Discriminador binario de imaginación visual a partir de señales EEG basado en redes neuronales convolucionales
Las interfaces cerebro-máquina (Brain-Computer Intarface, BCI, en inglés) son una tecnología que permite la comunicación directa entre el cerebro y el mundo exterior sin necesidad de utilizar el sistema nervioso periferico. La mayoría de sistemas BCI se centran en la utilización de la imaginación mo...
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| Main Authors: | , , , |
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| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universitat Politècnica de València
2021-12-01
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| Series: | Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://polipapers.upv.es/index.php/RIAI/article/view/14987 |
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| Summary: | Las interfaces cerebro-máquina (Brain-Computer Intarface, BCI, en inglés) son una tecnología que permite la comunicación directa entre el cerebro y el mundo exterior sin necesidad de utilizar el sistema nervioso periferico. La mayoría de sistemas BCI se centran en la utilización de la imaginación motora, los potenciales evocados o los ritmos corticales lentos. En este trabajo se ha estudiado la posibilidad de utilizar la imaginación visual para construir un discriminador binario (brain-switch, en inglés). Concretamente, a partir del registro de señales EEG de siete personas mientras imaginaban siete figuras geométricas, se ha desarrollado un BCI basado en redes neuronales convolucionales y en la densidad de potencia espectral en la banda α (8-12 Hz), que ha conseguido distinguir entre la imaginación de una figura geométrica cualquiera y el relax, con un acierto promedio del 91 %, con un valor Kappa de Cohen de 0.77 y un porcentaje de falsos positivos del 9 %. |
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| ISSN: | 1697-7912 1697-7920 |