Implementación de un control en línea de lazo cerrado de una interfaz cerebro computadora para la aplicación de un tercer brazo virtual
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Date
2023
Authors
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Publisher
Universidad Santiago de Cali
Abstract
Brain-machine interfaces (BCI) are systems that decode, order and use brain activity through a computer. Among the various challenges that can be found in BCI systems, brain stimulation or feedback suggests one of the most relevant since it facilitates the understanding and performance of the user. Rehabilitation training suggests one of the applications of the MI-BCI imagination paradigm, focused on guiding the brain to accept external prosthetic devices as its own, contributing to motor function along with physical rehabilitation of the upper extremities. This study implements the online closed-loop control of a brain-computer interface for the application of a virtual third arm, making the user take control of animations given the categories: left arm, right arm, imaginary third arm and resting position, as a means for rehabilitation seeking the perception of novelty for the brain in an immersive environment. The interactive environment was developed in Unity visualized in virtual reality (VR) glasses Oculus Quest 2 and controlled by EEG signals of unipolar or referential acquisition through Biosemi Active Two. A comparison of the contribution of the electrodes in the classification performance in Machine Learning, using Genetic Algorithms (GA), together with the Discrete Wavelet Transform (DWT) in the stages of feature selection and characterization respectively. A 77% accuracy of the model was obtained, using this methodology with the KNN algorithm and 79.66% user acceptance.
Description
Las interfaces cerebro-máquina (BCI) son sistemas que decodifican, ordenan y utilizan la actividad cerebral mediante un ordenador. Dentro de los diversos desafíos que se pueden encontrar en los sistemas BCI, el estímulo cerebral o retroalimentación sugiere uno de los más relevantes puesto que facilita la comprensión y el desempeño del usuario. El entrenamiento en rehabilitación sugiere una de las aplicaciones del paradigma de imaginación MI-BCI, enfocado a guiar al cerebro en aceptar dispositivos protésicos externos como algo propio, aportando en la función motora junto a la rehabilitación física de las extremidades superiores. Este estudio implementa el control en línea de lazo cerrado de una interfaz cerebro computadora para la aplicación de un tercer brazo virtual, haciendo que el usuario tome control de animaciones dadas las categorías: brazo izquierdo, brazo derecho, tercer brazo imaginario y la posición de descanso, como medio para la rehabilitación buscando la percepción de novedad para el cerebro en un ambiente inmersivo. El entorno interactivo fue desarrollado en Unity visualizado en gafas de realidad virtual (VR) Oculus Quest 2 y controlado mediante señales EEG de adquisición unipolar o referencial mediante Biosemi Active Two. Se realiza una comparativa de la contribución de los electrodos en el rendimiento de clasificación en Machine Learning, empleando Algoritmos Genéticos (AG), junto a la transformada discreta de Wavelet (DWT) en las etapas de selección de características y caracterización respectivamente. Se obtuvo un 77% de precisión del modelo, utilizando esta metodología con el algoritmo KNN y 79,66% de aceptación ante los usuarios.
Keywords
Interfaz Cerebro-Máquina, Retroalimentación, Imaginación Motora, Algoritmos Genéticos, Transformada Discreta Wavelet, Algoritmo De Vecinos Más Cercanos
Citation
Rendon Martinez, Y. (2023). Implementación de un control en línea de lazo cerrado de una interfaz cerebro computadora para la aplicación de un tercer brazo virtual. Universidad Santiago de Cali.