Evaluación de técnicas de clasificación para detección del movimiento a partir de EEG

Galán Lafarga, Roldán
Anteis, Mauricio (dir.)

Montesano del Campo, Luis (ponente)

Universidad de Zaragoza, EINA, 2012
Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas, Área de Lenguajes y Sistemas Informáticos

Ingeniero en Informática

Resumen: El objetivo del presente proyecto ha sido evaluar diferentes técnicas de clasificación que permitan inferir, a partir de una actividad cerebral capturada con EEG, la detección e intención de movimiento en pacientes con hemiplejia. Este tipo de información es muy valiosa en terapias de rehabilitación ya que permite automatizar parte del tratamiento con prótesis robóticas y evaluar de una forma independiente y objetiva el grado de involucramiento del paciente en la tarea. Se enmarca dentro del proyecto CONSOLIDER HYPER, que investiga en el uso de técnicas de aprendizaje automático para el desarrollo de sistemas robóticos aplicados a la rehabilitación. El uso de estas técnicas resulta necesario debido a que las señales eléctricas obtenidas mediante los EEG suponen un enorme conjunto de datos con un espacio de dimensiones muy amplio par realizar análisis manual o por inspección visual. En particular, se han estudiado dos aproximaciones diferentes para la clasificación del movimiento y de la intención del mismo. Por un lado, se han estudiado clasificadores del EEG para cada instante de tiempo independientemente (por puntos de trayectoria). Este tipo de técnicas son las más habituales en la mayoría de investigaciones de clasificación de señales capturadas por EEG, aunque debemos destacar que en su mayor parte se realizan sobre pacientes sanos. La novedad de este trabajo radica en su condición de haber sufrido un infarto cerebral, lo cual complica el análisis. Hemos seleccionado maquinas lineales como Análisis Discriminante (LDA) y no lineales como Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). La segunda aproximación, menos habitual en el campo del EEG, se ha realizado analizando clasificadores que tienen en cosideración información de la secuencia completa a analizar. Dentro de este área, nos hemos centrado en los el Modelo Oculto de Márkov (HMM) y en el Campo Aleatorio Condicional (CRF). Hemos trabajado con ondas cerebrales, grabadas con anterioridad, correspondientes al movimiento y al reposo de pacientes que han sufrido infarto cerebral, estudiando los resultados tanto del lado con parálisis como del lado sano. En este proyecto se ha realizado la extracción de las características más adecuadas para, a continuación, evaluar la eficiencia de los distintos algoritmos de aprendizaje automático estudiados.

Palabra(s) clave (del autor): svm ; lda ; hmm ; crf ; eeg ; hemiplejia ; machine learning ; clasificación automática señales ; clasificadores

Tipo de Trabajo Académico: Proyecto Fin de Carrera