Una BCI híbrida para la navegación de dispositivos robóticos

Las aplicaciones de los sistemas de interfaz cerebro-computadora (BCI) han crecido en importancia para ayudar a las personas con discapacidades motoras severas a navegar en nuestra sociedad cada vez más dependiente de la tecnología. Con aplicaciones como sillas de ruedas eléctricas y prótesis avanzadas en mente, el objetivo de esta investigación es desarrollar un sistema que permita el uso de señales electroencefalográficas (EEG) y electromiográficas (EMG) para controlar el movimiento de un robot. Se utilizó una gorra EEG para obtener la densidad de potencia alfa occipital, los artefactos musculares frontales y los ritmos mu sensoriomotores, que luego se enviaron a una PC a través de Bluetooth para un procesamiento adicional. Se desarrollaron e implementaron algoritmos y modelos de procesamiento de señales para determinar la actividad mental del usuario y enviar señales al dispositivo físico externo. Los resultados preliminares de los experimentos piloto fueron muy prometedores. Los algoritmos se implementarán para el procesamiento de señales en tiempo real y se probarán con un dispositivo robótico controlado por BCI.