Abstract:
El uso de interfaces cerebro-máquina en personas que han sufrido un accidente cerebro-vascular puede ayudar en su proceso de
rehabilitación mediante la implicación cognitiva del paciente. Dichas interfaces traducen las ondas cerebrales en comandos con el fin
de controlar un dispositivo mecánico de movimiento asistido. No obstante, el control de estos dispositivos debería ser más robusto y
tener una alta precisión. Este trabajo estudia si algoritmos basados en transformadas como las de Stockwell o Hilbert-Huang pueden
mejorar el control de estos dispositivos aumentando su precisión, y si es recomendable llevar a cabo una personalización por sujeto y
configuración de electrodos. Mediante el análisis de cinco voluntarios se comprueba adem´as, que no es posible detectar con suficiente
robustez la intención motora a partir de la desincronización/sincronización relacionada a eventos motores con únicamente los datos
previos al movimiento. Por ello, es preciso extender el tiempo de análisis a los dos segundos posteriores al inicio del movimiento