Diseño e implementación de una interfaz cerebro-computadora basada en potenciales visuales evocados en estado estable con estímulos visuales en movimiento

• Autor: Casas Castro, Paolo Jesús
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad de Ingeniería y tecnología
• Repositorio: UTEC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utec.edu.pe:20.500.12815/430
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12815/430
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Interface cerebro-computador; Potenciales visuales evocados; Percepción visual; Brain-computer interfaces; Visual evoked potentials; Visual perception; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

El desarrollo de Interfaces Cerebro-Computadora basadas en Potenciales Visuales Evocados en Estado Estable (SSVEP-BCI) ha experimentado avances significativos en términos de precisión. Sin embargo, persisten desafíos, como la adaptación visual, que afecta el rendimiento de estos sistemas. Aunque algunas investigaciones sugieren el uso de estímulos visuales en movimiento para mejorar la precisión, su rendimiento suele ser inferior al de los estímulos estáticos. En esta Tesis, se proponen estímulos visuales en movimiento para un sistema SSVEP-BCI, comparándolos con estímulos estáticos. Se realizaron encuestas a doce sujetos: diez para crear una base de datos para los paradigmas en movimiento (PM) y estático (PE), y dos para el sistema en línea. Las señales se procesaron y clasificaron con los modelos Logistic Regression, Bayes Naive, Canonical Correlation Analysis (CCA) y Support Vector Machine (SVM), buscando el modelo más preciso. Los resultados indicaron que el PM supero al PE en un 3.82 % con CCA para una ventana de 4 segundos y en un 6.86 % para una ventana de 3 segundos en el entrenamiento Subject Dependent. La encuesta mostro una reducción en la fatiga ocular y un aumento en la concentración al utilizar estímulos PM, corroborado por el test estadístico Kruskal-Wallis.