Resumen

Estudiamos la relación entre la coherencia electroencefalográfica (EEG) y la precisión en el manejo de una interfaz cerebro-ordenador (BCI). En nuestro caso, la BCI se controla mediante imágenes motoras. Para ello, se entrenó a varios voluntarios utilizando diferentes paradigmas de entrenamiento: retroalimentación visual clásica, estimulación auditiva y estimulación eléctrica funcional (FES). Después de cada sesión de entrenamiento, se evaluó la precisión de los voluntarios en el manejo de la ICB y se calculó la coherencia relacionada con los eventos (ErCoh) para todas las combinaciones posibles de pares de sensores de EEG. Después de al menos cuatro sesiones de entrenamiento, buscamos diferencias significativas en la precisión y la ErCoh utilizando un análisis de varianza (ANOVA) y pruebas de comparación múltiple. Nuestros resultados muestran que existe una alta correlación entre el aumento del ErCoh y la mejora del rendimiento, y este efecto se localiza principalmente en las regiones cerebrales centrofrontal y centroparietal para el caso de nuestra tarea de imágenes motoras. Este resultado tiene una implicación directa con el desarrollo de nuevas técnicas para evaluar el rendimiento del BCI y el proceso de selección de una modalidad de retroalimentación que mejore la capacidad del voluntario para operar un sistema BCI.

• Materias:Inteligencia artificial Algoritmos genéticos Ingeniería civil Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Genetic algorithms Civil engineering Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:sesión de entrenamiento, número de voluntarios, paradigma de entrenamiento diferente, prueba de comparación múltiple, combinación de pares, región cerebral centroparietal, ercoh, par de eeg, análisis de varianza, precisión
• Keywords:training session, number of volunteer, different training paradigm, multiple comparison test, combination of pair, centroparietal brain region, ercoh, pair of eeg, analysis of variance, accuracy