Sonificación de EEG para la clasificación de palabras no pronunciadas

Abstract

Resumen. Las interfaces cerebro-computadora (BCI) basadas en electroence-falograma (EEG) son una alternativa que pretende integrar a las personas con discapacidad motriz severa a su entorno. Sin embargo, éstas aún no son utilizadas en la vida cotidiana por lo poco intuitivas que son las fuentes electrofisiológicas para controlarlas. Para tratar este problema, se han realizado trabajos con el objetivo de clasificar las señales de EEG registradas durante el habla imaginada. En este trabajo se utilizó la técnica de sonificación de señales de EEG, la cual nos permite caracterizar la señal de EEG como una señal de audio. El objetivo es analizar si al aplicar el proceso de sonificación de la señal de EEG se puede discriminar o resaltar patrones que mejoren los resultados de clasificación de palabras no pronunciadas. Para ello se procesó la señal con y sin sonificación. Se obtuvieron los resultados de los 4 canales más cercanos a las áreas de lenguaje de Broca y Wernicke. Los porcentajes de exactitud promedio para las señales sin aplicar sonificación y aplicando sonificación son 48.1 % y 55.88 %, respecti-vamente, por lo que se pudo observar que el método empleado de sonificación de EEG mejora ligeramente los porcentajes de clasificación. Palabras claves: Electroencefalogramas (EEG), interfaces cerebro-computadora (BCI), sonificación (sonification), habla imaginada (imagined speech/unspoken speech), random forest. 1. Introducción En 2001 se presentó la "Clasificación Internacional del Funcionamiento, de la Discapacidad y de la Salud" 1. En ésta se establece que las personas con discapaci-dad son aquellas que tienen una o más deficiencias físicas, mentales, intelectuales o sensoriales y que al interactuar con distintos ambientes del entorno social pueden impedir su participación plena y efectiva en igualdad de condiciones a