Abstract
El término de interfaces cerebro computador (BCI- Brain Computer Interface) fue introducido por Jacques Vidal en 1973. Las interfaces cerebro computador son sistemas que permiten interactuar y establecer la comunicación entre el cerebro humano y el entorno o dispositivos externos (Lotte, Nam, et al., 2018). La obtención de los distintos tipos de ondas cerebrales utilizados en las interfaces cerebro computador se puede realizar de forma invasiva o no invasiva (Nam et al., 2018).
El paradigma de potenciales evocados visuales en estado estacionario (SSVEP) es un paradigma no invasivo (Nam et al., 2018) usado en las interfaces cerebro computador, que permiten registrar la actividad cerebral, para que posteriormente sea procesada la información y establezca la comunicación con el entorno, buscando mejorar la calidad de vida de las personas con capacidades limitadas de comunicación y movimiento. Se pueden encontrar diferentes aplicaciones como deletreadores (Naeem Mannan et al., 2020; Tang et al., 2020), silla de ruedas (Achic et al., 2016; Du et al., 2021),interacción con el entorno o domótica o realidad virtual (Bevilacqua et al., 2014; D. Yang et al., 2020; Zhu et al., 2023), robots manipuladores para desarrollar actividades o tareas que les permitan tener una mayor autonomía como agarrar o mover objetos en personas con limitaciones motoras (Cáceres et al., 2016; X. Chen, Zhao, & Gao, 2018; X. Chen, Zhao, Wang, et al., 2018a, 2018b; Gao et al., 2017; Pelayo et al., 2018; Quiles et al., 2020, 2022; Sharma & Maharaj, 2021).
Este artículo presenta una revisión de la literatura sobre interfaces cerebro computador basadas en potenciales evocados visuales en estado estacionario (SSVEP) enfocado en manipuladores o brazos robóticos. Se examinan los métodos de adquisición que incluye el tipo de electrodos, el software y el hardware usado para la obtención de las señales cerebrales. Así mismo se revisan las técnicas usadas en el procesamiento de las señales, el cual comprende el preprocesamiento, la extracción de características y la clasificación de las señales.
El paradigma de potenciales evocados visuales en estado estacionario (SSVEP) es un paradigma no invasivo (Nam et al., 2018) usado en las interfaces cerebro computador, que permiten registrar la actividad cerebral, para que posteriormente sea procesada la información y establezca la comunicación con el entorno, buscando mejorar la calidad de vida de las personas con capacidades limitadas de comunicación y movimiento. Se pueden encontrar diferentes aplicaciones como deletreadores (Naeem Mannan et al., 2020; Tang et al., 2020), silla de ruedas (Achic et al., 2016; Du et al., 2021),interacción con el entorno o domótica o realidad virtual (Bevilacqua et al., 2014; D. Yang et al., 2020; Zhu et al., 2023), robots manipuladores para desarrollar actividades o tareas que les permitan tener una mayor autonomía como agarrar o mover objetos en personas con limitaciones motoras (Cáceres et al., 2016; X. Chen, Zhao, & Gao, 2018; X. Chen, Zhao, Wang, et al., 2018a, 2018b; Gao et al., 2017; Pelayo et al., 2018; Quiles et al., 2020, 2022; Sharma & Maharaj, 2021).
Este artículo presenta una revisión de la literatura sobre interfaces cerebro computador basadas en potenciales evocados visuales en estado estacionario (SSVEP) enfocado en manipuladores o brazos robóticos. Se examinan los métodos de adquisición que incluye el tipo de electrodos, el software y el hardware usado para la obtención de las señales cerebrales. Así mismo se revisan las técnicas usadas en el procesamiento de las señales, el cual comprende el preprocesamiento, la extracción de características y la clasificación de las señales.
| Original language | Spanish (Colombia) |
|---|---|
| Title of host publication | Lecturas emergentes en los campos de la ciencia, tecnología y técnica |
| Editors | Benjamin Kloss |
| Publisher | P.I.E. PETER LANG s.a. |
| ISBN (Print) | ISBN 978-3-631-91613-1 |
| State | Published - 2024 |