En concreto, los sistemas BCI basados en potenciales relacionados con eventos (event related potentials, ERP) utilizan el llamado paradigma oddball. Este paradigma presenta una matriz de comandos, cuyas filas y columnas se iluminan de manera secuencial. Para seleccionar un comando, el usuario debe mirar a fijamente a la celda correspondiente de la matriz. Los estímulos visuales, percibidos con la región central de su campo visual, provocan un ERP en la señal de EEG. Posteriormente, el sistema determina el comando que quiere seleccionar el usuario mediante la detección de estos ERP. Actualmente, una de las mayores limitaciones de los sistemas BCI basados en ERP es que son inherentemente síncronos. La aplicación selecciona un comando después de un número predefinido de iluminaciones, aunque el usuario no esté atendiendo a los estímulos. Esta limitación restringe el uso de estos sistemas en la vida real, donde los usuarios deberían poder dejar de prestar atención a la aplicación para realizar otras tareas sin que se seleccionen comandos indeseados. Esta característica es especialmente importante en aplicaciones BCI enfocadas al aumento de la calidad de vida de personas con grave discapacidad, como navegadores web o sistemas de control de sillas de ruedas. Para resolver esta limitación, es necesario añadir al sistema un método que detecte en tiempo real si el usuario realmente quiere seleccionar un comando. En este estudio presentamos un novedoso método de asincronía para detectar en tiempo real el estado de control del usuario en los sistemas BCI basados en EPR. Con este objetivo, el sistema detecta los potenciales evocados visuales de estado estable (steady-state visual evoked potentials, SSVEP) provocados por los estímulos periféricos del paradigma oddball. Estas ondas son la respuesta oscilatoria que aparece en la señal de EEG cuando se recibe una estimulación repetitiva a una frecuencia constante. Las iluminaciones periféricas del paradigma oddball provocan un SSVEP a la frecuencia de estimulación, que aparece únicamente cuando el usuario está mirando a la matriz. Por tanto, la detección de esta componente permite determinar si el usuario quiere seleccionar un comando o no. El método propuesto ha sido validado de manera offline con 5 sujetos sanos, alcanzando una precisión media en la detección del estado de control del usuario del 99.7% con 15 secuencias de estimulación. Estos resultados sugieren que esta metodología permite un control asíncrono fiable del sistema BCI, lo que es de gran utilidad en aplicaciones para la mejora de la calidad de las personas con grave discapacidad. es_ES
dc.description.abstract [EN] Synchronicity is an inherent feature of brain–computer interface (BCI) spellers based on event related potentials (ERPs). These systems always make a selection, even when users are engaged in another task. This represents a great limitation in real-life applications, such as wheelchair control or web browsers, in which an asynchronous control should be a key feature. The aim of this study is to design, develop and test a novel algorithm to discriminate whether the user wants to select a command or is not attending the stimuli. In order to achieve such asynchronous control, our method detects the steady-state visual evoked potentials provoked by nontarget stimuli of ERP-based spellers. The proposed method was validated with offline data from 5 healthy subjects, achieving an average accuracy of 99.7%. Our approach is independent of the ERP classification stage, which reduces inter-session variability. Furthermore, to the best of our knowledge, it is the first algorithm for asynchronous control that does not need to extend the duration of the calibration sessions. es_ES
dc.description.sponsorship Este estudio ha sido financiado por el proyecto DPI2017-84280-R del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades y FEDER y el proyecto “Análisis y correlación entre el genoma completo y la actividad cerebral para la ayuda en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer” (Programa Operativo de Cooperación Transfronteriza España-Portugal, POCTEP, 2014-2020) de la Comisión Europea y FEDER. Eduardo Santamaría Vázquez es beneficiario de una ayuda de Personal Investigador en Formación (PIF) financiada por la Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León y el Fondo Social Europeo. Víctor Martínez-Cagigal es beneficiario de una ayuda PIF-UVa de la Universidad de Valladolid. es_ES
dc.format.extent 11 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Editorial Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation MCIU/FEDER/DPI2017-84280-R es_ES
dc.relation.ispartof 11º Simposio CEA de Bioingeniería
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Bioingeniería es_ES
dc.subject Interfaces cerebro-máquina es_ES
dc.subject Tecnología es_ES
dc.subject Rehabilitación es_ES
dc.subject Asistencia es_ES
dc.subject Biomecánica es_ES
dc.subject Bioseñales es_ES
dc.subject Robótica es_ES
dc.subject Imagen médica es_ES
dc.subject Sensores es_ES
dc.subject Instrumentación es_ES
dc.subject Modelado es_ES
dc.subject Simulación es_ES
dc.subject Control es_ES
dc.subject Telemedicina es_ES
dc.subject Biomateriales es_ES
dc.subject Transferencia es_ES
dc.subject Experiencia clínica es_ES
dc.title Control asíncrono de sistemas BCI basados en ERP mediante la detección de potenciales evocados visuales de estado estable provocados por los estímulos periféricos del paradigma oddball es_ES
dc.type Capítulo de libro es_ES
dc.type Comunicación en congreso es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/CEABioIng.2019.10022
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Santamaría-Vázquez, E.; Martínez-Cagigal, V.; Gomez-Pilar, J.; Hornero, R. (2019). Control asíncrono de sistemas BCI basados en ERP mediante la detección de potenciales evocados visuales de estado estable provocados por los estímulos periféricos del paradigma oddball. En 11º Simposio CEA de Bioingeniería. Editorial Universitat Politècnica de València. 86-96. https://doi.org/10.4995/CEABioIng.2019.10022 es_ES
dc.description.accrualMethod OCS es_ES
dc.relation.conferencename 11 Simposio CEA de Bioingeniería es_ES
dc.relation.conferencedate Julio 18-19,2019 es_ES
dc.relation.conferenceplace Valencia, Spain es_ES
dc.relation.publisherversion http://ocs.editorial.upv.es/index.php/CEABioIng/CEABioIng/paper/view/10022 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 86 es_ES
dc.description.upvformatpfin 96 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.relation.pasarela OCS\10022 es_ES
dc.contributor.funder Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades es_ES
dc.contributor.funder European Commission es_ES


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