Análisis y clasificación de señales electroencefalográficas para el control de una órtesis robótica de mano con una interfaz cerebro computador basada en el paradigma de imaginación motora

El análisis de señales de electroencefalografía (EEG) en frecuencia
se ha convertido en una herramienta poderosa para el estudio de la actividad
cerebral durante diferentes tareas cognitivas y motoras. En este estudio, se utilizó esta técnica para analizar los datos de 10 participantes jóvenes que realizaron el paradigma de imaginación motora para el control de una ´ortesis robótica llamada Hand of Hope (HoH) para la rehabilitación de pacientes con enfermedades cardiovasculares e infartos cerebrales. La adquisición de la señal tuvo lugar en las etapas de entrenamiento y validación en línea. Los datos de entrenamiento fueron usados para calibrar un modelo de inteligencia artificial conocido como Filter Bank Common Spatial Pattern (FBCSP) para la extracción de características y un análisis discriminante lineal (LDA) como clasificador. Posteriormente, se realizó un análisis en frecuencia de la señal, con lo cual se estimó la desincronización de la potencia espectral entre las tareas de relajación e imaginación y la correlación entre estas señales en el dominio de la frecuencia. Los datos de validación en línea fueron usados para evaluar los rendimientos y capacidad de los participantes para mover la ´ortesis robótica, además del tiempo de detección de la señal.
Los resultados indicaron una desincronización en la potencia espectral de los
canales C3 y CP3 en las bandas alpha y theta durante la imaginación motora
en comparación con el estado de relajación, lo que sugiere una activación de la
corteza motora, sobre la que están posicionados los electrodos usados.