Mejoras en la detección de la intención de giro durante la marcha mediante señales cerebrales

Abstract

A día de hoy, una de las causas que provocan mayores problemas en la movilidad de las personas son ciertas enfermedades que afectan al sistema nervioso, incomunicándolo del Resto del cuerpo. Como solución la ingeniería propone las interfaces cerebro-máquina (BMI), que permiten interpretar los pensamientos del usuario y convertirlos en comandos de control para una máquina. Estas BMI se podrán utilizar para controlar exoesqueletos Que apoyen a personas con algún tipo de lesión, ya sea de manera asistencial o en terapias de rehabilitación. Este trabajo buscará detectar la intención de cambiar de dirección durante la marcha Mediante el análisis de las señales de electroencefalograma (EEG). Para ello se analizarán Estas señales en busca de potenciales de desincronización relacionados a eventos (ERD) mediante la caracterización de la señal. Para optimizar el proceso de clasificación, se hará Una selección de los electrodos y características más relevantes. Tras aplicar la clasificación, se ha pasado de un 58,8% de acierto a un 68,8% con 2,7 de fp en el análisis offline. En el análisis pseudo-online los resultados han sido de un 80,6% Pero con un fp/min de 34,1, por lo que se deberá seguir trabajando en él. La mejoría en el análisis offline invita a pensar que en un futuro cercano se puedan implementar este tipo de BMI