Extracción de características en Interfaces cerebro computadoras basadas en transformaciones ortogonales: resultados preliminaries

VICTORIA PETERSON; YANINA ATUM; FLORENCIA JAUREGUI; HUGO LEONARDO RUFINER; RUBÉN C. ACEVEDO

Viña del Mar, Chile

Jornada; Terceras Jornadas Chilenas de Ingeniería Biomédica; 2012

Universidad de Valparaiso

Una interfaz cerebro computadora (BCI, Brain Computer Interface) es un sistema que provee una nueva forma de comunicación directa entre el cerebro de una persona y el mundo exterior. Los sistemas de comunicación basados en señales de electroencefalograma (EEG) representan un grupo de paradigmas de BCI, dentro del cual se encuentra el basado en potenciales evocados relacionados a eventos (ERP)]. Los ERP son potenciales evocados de latencias mayores a 100 ms cuya manifestación depende de procesos psicológicos y conductuales, de los cuales el más estudiado es el P300. Cuando estímulos visuales, auditivos o somatosensoriales infrecuentes (o particularmente significativos) son mezclados con estímulos frecuentes (o de rutina), los primeros evocan un potencial en el EEG con un pico positivo cercano a los 300 ms. El objetivo de este trabajo es resolver en forma eficiente el problema de clasificación del P300. Para esto se propone evaluar el desempeño de una BCI utilizando la DDWT y la WPT (mediante BOB) como métodos de extracción de características para la detección de la señal de ERP.