El número de trabajos relacionados con Interfaces Cerebro-Computador (BCI, Brain-Computer Interface en inglés) directamente aplicados al proceso de rehabilitación de pacientes con lesiones de médula espinal está en aumento debido a la mejora en las técnicas de procesamiento digital de señales y reconocimiento de patrones que permiten relacionar las señales electroencefalográficas con acciones motoras. Los resultados preliminares de las pruebas de las BCI sobre sujetos reales permiten visualizar en un futuro relativamente cercano la inclusión de este tipo de herramientas en los protocolos de rehabilitación. Sin embargo, hay muchas barreras por resolver, principalmente las relacionadas con el aumento del desempeño y la generación de múltiples comandos naturales mediante interfaces cerebro-computador a partir de electroencefalografía superficial (EEG). En este trabajo se hace una revisión de los más importantes trabajos que muestran la evolución, el estado actual  y las oportunidades de investigación alrededor de la temática de interfaces cerebro-computador en procesos de neurorrehabilitación de miembros superiores en pacientes con lesiones medulares.

Abstract-The "Locked-in" syndrome is a neurological disorder caused by an insult to the ventral pons, most commonly an infarct, haemorrhage, or trauma. The characteristics of the syndrome are quadriplegia and anarthria with preservation of consciousness [1]. This "work-in-progress" shows an innovative use of parallelization for implementing an algorithm to compute the level of consciousness proposed by Tononi [2]. Finally, we describe the steps for integrating parallel computation to overcome high complexity of the algorithm.Key Word -locked-in syndrome, parallelization, neurological pathologies Resumen-En patologías neurológicas existe un estado conocido como sindorme de "Locked-in" en el cual el paciente tiene conciencia pero es incapaz de comunicarse con el mundo exterior. Este trabajo en progreso, muestra una aplicación innovadora de computación paralela, para optimizar de la implementación del algoritmo de cálculo de conciencia propuesto por Tononi [2]. Describe el algoritmo del cálculo y propone una metodología innovadora para involucrar computación paralela en su implementación.Palabras clave-Computación paralela, Sindrome de Locked-in, patologías neuronales. I. INTRODUCCIONAlguna vez se han preguntado ¿cómo se crean las experiencias subjetivas al interior del cerebro humano?, o ¿como el sabor, el contemplar una rosa, o el sentir dolor, se traducen en flujo eléctrico neuronal?. Por mucho tiempo, el problema del significado de conciencia ha sido un tema fundamental en debates filosóficos y científicos. Este resumen explica una posible solución utilizando computación paralela en una aplicación innovadora, la medición de la conciencia y sus posibles repercusiones a nivel clínico y científico. En entornos clínicos, el aumento de pacientes que demuestran un comportamiento vegetativo y que al tiempo muestran un cierto nivel de conciencia, ha hecho evidente la necesidad de medir este concepto y de preguntarse cómo podemos evaluar un ser consciente atrapado en un cuerpo no funcional. Los pacientes que sufren del llamado síndrome de "locked-in" son un ejemplo claro de este tipo de casos, en el cual personas aparentemente en coma se mantienen conscientes pero incapaces de comunicarse con el mundo exterior. Esta posibilidad dificulta a los especialistas de la salud y a las familias, tomar alguna decisión relacionada al tratamiento o desconexión de un paciente. Por otro lado, industrias como la farmacéutica también puede beneficiarse del desarrollo de una herramienta que mida el nivel de conciencia, en la medida que es posible evaluar pacientes que a pesar de estar anestesiados aún conservan la conciencia y permanecen incomunicados.En Wisconsin el Doctor Giulio Tononi propuso una nueva teoría que está a punto de solucionar el problema de la medición de la conciencia [2]. Utilizando postulados de IIT (Integrated Information theory) [4] que definen una serie de propiedades que se necesitan satisfacer, para dar lugar a la experiencia consciente. Este marco proporciona una estrategia matemática para medir empíricamente h...

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Abstract-Meditation benefits have been widely supported by many research works. It is considered a natural way of reducing stress, depression, and other anxiety disorders. However, meditation process is a breathe pursuing task that requires long time training to avoid the so-called mind wandering. In this work, we propose a neural-feedback system that detects when mind wanders and generates an audible signal, this way patient's attention is recovered back again. Finally, we support our approach by testing the system on novice and advanced meditators. Resumen-Los beneficios psicoterapéuticos de la meditación han sido avalados científicamente en muchos trabajos a nivel mundial, considerándola una forma natural de reducir los niveles de estrés, depresión, etc. Sin embargo, la meditación mediante el seguimiento consciente de la respiración es un proceso que requiere largos periodos de entrenamiento para aprender a evitar la denominada desviación de la atención. En este trabajo se propone un sistema de retroalimentación neuronal que detecta la desviación de la atención y genera una señal auditiva que recupera la atención del paciente. A continuación, se reportan resultados preliminares que avalan el enfoque propuesto en este trabajo. PalabrasclaveMáquinas de Aprendizaje, Electroencefalografía (EEG), Resonancia Magnética Funcional (fMRI), Psicoterapia, Procesamiento de Señales.