ANÁLISIS DE SEÑALES ENCEFALOGRÁFICAS DE JUGADORES DE VIDEOJUEGOS

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1 Congreso Internacional de Investigación Tijuana. Revista Aristas: Investigación Básica y Aplicada. ISSN , Vol. 4, Núm. 7. Año 215. ANÁLISIS DE SEÑALES ENCEFALOGRÁFICAS DE JUGADORES DE VIDEOJUEGOS Analysis of encephalographic signals of gamers Resumen Se analizan señales encefalográfícas de jugadores de videojuegos de nivel principiante, intermedio y avanzado como un caso de estudio. Se inicia con una medición de cada jugador en estado de relajación, posteriormente se inicia el videojuego y se adquiere la señal encefalográfica una vez que se está en fase de concentración en el juego. Se puede observar el efecto de la estimulación, estrés, adrenalina y razonamiento en el sujeto de pruebas mientras juegan. Se utilizaron videojuegos de lucha, carreras y ajedrez. Como plataforma de adquisición se utiliza la diadema Epoc Emotiv que se comunica con la computadora. Las señales adquiridas se procesan en Matlab para obtener las potencias en las bandas de frecuencia Delta, Theta, Alpha, Beta y Ram por electrodo, presentes en los usuarios. Palabras claves bandas de frecuencia, potencia, señales encefalográficas. ESQUEDA ELIZONDO JOSÉ JAIME Ingeniero en Electrónica, M. C. Profesor Investigador Universidad Autónoma de Baja California jjesqueda@uabc.edu.mx JIMÉNEZ BERISTÁIN LAURA Ingeniero en Electrónica, M. C. Profesor Investigador Universidad Autónoma de Baja California ljimenezb@uabc.edu.mx MENA QUEVEDO EUGENIO ROQUE SANDOVAL JESÚS ALBERTO CAMACHO PERALES ADÁN ROJO RAMÍREZ YESENIA Estudiante de la carrera de Ingeniería Electrónica Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería Universidad Autónoma de Baja California menaquevedo.eugenio@uabc.edu.mx jesus.roque@uabc.edu.mx adan.camachoperales@uabc.edu.mx yesenia.rojo@uabc.edu.mx 1. INTRODUCCIÓN En la actualidad el invertir un poco de tiempo en un videojuego para distracción, relajación o meramente como entretenimiento es muy común. Por esa razón se despierta la curiosidad de indagar al análisis de la estimulación cerebral que presentan diferentes perfiles de video jugadores como lo son el principiante, el intermedio y el avanzado [1-3]. Los videojuegos utilizados para este caso de estudio para las diferentes etapas de interés son: Super Smash Bros 64 del genero luchas con el cual pretendemos caracterizar las señales encefalografías activas al colocar al sujeto de prueba en un entorno de competencia, estrés y euforia. Dicho videojuego consiste en un escenario 2D por una plataforma de conveniencia como un personaje favorito. Mario Kart 64 del genero carreras el cual fomenta la competencia y adrenalina, consiste en una pista 3D con 8 jugadores los cuales tratan de entorpecer el progreso de los otros 7 por los medios de engaño y sabotaje. Ajedrez para el género de razonamiento el cual estimula la concentración y habilidad del usuario ante cambios en el panorama del juego ya que se encuentra compitiendo con un jugador desconocido. Los usuarios primeramente se presentan en un estado de relajación el cual dura tres minutos para eliminar cualquier estimulación ajena a la prueba. Posteriormente se realizó la prueba con cada uno de los video juegos mencionados anteriormente, se adquirieron cinco minutos de muestras para cada tipo de videojuego, lo cual corresponde 384 muestras. Para el análisis se utilizan los últimos tres minutos de la prueba, cuando el usuario estaba ya más adaptado al juego. Dichos usuarios, de sexo masculino, se encuentran entre los 22 y 4 años con un mínimo de conocimiento hasta una total adaptación en cualquier videojuego. 2. PLATAFORMA ENCEFALOGRÁFICA En la Figura 1a se muestra la distribución de los catorce electrodos de la diadema Epoc utilizada [4-6], más dos electrodos que se utilizan como referencia. Los electrodos se distribuyen en la parte occipital, pariental y frontal de la cabeza, su nomenclatura indica la región de la misma donde están ubicados: frontal (F), central (C), pariental (P), occipital (O), temporal (T) y frontopariental (FP). En la figura 1b se muestra la posición de los electrodos del EPOC y en [6] se presenta la 18 al 2 de febrero 215. Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería. UABC. Copyright 215. Tijuana, Baja California, México. 53

2 Congreso Internacional de Investigación Tijuana. Revista Aristas: Investigación Básica y Aplicada. ISSN , Vol. 4, Núm. 7. Año 215. comparación con la distribución de los electrodos de un encefalógrafo tradicional de 64 electrodos. Hay que resaltar que los electrodos CMS y DRL son usados como referencia y que este equipo comercial es capaz de adquirir señales encefalográficas con muy buena calidad [5,6]. Asimismo, el headset tiene un ADC de 16 bits, con una resolución de.51 µv y descarta los dos bits menos significativos para minimizar los efectos del ruido instrumental. Figura 1a. Diadema (headset) Epoc Emotiv Fuente: Metodología para el análisis de señales encefalográficas en actividades lúdicas [4]. Brian Signal Detection Methodology for Attention Training using minimal EEG channels [5]. Figura 1b. Distribución de los electrodos en la cabeza. interferencias de 5 y 6 Hz. En la Tabla 1 se muestran los rangos de frecuencia en los que se clasifican las señales encefalográficas. Tabla 1. Rangos de frecuencia, amplitud de señales EEG y su correspondencia Rango de Amplitud Situación mental Nombre Frecuencia (µv) correspondiente (Hz) Delta Sueño profundo, meditación, hemisferio derecho activo. Estado de vigilia, Theta equilibrio entre hemisferios, armonía. Alfa Relajación, tranquilidad, creatividad, activación plena hemisferio derecho. Alerta máxima, Beta normal cuando se esta despierto. Ram Estrés y confusión. Fuente: Metodología para el análisis de señales encefalográficas en actividades lúdicas [4]. Brian Signal Detection Methodology for Attention Training using minimal EEG channels [5]. 3. ALGORITMOS EMPLEADOS Las muestras obtenidas en cada prueba se procesan y analizan en Matlab, mediante una metodología basada en el Teorema de Wiener Khintchine, Transformada de Fourier de la Autocorrelación ver Ecuación 1, y presentada en [4], con la cual se extrae la potencia en Watts de cada electrodo y se divide en cada una de las bandas de frecuencia. Fuente: AP3-Based quantitative comparison between the Emotiv La herramienta EPOC tiene una frecuencia fija de muestreo de 128 Hz (128 muestras por segundo, SPS), aunque de forma interna se sobremuestrea a 248 Hz por canal, pero este ancho de banda se usa para eliminar señales de muy alta frecuencia de otros aparatos que pueden generar alias a las señales del cerebro. Posteriormente, la señal es filtrada y reducida a un ancho de banda de 128 Hz para la transmisión inalámbrica, finalmente la señal se limita con un filtro digital (de.2 a 45 Hz) a un ancho de banda de 43 Hz para evitar De esta forma se puede determinar cuál hemisferio del cerebro presentó mayor actividad, así como también qué electrodo registró la mayor actividad. Asimismo, se puede determinar qué banda de frecuencia fue la más activa en cada hemisferio o región, ver la Figura 1b. En la figura 2 se muestra el diagrama a bloques del algoritmo empleado. Sxx ( f ) R xx ( ) [1] Señales EEG ( EPOC) Figura 2. Algoritmo empleado Espectro Segmentar Autocorrelación Potencia por Banda Fuente: Metodología para el análisis de señales encefalográficas en actividades lúdicas [4]. 18 al 2 de febrero 215. Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería. UABC. Copyright 215. Tijuana, Baja California, México. 54

3 Congreso Internacional de Investigación Tijuana. Revista Aristas: Investigación Básica y Aplicada. ISSN , Vol. 4, Núm. 7. Año ANÁLISIS DE LAS MUESTRAS Figura 4. Distribución de potencias por banda en tres minutos de juego de Super Smash Bros 64. Para las pruebas se compara la señal en estado de relajación con la señal obtenida al jugar videojuegos. Se obtiene la sumatoria de las potencias totales por banda de frecuencia, por electrodo, y la suma de la potencia total en cada hemisferio del cerebro en un lapso de tiempo de tres minutos que corresponde a 2341 muestras de actividad eléctrica cerebral. Los resultados obtenidos se muestran en las secciones subsecuentes. 4.1 Prueba en sujeto (sp1). 3E-8 2.5E-8 2E-8 1.5E-8 SP1. Super Smash Bros 64 Edad del Sujeto de prueba: 4 años Nivel de juego: Principiante. En la figura 3 se muestra la distribución de la potencia por banda durante tres minutos en estado En el eje horizontal se tienen los electrodos, ordenados por hemisferio, mientras que en el eje vertical se muestra la potencia en Watts. Se observa que hay una gran presencia de ondas Delta en los electrodos O2, F8 del hemisferio derecho. Figura 3. Distribución de potencias por banda en tres minutos 1.2E-9 1E-9 8E-1 6E-1 4E-1 2E-1 SP1.Estado de relajación 1E-8 5E-9 En la figura 5 se muestra que en el juego de carreras Mario Kart el sujeto de pruebas presentó mayor actividad en la región frontal F8, sobre todo en el hemisferio derecho. Asimismo, la magnitud de la potencia aumenta con respecto a los dos experimentos previos. Figura 5. Distribución de potencias por banda en tres minutos de juego de Mario Kart E-7 1.2E-7 1.E-7 SP1.Prueba Mario Kart 64 8.E-8 6.E-8 En la figura 4 se muestra el resultado de la medición de tres minutos de juego de Super Smash Bros. Se observa mayor actividad en el hemisferio izquierdo, en F8 y O2, mientras que del hemisferio izquierdo O1 registra la mayor actividad. La presencia de las ondas Delta indica que el jugador no estaba muy concentrado. Asimismo la escala de potencia es mayor en este juego que en relajación. 4.E-8 2.E-8.E+ 18 al 2 de febrero 215. Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería. UABC. Copyright 215. Tijuana, Baja California, México. 55

4 Congreso Internacional de Investigación Tijuana. Revista Aristas: Investigación Básica y Aplicada. ISSN , Vol. 4, Núm. 7. Año 215. Para la prueba de ajedrez, el sujeto de pruebas mostró una gran predominancia de ondas Delta, con mayor actividad en F8 y O1, tal como se muestra en la figura 6. Figura 6. Distribución de potencias por banda en tres minutos de juego de Ajedrez. 4E-8 3.5E-8 3E-8 2.5E-8 2E-8 SP1. Prueba Ajedrez Figura 7. Distribución de potencias por banda en tres minutos 8E-9 7E-9 6E-9 5E-9 4E-9 3E-9 SP2. Estado de relajación 1.5E-8 2E-9 1E-8 1E-9 5E-9 De forma general, se observa que hay un aumento de potencia total en las pruebas de los videojuegos comparadas con el estado de relajación, así como mayor actividad del hemisferio derecho. En estado de relajación el electrodo F3 presenta mayor potencia en cuanto a la suma de potencia total de todas las bandas, mientras que en las pruebas jugando videojuegos el electrodo F8 presenta mayor potencia. Asimismo, también se observa un mayor porcentaje de ondas Alpha con respecto a las observadas en los videojuegos. También hay una mayor presencia de ondas Beta y Ram mientras se juega Mario Kart que en los otros videojuegos. 4.2 Prueba en sujeto (sp2). Edad del Sujeto de prueba: 23 años Nivel de juego: Intermedio. En la figura 7 se muestra el resultado obtenido durante los tres minutos Se observa mayor actividad en el electrodo F8 en el hemisferio derecho y en FC5 en el hemisferio izquierdo, pero con mucha menor potencia. En la figura 8 se observa el resultado obtenido para Super Smash Bros y el electrodo que registra la mayor actividad es F3 del hemisferio izquierdo, sin embargo, P8 presenta la mayor actividad Delta de todo el experimento. Para el caso del Mario Kart, se observa que la mayor actividad se presentó en P7, figura 9. Para el ajedrez, el electrodo más activo fue F8, tal como se muestra en la figura 1. Para este sujeto de prueba, se obtuvieron potencias mayores en la prueba con el juego Mario Kart. Además, no se observan aumentos significativos en la potencia total por banda cuando se está jugando respecto al estado Hay mayor potencia en el hemisferio izquierdo jugando Mario Kart 64 y Super Smash Bros 64, mientras que hubo mayor potencia en el electrodo F8 al jugar ajedrez y durante el estado Asimismo, para este caso, se observa una mayor presencia de ondas Delta al jugar Super Smash Bros, mientras que en Mario Kart hubo mayor cantidad de ondas Alpha. Las ondas Theta se presentaron con mayor intensidad en Super Smash Bros. 18 al 2 de febrero 215. Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería. UABC. Copyright 215. Tijuana, Baja California, México. 56

5 Congreso Internacional de Investigación Tijuana. Revista Aristas: Investigación Básica y Aplicada. ISSN , Vol. 4, Núm. 7. Año 215. Figura 8. Distribución de potencias por banda en tres minutos de juego de Super Smash Bros 64. 6E-9 5E-9 4E-9 3E-9 2E-9 1E-9 Figura 9. Distribución de potencias por banda en tres minutos de juego de Mario Kart E-8 1E-8 8E-9 6E-9 4E-9 SP2. Prueba Super Smash Bros 64 SP2. Prueba con Mario Kart 64 Figura 1. Distribución de potencias por banda en tres minutos de juego de Ajedrez. 1.2E-8 1E-8 8E-9 6E-9 4E-9 2E Prueba en sujeto (sp3). SP2.Prueba con Ajedrez Edad del Sujeto de prueba: 24 años Nivel de juego: Avanzado En la figura 11 se muestra la distribución de las potencias por banda en tres minutos de relajación para el sujeto de prueba 3. Se observa una predominancia de la señal registrada en el electrodo P7. Figura 11. Distribución de potencias por banda en tres minutos SP3. Estado de relajación 2E-9 5E-9 4E-9 3E-9 2E-9 Para este sujeto de prueba, al comparar el estado de relajación con las mediciones obtenidas en cada uno de los juegos se observa que hay mayor potencia en la prueba con el juego Super Smash Bros. Asimismo, no se observa un aumento significativo en la potencia total por banda cuando se está jugando video juegos, respecto al estado Se aprecia una mayor potencia en el hemisferio izquierdo jugando Mario Kart 64 y Super Smash Bros. También se observa una mayor potencia en el electrodo F8 al jugar ajedrez y durante el estado de relajación. 1E-9 En la figura 12 se muestra la actividad presente en los tres minutos de juego de Super Smash Bros. En este caso el electrodo con mayor actividad fue F8. Se observa que la distribución de potencia en esas bandas fue muy 18 al 2 de febrero 215. Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería. UABC. Copyright 215. Tijuana, Baja California, México. 57

6 Congreso Internacional de Investigación Tijuana. Revista Aristas: Investigación Básica y Aplicada. ISSN , Vol. 4, Núm. 7. Año 215. semejante en las bandas Theta, Alfa, Beta y Ram, así como ligeramente menor que en Delta. Figura 12. Distribución de potencias por banda en tres minutos de juego de Super Smash Bros 64. 8E-9 7E-9 6E-9 5E-9 4E-9 3E-9 2E-9 1E-9 En la figura 13 se muestra el resultado obtenido para los tres minutos de Mario Kart, se observa que la mayor actividad la registra también el electrodo F8, sin embargo la magnitud de la potencia es menor que en la figura 11. De igual forma, se muestra predominancia de las ondas Delta y valores de potencia semejantes en las bandas Theta a Ram en los demás electrodos. Figura 13. Distribución de potencias por banda en tres minutos de juego de Mario Kart 64. 8E-1 7E-1 6E-1 SP3. Super Smash Bros 64 SP3. Prueba con Mario Kart 64 En la figura 13 se muestra el resultado obtenido en el juego de Ajedrez. Se observa que la mayor actividad la registró el electrodo FC5, con una potencia casi 1 veces mayor en la banda Delta, con respecto a las otras bandas. Para este sujeto, al comparar el estado de relajación con las demás pruebas se observa un aumento general de potencia durante la prueba con el video juego Mario Kart 64, también se observa que durante las pruebas con los videojuegos Mario Kart y Super Smash bros el electrodo F8 presenta la mayor potencia. En este sujeto, no fue mayor la potencia en un solo hemisferio del cerebro, ya que en dos de las pruebas se observa que existe mayor potencia en el hemisferio izquierdo como se muestra en las figuras 11 y 14, y se puede observar mayor potencia en el hemisferio derecho en las figuras 12 y 13. Figura 14. Distribución de potencias por banda en tres minutos de juego de Ajedrez. 1.2E-8 1E-8 8E-9 6E-9 4E-9 2E-9 SP3. Prueba con Ajedrez 5E-1 4E-1 3E-1 2E-1 1E-1 5. CONCLUSIONES Al analizar los resultados del procesamiento se concluye que al pasar de estado de relajación al juego (en este caso de estudio) hubo un aumento significativo en el nivel de potencia, ya que al estar en relajación la potencia obtenida se encontraba entre 1 y 7 nano Watts para los usuarios y en el juego la potencia en algunos casos superó los 3 nano watts. Es decir, se presentó un incremento en el nivel de potencia. Asimismo, dependiendo del juego, el electrodo más activo fue F8, con seis ocurrencias, mientras que P7, F3 y FC5 solo tuvieron una ocurrencia. Mientras que en relajación los tres sujetos de prueba tuvieron la mayor 18 al 2 de febrero 215. Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería. UABC. Copyright 215. Tijuana, Baja California, México. 58

7 Congreso Internacional de Investigación Tijuana. Revista Aristas: Investigación Básica y Aplicada. ISSN , Vol. 4, Núm. 7. Año 215. potencia en diferente electrodo. Como trabajo futuro queda aumentar la muestra y probar con jugadoras. 6. REFERENCIAS [1] Hamizah R. Khairuddin, Aamir S. Malik, Wajid Mumtaz, Nidal Kamel, Likun Xia, Analysis of EEG Signals Regularity in Adults during Video Game Play in 2D and 3D, 35th Annual International Conference of the IEEE EMBS Osaka, Japan, 3-7 July, 213 [2] C. Sheikholeslami, H. Yuan, E.J. He, X. Bai, L. Yang, and B. He, A High Resolution EEG Study of Dynamic Brain Activity during Video Game Play [3] E.J. He, H. Yuan, L. Yang, C Sheikholeslami, and B. He, EEG Spatio-spectral Mapping during Video Game Play, Proceedings of the 5th International Conference on Information Technology and Application in Biomedicine, in conjunction with The 2nd International Symposium & Summer School on Biomedical and Health Engineering Shenzhen, China, May 3-31, 28 [4] José Jaime Esqueda et al, Metodología para el análisis de señales encefalográficas en actividades lúdicas, Congreso Internacional de Investigación Academia Journas Celaya 214 [5] Kridsakron Yaomanee, Seth Pan-ngum, Pasin Irasena Na Ayuthaya, Brian Signal Detection Methodology for Attention Training using minimal EEG channels, 212 tenth International Conference on ICT and Knowledge Engineering, 212 [6] Matthieu Duvinage, Thierry Castermans, Thierry Dutoit, M. Petieau,T. Hoellinger, C. De Saedeleer, K. Seetharaman, and G. Cheron, AP3-Based quantitative comparison between the Emotiv EPOC headset and a medical EEG device, in Proc. Biomedical Engineering, track , Febuary 15-17, 212 [7] John G. Proakis. Dimitris G. Manolakis (27). Digital Signal Processing principles, algorithms, and applications, PRENTICE HALL /PEARSONI.S.B.N al 2 de febrero 215. Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería. UABC. Copyright 215. Tijuana, Baja California, México. 59