Guía básica para el inicio en las interfaces cerebro maquina

1. BCI
BRAIN COMPUTER INTERFACE

2. PRESENTACIÓN, LA PARTE QUE MENOS ME
GUSTA
 Carlos Toxtli Hernández
 13 años de experiencia en el desarrollo de sistemas en múltiples
tecnologías.
 7 años en mandos de responsabilidad.

3. ALGUNOS PROYECTOS Y
TECNOLOGÍAS

4. ALGUNOS LOGROS

5. OBJETIVO
 Acercar a la gente al uso y desarrollo de interfaces BCI.
 Explicar los conceptos básicos del estudio de señales del cerebro.
 Desmitificar las creencias acerca de los alcances de los BCI
empleando técnicas convencionales.
 Avances y que falta por recorrer.
 Se pretende esta sea una guía básica para el comienzo de estudios
en BCI.

6. TÉCNICAS PARA OBTENCIÓN DE
SEÑALES (OUTPUT)
 Técnicas invasivas:
 Un implante cerebral, a menudo
denominado implante neural, es un
dispositivo tecnológico que se conectan
directamente al cerebro de un sujeto
biológico - por lo general se coloca en la
superficie del cerebro, o conectado a la
corteza cerebral. Un objetivo común de los
implantes cerebrales modernos y de la
investigación actual es desarrollar una
prótesis biomédica que permita remplazar
zonas del cerebro que se han vuelto
disfuncionales a causa de lesiones en la
cabeza o accidentes cerebrovasculares.
(Ejemplo BrainGate)

7. TÉCNICAS PARA INSERCIÓN DE
SEÑALES (INPUT)
 Deep brain stimulation (DBS)
 Enviar señales directamente al cerebro
 La FDA (Food and Drug Administration9 solo ha
aprobado su uso para el tratamiento de las
siguientes enfermedades:
 Parkinson
 Pánico crónico
 Depresión severa.
 Síndrome de Tourette

8. TÉCNICAS DE EXPLORACIÓN NO
INVASIVAS
 FMRI (imágenes por resonancia magnética funcional) es el uso de
MRI para medir la respuesta de los flujos sanguíneos durante la
actividad neuronal en el cerebro o en la médula espinal en humanos o
animales. Es uno de los más recientes avances en la formación de
neuroimágenes.

9.  MEG (Magnetoencefalografía) es una técnica usada para medir los
campos magnéticos generados por la actividad eléctrica en el cerebro
mediante sensores extremadamente sensibles tales como
superconductores de interferencia cuántica (SQUIDs).

10.  PET (Tomografía de emisión de positrones) Permite observar el flujo
sanguíneo o el metabolismo en una parte del cerebro. Al sujeto se le
inyecta glucosa radioactiva que seguidamente es detectada en las
áreas más activas del cerebro.

11.  MRS ( Resonancia magnética espectroscópica) basada en procesos
de valoración de la funciones del cerebro vivo. MRS toma las
ventajas de la apreciación de los protones (átomos de hidrógeno) que
residen como diferencia del entorno químico dependiendo bajo qué
molécula esté hospedada (H2O vs. proteinas, por ejemplo)

12.  2D-Ultrasound Imaging (imagen por ultrasonidos
2D) Nuevo tipo de generación de imágenes en
dos dimensiones por ultrasonidos en tiempo real
capaz de medir y visualizar el metabolismo por
análisis y seguimiento de amplitud de cambios
localizados

13.  EMIT (Tomografía cerebral por
computación activa de microondas) es
una nueva tecnología que permite
medir las propiedades fisiológicas de
los tejidos y órganos en tiempo real,
basado en las diferenciación de las
propiedades dieléctricas de los
tejidos.

14.  NIRS, Optical Topography (topografía óptica) utiliza los principios
del espectro de la luz infrarroja para analizar los cambios en el
neuro-metabolismo durante la actividad cerebral.

15.  EEG (Electroencefalograma) es un medidor neurofisiológico de la
actividad eléctrica del cerebro por medio de electrodos colocados en
la superficie de la cabeza, o en casos especiales, sobre la superficie
del cortex cerebral. También conocido como brainwaves o impulsos
eléctricos cerebrales.

16. MINDWAVE MOBILE
 Electrodos: 1
 2 mental states (based on 4 brainwaves), eyeblinks
 21 March 2011
 Neurosky
 .NET,Android,iPhone,Arduino

17. NECOMIMI
 Electrodos: 1
 1 mental state
 July 2012
 Neuroware

18. MINDSET
 Electrodos: 1
 2 mental states (based on 4 brainwaves), eyeblinks
 1 December 2011
 Neurosky

19. MINDBALL
 Electrodos: 1
 1 mental state
 21 December 2009
 Mattel (Neurosky partner)

20. STAR WARS FORCE TRAINER
 Electrodos: 1
 1 mental state
 21 June 2009
 Uncle Milton (Neurosky partner)

21.  Electrodos:1
 8 EEG bands
 5 January 2011
 XWave

22. MYNDPLAY
 Electrodos:1
 8 EEG bands
 1 December 2011
 MyndPlay

23. NEURAL IMPULSE ACTUATOR
 Electrodos:3
 2 brainwaves (Alpha & Beta), facial muscle and eye movements
 May 2008
 OCZ Technology
 Python

24. EMOTIV EPOC
 Electrodos:14
 4 mental states (based on brainwaves), 13 conscious thoughts,
facial expressions, head movements (sensed by 2 gyros)
 21 December 2009
 Emotiv Systems
 C#,C++,Java,Matlab,Python

25. INTENDIX-SOCI
 Electrodos: 64
 It can detect different brain signals with an accuracy of 99%
 March 2012
 G.TEC

26. INTENDIX-PAINTING
 Electrodos: 64
 It can detect different brain signals with an accuracy of 99%
 March 2012
 G.TEC

27. INTENDIX-SPELLER
 Electrodos: 64
 It can detect different brain signals with an accuracy of 99%
 March 2012
 G.TEC

28. OPENEEG
 Ármalo a tu gusto con las guías, el software y especificaciones de
OpenEEG

29. CARACTERÍSTICAS DE SISTEMAS
EEG
 El primer reporte acerca del registro de actividad eléctrica cerebral
fue publicado en 1929 por Hans Berger.
 El ancho de banda del EEG va de DC-100 Hz, con el mayor
porcentaje de potencia entre 0.5 y 60 Hz.
 Las amplitudes sobre el cráneo oscilan entre 2 y 100 µV (el potencial
en reposo de una neurona es de entre -60 y -70 mV)
 La magnitud de la actividad eléctrica registrada en el EEG (µV) es
mucho menor que la actividad eléctrica generada por una sola
neurona (mV) porque es filtrada y atenuada al pasar por las
diferentes capas de tejido que separan la superficie cortical del
electrodo de registro (Westbrook, 2000).

30. CARACTERÍSTICAS DE SISTEMAS
EEG
 Los tipos de electrodos mas comunes son: Secos, con Gel o con
solución salina.
 Los registros del EEG muestran señales irregulares que no presentan en
general patrones definidos.
 No obstante, su espectro varía considerablemente con los estados
físicos y el comportamiento, por lo que el estudio en el dominio de la
frecuencia ha sido el más usado en diagnóstico neurológico.
 Los modelos que resultan de realizar el análisis cuantitativo del EEG o
EEG cuantitativo (EEGq) en el dominio de la frecuencia se obtienen a
partir de la conversión de la actividad eléctrica cerebral de un gráfico en
el dominio del tiempo, mediante el procesamiento de señales con la
transformada rápida de Fourier (FFT), que permite descomponer el EEG
en sus componentes de frecuencia y a simultáneamente medir la energía
de cada uno de ellos.
 Se suele analizar ondas en 4 bandas, delta theta alpha beta

31. ONDAS DELTA
 Las ondas delta son oscilaciones son el resultado de la
representación de la actividad cerebral frente al tiempo, estas dada
su naturaleza presentan una periodicidad, su rango de frecuencias es
de 1-3 Hz. Estas son detectadas en el cerebro humano a través de un
electroencefalograma. Normalmente están asociadas con etapas de
sueño profundo.

32. ONDAS THETA
 Las ondas Theta son oscilaciones electromagnéticas en el rango de
frecuencias de 3.5 y 7.5 Hz que se detectan en el cerebro humano a
través de un electroencefalograma.
 Normalmente están asociadas con las primeras etapas de sueño,
fases 1 y 2. Se generan tras la interacción entre los lóbulos temporal
y frontal.

33. ONDAS ALPHA
 Las ondas alpha son oscilaciones electromagnéticas en el rango de
frecuencias de 8-12 Hz que surgen de la actividad eléctrica sincrónica
y coherente de las células cerebrales de la zona del tálamo. también
son llamadas «Ondas de Berger», en memoria de Hans Berger, el
primer investigador que aplicó la electroencefalografía a seres
humanos.
 Las ondas alfa son comúnmente detectadas usando un
electroencefalograma (EEG) o un magnetoencefalograma (MEG), y
se originan sobre todo en el lóbulo occipital durante periodos de
relajación, con los ojos cerrados, pero todavía despierto. Estas ondas
se atenúan al abrirse los ojos y con la somnolencia y el sueño. Se
piensa que representan la actividad de la corteza visual en un estado
de reposo.

34. RITMO MU
 Una onda similar a las alfa, llamada mu (μ) es a veces observada
sobre la corteza motora y se atenúa con el movimiento o incluso
con la intención de moverse.

35. ONDAS BETA
 Las ondas Beta son oscilaciones electromagnéticas en el rango más
alto de frecuencia que se detectan en el cerebro humano a través de
un electroencefalograma. Están asociadas con etapas de sueño nulo,
donde se está despierto y consciente y las ondas son mas frecuentes
en comparación con las ondas delta, alfa y theta.

36. ONDAS GAMA
 Las ondas gamma son un patrón de oscilacion neuronal que tiene
lugar en los seres humanos, cuya frecuencia oscila entre los 25 y los
100 Hz,1 aunque su presentación más habitual es a 40 Hz.2 Se ha
teorizado que las ondas gamma podrían estar implicadas en el
proceso de percepción consciente,3 4 5 pero no hay acuerdo
unánime al respecto.

37. RECOMENDACIONES
 Se una electrodo de referencia.
 Es mas fácil hacer pruebas con pelo corto.
 Lavar el área para quitar sudor y grasa de la piel en contacto.
 Mantener el mayor reposo posible.
 Posición confortable

38. COMO PONER LOS ELECTRODOS

39. POSICIONES ELECTRODOS

40. NOMENCLATURA

41. POSICIONES ELECTRODOS EN
CEREBRO

42. ÁREAS EXTERNAS Y SU FUNCIÓN
(BROADMAN)

43. ÁREAS INTERNAS Y SU FUNCIÓN
(BROADMAN)

44. CEREBELO
 Encargado de la parte motora, sus señales
no son detectables desde EEG.
 Dato curioso: La forma mas rápida bajar de
peso es usándolo al máximo.

46. BIOSEÑALES

47. ARTEFACTOS
 Los artefactos son señales indeseadas que distorsionan el EEG y que
surgen de acciones cotidianas, como parpadear o mover un músculo.
La aparición de artefactos en la adquisición de EEG es inevitable, por
tanto, una de las prácticas fundamentales en el registro de EEG, en
primer lugar es evitar en la medida de lo posible el número de
artefactos.
 Desde el punto de vista de procesado, es una etapa crítica para
obtener una señal EEG, por ello los sujetos deben permanecer, en la
medida de lo posible, en una posición neutra y relajada, evitando el
excesivo parpadeo.

48. TIPOS DE ARTEFACTOS
 Los artefactos pueden ser divididos en dos categorías:
 Siológicos
 No siológicos.
 Cualquier fuente en el cuerpo con un dipolo eléctrico o que
genere un campo eléctrico es capaz de producir artefactos
siológicos, por ejemplo el corazón, ojos, músculos y lengua.
 El sudor puede también alterar la impedancia de contacto de los
electrodos y producir un artefacto.
 Artefactos no siológicos incluyen la interferencia de 60 Hz del
equipo eléctrico, artefactos kinesiológicos causado por el cuerpo
o movimientos del electrodo, y artefactos mecánicos debidos al
movimiento del cuerpo.

49. MOVIMIENTO MUSCULAR (EMG)
 La actividad muscular aparece como artefacto frecuentemente. El
artefacto EMG ocurre en los rangos alpha y beta superiores,
especialmente por encima de los 23Hz. Y aparecen
frecuentemente en los sensores T3 y T4 y en el área frontal, pero
también pueden localizarse en T5 y T6 debido a la tensión del los
músculos del cuello.

50. ARTEFACTOS DE MOVIMIENTO
 El movimiento del cuerpo, la cabeza o los cables de un electrodo
producen artefactos.
 Por tanto, es importante recordar al sujeto que permanezca
quieto. También se recomienda la colocación de una toalla en el
cuello del sujeto para que la cabeza y los electrodos posteriores
no tengan contacto con el respaldo de la silla. Además se evitará
la tensión del cuello al situar al toalla. Este tipo de artefactos
pueden evitarse asegurando una posición confortable, y detener
cada 4-5 minutos el registro de EEG para que la persona se
reajuste y cambie de postura si es necesario.

51. MOVIMIENTOS OCULARES
 Es de vital importancia poseer un canal donde se visualice el
movimiento ocular. La fuente del dipolo ocular es de unos
100mWat entre el aqueous y vitreous.
 Movimiento vertical: Aunque los parpadeos son simétricos en Fp1
y Fp2, un canal para EOG asegura la identificación de parpadeo.
Este tipo de artefacto se reconoce porque la señal EEG muestra
un contorno puntiagudo en forma triangular dándose lugar en los
electrodos frontales. Siendo más prominente en Fp1 y Fp2 que
en F3 o F4.
 Movimiento lateral: también es detectado por un desfase en los
electrodos F7 y F8

53. ARTEFACTO POR EL PARPADEO
 Son potenciales de voltaje alto máximos en los canales frontales.
Las desviaciones son sincronizadas y hay una desviación
importante en dirección inferior. El registro se debe al potencial
corneorretiniano (la córnea es electropositiva respecto de la
retina, en milivoltios) y hay una contribución menor del
electrorretinograma(ERG). Durante el parpadeo, los globos
oculares giran un poco hacia arriba (fenómeno de Bell). Así, los
electrodos frontopolares se hacen momentáneamente positivos.
Son artefactos de una frecuencia entrelos 8 y 10 Hz.

54. ARTEFACTO POR EL PULSO (EKG)
 Se identifica por ser una onda rítmica y de configuración
puntiaguda que tiene la misma frecuencia que el EKG. El tiempo
de ascenso es más rápido que el de descenso. Este artefacto
aparece cuando se coloca un electrodo sobre una arteria del
cuero cabelludo, por ejemplo sobre una rama de la arteria
temporal superficial. El desplazamiento del electrodo lejos de la
arteria (es decir, a 1-2 cm) elimina el artefacto.

55. OBSTÁCULOS DEL EEG
 El EEG es solamente capaz de obtener información de las partes
más superficiales del cerebro.
 Las células estrelladas (stellate cells) que suponen un 15% de la
población neural total, generan patrones de campos
electromágneticos cerrados que no pueden ser registrados por
medios eléctricos o magnéticos.
 El análisis visual del los registros electroencefalográficos proporciona
poca información acerca de la forma en que el cerebro regula
funciones complejas como el aprendizaje, la memoria, la atención, e
incluso la ocurrencia de la plasticidad sináptica durante la
recuperación tras daño cerebral (Cantor, 1999).

56. MAPAS TOMADOS EN ESTADO DE
RELAJACIÓN

57. ¿CÓMO DETECTAR PATRONES?
 Puede ser por medio de respuestas provocadas, mejor conocido
como “Potencial Evocado”.
 El potencial evocado designa la modificación del potencial
eléctrico producido por el sistema nervioso en respuesta a una
estimulación externa, especialmente sensorial (un sonido, una
imagen, etc..), pero también a un evento interno como una
actividad cognitiva ( atención , la preparación del motor , etc.)
 Cuando un tren de estímulos sensoriales de cualquier tipo llega al
cerebro, provoca secuencias características de ondas en el
trazado electroencefalográfico (EEG), que denominamos
potenciales evocados.

58. P300 UN POTENCIAL EVOCADO MUY
UTILIZADO
 Descubierta en el año 2002, la onda P300 (EP300, P3) es un
potencial evocado que puede ser registrado mediante
electroencefalografía como una deflexión positiva de voltaje con
una latencia de unos 300ms en el EEG. La presencia, magnitud,
topografía y duración de esta señal se utiliza a veces en la
medición de la función cognitiva de los procesos de toma de
decisiones. Mientras los correlatos neuronales de este potencial
aún están poco claros, la reproductibilidad de esta señal hace
que sea una opción común para los test psicológicos tanto
clínicos como de laboratorio.

59. ASÍ SE VE UN P300

60. COMO LOGRAR APARECER UN
P300
 Se emplea el paradigma Odd-ball que consiste en proporcionar un
estimulo discriminante o distractor con mas frecuencia, alrededor de
un 80% de frecuencia, y un estimulo objetivo o “diana” el cual
logremos distinguir durante un 20% de frecuencia aproximadamente.
 Es mas sencillo lograrlo con señales auditivas o visuales, pero
cognitivamente (pensamientos) también es posible entrenando el
como evocarlos.

61. CONFIGURACIÓN

62. CONFIGURACIÓN EMOTIV
 Azul:
Modo normal
 Naranja:
Volteado

63. P300 SPELLER
 Se basa en los procesos de toma de decisiones inconscientes de la
P300 para operar una computadora. Se le presenta a un sujeto una
matriz de caracteres de 6X6 y se destacan varias filas o columnas.
Cuando una columna o fila contiene el carácter el sujeto desea
comunicarse y se provoca la respuesta P300 (puesto que este
carácter es "especial" es el estímulo diana descrito en el típico
paradigma odd-ball). La combinación de la fila y columna que evoca
la respuesta localiza el carácter deseado. Se deben promediar
algunos ensayos como este para eliminar el ruido del EEG. La
velocidad de iluminación determina el número de caracteres
procesados por minuto. Los resultados de estudios que usan esta
disposición muestran que los sujetos normales pueden conseguir un
95% de tasa de éxito a unos 3.4-4.3 caracteres/min y las tendencias
sugieren que 40 caracteres/min es el límite teórico máximo lograble

64. P300 SPELLER DESDE OPENVIBE
 Gran parte del software de BCI traen implementado dentro de los
ejemplos un P300 Speller asi se ve en OpenVibe

65. OPENVIBE
 La metodología empleada es
por medio de diagramas los
cuales direccionan el flujo de
los datos y nos permite
desviarlo para distintos tipos de
análisis, sumamente poderoso.

66. BCI2000
 Herramienta muy
poderosa que funciona
de forma modular, viene
ya con módulos pre
programados que
facilitan empezar a
usarlo

67. MATLAB EEGLAB
 Es el mas empleado para análisis
de muestras que no son en tiempo
real, ideal para dar una
interpretación clínica de muestras
prolongadas.

68. MATLAB BCILAB
 Sin duda la herramienta en tipo real que promete mas, después del 2010 se
desacelero su desarrollo pero las herramientas de entrenamiento ayuda a
detectar patrones simples.

69. ALGORITMOS
 Linear classifiers  Nonlinear Bayesian classifiers
 Linear Discriminant Analysis (LDA)  Bayes quadratic
 Support Vector Machine (SVM)  Hidden Markov Model (HMM)
 Neural Networks  Nearest Neighbor classiffers
 MultiLayer Perceptron (MLP)  k Nearest Neighbors (KNN)
 Learning Vector Quantization (LVQ)  Mahalanobis distance
 Fuzzy ARTMAP Neural Network  Combinations of classifiers
 RBF Neural Network  Boosting
 Bayesian Logistic Regression Neural  Voting
Network (BLRNN)
 Stacking
 Adaptive Logic Network (ALN)
 Probability estimating Guarded Neural
Classifier (PeGNC)
 Time-Delay Neural Network (TDNN)
 Gamma dynamic Neural Network
(GDNN)

70. TABLA COMPARATIVA

71. ¿BAYESIANOS? ¿CON QUE SE
COMEN?
 En términos más generales y menos matemáticos, el teorema de
Bayes es de enorme relevancia puesto que vincula la
probabilidad de A dado B con la probabilidad de B dado A. Es
decir que sabiendo la probabilidad de tener un dolor de cabeza
dado que se tiene gripe, se podría saber -si se tiene algún dato
más-, la probabilidad de tener gripe si se tiene un dolor de
cabeza,

72. SOFTWARE EMOTIV
 Útil para detectar artefactos, estados
mentales y entrenamiento básico de
patrones, es posible grabar las señales
EEG para posteriormente procesarlas.

73. HERRAMIENTAS EMOTIV PARA SDK

74. PROGRAMACIÓN CON EMOTIV SDK
 Su principal función es
automatizar lo que detecta el
panel de control y puede ser
programado en
C++,C#,Java,Matlab y Python

75. MITOS Y VERDADES
 Mito: Puedo leer los pensamientos con BCI
 Verdad: En EEG no es posible, haya avances usando FMRI
 Mito: Puedo realizar acciones con los pensamientos mientras
camino
 Verdad: Ninguna técnica ha demostrado obtener datos cognitivos si no es en
reposo.

76. ¿CÓMO PUEDO APRENDER MAS?
 www.cousera.org

77. CONCLUSIONES
 Los invito a entrar al fascinante mundo del BCI.
 Actualmente tenemos las herramientas para poderlo hacer en
casa.
 No dejen pasar un día sin hacer sus sueños.
 Todo es posible, solo háganlo.

78. GRACIAS
 La presentación puede ser descargada desde:
http://www.facebook.com/carlos.toxt
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