Desarrollo de un prototipo BCI integrable a una red de internet de las cosas para interactuar con un entorno inteligente
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2022
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Resumen
El presente proyecto se enfocó dentro del área de los sistemas BCI orientados a la asistencia para personas con patologías del sistema nervioso que ocasionan dificultades motoras severas. El foco principal fue desarrollar un sistema que permitiera identificar comandos que una persona selecciona mentalmente mediante una pantalla de estímulos visuales, y posteriormente ejecutar el comando identificado mediante la comunicación con una red IoT que contenga dispositivos conectados en un entorno de prueba (entorno local).
El sistema global consistió en la integración de un dispositivo que realizara la adquisición de señales EEG basado en el ADS1299 junto con algoritmos de análisis y procesamiento de datos, de manera que mediante la identificación de ERPs que estuvieran asociados a estímulos visuales, se pudieran detectar componentes P300 que representaran los comandos específicos seleccionados previamente por la persona a través de una matriz de estímulos visuales.
Se utilizó Python para el desarrollo y construcción de todos los algoritmos de análisis de datos, interfaces gráficas y enlaces de comunicación con los dispositivos de la red IoT. Con ello, la identificación de los ERP asociados a los comandos alcanzó un nivel de acierto mayor al 80% bajo ciertas condiciones de operación, lo cual permitió transmitir correctamente los comandos hacia una red con dispositivos de prueba para realizar acciones como enviar mensajes por la aplicación de WhatsApp hacia un teléfono registrado, o ejecutar las funciones básicas de un SmartTV (cambiar de canal, subir el volumen, lanzar una app específica, entre otras).
Descripción
Abstract
The present project was focused on the area of the BCI systems oriented to assist people with nervous system's pathologies that cause severe motor disabilities. The focus was to develop a system capable of identify commands mentally selected by a person through a visual stimulus screen, and then and then execute the command identified by an IoT network that contains connected devices inside a test environment (local environment).
The overall system consisted of the integration of a device that performed the acquisition of EEG signals based on the ADS1299 along with data analysis and processing algorithms, so that by identifying ERPs that were associated with visual stimuli, P300 components representing the specific commands previously selected by the person through a matrix of visual stimuli could be detected.
Python was used for the development and construction of all the data analysis algorithms, graphic interfaces and communication links with the IoT network devices. With this, the identification of the ERPs associated with the commands reached a level of accuracy greater than 80% under certain operating conditions, which allowed to correctly transmit the commands to a network with test devices to perform actions such as sending messages through the WhatsApp application to a registered phone, or execute the basic functions of a Smart TV (change channel, turn up the volume, run a specific app, among others).
Palabras clave
BCI, ERP, P300, IoT
Keywords
BCI, ERP, P300, IoT