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SOPORTE PARA PERSONAS CON
MOVILIDAD REDUCIDA, BASADO
EN BCI
hay más de 30 mil personas con deficiencias físicas producto del
envejecimiento, accidentes o enfermedades, lo que les limita su capacidad de
realizar con destreza y autonomía actividades diarias tan triviales como el
encendido de una luz, la apertura de una puerta o una ventana o el control de
la temperatura en una habitación.
La solución propuesta tiene que ver con la posibilidad de dotar al cerebro de un
canal no muscular que le permita enviar señales al exterior, las cuales se
traducen en órdenes. El sistema que permite este tipo de comunicación se le
conoce como interfaz cerebro-computadora
II. INTERFAZ CEREBRO-MÁQUINA (BCI)
La interfaz cerebro-computadora es un sistema que se basa en las señales
electroencefalográficas que produce el cerebro, es decir, se basa en los
potenciales eléctricos generados por el cerebro
Existen diversos campos donde se ha trabajado en aplicaciones de las
interfaces BCI. Entre las aplicaciones más destacadas se puede mencionar:
• Sistema de tele operación multi-robot.
• Control del movimiento de una silla de ruedas.
• Robot móvil de telepresencia.
• En video juegos.
• Brazo robótico.
• Terapia de rehabilitación asistida por robot.
III. METODOLOGÍA
En este trabajo se propone la investigación y desarrollo de un prototipo
para el control domótico basado en BCI para personas con movilidad
reducida.
consiste en una etapa de detección de la actividad cerebral por medio de
señales y provocada por estímulos visuales. Posteriormente a estas
señales se le realiza una extracción de características relevantes con el
objetivo de identificar la intención del usuario.
Cada intensión puede tener un diferente valor de energía y esto puede
codificarse y automatizar una acción por medio de un algoritmo de
aprendizaje o machine learning. La identificación de la intensión se
realiza por medio de un algoritmo ML y en esta propuesta consta de 7
intenciones:
Llamada de emergencia
encender/apagar luces
abrir/cerrar puertas
abrir/cerrar ventanas
La BCI desarrollada en este trabajo estará basada en una respuesta
evocada a estímulos externos, específicamente. En estas el usuario centra
su atención en uno de los posibles estímulos visuales, auditivos o
somatosensoriales y la BCI se encarga de determinar el estímulo en el
que estaba concentrado el usuario
El proceso de estimulación visual debe producir el potencial visualmente
evocado P300 en el EEG del usuario cuando se encuentra concentrado en
una opción de la interfaz gráfica.
Para detectar las señales EEG
son colocados electrodos en el
cuero cabelludo utilizando el
sistema internacional EEG 10/20
en las siguientes posiciones:
Fp1, Fp2, F3, F4, C3, C4, P3, P4,
T7, T8, Cp3, Cp4, Fz, Pz, Cz y Oz.
El electrodo de tierra se sitúa en
la posición FPz y el de referencia
en el lóbulo de la oreja
izquierda.
La detección de las señales EEG es realizada mediante un sistema de
sensores conectados a la plataforma OpenBCI, el cual es de código
abierto y de bajo costo. Esta plataforma está conectada a una
computadora en ambiente Linux y con el sistema de software BCI2000, lo
que permite una detección en línea de las intenciones del usuario.
Para poner el sistema en condiciones de tomar decisiones se deben
resolver realizar dos tares:
- Entrenar el sistema:
el usuario se enfrenta al proceso de estimulación visual y debe
concentrarse en una secuencia predefinida de opciones que deben cubrir
todas las 7 opciones. Mientras tanto se registra su actividad cerebral y
posteriormente se utiliza para entrenar el algoritmo de clasificación
- Evaluar el sistema:
Esto se realiza verificando la cantidad de fallos vs aciertos y realizando los
ajustes correspondientes al sistema.
Entrenar el sistema Evaluar el sistema
IV. DISCUSIÓN
su desarrollo e implementación puede llegar a beneficiar a una gran
cantidad de personas con movilidad reducida, sobre todo a ancianos,
proporcionando la oportunidad de vivir una vida con calidad.
El prototipo utilizará las señales emitidas por el cerebro, cada persona
emitirá su propio conjunto de señales; por lo tanto, el algoritmo de
identificación solo sirve para una persona en específico. Estas señales
controlarán dispositivos específicos del entorno de una vivienda familiar.
GRACIAS
HECHO POR : JUAN CAJACHAGUA

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  • 1. SOPORTE PARA PERSONAS CON MOVILIDAD REDUCIDA, BASADO EN BCI
  • 2. hay más de 30 mil personas con deficiencias físicas producto del envejecimiento, accidentes o enfermedades, lo que les limita su capacidad de realizar con destreza y autonomía actividades diarias tan triviales como el encendido de una luz, la apertura de una puerta o una ventana o el control de la temperatura en una habitación. La solución propuesta tiene que ver con la posibilidad de dotar al cerebro de un canal no muscular que le permita enviar señales al exterior, las cuales se traducen en órdenes. El sistema que permite este tipo de comunicación se le conoce como interfaz cerebro-computadora
  • 3. II. INTERFAZ CEREBRO-MÁQUINA (BCI) La interfaz cerebro-computadora es un sistema que se basa en las señales electroencefalográficas que produce el cerebro, es decir, se basa en los potenciales eléctricos generados por el cerebro Existen diversos campos donde se ha trabajado en aplicaciones de las interfaces BCI. Entre las aplicaciones más destacadas se puede mencionar: • Sistema de tele operación multi-robot. • Control del movimiento de una silla de ruedas. • Robot móvil de telepresencia. • En video juegos. • Brazo robótico. • Terapia de rehabilitación asistida por robot.
  • 4. III. METODOLOGÍA En este trabajo se propone la investigación y desarrollo de un prototipo para el control domótico basado en BCI para personas con movilidad reducida. consiste en una etapa de detección de la actividad cerebral por medio de señales y provocada por estímulos visuales. Posteriormente a estas señales se le realiza una extracción de características relevantes con el objetivo de identificar la intención del usuario.
  • 5. Cada intensión puede tener un diferente valor de energía y esto puede codificarse y automatizar una acción por medio de un algoritmo de aprendizaje o machine learning. La identificación de la intensión se realiza por medio de un algoritmo ML y en esta propuesta consta de 7 intenciones: Llamada de emergencia encender/apagar luces abrir/cerrar puertas abrir/cerrar ventanas
  • 6. La BCI desarrollada en este trabajo estará basada en una respuesta evocada a estímulos externos, específicamente. En estas el usuario centra su atención en uno de los posibles estímulos visuales, auditivos o somatosensoriales y la BCI se encarga de determinar el estímulo en el que estaba concentrado el usuario El proceso de estimulación visual debe producir el potencial visualmente evocado P300 en el EEG del usuario cuando se encuentra concentrado en una opción de la interfaz gráfica.
  • 7. Para detectar las señales EEG son colocados electrodos en el cuero cabelludo utilizando el sistema internacional EEG 10/20 en las siguientes posiciones: Fp1, Fp2, F3, F4, C3, C4, P3, P4, T7, T8, Cp3, Cp4, Fz, Pz, Cz y Oz. El electrodo de tierra se sitúa en la posición FPz y el de referencia en el lóbulo de la oreja izquierda.
  • 8. La detección de las señales EEG es realizada mediante un sistema de sensores conectados a la plataforma OpenBCI, el cual es de código abierto y de bajo costo. Esta plataforma está conectada a una computadora en ambiente Linux y con el sistema de software BCI2000, lo que permite una detección en línea de las intenciones del usuario.
  • 9. Para poner el sistema en condiciones de tomar decisiones se deben resolver realizar dos tares: - Entrenar el sistema: el usuario se enfrenta al proceso de estimulación visual y debe concentrarse en una secuencia predefinida de opciones que deben cubrir todas las 7 opciones. Mientras tanto se registra su actividad cerebral y posteriormente se utiliza para entrenar el algoritmo de clasificación - Evaluar el sistema: Esto se realiza verificando la cantidad de fallos vs aciertos y realizando los ajustes correspondientes al sistema.
  • 10. Entrenar el sistema Evaluar el sistema
  • 11. IV. DISCUSIÓN su desarrollo e implementación puede llegar a beneficiar a una gran cantidad de personas con movilidad reducida, sobre todo a ancianos, proporcionando la oportunidad de vivir una vida con calidad. El prototipo utilizará las señales emitidas por el cerebro, cada persona emitirá su propio conjunto de señales; por lo tanto, el algoritmo de identificación solo sirve para una persona en específico. Estas señales controlarán dispositivos específicos del entorno de una vivienda familiar.
  • 12. GRACIAS HECHO POR : JUAN CAJACHAGUA