Desarrollo de un prototipo funcional de un sistema de deletreo mediante el seguimiento ocular como alternativa para la comunicación de pacientes con ELA
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2024-05
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Resumen
La Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA), es una enfermedad neurodegenerativa que afecta principalmente a las células motoras del cerebro y la médula espinal, causando una pérdida progresiva de los músculos voluntarios del cuerpo y limitando la capacidad de movimiento y comunicación de quienes la padecen. A lo largo de la enfermedad, la habilidad para hablar y expresarse de manera convencional puede disminuir, lo que impulsa la búsqueda de alternativas tecnológicas para una comunicación efectiva y no invasiva. Por tanto, el objetivo de nuestro trabajo de grado es mejorar la calidad de vida de las personas con ELA mediante el desarrollo de un prototipo funcional de un sistema de deletreo de bajo costo, utilizando la tecnología de seguimiento ocular.
La metodología se dividió en cuatro etapas, acordes a los objetivos específicos propuestos: diseño, desarrollo, implementación y evaluación. En la etapa de diseño se realizó el levantamiento de información sobre softwares, librerías, cámaras y sistemas de iluminación para crear la interfaz hombre-máquina y el menú de inicio. En la etapa de desarrollo, se creó el algoritmo fundamental del proyecto para detectar con precisión la posición del ojo y los movimientos oculares en tiempo real. En la etapa de implementación se integraron, la interfaz diseñada y el algoritmo desarrollado y así preparar el sistema para el envío del mensaje generado a un dispositivo móvil.
Finalmente, en la etapa de evaluación, se probó el sistema con 8 sujetos sanos quienes realizaron una serie de tareas con el objetivo de evaluar su rendimiento y garantizar la fiabilidad y la precisión del sistema mediante dos métodos de control de cursor. El primer método consiste en la captación de los movimientos oculares tomando como referencia el aprendizaje realizado durante la etapa de calibración. El segundo método, basado en la interpolación lineal consiste en la extracción de información de los movimientos oculares a partir del cálculo de las coordenadas de la posición de la letra/número/botón hacia donde el sujeto estaba observando. Este segundo método demostró ser el más robusto por lograr una precisión superior al 96% destacando la eficiencia y éxito del sistema en términos de usabilidad y rendimiento, proporcionando así una alternativa viable para mejorar la comunicación y la independencia de las personas con ELA.
Descripción
Abstract
Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) is a neurodegenerative disease that primarily affects the motor cells of the brain and spinal cord, causing a progressive loss of the body's voluntary muscles and limiting the ability of sufferers to move and communicate. Throughout the course of the disease, the ability to speak and express oneself in a conventional manner may diminish, prompting the search for technological alternatives for effective and non-invasive communication. Therefore, the objective of our degree work is to improve the quality of life of people with ALS by developing a functional prototype of a low-cost spelling system using eye-tracking technology.
The methodology was divided into four stages, according to the specific objectives proposed: design, development, implementation and evaluation. In the design stage, information on software, libraries, cameras and lighting systems was gathered to create the human-machine interface and the start menu. In the development stage, the fundamental algorithm of the project was created to accurately detect eye position and eye movements in real time. In the implementation stage, the designed interface and the developed algorithm were integrated to prepare the system for sending the generated message to a mobile device.
Finally, in the evaluation stage, the system was tested with 8 healthy subjects who performed a series of tasks in order to evaluate its performance and ensure the reliability and accuracy of the system using two cursor control methods. The first method consists of capturing eye movements based on the learning performed during the calibration stage. The second method, based on linear interpolation, consists of extracting information from the eye movements by calculating the coordinates of the position of the letter/number/button to which the subject was looking.
This second method proved to be the most robust by achieving an accuracy of over 96% highlighting the efficiency and success of the system in terms of usability and performance, thus providing a viable alternative to improve communication and independence of people with ALS.
Palabras clave
ELA, Eye Tracking, Dlib, Pupila, Clasificador KNN, Interpolación lineal
Keywords
ALS, Eye Tracking, Dlib, Pupil, KNN classifier, Linear interpolation