Evaluación de factibilidad de una interfaz cerebro-computadora híbrida como herramienta de comunicación binaria

Diferentes afecciones neurológicas imposibilitan la capacidad de comunicación e interacción con el entorno de las personas afectadas. Mediante el uso de dispositivos de interacción persona-máquina (HMI, por sus singlas en inglés) pueden generarse vías de comunicación alternativas para el paciente, mejorando la calidad de vida y el nivel de independencia de estas personas. Un caso particular de HMI son las tecnologías asistivas para comunicación basadas en el seguimiento de la mirada. Estos dispositivos permiten que el usuario controle el cursor de una PC y seleccione elementos de la pantalla mediante el sensado continuo de la posición y fijación de la mirada (eye-tracking). Desafortunadamente, estos sistemas requieren de una capacidad de control y fijación de la mirada que no todos los pacientes pueden lograr o sostener en el tiempo, generando que un número de personas quede desestimada de terapias de rehabilitación y/o comunicación. Las interfaces cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés), un caso particular de las HMIs, pueden romper esta barrera mediante la generaci ́on de una nueva vía de comunicación entre el cerebro de una persona y el mundo exterior que no dependa de las salidas normales del cerebro. Las BCIs son sistemas de comunicación que permiten a los individuos interactuar con computadoras u otros dispositivos electrónicos utilizando solamente señales cerebrales. Estas interfaces capturan y decodifican las señales generadas por el cerebro, como los patrones de actividad eléctrica (EEG) para controlar dispositivos externos. En ese sentido, el uso combinado de una BCI basada en EEG con sistemas de eye-tracking podrían aumentar las capacidades de comunicación en aquellos pacientes severamente afectados. Este proyecto se enmarca en el desarrollo de una BCI híbrida para proporcionar una herramienta de comunicación binaria de confirmación/negación. Como primer paso de análisis de factibilidad, en este proyecto se diseñó e implementó una BCI híbrida para selección binaria de opciones presentadas en una pantalla. Se registraron las señales de EEG y eye-tracking de manera síncrona en 11 participantes jóvenes sin neuropatologías asociadas. Este estudio de factibilidad aborda el análisis de patrones de activación en el EEG asociados al deseo de selección. Las actividades fueron realizadas en el Instituto de Matemática Aplicada del Litoral (IMAL, UNL-CONICET, Santa Fe) en colaboración con la clínica de rehabilitación neurológica FLENI, situada en Escobar, Buenos Aires. El presente proyecto se divide en tres partes principales: la primera es el diseño y la implementación de la BCI híbrida. En la segunda parte, se adquirieron los datos utilizando el protocolo de estimulación diseñado durante la primera parte. Una vez obtenidos los datos, se pasó a la ́ultima etapa del presente trabajo, que fue el preprocesamiento y acondicionamiento de los datos, preparándolos para ser utilizados para desarrollar un algoritmo clasificador para detectar la intención de comunicación.