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ÍNDICE
Introducción
Sus partes
Tipos de BCI
Procesos neuronales
Procesamiento de la Señal
Aplicaciones
Conclusión
Bibliografia



INTRODUCCIÓN

Una interfaz cerebro computadora se basa principalmente en el análisis de las señales electroencefalografías (EEG) captadas durante algún tipo de actividad mental con la finalidad de controlar un componente externo. La actividad EEG incluye una variedad de diferentes ritmos identificados por su frecuencia, localización y otros aspectos relacionados con la función cerebral que hacen que la señal EEG sea extremadamente compleja, sin embargo, numerosos estudios muestran la capacidad que tienen las personas para controlar algunas características de dicha actividad EEG. Si se consiguiera aprender rápidamente a controlar estas características, la señal EEG podría presentar una nueva función cerebral; podría convertirse en una nueva señal de salida que permitiera trasmitir los deseos de una persona a un componente externo. Básicamente se trata de conseguir transformar nuestros pensamientos en acciones reales alrededor de nuestro entorno
La tecnología BCI tiene una peculiaridad que la diferencia enormemente de otras: el enorme abanico de aplicaciones y posibilidades que uno puede imaginar en breves instantes. Estas varían desde las aplicaciones en rehabilitación orientadas a la recuperación de capacidades motoras, hasta la lúdica y lucrativa industria de los videojuegos

SUS PARTES

La Tecnología de Interfaz cerebro-computador es un sistema de interacción hombre-máquina capaz de traducir nuestras intenciones en interacción real con un mundo físico o virtual. El funcionamiento básico de una BCI es medir la actividad cerebral, procesarla para obtener las características de interés, y una vez obtenidas interaccionar con el entorno de la forma deseada por el usuario.


La BCI vista como máquina que traduce intenciones humanas en acciones tiene al menos tres partes bien diferenciadas:
1. Sensor: es el encargado de recoger la actividad cerebral. La gran mayoría de modalidades sensoriales utilizadas en BCI provienen de aplicaciones clínicas, como son el electroencefalograma, la imagen por resonancia magnética funcional, etc.
2. Motor de Procesamiento de Señal: este módulo recoge la señal resultado de medir la actividad cerebral y aplica unos filtros para decodificar el proceso neurofisiológico que refleja la intención del usuario. ´
3. Aplicación: es el módulo de interacción con el entorno y da forma a la aplicación final de la BCI. Puede ser mover una silla de ruedas o escribir con el pensamiento en una pantalla de ordenador.
TIPOS DE BCI:
• Dispositivos invasivos: La medición se realiza directamente desde el cerebro del usuario, con lo que es necesario realizar una intervención quirúrgica. El sensor puede penetrar la corteza cerebral de forma que mide la actividad eléctrica de neuronas individuales, o bien, puede colocarse en la superficie del córtex para medir la actividad eléctrica de grupos de neuronas. La señal obtenida es muy nítida como consecuencia de tomar las medidas directamente desde el cerebro, aunque debido a los riesgos que supone la intervención y también a consideraciones éticas, la mayor parte de las investigaciones con aplicaciones en rehabilitación se realizan con animales.



• Dispositivos no invasivos: El sensor se coloca de manera que no se realiza una intrusión sobre el cuerpo humano. Son los dispositivos más utilizados en la tecnología BCI y claramente con menos riesgos para el usuario que en los métodos invasivos debido a que no es necesario realizar ninguna intervención quirúrgica. La actividad eléctrica se mide en la superficie del cuero cabelludo (electroencefalografía EEG). La señal obtenida es la superposición de todas las neuronas del cerebro (no de neuronas individuales o grupos localizados) y tiene una resolución más pobre debido a que el cráneo del usuario debilita y distorsiona las señales generadas por las neuronas.
La ventaja fundamental de las técnicas invasivas es la nitidez en la señal, puesto que la información se puede recoger directamente de las neuronas (tal como se ve en la figura de entrada). Sin embargo es claro que existen muchas consideraciones éticas que tener en cuenta. Por este motivo, la mayor parte de los experimentos con BCI invasivo se realiza con animales para lograr aplicaciones en rehabilitación.
En cuanto a las técnicas no invasivas, su utilización es innocua para el cuerpo pero se pierde muchísima información, en este caso se recoge información de millones de neuronas al mismo tiempo que se mezcla con el "ruido" producido al mover los músculos, por ejemplo. La experimentación con personas es lo habitual con las técnicas no invasivas en un amplio abanico de aplicaciones.
PROCESOS NEURONALES

Existen dos grandes tipos de interfaces cerebro-ordenador basados en dos tipos de paradigmas neuronales: (a) aquellos basados en una respuesta evocada a estímulos externos (eventos) y (b) aquellos que están controlados por una modulación voluntaria de la actividad cerebral.
A) Respuesta evocada a estímulos externos
Están basadas en los potenciales evocados, que son potenciales que se generan en el cerebro provocados por trenes de estímulos internos o externos. Su naturaleza es una respuesta cerebral evocada o relacionada con eventos que pueden ser visuales, auditivos o somatosensoriales. En primer lugar, el usuario centra su atención en una opción concreta. Entonces, un fenómeno de estimulación´ revisa todas las opciones, y cuando la opción deseada es estimulada, entonces se produce el potencial evocado asociado al evento concreto. En paralelo, las herramientas de señal trabajan para detectar en línea este potencial y así deducir la opción en la que el usuario está concentrado. A estas BCIs se les denomina síncronas porque el usuario esta sincronizado con la BCI, dado que es la interfaz la que presenta los estímulos a la persona.



B) Controlados por una modulación voluntaria
La segunda categoría de BCIs están basadas en una modulación voluntaria de la actividad cerebral, la cual genera unos patrones de actividad conocidos o que se pueden medir y distinguir de todo el background del EEG. En estas BCIs hay un proceso intrínseco en el cual la persona aprende a realizar el pensamiento de la forma en la que las máquinas de procesamiento de la señal maximicen su reconocimiento (es una respuesta modulada del usuario que mejora progresivamente durante el uso). Una de las BCIs más extendidas se basa en la imaginación motora o motor imagery (Wolpaw and McFarland, 2004), concentra imaginándose el movimiento de una de sus extremidades, por ejemplo, el pie derecho. Este pensamiento crea una actividad en la corteza motora en la zona relacionada con el pie, que se refleja en una desincronización del EEG en esa zona. Las herramientas de procesamiento de señal detectan esa desincronización, la cual se interpreta como una entrada binaria al sistema.



En este paradigma, el usuario se concentra en alguna de las tareas mentales predefinidas relacionadas con el lenguaje, el cálculo, la rotación de figuras complejas, etc. Estas tareas activan unas áreas especıficas que se pueden identificar aplicando filtros espaciales a la señal, y con ello, deducir la intención del usuario. A estas BCIs se les denomina asíncronas dado que es el usuario el que puede decidir cuándo enviar un comando a voluntad (de forma asíncrona para el sistema).
PROCESAMIENTO DE LA SEÑAL
La BCI tiene asociada un motor de procesamiento de señal encargado de extraer el proceso neural de base de la señal cerebral. Este proceso es totalmente dependiente de la modalidad de medida elegida (sensor) y es la parte más compleja del diseño dado que como toda interfaz se desea que sea rápida y con una gran precisión. Actualmente esto es un reto dado que las BCI o son lentas o poco precisas.
El problema de obtener información de la actividad cerebral tiene de forma intrínseca las siguientes dificultades. En primer lugar, los artefactos, que es actividad eléctrica presente en el EEG pero que no tiene su origen en el cerebro. El movimiento de los ojos, la lengua, de los músculos del cuerpo puede crear una actividad que puede aparecer en el EEG. Su presencia tiene dos dificultades:
• Una es que los procesos cerebrales a decodificar pueden verse afectados o incluso eliminados por la actividad de los artefactos.
• Puede darse el caso en el que las herramientas de procesamiento aprendan a identificar la actividad de los artefactos como el objetivo a decodificar.
Además, la actividad medida en el EEG tiene una naturaleza no estacionaria, lo que hace que varié en el tiempo para una misma persona durante el uso de la BCI y entre diferentes sesiones. Esto dificulta las estrategias de procesamiento de señal que deben ser capaces de adaptarse en línea durante cada sesión, y recalibrarse antes de empezar una nueva sesión.
Otro aspecto es que todas las personas tenemos una actividad cerebral diferente en los dominios temporales, frecuenciales y espaciales. Las herramientas de señal que se utilizaban han de tener la capacidad de aprender a identificar los patrones de cada persona en particular basándose en fenómenos de auto calibración.
La investigación que se está realizando en este tipo de interacción está centrado en alguna de estas tres áreas, con el objetivo de filtrar mejor los artefactos, desarrollar sistemas que se adapten automáticamente durante la ejecución y en disminuir el tiempo de calibración de las herramientas para adaptarlas a cada individuo en particular.
APLICACIONES

Recuperar o sustituir funciones humanas motoras han sido una de las áreas más fascinantes pero frustrantes de investigación del último siglo. La posibilidad de interconectar el sistema nervioso humano con un sistema robótico o mecatrónica, y usar este concepto para recuperar alguna función motora, ha fascinado a los científicos durante años. El paradigma típico de trabajo es un paciente con una lesión medular grave o una enfermedad neuromuscular crónica que interrumpe el flujo de información neural motora hacia las extremidades del cuerpo. Uno de los aspectos que ha permitido estos desarrollos ha sido el avance en tecnología BCI, ya que estos sistemas permiten traducir en tiempo real la actividad eléctrica resultado del pensamiento en órdenes para controlar directamente dispositivos. Esto ofrece un canal de comunicación directa desde el sistema nervioso central con los dispositivos, evitando el uso de los caminos neuronales que ya no pueden ser utilizados normalmente debido a la presencia de enfermedades neuromusculares graves, tales como la esclerosis lateral amiotrofia, infarto cerebral, parálisis cerebral o lesiones en la columna vertebral.

SELECCIÓN DE LETRAS Y SIMBOLOS
Estos dispositivos permiten a usuarios discapacitados comunicarse con su entorno mediante la selección secuencial de símbolos del alfabeto. Este proceso funciona mediante un sistema que presenta al usuario 36 letras organizadas en una matriz de seis filas y seis columnas. Cada una de las filas y columnas es iluminada en orden aleatorio. Cuando el usuario se fija en una letra, la infrecuente iluminación de esta hace que se produzca un potencial P300 cada vez que se ilumina, el cual es registrado por el sistema BCI.



CONTROL DOMOTICO
El sistema BCI desarrollado por el equipo “Gao” permite controlar la televisión, el video o el aire acondicionado utilizando un conjunto de diodos LED. Cada diodo representa una opción diferente y se ilumina a distinta frecuencia, de forma que al fijar la vista en un determinado diodo se produce un potencial con la misma frecuencia con la que éste se ilumina.



CONTROL DE SILLA DE RUEDAS
En Europa un grupo desarrollo un sistema BCI en el que un usuario tetrapléjico podía mover una silla de ruedas en un entorno virtual sin más que pensar en mover sus pies paralizados. El sistema BCI en este caso se basaba en la detección del ritmo beta, de forma que en presencia de actividad en esa banda espectral el avatar que representa al usuario se desplaza hacia adelante y en ausencia permanece parado.

PROTESIS Y ORTESIS

Por medio de un BCI se busca controlar el movimiento de una prótesis o de las extremidades utilizando una ortesis, con el fin de restaurar la función motora en pacientes tetrapléjicos o amputados. El desarrollo de neuroprotesis depende de la tasa de transferencia de información que el BCI provee. Si se utilizan registros intracorticales como señales de control, la tasa de transferencia de información es alta y pueden ser controlados brazos robóticos en 3D. En cambio, si se utiliza un BCI basado en EEG, solamente se pueden realizar tareas de control simple como el que usa ritmos sensoriales motores para controlar un sistema de estimulación eléctrica funcional colocando en los músculos de la mano y así restaurar la función de pinza en un paciente tetrapléjico.
REHABILITACION NEUROLOGICA
La tecnología BCI pueden ser útil para ayudar a las personas que presentan desordenes neurológicos como la hiperactividad por falta de atención, problemas de memoria o epilepsia en la que se ha logrado reducir el número de ataques epilépticos gracias a la ayuda de un sistema BCI.
EJEMPLO
Un ejemplo de la aplicación de estos sistemas es un Hombre parapléjico logro caminar de nuevo a través de impulsos nerviosos enviados a sus piernas por una interfaz cerebro-computadora que desvía los pensamientos a sus piernas, pasando por alto la médula espinal.
Uno de los investigadores, Zoran Nenadic de la Universidad de California, Irvine, en los EE.UU. comenta: “Incluso años después de la parálisis, el cerebro todavía puede generar ondas cerebrales robustas que pueden aprovecharse para permitir caminar. Hemos demostrado que se puede restablecer el control del cerebro para caminar después de una lesión completa de la médula espinal”.
El sistema funciona a través de una electroencefalografía no invasiva (EEG), donde el participante lleva un casco que capta las señales eléctricas generadas por el cerebro. Estos se procesan mediante un algoritmo en la computadora y son transmitidos a electrodos colocados en las rodillas del sujeto los cuales provocan el movimiento en los músculos de las piernas.
El voluntario tuvo que someterse a meses de entrenamiento mental para reactivar la capacidad conceptual de caminar en su cerebro, además de terapia física extensa que le permitió comenzar a mover sus piernas de nuevo.
Para el entrenamiento mental el hombre usó una gorra de EEG que leía sus ondas cerebrales mientras era instruido para pensar en caminar. El software procesó sus pensamientos y aisló las ondas cerebrales asociadas con el movimiento de la pierna.
La interfaz fue diseñada para adaptarse al voluntario y sus ondas cerebrales particulares el equipo detrás de la investigación dice se necesita más investigación si quieren lograr resultados similares para otros.

CONCLUSION

Un sistema BCI permite a una persona con discapacidad motora poder interactuar con su entorno a través de procesos neuronales los cuales son detectados por distintos medios y procesados para realizar ciertas acciones que dichas personas no pueden realizar por sus propios medios debido a su discapacidad.
Ésta tecnología tiene un gran potencial a futuro por lo cual es muy importante que se siga trabajando en formas de mejorar esta tecnología, y más importante aún, el hacerla más accesible para que una persona que sufra algún tipo de discapacidad motora pueda vivir como una persona normal, facilitando su vida y de sus familiares.

BIBLIOGRAFIA
• https://cerebrodigital.org/interfaz-cerebro-computadora-permite-que-un-hombre-paraplejico-vuelva-a-caminar/
• Tecnologia de Interfaz Cerebro- Computador de Javier Minguez-Universidad de Zaragoza
• Los sistemas de interfaz cerebro computadora: una herramienta para apoyar la rehabilitación de pacientes con discapacidad motora de www.mediagraphic.org.mx
• http://interfazcerebrocomputador.blogspot.com.ar/2009/08/tecnologia-invasiva-vs-no-iinvasiva.html
• https://en.wikipedia.org/wiki/Brain–computer_interface
• https://es.wikipedia.org/wiki/Interfaz_cerebro-computadora