Caracterización de señales de EEG relacionadas a potenciales evocados visuales en estado estacionario

• Blanco-Díaz, Cristian Felipe ^[1] ; Ruiz-Olaya, Andrés Felipe ^[1]
  1. [1] Universidad Antonio Nariño

     Universidad Antonio Nariño

     Colombia

     
• Localización: Revista ONTARE, ISSN-e 2745-2220, ISSN 2382-3399, Nº. 7, 2019, págs. 11-26
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Caractérisation des signaux EEG liés aux potentiels visuels à l'état d'équilibre
  • Caracterização de sinais de EEG relacionados a potenciais evocados visuais em estado estacionário
  • Characterization of EEG signals related to visual evoked potentials in steady state
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• Resumen
  • español

    Uno de los paradigmas más utilizados en la literatura para la implementación de un sistema EEG BCI son los potenciales evocados visuales en estado estacionario, estos normalmente surgen en la corteza occipital del cerebro. Para poder visualizar, extraer y clasificar estos, se requieren una serie de etapas. La metodología del estudio se dividió en las fases iniciales en el diseño de un sistema BCI: adquisición, preprocesamiento, extracción y clasificación. En este estudio, se realizó una caracterización de estos potenciales desde la adquisición utilizando el equipo g. Nautilus con el estándar 10-20 de la Universidad Antonio Nariño hasta la clasificación de los datos utilizando los métodos matemáticos CCA y SED en diferentes ventanas de tiempo. Así pues, puesto que en la implementación de un sistema BCI en tiempo real se espera que el tiempo de clasificación sea lo más corto posible para la ejecución rápida de un comando, este tipo de estudios permiten identificar cuáles métodos son los más válidos en la clasificación de estos datos, así como algunas variables a tener en cuenta. Los resultados permiten identificar, entonces, una mejor efectividad en la clasificación de datos con CCA que con SED, además del comportamiento del sistema según las ventanas de tiempo.

  • français

    L'un des paradigmes les plus largement utilisés dans la littérature pour la mise en œuvre d'un système EEG BCI est le potentiel visuel à l'état d'équilibre qui se produit normalement dans le cortex occipital du cerveau. Pour visualiser ces signaux, les extraire et les classer, une série d'étapes est nécessaire. La méthodologie de l'étude se divise en phases initiales de conception d'un système BCI: acquisition, prétraitement, extraction et classification. Nous caractériserons ces potentiels d'acquisition à l'aide de l'équipement g. Nautilus sous la norme 10-20 de l'Université Antonio Nariño de classification des données et en utilisant les méthodes mathématiques CCA et SED sous différentes fenêtres temporelles. Ainsi, comme dans l'implémentation d'un système BCI en temps réel, on s'attend à ce que le temps de classification soit le plus court possible pour l'exécution rapide d'un ordre. Ce type d'étude permet d'identifier quelles méthodes sont les plus valables pour la classification des données et la prise en compte des variables. Les résultats permettent d'identifier l'efficacité de la classification des données via CCA et SED ainsi que du comportement du système en fonction des fenêtres temporelles.

  • português

    Um dos paradigmas mais utilizados na literatura para a implementação de um sistema EEG BCI são os potenciais evocados visuais em estado estacionário, que normalmente surgem no córtex occipital do cérebro. Para visualizar, extrair e classificá-los, são necessárias várias etapas. A metodologia do estudo foi dividida nas fases iniciais do projeto de um sistema BCI: aquisição, pré-processamento, extração e classificação. Neste estudo, foi realizada uma caracterização desses potenciais desde a aquisição utilizando o equipamento g. Nautilus com o padrão 10-20 da Universidade Antonio Nariño até a classificação dos dados usando os métodos matemáticos CCA e SED em diferentes janelas de tempo. Assim, como na implementação de um sistema BCI em tempo real, espera-se que o tempo de classificação seja o mais curto possível para a execução rápida de um comando, esse tipo de estudo permite identificar quais métodos são os mais válidos na classificação desses dados, bem como algumas variáveis a serem consideradas. Os resultados permitem identificar, então, uma melhor efetividade na classificação dos dados com o CCA do que com o SED, além do comportamento do sistema de acordo com as janelas de tempo.

  • English

    One of the paradigms that has been mostly used in the literature for the implementation of an EEG BCI system is the visual evoked potentials in steady state, which normally arise in the occipital cortex of the brain. There is a series of stages that are required in order to visualize, extract, and classify them. The initial phases of the methodology in this study were divided into acquisition, pre-processing, extraction, and classification, just as in the design of an IBD system. This study makes a characterization of these potentials, from the acquisition using the g. Nauti-lus equipment with the 10-20 standard of Universidad Antonio Nariño until the classification of the data using the CCA and SED mathematical methods in different time windows. Thus, the implementation of a realtime BCI system is supposed to have a classification time that is as short as possible for the rapid execution of a command; this type of study allows the identification of the best methods to be used in the classification of these data, as well as some variables that can be taken into account. The results allow to identify, then, greater effectiveness in the classifica-tion of data with CCA than with SED, as well as the fact that the system behaves according to the time window.