Resumen

Los sistemas de interfaz cerebro-ordenador (BCI) traducen las actividades neurofisiológicas humanas en órdenes mediante el análisis del EEG. La mejora de las prestaciones de la BCI conduce a un uso más rápido y sencillo y a una menor fatiga. En este estudio, proponemos un nuevo enfoque prepositivo para aumentar la robustez de una BCI basada en el potencial visual evocado de estado estable (SSVEP). Inspirándonos en las propiedades conocidas de los componentes de frecuencia del SSVEP, el objetivo era mejorar la calidad de la señal haciéndola más conveniente para ser interpretada por el paso de toma de decisiones. En primer lugar, investigamos el potencial para detectar los periodos de deterioro basándonos en las propiedades fisiológicas del SSVEP. El sistema propuesto localiza los intervalos que pueden oscurecer las frecuencias de la SSVEP mediante un nuevo algoritmo basado en el procesamiento y el análisis de la fase instantánea. La regresión lineal a trozos permite una comprensión muestreadora de la señal de fase. A continuación, estos intervalos se filtran mediante el filtro de media móvil para mejorar la calidad de la SSVEP. Por último, la toma de decisiones se realiza mediante el algoritmo de análisis de correlación canónica (CCA). Los resultados de los experimentos, realizados con señales de EEG reales de cinco sujetos, muestran que el enfoque propuesto aumenta significativamente las prestaciones en términos de precisión y tasa de transferencia de información en aproximadamente 7,3 y 3,85 bits/min, respectivamente, en el caso de segmentos de 2 s de longitud. Por otro lado, los métodos de filtrado espacial de la literatura debilitan las prestaciones del sistema.

• Materias:Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:análisis de correlación canónica, métodos de filtrado espacial, señal eeg real, tasa de transferencia de información, actividades neurofisiológicas humanas, términos de precisión, componentes de frecuencia ssvep, resultados del experimento, ssvep, calidad de la señal
• Keywords:canonical correlation analysis, spatial filtering methods, real eeg signal, information transfer rate, human neurophysiological activities, terms of accuracy, ssvep frequency components, results of experiment, ssvep, signal quality