Desarrollo de nuevos esquemas de entrenamiento y modalidades de retroalimentación para facilitar la operación de interfaces cerebrocomputadora

Abstract

Una interfaz cerebro-computadora (brain-computer interface o BCI) basada en imaginación motora (IM) es un sistema que identifica dichos eventos imaginados en las señales cerebrales y los traduce en comandos para un dispositivo externo. Este sistema requiere que el usuario sea capaz de modular su actividad cerebral a voluntad. Para ello, es necesario un entrenamiento que incorpore estrategias para coadyuvar su aprendizaje. Esta tesis está orientada a proponer y evaluar nuevos esquemas de entrenamiento para BCIs basadas en IM. Dentro de esta tesis, se evalúa la eficiencia de un esquema de entrenamiento donde se aplica estimulación eléctrica funcional (functional electrical stimulation o FES) previa al uso de una BCI que emplea retroalimentación visual. La comparación de dicho esquema con otros entrenamientos sin FES, en los cuales se provee retroalimentación visual o audible, indica que el uso de FES puede coadyuvar a mejorar la capacidad de control de la BCI en algunos usuarios. Para entender mejor el mecanismo por el cual el entrenamiento realmente coadyuva, se estudia el efecto de los esquemas antes mencionados en la coherencia de las señales electroencefalográficas (EEG). Los resultados de este análisis muestran la correlación entre la eficiencia alcanzada y la coherencia del ritmo sensorimotor de la región centroparietal y/o centrofrontal contralateral a la IM, por lo que la coherencia podría utilizarse para evaluar el entrenamiento de BCI. Además, se investiga el uso de métricas predictoras de la eficiencia partir del EEG, las cuales no parecen ofrecer suficiente información para inferir si un usuario será capaz de controlar una BCI en el transcurso del entrenamiento. Igualmente, en esta tesis se estudia el empleo de la estimulación transcraneal con corriente directa (transcranial electrical stimulation o tDCS) para reforzar la IM. Así, se evalúa el efecto de aplicar distintas intensidades de corriente en la eficiencia de la clasificación de IM y en el EEG para dos montajes de estimulación: uno que estimula la corteza motora y otro que afecta la vía motora cortico-cerebelar. En particular, se muestra que el montaje cortico-cerebelar tiene potencial de mejorar la detección de IM de mano derecha. Sin embargo, es necesario evaluar mayores intensidades de corriente con ambos montajes. Finalmente, se analizan los cambios espectrales en el EEG producidos durante la IM de marcha con el objetivo de proponer y evaluar su clasificación en un sistema de BCI.

A brain-computer interface or BCI that is based on motor imagery (MI) is a system that identifies such events from brain signals and translates them into commands for an external device. This system requires that the user is capable of modulating brain activity at will. Hence, there is the need of a training phase that incorporates strategies for enhancing the learning of such modulation. For this reason, this thesis is oriented to the proposal and evaluation of new training schemes for MI-based BCIs. First, the accuracy of a training scheme in which functional electrical stimulation (FES) is applied before the use of a BCI that provides visual feedback is evaluated. A comparison is performed between this scheme and other training modalities without FES, in which either visual or auditive feedback is given. As result, FES shows some potential in enhancing BCI operability in some subjects. Then, in order to understand the effect of the described training schemes, the coherence from electroencephalographic signals (EEG) was studied. The results from this analysis showed the correlation between the accuracy and the coherence of the sensorimotor rhythm at the centroparietal and centrofrontal regions that are contralateral to the MI. Hence, the coherence could be used as a metric to evaluate BCI training schemes. Moreover, the usefulness of accuracy predictors based on EEG data was assessed, revealing that such metrics do not seem to provide enough information to infer if a user would be able to control a BCI during training. Furthermore, this thesis evaluated the enhancing effect of providing transcranial direct current stimulation (tDCS) in BCI systems. For that, the effect of supplying different current intensities over the classification of MI and EEG was evaluated in two different tDCS stimulation montages: an array that stimulates the motor cortex and another that influences the cortico-cerebellar pathway. In particular, the cortico-cerebellar montage showed some potential for enhancing the detection of right-hand MI. However, evaluating the delivery of higher current intensities is still required for both montages. Finally, the EEG spectral chan- ges that were produced during gait MI were analyzed with the aim of proposing and evaluating EEG features for their classification in a BCI system.