Interfases Cerebro-Computadora mediante la Actividad Cortical Eléctrica
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Interfaces Cerebro-Computadora por Actividad Eléctrica de la Corteza: Desafíos en la Creación de un Sistema Cognitivo para Dispositivos Móviles Utilizando Potenciales Evocados Visuales de Estado Estable
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Resumen
El campo de investigación de Interfaces–Cerebro (BCI) surgió en un intento de habilitar la comunicación entre pacientes paralizados y la tecnología. Identificando el estado mental de un individuo, a través de la actividad eléctrica de su cerebro, un sistema BCI típico le asigna a ello una acción particular en la computadora. Se sabe que cuando la corteza visual es estimulada con una cierta frecuencia, muestra actividad con la misma frecuencia. Esta actividad de Potencial–Evocado Visual de Estado Estable (SSVEP) puede ser utilizada para lograr el objetivo de comunicación mencionado anteriormente. En este trabajo, primero analizamos la actividad eléctrica espontánea del cerebro, para distinguir dos estados mentales (concentración/meditación). Luego, siguiendo un enfoque de tipo SSVEP, dividimos la pantalla estimulante en cuatro áreas, cada una parpadeando a una frecuencia distinta. Al observar la frecuencia de respuesta del lóbulo occipital del sujeto, podemos estimar la decisión de 2 bits que tomó. Observamos que tal configuración es eficiente para BCI en tiempo real, y puede integrarse fácilmente en dispositivos móviles. Además, el usuario puede cambiar voluntariamente sus decisiones, interactuando con el sistema de manera natural.
Interfaces Cerebro-Computadora por Actividad Eléctrica de la Corteza: Desafíos en la Creación de un Sistema Cognitivo para Dispositivos Móviles Utilizando Potenciales Evocados Visuales de Estado Estable
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Resumen
El campo de investigación de Interfaces–Cerebro (BCI) surgió en un intento de habilitar la comunicación entre pacientes paralizados y la tecnología. Identificando el estado mental de un individuo, a través de la actividad eléctrica de su cerebro, un sistema BCI típico le asigna a ello una acción particular en la computadora. Se sabe que cuando la corteza visual es estimulada con una cierta frecuencia, muestra actividad con la misma frecuencia. Esta actividad de Potencial–Evocado Visual de Estado Estable (SSVEP) puede ser utilizada para lograr el objetivo de comunicación mencionado anteriormente. En este trabajo, primero analizamos la actividad eléctrica espontánea del cerebro, para distinguir dos estados mentales (concentración/meditación). Luego, siguiendo un enfoque de tipo SSVEP, dividimos la pantalla estimulante en cuatro áreas, cada una parpadeando a una frecuencia distinta. Al observar la frecuencia de respuesta del lóbulo occipital del sujeto, podemos estimar la decisión de 2 bits que tomó. Observamos que tal configuración es eficiente para BCI en tiempo real, y puede integrarse fácilmente en dispositivos móviles. Además, el usuario puede cambiar voluntariamente sus decisiones, interactuando con el sistema de manera natural.
Interfaces Cerebro-Computadora por Actividad Eléctrica de la Corteza: Desafíos en la Creación de un Sistema Cognitivo para Dispositivos Móviles Utilizando Potenciales Evocados Visuales de Estado Estable
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Resumen
El campo de investigación de Interfaces–Cerebro (BCI) surgió en un intento de habilitar la comunicación entre pacientes paralizados y la tecnología. Identificando el estado mental de un individuo, a través de la actividad eléctrica de su cerebro, un sistema BCI típico le asigna a ello una acción particular en la computadora. Se sabe que cuando la corteza visual es estimulada con una cierta frecuencia, muestra actividad con la misma frecuencia. Esta actividad de Potencial–Evocado Visual de Estado Estable (SSVEP) puede ser utilizada para lograr el objetivo de comunicación mencionado anteriormente. En este trabajo, primero analizamos la actividad eléctrica espontánea del cerebro, para distinguir dos estados mentales (concentración/meditación). Luego, siguiendo un enfoque de tipo SSVEP, dividimos la pantalla estimulante en cuatro áreas, cada una parpadeando a una frecuencia distinta. Al observar la frecuencia de respuesta del lóbulo occipital del sujeto, podemos estimar la decisión de 2 bits que tomó. Observamos que tal configuración es eficiente para BCI en tiempo real, y puede integrarse fácilmente en dispositivos móviles. Además, el usuario puede cambiar voluntariamente sus decisiones, interactuando con el sistema de manera natural.
