Memorias II Jornadas Argentinas sobre Interfaces Cerebro Computadora

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2 Memorias II Jornadas Argentinas sobre Interfaces Cerebro Computadora 23 y 24 de Abril de 2009 Colegio de Ingenieros Especialistas de Entre Ríos Paraná Entre Ríos Argentina Organizado por: Laboratorio de Ingeniería en Rehabilitación e Investigaciones Neuromusculares y Sensoriales (LIRINS) Facultad de Ingeniería Universidad Nacional de Entre Ríos Comité Organizador: Mst. Rubén Acevedo (Presidente JAICC 2009) M.Sc. Gerardo Gentiletti (Vice-Presidente JAICC 2009) Mst. Julio Aldonate Bioing. Claudia Bonell Bioing. Analía Cherniz Bioing. Sergio Escobar Bioing. Carlos Mercuri Bioing. Miguel Richard Bioing. Juan Manuel Reta Mst. Carolina Tabernig

3 Memorias II Jornadas Argentinas sobre Interfaces Cerebro Computadora 23 y 24 de abril de 2009 Prólogo: En Diciembre del año 2006 realizamos las Primeras Jornadas Argentinas sobre Interfaces Cerebro Computadoras (JAICC 2006), el espíritu de este evento fue realizar una reunión de amigos para contarnos que es lo que estábamos haciendo cada grupo de investigación en el tema de interfaces cerebro computadoras. Durante un día entero, junto a investigadores de las universidades nacionales de La Plata, Tucumán y Tres de Febrero, además de un grupo de estudiantes de posgrado de la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) de México; estuvimos intercambiando experiencias. Toda la reunión se siguió en simultáneo mediante teleconferencia desde el Laboratorio de Investigación en Neuroimagenología de la UAM. Si bien la reunión era de carácter informal, tuvo un éxito notable e inesperado; tanto en lo que respecta a asistencia de alumnos como a la riqueza de las exposiciones que se presentaron. En esta oportunidad nos hemos propuesto realizar algo más ambicioso, manteniendo el espíritu de las JAICC La tarea nos ha exigido esfuerzo y dedicación, pero esperamos con ella cumplir con el objetivo de intercambiar experiencias y conocer el estado del arte de este tema en nuestro país y en el mundo. En esta oportunidad no sólo nos hemos enfocado en el área de las Interfaces Cerebro Computadoras (ICC) basadas en electroencefalograma y potenciales evocados, sino también en el área de las Interfaces Hombre Máquina (IHM) tales como las basadas en señales de electromiograma o electrooculograma. Es de resaltar que en esta oportunidad y nuevamente superando nuestras expectativas, hemos recibido trabajos no solo de Argentina sino también de Chile, Colombia y México; lo cual le da un carácter latinoamericano al evento que nos llena de satisfacción. Además tenemos el placer de contar con invitados de reconocido prestigio, tanto nacionales como es el caso del Dr. Enrique Spinelli e internacionales como los son el Dr. José del R. Millán Ruíz (Suiza), el Dr. Laurent Bougrain (Francia), el Ms. C. Oscar Yáñez Suarez (México) y el Ms. C. Rodrigo Salas (Chile). Finalmente queremos agradecer a todos los asistentes, expositores y conferencistas que participaran en JAICC 2009 esperando que estos dos días sean académicamente fructíferos y que generen lazos para futuras colaboraciones. Mst. Rubén Acevedo M.Sc. Gerardo Gentiletti Presidente JAICC 2009 Vice-Presidente JAICC

4 Memorias II Jornadas Argentinas sobre Interfaces Cerebro Computadora 23 y 24 de abril de 2009 Modalidad: Conferencias, exposiciones orales de trabajos y sesiones de demostración de experiencias de Interfaces Cerebro Computadoras en-línea. Los trabajos presentados se hallan preferentemente enmarcados en las siguientes áreas temáticas en el contexto de las ICC y las IHM: Aspectos neurofisiológicos, tipos de señales y paradigmas. Procesamiento digital de señales. Reconocimiento de patrones. Instrumentación, software y plataformas de experimentación. Aplicaciones. Comité Científico: Mst. Rubén Acevedo - Universidad Nacional de Entre Ríos. Mst. Julio Aldonate - Universidad Nacional de Entre Ríos. M.Sc. Gerardo Gentiletti - Universidad Nacional de Entre Ríos. M. en I. Oscar Yáñez Suárez - Universidad Autónoma Metropolitana, México. Dr. Enrique Spinelli - Universidad Nacional de La Plata. Mst. Carolina Tabernig - Universidad Nacional de Entre Ríos. Invitados Internacionales y Conferencistas: Dr. José del R. Millán, Swiss Federal Institute of Technology (EPFL), Suiza. M. en I. Oscar Yáñez Suárez, Universidad Autónoma Metropolitana (UAM), México. Dr. Laurent Bougrain, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA), Francia. Dr. Rodrigo Salas, Universidad de Valparaíso (UV), Chile. Dr. Enrique Spinelli, Universidad Nacional de La Plata, Argentina. M.Sc. Gerardo G. Gentiletti, Universidad Nacional de Entre Ríos, Argentina. 3

5 Memorias II Jornadas Argentinas sobre Interfaces Cerebro Computadora 23 y 24 de abril de 2009 Índice por trabajos: Conferencias (resúmenes) An Overview of BCI: From Control to Monitoring. Dr. José del R. Millán 8 A Look Behind the Veil of an Adaptive Brain Interface. Dr. José del R. Millán 8 Plataformas para Implementación de Interfaces Cerebro-Computadora (ICC) en Tiempo Real. Dr. Enrique Spinelli 9 Template-based classifiers for ERP-based BCIs. Dr. Laurent Bougrain 10 Robust and Incremental Neuro-fuzzy Techniques for Evoked Potential Detection in BCI. Dr. Rodrigo Salas 12 Plataforma para simulación de aplicaciones robóticas de sistemas ICC M. Sc. Gerardo G. Gentiletti 13 Interfaces cerebro computadoras (ICC) Paradigmas ICC para validación de plataformas autónomas. E. M. Spinelli, P. A. García y M. A. Haberman 15 Plataforma experimental de ICC para facilitar la comunicación de personas en situación de discapacidad motora. C. Arboleda, E. García, A. Posada y R. A. Torres 19 Comparación de dos amplificadores de EEG para interfaces cerebro-computadora. M. A. Haberman, P. A. Garcia y E. M. Spinelli 24 Plataformas de Hardware para interfaces cerebro computadora. P. A. García, E. M. Spinelli y M. A. Haberman 28 Evaluación de arquitecturas de redes neuronales artificiales multicapa para la detección de potenciales evocados relacionados a evento en una ICC mediante la selección de muestras de una señal EEG. Y. Hormazábal, J. Moreno, R. Acevedo y R. Salas 32 Monitor de actividad neuronal basado en la innovación de microelectrodos MEMS. B. S. Soto Cruz, F. López Huerta, M. Estrada del Cueto y E. Soto Eguibar 36 Nuevas tendencias en la adquisición de biopotenciales. E. Filomena, E. M. Spinelli y J. A. Aldonate 41 Band-specific features improve finger flexion prediction from ECoG. L. Bougrain y N. Liang 45 Extracción de características en ICC mediante métodos basados en diccionarios óptimos: Resultados preliminares. R. Acevedo, G. G. Gentiletti, V. Medina Bañuelos y L. Rufiner 49 Comando en tiempo real de una SREI simulada, mediante ICC basada en paradigma P300. J. G. Gebhart, G. G. Gentiletti, A. Bonardi, M. Richard y R. C. Acevedo 53 4

6 Memorias II Jornadas Argentinas sobre Interfaces Cerebro Computadora 23 y 24 de abril de 2009 Interfaces hombre máquina (IHM) Comunicador controlado por señales electrooculográficas N. M. Dalgaard, S. Luvoni, E. L. González, J. C. Tulli, D. Agüero, J. M. Garín y A. J. Uriz 59 Aplicaciones de interfaces basadas en visión. E. Perez, C. Soria, V. Mut y O. Nasisi 63 Software para procesamiento y análisis del electromiograma de superficie. L. C. Carrere, G. Mazzocchi, C. E. Bonell y C. B. Tabernig 67 Diseño y desarrollo de neuroprótesis visuales. Logros y desafíos. M. M. Raponi y R. M. Bruno 71 SLAM algorithm applied to robotics assistance for navigation in unknown environments. F. A. Auat Cheein, N. Lopez, C. Soria, E. Orosco, F. Lobo Pereira, F. Di Sciascio y R. Carelli 75 Control de neuroestimuladores por EMG: plataforma para la evaluación de nuevas estrategias. J. M. Reta, S. O. Escobar y C. B. Tabernig 80 5

7 Memorias II Jornadas Argentinas sobre Interfaces Cerebro Computadora 23 y 24 de abril de 2009 Índice por autores: A Acevedo, R. C. 32, 49, 53 Agüero, D. 59 Aldonate, J. A. 41 Arboleda, C. 19 Auat Cheein, F. A. 75 B Bonardi, A. 53 Bonell, C. E. 67 Bougrain, L. 10, 45 Bruno, R. M. 71 C Carelli, R. 75 Carrere, L. C. 67 D Dalgaard, N. M. 59 Di Sciascio, F. 75 E Escobar, S. O. 80 Estrada del Cueto, M. 36 F Filomena, E. 41 G García, E. 19 García, P. A. 15, 24, 28 Garín, J. M. 59 Gebhart, J. G. 53 Gentiletti, G. G. 13, 49, 53 González, E. L. 59 H Haberman, M. A. 15, 24, 28 Hormazábal, Y. 32 Luvoni, S. 59 M Mazzocchi, G. 67 Medina Bañuelos, V. 49 Millán, J. 8 Moreno, J. 32 Mut, V. 63 N Nasisi, O. 63 O Orosco, E. 75 P Perez, E. 63 Posada, A. 19 R Raponi, M. M. 71 Reta, J. M. 80 Richard, M. 53 Rufiner, L. 49 S Salas, R. 12, 32 Soria, C. 63, 75 Soto Cruz, B. S. 36 Soto Eguibar, E. 36 Spinelli, E. M. 9, 15, 24, 28, 41 T Tabernig, C. B. 67, 80 Torres, R. A. 19 Tulli, J. C. 59 U Uriz, A. J. 59 L Liang, N. 45 Lobo Pereira, F. 75 Lopez, N. 75 López Huerta, F. 36 6

8 Memorias II Jornadas Argentinas sobre Interfaces Cerebro Computadora 23 y 24 de abril de 2009 Resúmenes Conferencias

9 Prof. Dr. José del R. Millán School of Engineering Swiss Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL) Switzerland An Overview of BCI: From Control to Monitoring: The idea of moving robots or prosthetic devices not by manual control, but by mere "thinking" (i.e., the brain activity of human subjects) has fascinated researchers for the last 30 years, but it is only now that first experiments have shown the possibility to do so. Such a kind of brain computer interface (BCI) is a natural way to augment human capabilities by providing a new interaction link with the outside world and is particularly relevant as an aid for physically disabled people. In this talk I'll give an overview of the field of non invasive BCI, which can exploit either evoked potentials or spontaneous brain phenomena recorded with surface electrodes placed on the subject's scalp. Key elements for a successful BCI are real time feedback and training, of both the subject and the classifier embedded into the BCI. Normally, a people use a BCI to control and interact with devices by constantly delivering mental commands. But a BCI can also provide an effective way to monitor some cognitive states of the subject that, if recognized in real time, can improve and facilitate tremendously interaction. A Look Behind the Veil of an Adaptive Brain Interface: In this talk I will review our work on non invasive asynchronous BCI, with a focus on how brainwaves can be used to directly control robots. Most of the hope for such a possibility comes from invasive approaches that provide detailed single neuron activity; however, it requires surgical implantation of microelectrodes in the brain. For humans, non invasive systems based on electroencephalogram (EEG) signals are preferable but, until now, have been considered too poor and slow for controlling rapid and complex sequences of movements. Recently we have shown for the first time that online analysis of a few EEG channels, if used in combination with advanced robotics and machine learning techniques, is sufficient for humans to continuously control a mobile robot and a wheelchair. Finally, we discuss current research directions we are pursuing in order to improve the performance and robustness of our BCI system, especially for real time control of brain actuated robots. In particular, I'll mention work on recognizing cognitive states that are crucial for interaction.

10 Prof. Dr. Enrique Spinelli LEICI Dto de Electrotecnia Universidad Nacional de La Plata y CONICET Argentina Plataformas para Implementación de Interfaces Cerebro Computadora (ICC) en Tiempo Real: Las ICCs se instalaron como tema de investigación del LEICI alrededor del año 1997 y en 2000 se ensayó la primera ICC completa. Este primer equipo comprendía el amplificador de EEG, un adquisidor de señales, procesamiento digital de señales en tiempo real y actuadores para manejar electrodomésticos como luces y ventiladores, los cuales eran activados a partir de ritmos cerebrales. De aquí en más, las investigaciones se centraron en el desarrollo de plataformas para implementación de ICC en tiempo real. A lo largo de la charla se describirán los trabajos realizados en los últimos 10 años con el objetivo de implementar plataformas autónomas para ICCs robustas y portables. Los desarrollos efectuados, intentando siempre perseguir el estado del arte y proponer soluciones originales, abarcan diversas partes de las ICC como el amplificador de EEG, la fuente de alimentación, la transmisión de datos, el software de tiempo real y el de presentación. La presentación intenta, en un desarrollo cronológico, mostrar la evolución de las técnicas y de las tendencias a lo largo del tiempo; presentando la experiencia propia con sus resultados satisfactorios y aquellos capitalizados como aprendizaje (mal llamados fallidos). Por ejemplo, se describirá el desarrollo del amplificador de biopotenciales, el uso de convertidores Sigma Delta de alta resolución y su evolución desde un circuito clásico alimentado con ±15V y con un gran número de componentes, a amplificadores de un reducido número de elementos, alimentados con una fuente simple de 3V. Se mostrará también la evolución del software y de la transmisión de datos desde una primera solución opto acoplada a la transmisión inalámbrica mediante tecnologías Bluetooth y Zigbee, pasando por la utilización de fibras ópticas. Finalmente se discutirá la investigación en ICC como un interesante eje para el desarrollo de recursos humanos en procesamiento de señales y desarrollo de hardware, porque al mismo tiempo que requiere imperativamente el desarrollo de estas técnicas, proporciona un objetivo claro, fascinante y motivador para la aplicación de las mismas.

11 Dr. Laurent Bougrain INRIA project team CORTEX Nancy University France Template based classifiers for ERP based BCIs: This talk aim to present pattern recognition techniques of graphic elements (e.g. eventrelated potential, auditory evoked potential, k complex, sleep spindles, vertex waves) included in electro encephalographic signals. More specifically, template based classifiers will be introduced to robustly detect evoked potentials in a single trial from noisy and multi sources electro encephalographic signals. Brain computer interface (BCI) system is a potentially powerful new communication and control option for those with severe motor disabilities [Wolpaw et al., 2002]. A BCI system translates brain activity into commands for a computer or other devices (e.g. wheelchair, robotic arm). In other words, a BCI allows users to act on their real or virtual environment by using only brain activity. One of the well known and powerful BCI system is the P300 speller based on the non invasive Electroencephalography (EEG) measuring from the subject's scalp [Farwell & Donchin, 1988]. This BCI system uses an oddball paradigm. Oddball paradigms are used in asynchronous BCIs to induce event related potentials (ERPs) through visual or auditory stimulus. Subject pays attestation to specific stimuli that will induce ERPs when presented; others are regarded as the background neural activities. One well defined component of ERPs is the P300 component that is a positive deflection waveform observed around 300ms after the onset of the stimulus. Brain Computer interfaces based on evoked potentials allow more commands than the ones based on mental tasks and do not need long human training. Almost everybody reacts on them and there are used by patients. Thus, the task of the P300 speller system is to recognize the ERP components from the noisy EEG background signal. It is found difficult to accomplish this target on the base of a single trial because the magnitude of the EEG background activities is usually one order larger than the one of the ERP components, that means the ERP components in single trial recordings are almost covered by the background neural activities. Moreover, non invasive electrodes produce a noisy signal because the skull dampens signals. Thus, ERP detection usually needs to average responses of repeated stimulations. Due to the averaging operation, the background EEG activities are reduced and the ERP components are enhanced and evident. From a practical point of view, an important issue is to reduce the number of repetitions, in order to obtain high communication bitrates. The methodology has been improved but a gap still exists to enable single trial recognition. Template based methods with alignment techniques look potentially interesting to obtain a robust detection. ERPs are short time events with characteristic peaks at specific times. So it is useful to be able to extract features in time domain. Template based classifiers first estimate ERP templates by averaging in the time domain ERP responses, and then use the shorter distance between the current response and the ERP templates as the discriminant criterion. We will focus our attention in particular on several averaging techniques and distance measures such as the point to point averaging, the cross correlation distance [Wastell, 1977] and the dynamic time warping [Kang et al., 2001]. One of these methods, which evokes our attention to solve this problem, is the learning vector quantization algorithm (LVQ) [Kohonen, 1990]. LVQ is able to automatically extract

12 morphology specific templates. It performs a supervised learning for a classification task. Its principle is first to cluster input data using a competitive learning without any spatial relationship between codebook vectors (i.e., templates). Each cluster is pre assigned to a specific class. Thus, when a new pattern should be classified, the method determines in which cluster the pattern belongs to and then assigns it to the corresponding class label. This machine learning technique is well known for its robustness and interpretability. However, for large scale complex problems, its performance can be further improved by optimizing the way to combine the templates in its assignment stage instead of selecting one of the templates as the final decision. More precisely, it could be interesting to overcome the simple identity function to determine classes from clusters. Thus, a nonidentity LVQ will be described. This improvement will be accomplished using the same scheme found in the extreme learning machine algorithm (ELM) [Huang et al, 2004]. The experimental results show that the proposed algorithm improves the accuracy with less computational units compared to original LVQ and ELM. [Farwell and Donchin, 1988] L.A. Farwell and E. Donchin. Talking off the top of your head: toward a mental prosthesis utilizing event related brain potentials. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 70(6): , [Huang et al, 2004] G. B. Huang, Q. Y. Zhu, and C. K. Siew. Extreme learning machine: A new learning scheme of feedforward neural networks. In Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks, volume 2, pages , Budapest, Hungary, [Kang et al., 2001] K. Wang, H. Begleiter, and B. Porjesz. Warp averaging event related potentials. Clinical Neurophysiology, 112(10): , [Kohonen, 1990] T. Kohonen. The self organizing map. In Proceedings of the IEEE, volume 78, pages , [Wastell, 1977] D.G. Wastell. Statistical detection of individual evoked responses: an evaluation of woody s adaptative filter. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 42: , [Wolpaw et al., 2002] J. R. Wolpaw, N. Birbaumer, D. J. McFarland, G. Pfurscheller, T. M. Vaughan. Brain computer interfaces for communication and control. Clinical Neurophysiology, 113:767 91, 2002.

13 Mg. Ing. Rodrigo Salas F. Departamento de Ingeniería Biomédica Universidad de Valparaíso Chile Robust and Incremental Neuro fuzzy Techniques for Evoked Potential Detection in BCI: Brain computer interface (BCI) systems are new options for communication that operate through the translation of brain activity to commands in the computer or other devices. In other words, BCI users are allowed to operate in real or virtual environments using only brain activity. The evoked potential of electroencephalographic (EEG) signals is one of the most studied non invasive interfaces, mainly due to its fine temporal resolution, easy to use and low cost of use. Unfortunately, non invasive implants produce noisy signals because the signal to noise rate reduction by the skull. Another major hurdle in the use of EEG for brain computer interface is the excessive training time required before the user can use the technology. In this talk, we will present various computational intelligence techniques that can be used for robust and efficient detection of the activated regions of the cortex from electroencephalographic noisy signals obtained from multiple sources. Adaptive techniques based on artificial neural networks and neuro fuzzy systems will be presented. In particular, neuro fuzzy models are characterized by their ability to model systems with the flexibility and interpretability of the fuzzy inference systems, and adaptation of neural networks. We will explain theoretical aspects to designing robust learning algorithms to estimate eventrelated potentials (ERP) from highly noisy EEG signals and where the behavior may be different for each user. We will present incremental learning techniques to enable neurofuzzy models to automatically analyze large amount of data that arrive sequentially in time in form of batch, and, where a balance between the previous and currently learned patterns will be preserved. The construction of incremental learning algorithms do not require a priori definition of the architecture and the models will search for the ad hoc architecture to model as best as possible the underlying structure of the data.

14 Ms. C. Bioing. Gerardo Gabriel Gentiletti LIRINS, Facultad de Ingeniería. Universidad Nacional de Entre Ríos Argentina Plataforma para simulación de aplicaciones robóticas de sistemas ICC: La propia definición del nombre adoptado para identificar esta apasionante línea de investigación: Interfaces Cerebro Computadora ICC (Brain Computer Interface BCI en inglés) nos sugiere cual fue el principal eje de investigación sobre la misma, el cuál ha sido el de lograr establecer "un canal de comunicación entre el cerebro (la persona misma) y una computadora", sin requerir de otra vía natural (músculos o actividad en nervios periféricos). Sin embargo, a la par del avance tecnológico, las posibilidades de comunicación se han extendido en los últimos años a posibilidades de accionar o interactuar físicamente con el medio que rodea a la persona que se conecta a una ICC. La forma de extender de manera natural las capacidades de la computadora misma para lograr este accionar, actualmente está en manos principalmente de la Robótica. Sin embargo a la propia complejidad que implica el sólo hecho de poner a funcionar una ICC, debemos agregar ahora la complejidad de los propios dispositivos robóticos que se pretenden "comandar", donde sillas de ruedas inteligentes, brazos manipuladores, móviles telecomandados y actuadores de domótica, son algunos de los ejemplos que podemos citar. En esta charla se comentaran las experiencias realizadas, desde los primeros trabajos en el campo de las ICC que hemos realizado en nuestro grupo, recorriendo algunos caminos que el propio estado del arte ha ido condicionando, para terminar con la descripción de la actual plataforma de ICC con la que se está trabajando en el LIRINS. Plataforma que intenta lograr particularmente estar orientada a obtener una herramienta que permita abordar el estudio, el diseño y la evaluación del desempeño de las ICC cuando se aplican al comandando de aplicaciones robóticas.

15 Memorias II Jornadas Argentinas sobre Interfaces Cerebro Computadora 23 y 24 de abril de 2009 Trabajos sobre Interfaces Cerebro Computadoras ICC

16 Paradigmas ICC para validación de plataformas autónomas Enrique Spinelli 1, Pablo García y Marcelo Haberman 1 LEICI Dto de Electrotecnia UNLP y (1) CONICET. Resumen Este trabajo presenta paradigmas simples para Interfaces Cerebro-Computadora (ICC) destinados a validar experimentalmente el correcto funcionamiento de plataformas autónomas para implementación de ICC en tiempo real. Estos paradigmas se basan en eventos observables, tales como cierre/apertura de ojos o ejecución de movimientos reales y permiten verificar el correcto funcionamiento del hardware. Se describen aquí dos paradigmas: uno basado en el ritmo alfa visual y otro basado en la sincronización beta postmovimiento. Ambas alternativas fueron utilizadas sobre distintas plataformas. Se presentan resultados experimentales obtenidos a lo largo de 10 años de evolución del hardware. Palabras clave ICC autónomas, ritmos cerebrales, ICC en tiempo real. I. INTRODUCCIÓN Existen diversas técnicas y paradigmas en la implementación de ICCs, pero en líneas generales utilizan una estructura como la que se muestra en la Fig.1. La misma comprende una etapa de adquisición de la señal de EEG, una etapa de pre-procesamiento y extracción de características, un clasificador de estados mentales y finalmente una traslación de estados mentales a acciones de control como encender una luz o mover un cursor. Adquisición de EEG Extracción de Características Clasificador Fig. 1: Estructura típica de una BCI Trasladador Una plataforma para ICC contiene procesamiento analógico de señales (amplificador de EEG y circuitos de acondicionamiento) y procesamiento digital intensivo en tiempo real. Es importante en la etapa de desarrollo de estos dispositivos, contar con paradigmas simples que permitan verificar el correcto funcionamiento de cada uno de los distintos bloques que componen una ICC. El grupo BCI del LEICI-UNLP trabaja principalmente en el desarrollo de plataformas autónomas para ICC en tiempo real. En la evolución de estos dispositivos surgió como necesidad disponer de un paradigma ICC base que oficie de invariante a lo largo de la evolución de la plataforma. De este modo, las distintas versiones del hardware pueden ser testeadas y comparadas en forma consistente. El procesamiento y la funcionalidad de una ICC pueden definirse con precisión, pero para evaluar la performance de distintas plataformas se requiere conservar las condiciones de experimentación. Esto último no es simple de asegurar cuando pueden transcurrir años entre una plataforma y su versión siguiente; y es más difícil aún cuando la operación de la ICC se basa en eventos subjetivos como la imaginación de movimientos o la intención de mover el cursor [1], [2]. Para poder mantener las condiciones de los ensayos a lo largo del tiempo, se decidió utilizar un paradigma ICC basado en eventos objetivos y fácilmente observables como el cierre/apertura de ojos y la ejecución de movimientos reales. De este modo resulta relativamente simple relacionar el evento con la respuesta de la ICC generada a partir de las señales de EEG que éste produce. En particular, se utilizaron los llamados ritmos cerebrales. II. RITMOS CEREBRALES El cerebro tiene la capacidad de describir, bajo ciertas circunstancias, actividad rítmica. Estas oscilaciones, denominadas ritmos cerebrales, pueden observarse claramente utilizando técnicas de EEG no invasivas (scalp). Ritmos en la denominada "banda alfa" fueron reportados desde los inicios del EEG por Berger en Esta actividad rítmica aparece en distintas zonas espectrales. Entre ellas merecen destacarse la banda alfa (8-12Hz.) y la beta (12-24Hz.). Existen diversos tipos de ritmos cerebrales que se producen e inhiben según mecanismos asociados a distintas actividades mentales (por ejemplo, tareas motoras, visuales, etc.). Cada uno de ellos posee características propias, aunque en líneas generales, se observa lo siguiente [3, 4]: Los ritmos se producen sobre grupos neuronales que no se encuentran realizando su tarea específica, es decir, aparecen en condición de reposo (iddling rhythms) o de descanso (resting rhythms). Un claro ejemplo de este fenómeno se observa en la zona occipital, donde se concentra el procesamiento visual: al cerrar los ojos y no procesar información, esta zona cortical presenta una marcada actividad rítmica denominada "ritmo alfa". Los ritmos son bloqueados o atenuados cuando se producen eventos que implican que el área cortical involucrada procese o se prepare a procesar información. Este fenómeno se denomina desincronización asociada al evento: ERD (Event Related Desincronization). Finalizado el evento que produjo la ERD el ritmo suele reaparecer intensificado. Este fenómeno se denomina Sincronización Relacionada al Evento: ERS (Event Related Sinchronization).

17 A. El ritmo Alfa Occipital Las características generales indicadas anteriormente se observan muy claramente en la zona occipital donde se localiza el procesamiento visual. Cuando estos grupos neuronales no se encuentran procesando información visual o preparándose para hacerlo, comienzan a describir una marcada actividad rítmica en la banda alfa. Los primeros análisis del ritmo visual alfa coinciden con los orígenes del EEG a comienzos del siglo XX y desde entonces ha sido profusamente estudiado y utilizado tanto en investigación como en la práctica clínica. Dado que se manifiesta en estados de relajación visual, la forma más típica de conseguirlo es manteniendo los ojos cerrados, aunque también puede conseguirse evitando fijar la vista o manteniendo la visión "desenfocada". Este ritmo se utiliza actualmente en ICC [5] con esquemas muy similares a las utilizadas por Dewan en 1967 [6]. Este último trabajo es posiblemente el primer antecedente de una ICC. B. Ritmos asociados a la actividad motora. Ritmos µ y β. Estos ritmos se localizan en el cortex sensoriomotor. Los más importantes y estudiados son el µ (8-12Hz) y el β (16-24Hz). En un principio se pensó que estos ritmos motores no se manifestaban en todas las personas, sino sólo en una fracción de ellas. Sin embargo Pfurtscheller [7] observó el ritmo µ en todos los sujetos por él analizados, pero sostiene que estos ritmos deben observarse como ERD o ERS alrededor del instante de planificación y ejecución del movimiento, y no integrando sobre intervalos de tiempo prolongados con o sin movimientos. El ritmo µ se manifiesta como una ERD (Event Related Desincronization) durante la preparación y el desarrollo del movimiento y el ritmo β como una ERD premovimiento y una ERS post-movimiento. III. MÉTODOS Con el fin de ensayar las plataformas se diseñaron dos tipos de ICC. La primera utiliza el ritmo alfa visual para producir activaciones del tipo on/off mientras que la segunda, que opera a partir de la ERS β, permite el movimiento del cursor en una dimensión. También es posible combinar ambas para obtener movimientos de cursor en 2 dimensiones [8]. Para operar estas ICC se utilizaron señales de EEG relacionadas con acciones observables. Para vincular características de la señal de EEG con estos eventos externos se relevó la relación del ritmo alfa con el cierre/apertura de ojos y se vinculó la ERS β con movimientos de los dedos índice izquierdo y derecho. A. ICC basada en Ritmo Alfa. Si bien el ritmo alfa ha sido muy analizado en la literatura [5, 6] igualmente se efectuó un ensayo a fin de disponer de datos propios. Se registraron señales de EEG en dos condiciones: con ojos abiertos y con ojos cerrados en una condición de relax visual. Se adquirió la señal de EEG utilizando un canal bipolar en O1-O2 manteniendo 20 segundos los ojos abiertos y 20 segundos cerrados. En la Fig.2 se muestra la evolución de la amplitud del ritmo definida como su valor cuadrático medio (RMS) donde se observa un claro incremento del valor RMS al cerrar los ojos. Para evitar el uso de valores absolutos (en µv RMS ) los cuales presentan una gran variabilidad inter-sujeto, estas secuencias fueron referidas al valor de background resultando medidas relativas (en % del nivel con ojos abiertos). En esta figura, se aprecia una muy clara sincronización (ERS) alrededor de un segundo luego del cierre de ojos. Este incremento es muy notable y puede ser de alrededor de 20 veces el nivel de background fundamentalmente en los primeros segundos posteriores al cierre de ojos (ERS). Ritmo α [veces] Tiempo [s] Fig. 2: Evolución de la energía en la banda alfa al cerrar los ojos (en t=20s.). Se presentan 6 realizaciones y su promedio. Para la implementación de la ICC se adoptó la estructura que se muestra en la Fig. 3. La señal de EEG es muestreada a 256 m/s y aplicada a un filtro pasabanda T 1 (z) centrado en la banda alfa, la salida de este filtro se eleva al cuadrado y se suaviza mediante un filtro pasabajos T 2 (z) y decimado 32 veces obteniendo una medida de la amplitud del ritmo (P α ) a 8 m/s. A partir de esta última se estima el nivel base BL que corresponde al valor de P α con ojos abiertos y finalmente el valor RMS del ritmo es comparado contra tres veces el nivel base BL [9] con una banda de histéresis de ±1 vez. Así, el nivel de comparación inferior resulta 2BL y el superior 4BL. La utilización de un umbral obtenido a partir de la señal misma en lugar de un umbral fijo evita que se requieran ajustes al cambiar de usuario [9]. x(n) (256 m/s.) T 1(z) y 2 T 2(z) Decimación x 32 Estimador Nivel de Background P α 8 m/s Fig. 3: Estructura propuesta para la ICC basada en ritmo alfa. La ICC se opera cerrando y abriendo los ojos. Al cerrarlos, el nivel del ritmo alfa aumenta, cuando este llega al umbral superior (4 veces BL), se emite una señal audible, el usuario abre los ojos y cuando el nivel decae por debajo del umbral inferior (2 veces BL), la interfaz genera un evento. En la Fig. 4, se muestra una sección de un registro donde se indican los niveles umbral y el nivel base estimado. En este modo de operación la ICC genera un único evento, pero es posible generar varios distintos de acuerdo a la duración de la activación. Así una activación corta puede activar un dispositivo y una de larga duración un segundo dispositivo. x3

18 P α Nivel Base BL(t) 2 BL(t) 4 BL(t) Tiempo [s] Fig. 4. Evolución de la amplitud del ritmo alfa (P α) generando activaciones. En línea punteada gruesa se indica el nivel base BL y en punteadas finas los niveles de comparación 3BL, 2BL y 4BL. A. Sincronización β post-movimiento. Para observar esta ERS se realizaron ensayos adquiriendo EEG sobre el cortex motor utilizando dos canales bipolares en C3-F3 (lado izquierdo) y C4-F4 (lado derecho) mientras se realizan movimientos con los dedos índice derecho e izquierdo. En la Fig. 5 se muestra la evolución de la amplitud del ritmo β para movimientos del dedo derecho presionando cada 10 s. una tecla de un ordenador donde el instante 0 indica la presión de la barra espaciadora. Los subíndices "i" e "d" indican que corresponden al lado izquierdo (C3-F3) y derecho (C4-F4) respectivamente. Los resultados del mismo ensayo para movimientos del dedo izquierdo se consignan en la Fig. 6. En estas figuras puede observarse la ERS β y se aprecia un clara lateralidad en esta ERS: para movimientos realizados con el índice derecho, la ERS β izquierda es mayor que la derecha, mientras que esta tendencia se invierte al realizar movimientos con el índice izquierdo. Es decir se observa mayor actividad en el lado contralateral. Recordemos que el cortex motor asociado al lado derecho del cuerpo se encuentra en el hemisferio cerebral izquierdo. ERS [%] C3- F Hz Fig. 5. Evolución del ritmo β al efectuar movimientos con el dedo índice derecho. El instante 0 indica la ejecución del movimiento (presión sobre la barra espaciadora del PC). En gris se representaron las realizaciones individuales y en negro su promedio. Fig. 6. Evolución del ritmo β al efectuar movimientos con el dedo índice izquierdo. El instante 0 indica la ejecución del movimiento (presión sobre la barra espaciadora del PC). En gris se representaron las realizaciones individuales y en negro su promedio. Los resultados presentados en Fig. 5 y Fig.6 concuerdan con los reportados por Pfurtscheller dos décadas atrás [4, 10]. Para controlar el desplazamiento del cursor en pantalla P α Tiempo [s] Tiempo [s] contra contra ERS [%] C3 - F Hz Tiempo [s] contra ERS [%] ERS [%] C4 - F Hz C4 - F Hz Tiempo [s] contra se utilizó la lateralidad de la ERS β. Intentando evitar el uso de valores absolutos de los ritmos, los cuales son muy dependientes del sujeto, se utilizó como medida de lateralidad el coeficiente de asimetría δ [11] dado por: βd βi δ = β + β D I (1) Donde β I y β D son las amplitudes de los ritmos β del lado izquierdo y derecho respectivamente. Es importante notar que este coeficiente está normalizado adoptando valores entre -1 y 1. El valor de δ define la velocidad del cursor; así δ=-1 implica máxima velocidad a la izquierda y δ=+1 la máxima velocidad a la derecha La posición del cursor se obtiene por integración como en las interfaces de Wolpaw y de La Course [12, 13]. La estructura de la ICC, que se muestra en la Fig. 7, consiste en dos medidores de potencia en la banda beta (β I y β D ) similares a los utilizados en la BCI con ritmo alfa y un bloque que calcula el coeficiente de asimetría δ. Esta variable es integrada y el resultado de esta operación determina la posición del cursor La amplitud del ritmo β I se obtiene a partir de señal de EEG bipolar captada en lado izquierdo (C3-F3) y β I a partir del EEG bipolar en C4-F4. x 1(n) C4-F4 (256 m. /s.) x 2(n) C3-F3 (256 m. /s.) Medidor RMS Medidor RMS β D (8 m/s) β β β + β i d = G δ ( t) dt Fig. 7: Estructura de la ICC basada en la ERS β δ β I (8 m/s) IV. RESULTADOS Cursor Los paradigmas expuestos en las secciones previas fueron implementados sobre diversas plataformas de hardware y de software. Las primeras implementaciones de estas plataformas utilizaban amplificadores de biopotenciales clásicos, alimentados con ±15V a partir de un transformador de aislación. Las señales eran convertidas del lado paciente con un ADC de 8 bits y transferidas a un PC mediante un optoacoplador por la puerta serie. El procesamiento digital de las señales se ejecutaba sobre un PC AT286 20MHz bajo DOS y los programas se desarrollaron con Turbo Pascal [8]. Los paradigmas propuestos acompañaron como aplicación de prueba la evolución de la plataforma de hardware. En un principio se ensayaron distintas etapas analógicas hasta llegar a un amplificador simple alimentado a baterías y otras versiones casi completamente digitales utilizando convertidores ADC Σ- de alta resolución [14]. En una segunda etapa se continuó con la evolución de la transmisión de datos pasando al uso de soluciones inalámbricas como bluetooth y zigbee [14]. Paralelo a esto, el software de la plataforma migró hacia nuevas versiones que utilizan las API de Windows y se ejecutan sobre este sistema operativo. Haciendo uso de sockets TCP pueden comunicarse con interfaces visuales desarrolladas en flash, java o código HTML [15]. i d

19 Los paradigmas ICC presentados se ensayaron sobre cada una de las versiones de la plataforma y permitieron detectar errores difíciles de observar en un debug con señales de prueba. En todos los casos, luego de una etapa de depuración, todas las plataformas mostraron similar funcionalidad, más allá de la comodidad o la mejorada presentación de las versiones finales. A modo de ejemplo, en la Fig. 8 se muestran resultados experimentales de la ICC basada en ritmo alfa produciendo activaciones por distintos usuarios. Se observa que la amplitud del ritmo difiere significativamente entre ellos pero se mantiene la correcta operación de la ICC. (a) (b) (c) Pixeles δ 0-1 β i β d β izquierda β derecha Tiempo [s] 250(µV) 2 Sujeto A Sujeto B Sujeto C 10 seg. Tiempo [seg.] Fig. 8. evolución del ritmo alfa al producir activaciones por distintos usuarios. Finalmente, se presentan resultados moviendo el cursor con la ICC basada en ERS β realizando movimientos con los dedos índice izquierdo y derecho. La experiencia consistió en mover el cursor de derecha a izquierda del píxel 200 al 500 alternativamente. Se trata de un ensayo con dos blancos según se muestra en la Fig. 9. En la Fig. 10 se puede observar la amplitud de los ritmos β I y β D al mover el cursor utilizando la siguiente estrategia: para moverlo hacia la derecha, se efectúan movimientos pausados con el dedo derecho a fin de producir ERS β I al mismo tiempo se mueve el dedo izquierdo en forma continua para mantener un bajo nivel de β D, es decir una ERD β D. Estos efectos pueden observarse en la Fig. 10(c). En la Fig. 10(b) se muestra la evolución del el coeficiente de asimetría δ y en la Fig. 10(a) la posición del cursor resultante Fig. 9. Experiencia de dos blancos : el usuario debe alcanzar alternativamente blancos fijos en pantalla ubicados en la posición 250 y 500 V. CONCLUSIONES. Se presentaron dos paradigmas simples que permiten verificar el correcto funcionamiento de una ICC. Los mismos utilizan señales de EEG producidas por eventos observables externamente como el cierre-apertura de ojos y la ejecución de movimientos reales. Estas estrategias no son del todo apropiadas para ICC; porque si el usuario puede abrir-cerrar sus ojos y mover sus dedos, es posible implementar dispositivos de ayuda mucho más eficientes que una ICC; pero resultaron muy útiles para verificar el correcto funcionamiento de plataformas ICC. Estos paradigmas permitieron ensayaran las sucesivas versiones de una plataforma autónoma para ICC en tiempo real. Fig. 10. Evolución de las variables durante la experiencia dos blancos. (a) posición del cursor, (b) coeficiente de asimetría δ y (c) ritmos β I y β D. AGRADECIMIENTOS Este proyecto se financió en parte con los subsidios I127 de la UNLP y PICT de ANPCyT. REFERENCIAS [1] C. Vidaurre, A. Schlogl, R. Cabeza, R. Scherer and G. Pfurtscheller, A fully on-line adaptive BCI, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 53, No. 6, pp , [2] E. Spinelli, Un nuevo paradigma BCI: Detectar la intención del usuario de mover el cursor. Algunos ensayos preliminares, Primera Jornada Argentina sobre Interfaces Cerebro-Computadora, Oro verde Entre Rios, [3] G. Pfutrscheller, "On the origin of post-movement beta oscilations in EEG of man", Biomedizine Technik, Vol 42, No. 1, pp , [4] G. Pfutrscheller et. al, "Foot and hand area rhythms, Interantional Journal of Psychophysiology, Vol. 26, pp , [5] L. Kirkup et.al., EEG-based system for rapid on-off switching without prior learning, Medical & Biological Engineering and Computing, Vol.35, pp , [6] E. Dewan, "Occipital Alpha Rhythm Eye Position and Lens Accommodation,", Nature, No. 214, pp , [7] G. Pfutrscheller and A. Aranibar, Evaluation of event-related desynchronization (ERD) preceding and following self-spaced movements, Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, Vol. 46, pp [8] E. Spinelli, Interfaces para Control Cerebral, Tesis de Magister, Facultad de Ingeniería UNLP, [9] E. Spinelli y M. Mayosky, "Interfaz Adaptiva para comunicaciones mediante EEG basadas en el Ritmo Alfa Visual", XVIII Congreso de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica, pp , Cartagena España, [10] G. Pfurtscheller, K. Zalaudek and C. Neuper, C., "Event-related beta synchronization after wrist, finger and thumb movement", Electroencephalography and clinical Neurophysiology, No. 109, pp , 1998 [11] Z. Keirn and J. Aunon, A New Mode of Communication Between Man and his Surroundings, IEEE Trans. on Biomedical Engineering, Vol. 37, No. 12, pp , [12] J. Wolpaw, J. et al, "An EEG based Brain Computer Interface for cursor control," Electroencephalography & Clinical Neurophysiology, vol 78, pp , [13] J. La Course and E. Wilson, BRAINIAC: A Brain-Computer Interface, IEEE Instrumentation and Measurements Society Newsletter, pp. 9-14, [14] P. García, E. Spinelli, R. Vignoni y D. Guaraglia, Nodo Programable para Red de Sensores Distribuidos con Aplicación en Biomedicina, Proceedings del XVI Congreso Argentino de Bioingeniería SABI 2007, San Juan [15] M. Haberman, Estudio diseño e implementación de un Electroencefalógrafo portátil. Tesina de fin de carrera, Facultad de Ingeniería UNLP, 2008.

20 Plataforma experimental de ICC para facilitar la comunicación de personas en situación de discapacidad motora Carolina Arboleda, Eliana García, Alejandro Posada y Róbinson A. Torres Escuela de Ingeniería de Antioquia - Universidad CES, Resumen Una interfaz cerebro-computador (ICC) es un sistema de comunicación que permite generar una señal de control a partir señales cerebrales como los ritmos sensorimotores y los potenciales evocados y, por consiguiente, constituye una alternativa novedosa de comunicación para personas en situación de discapacidad motora severa (como aquellas que padecen esclerosis lateral amiotrófica, ELA). Este proyecto propone el desarrollo de un prototipo de ICC, basado en el registro de potenciales evocados cognitivos P-300 mediante electroencefalografía. El prototipo desarrollado hace uso de un electroencefalógrafo de seis canales para la adquisición de las señales, y mediante una matriz de estimulación visual que contiene las letras del abecedario, e íconos asociados a ellas, permite que el usuario escriba palabras o elabore mensajes con los íconos. Para procesar las señales (filtración, diezmado, entre otros) se utilizaron los programas BCI2000 y MATLAB 7.0. Este último se empleó para programar tres algoritmos lineales de translación (análisis lineal del discriminante, solución por mínimos cuadrados y análisis lineal del discriminante paso a paso), que permitieran traducir los potenciales evocados en señales de comunicación. Palabras clave comunicación aumentativa y alternativa, discapacidad motora, electroencefalografía, interfaz cerebrocomputador (ICC), potencial evocado cognitivo P300. E I. INTRODUCCIÓN l interés por el funcionamiento del cerebro humano se ha incrementado considerablemente en las últimas décadas, debido a la complejidad de las funciones que realiza y a los adelantos logrados en los diferentes equipos de diagnóstico cerebral. Por muchos años, se especuló sobre el hecho de que la actividad electroencefalográfica (EEG) y otras medidas electrofisiológicas de la función cerebral podían proveer un nuevo canal no muscular para el envío de información, mensajes o comandos al mundo externo [1], [2], [3]. Numerosos estudios han demostrado la correlación entre las señales de EEG y el movimiento real o imaginado, y entre las señales de EEG y las tareas mentales [4]. Derivadas de estas investigaciones aparecieron las interfaces cerebro-computador (en inglés brain computer interfaces, BCI). Estos sistemas fueron desarrollados gracias a los avances logrados en las técnicas de electroencefalografía (EEG), electrooculografía (EOG) y electromiografía (EMG), que permitieron traducir las diferentes señales neuronales, captadas en estudios clínicos y experimentales, en respuestas motoras (como el control de prótesis y sillas de ruedas) o en mensajes [5], [6]. En este orden de ideas, las BCI son un gran elemento de soporte para terapias alternativas que ayuden a restaurar el control motor en pacientes con enfermedades motoras tales como esclerosis lateral amiotrófica, daños en la médula espinal, entre otras [7]. Desde hace varios años, distintos laboratorios han desarrollado sistemas de ICC [8-10], [11-14], [15]. Sin embargo, un sistema típico de ICC generalmente se enfoca en un solo tipo de señal de control. En respuesta a este problema, el centro Wadsworth, ubicado en Albany, Estados Unidos, se ha encargado de la creación de un software multi-propósito, denominado BCI2000 [5], [16].. En Latinoamérica, pocos grupos se han enfocado en el estudio de las ICC. Entre ellos, se encuentra el grupo de investigación de la Universidad Nacional de Entre Ríos (Argentina) [10], [17]. En Colombia, según la revisión de la literatura que se ha hecho, ningún laboratorio ha establecido una línea de investigación en el tema de las ICC, a pesar del alto número de personas en situación de discapacidad motora que reporta el Departamento Administrativo Nacional de Estadísticas (DANE) [18] (en el país, aproximadamente 185,736 personas sufren limitaciones para el movimiento de los brazos, manos y piernas y 125,454 padecen afecciones en el sistema nervioso). Esta razón, motiva a la naciente comunidad científica del país a desarrollar estudios en esta área. En este artículo, se presenta el desarrollo de un prototipo de interfaz cerebro computador basado en mediciones electroencefalográficas de señales P-300, un tipo de potencial evocado asociado a la función cognitiva cerebral. Este prototipo está diseñado para pacientes en situación de discapacidad motora y con problemas de comunicación. Mediante una matriz de estimulación visual que contiene las letras del abecedario, e íconos asociados a ellas, el dispositivo permite que el usuario escriba mensajes. Para la adquisición, el procesamiento de las señales y los algoritmos de translación, este dispositivo hace uso tanto del software BCI 2000, desarrollado en el instituto Wadsworth (Albany, NY, USA), como del software MATLAB. II. MATERIALES Y MÉTODOS A. Materiales Hardware: Ocho electrodos de copa de oro, gel conductor, amplificadores operacionales, TL071, amplificadores de aislamiento, AD210, amplificadores de instrumentación AD620, computador portátil, tarjeta de adquisición de datos National Instruments, y un circuito medidor de impedancia. B. Métodos 1. Adquisición y acondicionamiento de la señal

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