Caracterización de señales de EEG relacionadas a potenciales evocados visuales en estado estacionario

Abstract

Uno de los paradigmas más utilizados en la literatura para la implementación de un sistema EEG BCI son los potenciales evocados visuales en estado estacionario, estos normalmente surgen en la corteza occipital del cerebro. Para poder visualizar, extraer y clasificar estos, se requieren una serie de etapas. La metodología del estudio se dividió en las fases iniciales en el diseño de un sistema BCI: adquisición, preprocesamiento, extracción y clasificación. En este estudio, se realizó una caracterización de estos potenciales desde la adquisición utilizando el equipo g. Nautilus con el estándar 10-20 de la Universidad Antonio Nariño hasta la clasificación de los datos utilizando los métodos matemáticos CCA y SED en diferentes ventanas de tiempo. Así pues, puesto que en la implementación de un sistema BCI en tiempo real se espera que el tiempo de clasificación sea lo más corto posible para la ejecución rápida de un comando, este tipo de estudios permiten identificar cuáles métodos son los más válidos en la clasificación de estos datos, así como algunas variables a tener en cuenta. Los resultados permiten identificar, entonces, una mejor efectividad en la clasificación de datos con CCA que con SED, además del comportamiento del sistema según las ventanas de tiempo.