Detección de potenciales evocados relacionados a eventos en interfaces cerebro-computadora mediante transformada wavelet

VICTORIA PETERSON; YANINA ATUM; FLORENCIA JAUREGUI; IVÁN GAREIS; RUBÉN ACEVEDO; LEONARDO RUFINER

Revista Ingeniería Biomedica

Escuela de Ingeniería de Antioquia-Universidad CES

Lugar: Envigado; Año: 2013 vol. 7 p. 50 - 58

1909-9762

Una interfaz cerebro computadora (ICC) es un sistema que provee una forma de comunicación directa entre el cerebro de una persona y el mundo exterior. Para el presente trabajo se utilizaron ICC basadas en EEG utilizando el paradigma de potenciales evocados relacionados con eventos (PRE). El objetivo de este trabajo es resolver en forma eficiente el problema de clasificación, en el cual se tienen dos clases posibles: registros con respuesta (PRE) y registros sin respuesta. Para esto se propone evaluar el desempeño de una ICC utilizando la transformada wavelet diádica discreta (DDWT, del inglés Dyadic Discrete Wavelet Transform) y la transformada wavelet packet (WPT, del inglés Wavelet Packet Transform) como métodos de extracción de características para la detección de la señal de PRE. La base de datos utilizada posee registros de EEG de época única de diez sujetos sanos. A partir de los patrones temporales (registros sin post-procesamiento) se generaron cinco conjuntos de patrones wavelet luego de aplicar la DDWT y WPT mediante diferentes técnicas. Se evaluó el desempeño de cada conjunto de patrones wavelet y de los patrones temporales mediante un clasificador lineal de Fisher. Se encontró que los patrones DDWT filtrados a 16 Hz presentan resultados de clasificación superiores a los patrones temporales. De esta manera al mejorar la etapa de extracción de características se mejora la clasificación, y consecuentemente, el desempeño del sistema completo de una ICC.