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Primera Interfaz Portátil de Cerebro-Computadora para Controlar Sillas de Ruedas, TVs, Computadoras

Las interfaces cerebro-computadora tienen el potencial de dar a las personas con discapacidades graves la capacidad de controlar fácilmente sus sillas de ruedas, televisores y otros dispositivos. Sin embargo, las tecnologías existentes adolecen de una serie de limitaciones, lo que las hace poco prácticas para las aplicaciones del mundo real.

Una es que la monitorización no invasiva de las ondas cerebrales requiere actualmente grandes e incómodas tapas de electroencefalografía con electrodos húmedos, cables y adhesivos asociados. Todo esto puede ser difícil y engorroso, a diferencia de simplemente ponerse un sombrero y hacer que las cosas funcionen de inmediato.

Ahora, los investigadores del Instituto de Tecnología de Georgia de la Universidad de Kent en el Reino Unido y de la Universidad Estatal de Wichita en Kansas han trabajado juntos para desarrollar la primera interfaz cerebro-computadora verdaderamente portátil, cómoda e inalámbrica. Ya probada en seis voluntarios humanos sanos, la tecnología tiene un claro potencial para la manipulación directa controlada por el cerebro de sillas de ruedas y otros dispositivos en pacientes que lo necesitan urgentemente.

El sistema reúne electrónica flexible, electrodos de nanomembrana y un algoritmo de aprendizaje profundo para detectar las ondas cerebrales relevantes y traducir con precisión su significado. Al igual que con sistemas similares, la nueva interfaz cerebro-computadora se basa en clasificar las señales generadas a partir de potenciales evocados visualmente a medida que los usuarios miran una pantalla parpadeante.

«Este trabajo reporta estrategias fundamentales para diseñar un sistema de EEG ergonómico y portátil para una amplia gama de dispositivos de asistencia, sistemas inteligentes para el hogar e interfaces de neurojuegos», dijo Woon-Hong Yeo, profesor asistente de Georgia Tech. «La principal innovación está en el desarrollo de un paquete completamente integrado de sistemas y circuitos de monitorización de EEG de alta resolución dentro de un sistema miniaturizado conforme a la piel».

El paquete consiste en una diadema con electrodos secos que tocan el cuero cabelludo, incluso en presencia de vello, un electrodo de nanomembrana colocado justo debajo de la piel, electrónica flexible para potencia y control, y una red neuronal algorítmica de aprendizaje profundo que funciona dentro de la electrónica para interpretar las señales.

«Los métodos de aprendizaje profundo, comúnmente usados para clasificar imágenes de cosas cotidianas como gatos y perros, se usan para analizar las señales del EEG», dijo Chee Siang (Jim) Ang, profesor principal de Multimedia/Sistemas Digitales en la Universidad de Kent. «Al igual que las imágenes de un perro que puede tener muchas variaciones, las señales de EEG tienen el mismo desafío de alta variabilidad. Los métodos de aprendizaje profundo han demostrado que funcionan bien con imágenes, y demostramos que también funcionan muy bien con señales de EEG».

Hay un chip Bluetooth incorporado que proporciona comunicación inalámbrica, permitiendo que el sistema se conecte fácilmente a una amplia variedad de dispositivos.

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