Posibilidades del uso de tramas artificiales de imagen motora para un BCI basado en EEG

• Autores: Josep Dinarès Ferran, Christoph Guger, Jordi Solé Casals
• Localización: Actas de las XXXVIII Jornadas de Automática / coord. por Hilario López García, 2017, ISBN 978-84-16664-74-0, págs. 276-281
• Idioma: español
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  • La utilización de una interfaz cerebro-computadora basada en el paradigma de la imagen motora requiere un entrenamiento para adaptar el sistema al cerebro del usuario. Este proceso de adecuación para crear un clasificador útil requiere un número muy elevado de tramas de señal EEG, y adquirir esas tramas requiere tiempo. Así, ahorrar tiempo de entrenamiento puede incrementar el tiempo dedicado al uso de la aplicación de la interfaz. Utilizando la descomposición EMD (empirical mode decomposition) sobre las tramas EEG y mezclando sus IMFs (intrinsic mode function), es posible crear nuevas tramas EEG artificiales e incrementar el número total de tramas para entrenar el clasificador. Los resultados preliminares del estudio muestran que las tasas de error de los clasificadores creados con tramas reales y artificiales mezcladas son similares a las tasas de error del clasificador creado solo con tramas reales. Estos resultados deberán ser confirmados con estudios futuros donde se pueda hacer una validación estadística de los mismo.