Investigación del funcionamiento de electrodos secos y gorro de diseño propio contra gorro comercial con electrodos húmedos aplicando filtros CSP a tareas de movimiento

Vas Vea-Murguía, Pedro
Mínguez Zafra, Javier (dir.)

Universidad de Zaragoza, CPS, 2011
Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas, Área de Ingeniería de Sistemas y Automática

Máster Universitario en Ingeniería Electrónica

Resumen: BCI (Brain Computer Interface) es una tecnología relativamente nueva que se basa en el registro y análisis de las señales eléctricas que se producen en el cerebro (electroencefalograma, EEG). Una vez adquiridas y analizadas se pueden utilizar para diferentes propósitos y utilidades. La adquisición de estas señales se realiza usualmente a través de electrodos que requieren de una preparación previa con la aplicación de geles, molesta en tiempo, y por tener que poner productos en el cabello. Hay otro tipo de electrodos, estos secos y que no requieren preparación previa, pero que tienen un coste muy alto comercialmente. Esto convierte BCI en una tecnología muy costosa como para poder realizar aplicaciones a un precio de mercado asequible. En esta tesis fin de máster se presenta la construcción de un gorro de electrodos secos de bajo coste. Además se realiza una evaluación posterior en la que se comparan los resultados obtenidos por éste ejecutando un protocolo de experimentación basado en efectos motores, con los obtenidos con un gorro comercial de electrodos húmedos. Para este tipo de experimentación se ha implementado un algoritmo CSP (Common Spatial Patterns) que mejora la separabilidad de clases, maximizando/minimizando varianza. Para la evaluación se aplica el coeficiente de determinación R2 con el objetivo de conocer la diferenciabilidad entre las señales grabadas en los experimentos. Además se realiza una clasificación mediante el algoritmo LDA que nos muestra el nivel de discriminación entre esas señales.

Palabra(s) clave (del autor): bci ; brain computer interface ; electrodos secos ; filtro csp ; experimento

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Master