Universidad de Zaragoza. Interfaz Cerebro Máquina (BCI)

La Universidad de Zaragoza tiene un grupo líder mundial en tecnología de Interfaz Cerebro Máquina (BCI) a través de la medición del registro del Electroencefalograma (EEG).

EEG es una tecnología barata y no invasiva que recoge el registro eléctrico del cerebro. En la actualidad se realiza poniéndose un casco con electrodos, lo que puede realizarse sin mayor aparataje en cualquier lugar y situación. La resolución temporal es muy buena (<1ms). Tiene dos limitaciones: la señal eléctrica del cerebro es muy débil (entre 10-200 microvoltios) ya que ha de atravesar el cráneo y la piel, dos buenos aislantes. Además la resolución espacial es baja, dado que se usan hasta 25 electrodos por lo que cada uno registra miles de neuronas. Es por ello que el análisis matemático de las ondas cerebrales es vital, para poder extraer el máximo conocimiento de la información, algo en lo que dicho grupo es experto. También lo es en robótica.

Una de las señales que se pueden registrar es la llamada P300. Cuando ocurre un acontecimiento que esperamos, el cerebro emite una onda típica que el EEG puede registrar. Es la base de algunos de los trabajos del grupo que se centra en las siguientes áreas:

Silla de ruedas controlada por BCI:

Este prototipo es una silla de ruedas que el usuario dirige sólo con la actividad cerebral.
La silla consiste en

• un ordenador portátil al que van unidos:
• el casco de registro EEG
• un láser que escanea la habitación y muestra en la pantalla del ordenador un mapa esquemático
• el motor de la silla y su dirección

El láser presenta el esquema de la habitación. En la pantalla hay varios puntos que corresponden a varios lugares de la habitación. El usuario se concentra en el punto al que que quiere dirigirse. El ordenador va iluminando los distintos puntos. Cuando se ilumina el que el sujeto espera, su cerebro emite una onda P300 que se recoge en el EEG. El ordenador relaciona la onda con el punto deseado y da la orden a la silla para que se dirija allí. En este momento la silla se mueve de forma desatendida mediante un sistema de navegación autónomo que es capaz de sortear los obstáculos que aparecen por el camino. De este modo, el sujeto no necesita guiar permanentemente a la silla, sino que basta con dar el comando "vete allí". 

Robot de telepresencia por Internet contolado por BCI

Este prototipo está pensado para personas que no pueden salir de su entorno clínico y sólo con su actividad cerebral son capaces de controlar un robot en cualquier parte del mundo. Este robot actúa como el representante de la persona dado manda video, sonido y tiene una pantalla de comunicación. El usuario toma las decisiones concentrándose en la opción y puede mover el robot, explorar con la cámara el entorno y comunicarse muy básicamente (mostrar su estado de ánimo, etc). De este dispositivo hay un vídeo con el sistema de BCI en Japón y el Robot en la Universidad de Zaragoza.

Enseñando a una máquina a realizar una tarea con la mente mediante un BCI

El objetivo de este trabajo es enseñar a una máquina a realizar una tarea con la actividad cerebral. Para ello la persona observa la máquina a trabajar y cuando observa un error éste es detectado por el sistema de BCI directamente del cerebro de la persona y así corrige el comportamiento del mismo. La utilidad está en enseñar a una máquina a trabajar de forma personalizada (los errores no son los mismos para todos), por ejemplo en prótesis, etc.

Desarrollo de una prótesis de voz sintética para personas con discapacidad en el habla

Este prototipo está basado en colocar unos electrodos en la cara del usuario. La persona pronuncia como si estuviese hablando y entonces se mide el la actividad muscular (EMG), se procesa y se infiere lo que la persona quiere decir. Posteriormente, el sonido es reproducido por una PDA o cualquier sistema integrado. El primer prototipo detecta 30 clases de sílabas de los 6 grupos principales (labiales, palatales, etc …) y lo hace con un 70% de precisión. La utilidad de este dispositivo es para personas que no tienen cuerdas vocales (cáncer de laringe), parálisis, etc…

Monitorización de estados cognitivos por BCI

Este prototipo monitoriza al usuario cuando se realiza una tarea y, además de su EEG, mide otros parámetros de actividad fisiológica como la conductividad de la piel, respiración, ritmo cardíaco, etc. Estas señales se monitorizan y se extraen características para detectar los estados cognitivos. En particular, en este momento se detectan los estados de relajación, agotamiento y estrés mediante EEG y señales biológicas. La utilidad de este sistema es el de evaluar de forma objetiva los sistemas y para plantear mejoras. Es complementario a las evaluaciones psicológicas de ergonomía (ergonomía cognitiva).

Sistema de Tratamiento del Déficit de Atención con Tecnología BCI

Este prototipo se está realizando para tratar a niños con déficit de atención (ADD), los cuales presentan gran dificultad para regular los procesos de atención. El dispositivo se basa en medir e identificar en el EEG del niño los procesos relacionados con la atención y así enseñarle por aprendizaje condicionado (sonidos, música, etc) a regular esos procesos de atención.

Localización de la actividad intracraneal a partir de las señales del electroencefalograma (patente en curso)

Se ha desarrollado una nueva tecnología para estimar de EEG directamente las fuentes generadoras de actividad cerebral (problema inverso) y en tiempo real. Las aplicaciones son enormes dado que se puede conocer en tiempo real la parte del cerebro que está activa y así asociarlo con procesos cognitivos (parte del cerebro activo al realizar una tarea), estudio de patologías (detección de focos epilépticos en tiempo real), etc. Esta tecnología es de propósito general.

Proyecto ROBIN 

Se centra en el desarrollo de un brazo robótico que opera junto a un ser humano para ampliar sus capacidades o suministrar funciones motoras perdidas. El objetivo principal del proyecto es desarrollar un nuevo paradigma para el aprendizaje de robots utilizando señales cerebrales cognitivas recogidas por una interfaz cerebro-ordenador no invasiva, para permitir al sistema mejorar el rendimiento por la experiencia y adaptar su comportamiento al entorno y preferencias del usuario.