Estudio de la variabilidad entre repeticiones del potencial de error respecto a P300 y N500

• Soriano-Segura, Paula ^[1] ; Gracia, Desirée Irene ^[1] ; Ferrero, Laura ^[1] ; Iáñez, Eduardo ^[1] ; Ortiz, Mario ^[1] ; Azorín, José M. ^[1]
  1. [1] Universidad Miguel Hernández de Elche

     Universidad Miguel Hernández de Elche

     Elche, España

     
• Localización: XLIV Jornadas de Automática: libro de actas: Universidad de Zaragoza, Escuela de Ingeniería y Arquitectura, 6, 7 y 8 de septiembre de 2023, Zaragoza / coord. por José Manuel Andújar Márquez, Ramón Costa Castelló, Alejandro R. Mosteo, Vanesa Loureiro-Vázquez, Elisabet Estévez Estévez, David Muñoz de la Peña Sequedo, Carlos Vilas Fernández, Luis Enrique Montano Gella, Pedro Jesús Cabrera Santana, Raúl Marín, Eduardo Rocón de Lima, Manuel Gil Ortega Linares, Óscar Reinoso García, Luis Payá Castelló, 2023, ISBN 9788497498609, págs. 116-120
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Study of the variability of single trial error potential in relation to P300 and N500
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    La utilización del potencial de error (ErrP) para autocorregir los comandos erróneos de las Interfaces Cerebro-Máquina (BMI) ha despertado gran interés, dado que ayuda a incrementar la precisión del sistema. Por este motivo, lograr una clasificación precisa en cada repetición es crucial para una implementación efectiva de BCI. Este estudio se centra en el análisis de la variabilidad del ErrP entre repeticiones de una tarea, generado por un estímulo visuotáctil cuando un exoesqueleto de miembro inferior se activa para iniciar la marcha en contra de su voluntad. Concretamente, se examinan los valores en tiempo y amplitud de los picos P300 y N500 del ErrP, así como la diferencia entre ellos para cada repetición. Posteriormente, el Error Cuadrático Medio (RMSE) cuantifica las diferencias entre las características, permitiendo conocer la dispersión que existe entre repeticiones.

  • English

    The use of the error potential for self-correction in brain-computer interfaces (BCIs) has gained significant attention, as it contributes to increasing the system’s accuracy. Therefore, achieving an accurate classification on a single-trial basis is crucial for an effective BCI implementation. This study focuses on analyzing the variability in single trial of the ErrP, elicited by visuotactile feedback when a lower limb exoskeleton activates to start the gait against subject’s will. Specifically, the temporal and amplitude values of the P300 and N500 peaks within the error potential, as well as the difference between them, are examined. Subsequently, the root mean square error (RMSE) is calculated to quantify the discrepancies between trials features, providing insights into the dispersion among the trials.