Decodificación de la imaginación motora del pedaleo a partir de señales electroencefalográficas

Authors:
  • EIEduardo Iáñez
    Eduardo Iáñez
  • MOMario Ortiz
    Mario Ortiz
  • JTJesús Tornero
    Jesús Tornero
  • JAJosé M. Azorín
    José M. Azorín
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Abstract
Resumen El principio clave de la decodificación de la imaginación motora (MI, Motor Imagery) para las Interfaces Cerebro-Máquina (BMIs, Brain-Machine Interfaces) basadas en electroencefalogramas (EEG) consiste en extraer características discriminativas de tarea de los dominios espectrales, espaciales y temporales de manera conjunta y eficiente. A este respecto, la no estacionalidad de las señales EEG y su alta relación señal/ruido representan un desafío para el diseño avanzado de algoritmos de decodificación efectivos. Por su parte estos algoritmos permiten el control de dispositivos en tareas de neurorrehabilitación, activando la corteza motora del paciente y contribuyendo a su recuperación. Por estas razones, este estudio ha optimizado un algoritmo de decodificación de MI basado en características espaciales, el cual ha sido probado en dos sujetos sanos alcanzando rangos de acierto de hasta el 80 %, lo que supone una mejora respecto a estudios previos.

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