Los sistemas Brain-Computer Interface (BCI) permiten la comunicación en tiempo real entre el cerebro y el entorno midiendo la actividad neuronal, sin la necesidad de que intervengan músculos o nervios periféricos. En la práctica, normalmente se emplea el electroencefalograma (EEG) para registrar la actividad cerebral, debido a que se realiza con un equipo portable, no invasivo y de bajo coste en comparación con otras técnicas disponibles. Una vez adquirida la señal EEG, esta es analizada en tiempo real por un software que determina las intenciones del usuario y las traduce en comandos de la aplicación, proporcionando una realimentación visual o auditiva. En concreto, los sistemas BCI basados en potenciales relacionados con eventos (event related potentials, ERP) utilizan el llamado paradigma oddball. Este paradigma presenta una matriz de comandos, cuyas filas y columnas se iluminan de manera secuencial. Para seleccionar un comando, el usuario debe mirar a fijamente a la celda correspondiente de la matriz. Los estímulos visuales, percibidos con la región central de su campo visual, provocan un ERP en la señal de EEG. Posteriormente, el sistema determina el comando que quiere seleccionar el usuario mediante la detección de estos ERP. Actualmente, una de las mayores limitaciones de los sistemas BCI basados en ERP es que son inherentemente síncronos. La aplicación selecciona un comando después de un número predefinido de iluminaciones, aunque el usuario no esté atendiendo a los estímulos. Esta limitación restringe el uso de estos sistemas en la vida real, donde los usuarios deberían poder dejar de prestar atención a la aplicación para realizar otras tareas sin que se seleccionen comandos indeseados. Esta característica es especialmente importante en aplicaciones BCI enfocadas al aumento de la calidad de vida de personas con grave discapacidad, como navegadores web o sistemas de control de sillas de ruedas. Para resolver esta limitación, es necesario añadir al sistema un método que detecte en tiempo real si el usuario realmente quiere seleccionar un comando. En este estudio presentamos un novedoso método de asincronía para detectar en tiempo real el estado de control del usuario en los sistemas BCI basados en EPR. Con este objetivo, el sistema detecta los potenciales evocados visuales de estado estable (steady-state visual evoked potentials, SSVEP) provocados por los estímulos periféricos del paradigma oddball. Estas ondas son la respuesta oscilatoria que aparece en la señal de EEG cuando se recibe una estimulación repetitiva a una frecuencia constante. Las iluminaciones periféricas del paradigma oddball provocan un SSVEP a la frecuencia de estimulación, que aparece únicamente cuando el usuario está mirando a la matriz. Por tanto, la detección de esta componente permite determinar si el usuario quiere seleccionar un comando o no. El método propuesto ha sido validado de manera offline con 5 sujetos sanos, alcanzando una precisión media en la detección del estado de control del usuario del 99.7% con 15 secuencias de estimulación. Estos resultados sugieren que esta metodología permite un control asíncrono fiable del sistema BCI, lo que es de gran utilidad en aplicaciones para la mejora de la calidad de las personas con grave discapacidad.
Amplitude modulation of steady-state visual evoked potentials by event-related potentials in a working memory task
