La Dra. Helena Garay y el Dr. Josep Alemany, investigadores de la Universidad Internacional Iberoamericana (UNIB), participan en un estudio que desarrolla un método para decodificar con mayor precisión las señales cerebrales a partir de electroencefalogramas con la ayuda del aprendizaje profundo.
El cerebro humano es un órgano complejo que guarda la clave para comprender la percepción e interacción con el mundo. Desde hace mucho tiempo, los científicos han tratado de decodificar las señales del cerebro para obtener información sobre cómo se procesa la información visual. Gracias al desarrollo de la tecnología, se han logrado avances significativos en este campo al utilizar técnicas de aprendizaje profundo para analizar las señales de electroencefalografía (EEG) de eventos rápidos.
El EEG es un método no invasivo que mide la actividad eléctrica del cerebro mediante electrodos colocados en el cuero cabelludo. Al registrar esas señales, se puede obtener información valiosa sobre la respuesta del cerebro a diferentes estímulos, como imágenes visuales. La información que se obtiene de estas señales se puede utilizar para el reconocimiento de emociones, etapas del sueño, predicción del pensamiento crítico, detección de actividad del habla en pacientes mudos, entre otros. Pero, las señales cerebrales cambian dependiendo del estado mental, los procesos cognitivos y otros factores, por lo tanto, decodificar estas señales con precisión ha resultado ser una tarea desafiante. Una de las razones de esto es el diseño de la estimulación temporal utilizada en los experimentos. Tradicionalmente, los investigadores han utilizado la estimulación por bloques, donde se presenta un único estímulo durante un período prolongado. No obstante, este enfoque no logra capturar la naturaleza dinámica de la respuesta del cerebro a los eventos rápidos.
Por otro lado, existen varias técnicas para la recolección de señales cerebrales, como fMRI, PET, ECoG, MEG Y EEG. Aunque fMRI y PET proporcionan una gran resolución espacial, no se pueden utilizar para el reconocimiento visual de objetos debido a su falta de naturaleza temporal. La técnica ECoG ofrece una excelente resolución temporal y espacial, pero es invasiva. MEG proporciona altas resoluciones temporales y espaciales y es no invasiva, pero su alto costo y la inmovilidad dificultan su uso. En cambio, el EEG ofrece datos con alta resolución temporal y es adecuado para tareas de clasificación de objetos.
Para superar estas limitaciones, en el estudio en el que participan los investigadores de UNIB, se realizaron una serie de experimentos utilizando señales de EEG de eventos rápidos. Recopilaron datos de participantes a quienes se les mostró una serie de estímulos visuales en rápida sucesión. Estos estímulos fueron diseñados cuidadosamente para provocar respuestas cerebrales específicas, lo que permitió a los investigadores analizar las señales de EEG correspondientes. Para dicho análisis se utilizaron algoritmos de aprendizaje profundo, una rama de la inteligencia artificial que imita el funcionamiento del cerebro humano. Estos algoritmos fueron entrenados para reconocer patrones en los datos del EEG y asociarlos con estímulos visuales específicos, permitiendo decodificar con precisión la respuesta del cerebro a los estímulos visuales.
Los resultados del estudio son prometedores, ya que el modelo de aprendizaje profundo logró una precisión significativamente mayor en la decodificación de las señales en comparación con los métodos tradicionales. Este avance tiene el potencial de revolucionar la comprensión de cómo el cerebro procesa la información visual y abre nuevas posibilidades para aplicaciones en campos como la neurociencia, la psicología y la interacción humano-computadora.
En conclusión, el estudio destaca la importancia de utilizar la estimulación de eventos rápidos y las técnicas de aprendizaje profundo en la decodificación de las señales cerebrales a partir de los datos del EEG. Al aprovechar el poder de la inteligencia artificial, se está avanzando significativamente en la comprensión del complejo funcionamiento del cerebro humano. Esta investigación tiene el potencial de allanar el camino para avances en diversos campos y mejorar nuestra comprensión de la mente humana.
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