Detección de pestañeos basado en análisis de una señal de movimiento ocular

"En el siguiente trabajo presentamos un estudio preliminar de protocolos de comunicación accesible, basado en movimientos oculares o faciales. Para ello, investigamos la utilización de Interfaces Cerebro Computadora Híbridas, en adelante, Brain/Neural Computer Interfaces (BNCI), para aplicar soluciones tecnológicas que ayuden en la rehabilitación de pacientes que necesitan sistemas Alternativos de Comunicación Aumentada, en adelante, Augmentative and Alternative Communications (AAC). Buscamos entender las problemáticas dentro de los centros de rehabilitación y cómo este trabajo puede generar un impacto. Utilizando BNCI, estudiamos la detección de pestañeos basado en el análisis de una señal de electrooculografía y desarrollamos un prototipo para este motivo. El mismo, es un clasificador de señales producidas por movimiento ocular utilizando técnicas de procesamiento y, en pos de poder evaluar la factibilidad de generar productos finales a partir de este, realizamos un análisis de resultados del mismo para medir su efectividad. De ser factible, este clasificador será la base para crear un sistema de AAC alternativo a los tradicionales que trabaje con los pestañeos, ayudando a la rehabilitación de pacientes que lo necesiten. Finalmente, en relación a los costos de tecnología en rehabilitación, analizamos y gestionamos varias alternativas de búsqueda de fondos para el trabajo y futuros proyectos asociados." Proyecto final Ingeniería Informática (grado) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2020