Procesamiento embebido de p300 basado en red neuronal convolucional para interfaz cerebro-computadora ubicua

Abstract

Se propone un método de bajo costo computacional para detectar el potencial evocado P300 en aplicaciones ubicuas de comunicación y control, el cual se denomina Procesamiento Embebido P300 (EP-300). La entrada de EP-300 es una señal electroencefalografía (EEG) de un canal y la arquitectura de este método se basa en los algoritmos que utilizan redes neuronales convolucionales. Para implementar el método EP-300, también se presenta una interfaz cerebro-computadora embebida que utiliza cuatro estímulos para evocar el P300 y tiene conectividad con una red de Internet de las cosas. Con esta interfaz, se generó una base de datos para los experimentos y contiene las señales EEG de ocho sujetos. De acuerdo con los resultados, EP-300 se adapta a las señales EEG que genera cada sujeto, tiene un desempeño de 96% utilizando un electrodo y se procesa en tiempo real por su baja complejidad. Sin embargo, para evitar errores en la detección, los sujetos deben mantenerse concentrados y seguir el protocolo de adquisición. Como conclusiones, EP-300 es uno de los métodos más competitivo en la literatura debido a su desempeño, baja cantidad de electrodos y a que extiende el procesamiento de la onda P300 a sistemas ubicuos utilizados en aplicaciones cotidianas.