La Dra. Mirtha Silvana Garat, investigadora de la Universidad Internacional Iberoamericana (UNIB), participa en un estudio que propone una metodología novedosa que mejora la precisión, la solidez y la practicidad de las interfaces cerebro-computadora, basada en la electroencefalografía, con el fin de mejorar la calidad de vida de las personas con limitaciones motoras.
Las interfaces cerebro-computadora (BCI) son una tecnología innovadora que permiten la comunicación y el control directo de dispositivos externos mediante señales cerebrales, sin necesidad de interacción muscular tradicional. Este avance es especialmente prometedor para los individuos con limitaciones motoras, ya que les permitirá utilizar su actividad cerebral para comunicarse y controlar dispositivos. El funcionamiento de las interfaces se centra en la medición, análisis y decodificación de las señales cerebrales. Entre las diversas técnicas utilizadas, la electroencefalografía (EEG) se destaca por ser un método no invasivo y es ampliamente utilizado. Mediante electrodos colocados en el cuero cabelludo, la EEG registra la actividad eléctrica del cerebro, capturando patrones neuronales relacionados con los procesos cognitivos, como la imaginería motora (IM).
La IM, un concepto clave en las BCI, implica la simulación mental de movimientos físicos sin ejecutarlos realmente. Se solicita a los usuarios que imaginen acciones como mover manos o pies mientras se monitorea su actividad cerebral a través de la EEG. Estos registros revelan patrones distintivos durante la IM, formando la base para el control y la comunicación impulsados por BCI.
A pesar de sus ventajas, la extracción de información valiosa de las señales EEG presenta desafíos significativos debido al ruido y los artefactos causados por la actividad muscular, los movimientos oculares y las perturbaciones ambientales. Las grabaciones en el cuero cabelludo limitan la localización precisa de las regiones cerebrales, por lo que se requiere de procesamientos avanzados de señales y aprendizaje automático para mitigar estas limitaciones y mejorar la especificidad espacial de las aplicaciones BCI. En este contexto, el estudio propone una metodología novedosa para la clasificación de imágenes motoras utilizando técnicas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN), y la selección de características.
Resultados clave
El uso de una metodología de optimización híbrida junto con un aprendizaje profundo en dos niveles permitió mejorar significativamente la clasificación de las señales EEG asociadas a la imaginería motora. Este método no solo optimiza la selección de canales, sino que también mejora la precisión en la decodificación de las intenciones del usuario, lo cual es crucial para el desarrollo de interfaces cerebro-computadora más efectivas y precisas. Además, esta metodología ofrece una ventaja en lo que respecta al costo-efectividad, en comparación con otras modalidades, como la espectroscopía funcional de infrarrojo cercano (fNIRS) y la resonancia magnética funcional (fMRI), mantiene una alta resolución temporal.
El estudio destaca la necesidad de continuar innovando en el procesamiento de señales y el aprendizaje automático para superar las limitaciones actuales y maximizar el potencial de las interfaces cerebro-computadoras. Ya que, la capacidad de decodificar con precisión las intenciones del usuario a través de señales cerebrales no solo mejora la calidad de vida de las personas con discapacidades motoras, sino que también abre nuevas posibilidades en la interacción humano-computadora.
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