Procesamiento de señales electroencefalográficas en un sistema embebido para una interfaz cerebro máquina

• Autor: Acuña Condori, Kevin José
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación
• Repositorio: CONCYTEC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/1851
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12390/1851
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Procesamiento de señales biomédicas; Electroencelografía; Interfaces cerebro-computadora; Diagnóstico por imágenes; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

Una de las tecnologías actuales que está causando gran impacto en la vida de las personas con discapacidad motora severa es el Interfaz Cerebro-Máquina(BMI, por sus siglas en inglés), sistema que permite convertir pensamiento o intención de movimiento de una persona en medios de comunicación y comandos de control de dispositivos, logrando independencia para el usuario. Sin embargo, los equipos actuales dependen de una PC que realice el procesamiento de las señales cerebrales, lo que dificulta que el sistema sea portable y de bajo costo. La presente tesis estudia y propone el uso de un sistema embebido (microcomputadora) como alternativa al uso de la PC en el BMI. Las microcomputadoras a diferencia de las PC comunes, son diseñadas para ciertos propósitos específícos, esto presenta una reducción de costo y mayor portabilidad del equipo. Con ello se pretende contribuir al desarrollo de esta nueva tecnología en el Perú haciéndolo accesible para personas de escasos recursos, lo que impactaría en la mejora de calidad de vida de las personas con discapacidad motora severa. Los resultados muestran que el sistema embebido Odroid-xu4(que cuesta 20 veces menos y es 45 veces mas liviano) puede realizar el entrenamiento de los algoritmos y el procesamiento en tiempo real de señales EEG con la misma tasa de acierto que la laptop, tardando aproximadamente 9 veces más; sin embargo estos tiempos son mínimos para aplicaciones del interfaz cerebro-máquina por lo que se demuestra que el Odroid-xu4 puede ser usado como equipo de procesamiento para una BMI portable, confiable y de bajo costo.