Medición de datos encefalográficos, análisis de la señal y clasificado automático para el control de prótesis con retroalimentación propioceptiva

Abstract

[ES] La tecnología juega un papel muy importante a la hora de afrontar las injusticias que las discapacidades como amputaciones o problemas neuromusculares provocan. Las investigaciones de interfaces persona-computador relacionadas directamente con los avances en computación y procesado de datos proveen la tecnología necesaria para desarrollar sistemas que ayuden a las personas. Con el objetivo de controlar una prótesis a través de un casco de medición de datos EEG, este proyecto se enfoca en los datos EEG obtenidos a través del motor de imaginación, su medida y el procesado de los mismo a través de un sistema basado en redes neuronales para el reconocimiento de patrones a través del framework Keras, el filtro de señales de tipo bandpass a series basadas en el tiempo y el análisis de datos con Pandas y Matplotlib, Las situaciones adversas vividas y las conclusiones han afectado directamente en el desarrollo del proyecto y están reflejadas en esta memoria.

[EN] Technology plays an important role to face the iniquities brought by disabilities like amputations or neuromuscular disorders. The researches in the brain-computer interfaces related directly with the advances in computing and data processing bring us the necessary technology to develop systems to aid people. With the purpose to control a prosthesis with an EEG headset, this dissertation is focused on electroencephalogram data, provided and conducted by the motor imagery, measuring and processing through a classification system based on neural networks for pattern recognition in Keras; bandpass filter design and application for time-series data with Scipy; and data analysis with Pandas and Matplotlib. The adverse situations experienced and conclusions have directly influenced the development of the project and are reflected throughout this report.