Una prueba fuera del laboratorio de una interfaz cerebro computador basada en potenciales de estado estable evocados visualmente

Steady state visually evoked potentials based Brain computer interface test outside the lab

  • Eduardo Francisco Caicedo Bravo Universidad del Valle
  • Jaiber Evelio Cardona Aristizábal Universidad del Quindío
Palabras clave: BCI, Brain Computer Interface, MEC, Minimum Energy Combination, SSVEP, Steady State Visually Evoked Potentials, (en_US)
Palabras clave: BCI, Combinación de Mínima Energía, Interfaz cerebro computador, MEC, potenciales de estado estable evocados visualmente, SSVEP. (es_ES)

Resumen (es_ES)

Contexto: Los potenciales de estado estable evocados visualmente (SSVEP) surgen como una de las señales medidas del cerebro más promisorias para la implementación de interfaces cerebro computador (BCI), sin embargo las aplicaciones realizadas generalmente son limitadas a ambientes restringidos de laboratorio presentando mínimas pruebas en ambientes donde las condiciones son exigentes.

Método: Se implementó un sistema BCI basado en SSVEP cuyas pruebas se realizaron en un ambiente no controlado con altos niveles de distracción y con la presencia de gran cantidad de público. Al  usuario se le propone  un laberinto donde un avatar debe ser llevado a un objetivo representado por una casa. Para mover el avatar el voluntario debe fijar su mirada en uno de los cuatro estímulos visuales, los estímulos visuales representan las cuatro direcciones: izquierda, arriba, derecha y abajo. El sistema fue usado sin ningún tipo de calibración.

Resultados: 32 voluntarios usaron el sistema y 20 lograron el objetivo con una precisión mayor al 60%, incluyendo 9 con una precisión del 100%, 7 lograron el objetivo con una precisión menor al 60% y 5 se retiraron antes de conseguir el objetivo. Para los voluntarios que lograron una precisión mayor al 60% se alcanzó en promedio un tiempo de detección de 6,4s, una precisión de 79%  y una razón de transferencia de información (ITR) de 8,78bits/s.

Conclusiones: Se pudo mostrar un sistema BCI basado en SSVEP de bajo costo, probado en un evento público, sin procedimientos de calibración, de fácil instalación y usado por personas en un amplio rango de edades. Los resultados muestran que es factible llevar este tipo de sistemas a ambientes fuera del laboratorio.

Resumen (en_US)

Context: Steady State Visually Evoked Potentials (SSVEP) are brain signals which are one of the most promising signals for Brain Computer Interfaces (BCIs) implementation, however, SSVEP based BCI generally are proven in a controlled environment and there are a few tests in demanding conditions.

Method: We present a SSVEP based BCI system that was used outside the lab in a noisy environment with distractions, and with the presence of public. For the tests, we showed a maze in a laptop where the user could move an avatar looking for a target that is represented by a house.  In order to move the avatar, the volunteer must stare at one of the four visual stimuli; the four visual stimuli represent the four directions: right, up, left, and down. The system is proven without any calibration procedure.

Results: 32 volunteers utilized the system and 20 achieved the target with an accuracy above 60%, including 9 with an accuracy of 100%, 7 achieved the target with an accuracy below 60% and 5 left without achieving the goal. For the volunteers who reached accuracy above 60%, the results of the performance achieved an average of 6,4s for command detections, precision of 79% and information transfer rate (ITR) of 8,78 bits/s.

Conclusions: We showed a SSVEP based BCI system with low cost, it was proved in a public event, it did not have calibration procedures, it was easy to install, and it was used for people in a wide age range. The results show that it is possible to bring this kind of systems to environments outside the laboratory.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Biografía del autor/a

Eduardo Francisco Caicedo Bravo, Universidad del Valle
Ingeniero Electricista, Máster en Tecnologías de la Información en Fabricación, Doctor en Ingeniería: Informática Industrial. Profesor Titular de la Universidad del Valle, Director del Grupo de Investigación Percepción y Sistemas Inteligentes. Cali.
Jaiber Evelio Cardona Aristizábal, Universidad del Quindío
Ingeniero Electrónico, Magister en Automática, Estudiante de Doctorado en Ingeniería. Armenia.

Referencias

Allison, B.; Graimann, B. y Gräser, A. (13-15 de junio de 2007). Why Use A BCI If You Are Healthy? BRAINPLAY 07. Brain-Computer Interfaces and Games Workshop at ACE (Advances in Computer Entertainment), 1-5. Salzburgo, Austria.

Cheng, M.; Gao, X.; Gao, S. y Dingfeng, X. (octubre de 2002). Design and Implementation of a Brain-Computer Interface with High Transfer Rates. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 49(10), 1181-1186.

Diez, P.F.; Mut, V.A.; Avila P., E. y Laciar L., E. (14 de julio de 2011). Asynchronous BCI control using high-frequency SSVEP. Journal of Neuroengineering and Rehabilitation, 8(39), 1-8.

Edlinger, G. y Guger, C. (1-4 de julio de 2012). A Hybrid Brain-Computer Interface for Improving the Usability of a Smart Home Control. Proceedings of 2012 ICME International Conference on Complex Medical Engineering. Kobe, Japón.

Francois, V.; Monique, M.; Dauwels, J. y Cichocki, A. (2010). Steady-State Visually Evoked Potentials: Focus on Essential Paradigms and Future Perspectives. Progress in Neurobiology, 90, 418-438.

Friman, O.; Volosyak, I. y Gräser, A. (abril de 2007). Multiple Channel Detection of Steady-State Visual Evoked Potentials for Brain-Computer Interfaces. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 54(4).

Hortal, E.; Úbeda, A.; Iánez, E. y Azorín, J.M. (2014). Control of a 2 DoF robot using a Brain–Machine Interface. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 116, 169-176.

Hwang, H.J.; Lim, J.H.; Jung, Y.J.; Choi, H. y Woo Lee, S. (30 de junio de 2012). Development of an SSVEP-Based BCI Spelling System Adopting a QWERTY-Style LED Keyboard. Journal of Neuroscience Methods, 59-65.

Hwang, H.J.; Lim, J.H.; Lee, J.H. e Im, C.H. (18-20 de febrero de 2013). Implementation of a Mental Spelling System Based on Steady-State Visual Evoked Potential (SSVEP). International Winter Workshop on Brain-Computer Interface (BCI). Gangwon, Corea del Sur.

Iáñez, E.; Azorín, J.M.; Úbeda, A.; Fernández, J.M. y Fernández, E. (13 de diciembre de 2010). Mental Tasks-Based Brain–Robot Interface. Robotics and Autonomous Systems, 58(12), 1238-1245.

Lim, J.H.; Hwang, H. J. e Im, C.H. (18-20 de febrero de 2013). “Eyes-Closed” SSVEP-Based BCI for Binary Communication of Individuals with Impaired Oculomotor Function. International Winter Workshop on Brain-Computer Interface. Gangwon, Corea del Sur.

Martinez, P.; Bakardjian, H. y Cichock, A. (22 de mayo de 2007). Fully Online Multicommand Brain-Computer Interface with Visual Neurofeedback Using SSVEP Paradigm. Computational Intelligence and Neuroscience, 1-9.

Cómo citar
Caicedo Bravo, E. F., & Cardona Aristizábal, J. E. (2016). Una prueba fuera del laboratorio de una interfaz cerebro computador basada en potenciales de estado estable evocados visualmente. Tecnura, 20(48), 41-52. https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2016.2.a03
Publicado: 2016-04-01
Sección
Investigación