Desarrollo de un prototipo computador-cerebro utilizando el paradigma de los potenciales visuales evocados de estado estacionario para la comunicación simple de mensajes deletreados en un aplicativo comercial de mensajería móvil
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2024-03
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Resumen
La esclerosis lateral amiotrófica (ELA) es una enfermedad neuromuscular que, con el tiempo, afecta progresivamente a las neuronas motoras, ocasionando debilidad muscular, atrofia muscular y, en última instancia, parálisis muscular. Además, la ELA conlleva complicaciones específicas en la comunicación, como la disartria y anartria, que impactan la capacidad de comunicarse en los pacientes. Sorprendentemente, entre el 75% y el 95% de las personas con ELA pueden perder la habilidad de comunicarse verbalmente. Esta pérdida del lenguaje oral no solo tiene repercusiones físicas, sino que también puede desencadenar afectaciones emocionales, conductuales y sociales, incluyendo trastornos mentales como la depresión
El enfoque central de este proyecto se centra en la creación de un prototipo de interfaz cerebro-computadora, que utiliza Potenciales Visuales Evocados de Estado Estacionario (Stationary Stated Visual Evoked Potencials, SSVEP por sus siglas en inglés). El propósito principal de esta interfaz es desarrollar un sistema de comunicación especialmente diseñado para futuros pacientes con ELA que puedan enfrentar desafíos en su capacidad verbal debido a alteraciones motoras y del habla. Este sistema se basa en un método de deletreo que permite a los usuarios enviar mensajes cortos de manera efectiva, brindándoles una herramienta vital para expresar sus pensamientos y necesidades.
La metodología CDIO del documento se descompone en tres fases, que se alinean con los tres objetivos específicos del proyecto. En la primera fase, se aborda la creación del prototipo de comunicación, lo que incluye la planificación de sus componentes y la elaboración de los diagramas de diseño. La segunda fase se centra en la implementación del prototipo, involucrando tareas como la programación de software, la integración de hardware y la configuración de sistemas. Finalmente, la última fase comprende pruebas exhaustivas destinadas a evaluar el rendimiento del prototipo, incluyendo pruebas de funcionamiento y validación de algoritmos. Cada una de estas fases está cuidadosamente diseñada para lograr de manera efectiva los objetivos específicos del proyecto.
En conclusión, este proyecto representa un paso importante en la mejora de la calidad de vida de los pacientes con ELA al abordar los desafíos de comunicación que enfrentan. El desarrollo del prototipo de interfaz cerebro-computadora basado en SSVEP demuestra el potencial de esta tecnología para facilitar la comunicación en individuos con alteraciones motoras y del habla. Además, la metodología CDIO utilizada en este proyecto ha demostrado ser efectiva para abordar los objetivos planteados en cada fase. Sin embargo, se reconoce que existen desafíos continuos en el perfeccionamiento y la personalización de esta tecnología para adaptarse a las necesidades individuales de los pacientes con ELA. Estas conclusiones respaldan la importancia de la investigación y el desarrollo de soluciones tecnológicas innovadoras en el campo de la salud, con un enfoque en mejorar la calidad de vida de las personas que enfrentan enfermedades neuromusculares como la ELA.
Descripción
Abstract
Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a neuromuscular disease that, over time, progressively affects motor neurons, causing muscle weakness, muscle atrophy and, ultimately, muscle paralysis. Additionally, ALS carries specific communication complications, such as dysarthria and anarthria, which impact patients' ability to communicate. Surprisingly, between 75% and 95% of people with ALS may lose the ability to communicate verbally. This loss of oral language not only has physical repercussions, but can also trigger emotional, behavioral and social problems, including mental disorders such as depression.
The central focus of this project is the creation of a brain-computer interface prototype, which uses Stationary Stated Visual Evoked Potentials (SSVEP). The main purpose of this interface is to develop a communication system specially designed for future ALS patients who may face challenges in their verbal ability due to speech and motor impairments. This system is based on a delete method that allows users to send short messages effectively, giving them a vital tool to express their thoughts and needs.
The CDIO methodology of the document is decomposed into three phases, which align with the three specific objectives of the project. In the first phase, the creation of the communication prototype is addressed, which includes the planning of its components and the preparation of design diagrams. The second phase focuses on prototype implementation, involving tasks such as software programming, hardware integration, and systems configuration. Finally, the last phase includes exhaustive tests aimed at evaluating the performance of the prototype, including functional tests and algorithm validation. Each of these phases is carefully designed to effectively achieve the specific objectives of the project.
In conclusion, this project represents an important step in improving the quality of life of ALS patients by addressing the communication challenges they face. The development of the SSVEP-based brain-computer interface prototype demonstrates the potential of this technology to facilitate communication in individuals with motor and speech disorders. Furthermore, the CDIO methodology used in this project has proven to be effective in addressing the objectives set in each phase. However, it is recognized that there are ongoing challenges in refining and customizing this technology to fit the individual needs of ALS patients. These conclusions support the importance of research and development of innovative technological solutions in the field of health, with a focus on improving the quality of life of people facing neuromuscular diseases such as ALS.
Palabras clave
BCI, ELA, Potenciales visuales evocados de estado estacionario
Keywords
BCI, ALS, Steady state visual evoked potentials