Clasificación de señales cerebrales basadas en imaginación motriz usando análisis de discriminante lineal con regularización para rehabilitación de personas con discapacidad neurológica

Abstract

En la actualidad, es común presenciar el desarrollo de aplicaciones de ingeniería orientadas a la rehabilitación de personas, tanto para las que han sufrido accidentes, como para las que poseen deficiencias congénitas. En el caso de las personas cuyas discapacidades son neurológicas, las aplicaciones de rehabilitación o reincorporación, según se busque devolver facultades, o proveer medios de reemplazo para habilidades perdidas, requieren de una interfaz cerebro-computador, que se encarga de interpretar las señales cerebrales de los pacientes y traducirlas para que una computadora pueda interpretarlas. El presente trabajo comprende la implementación de algoritmos de procesamiento y clasificación de señales cerebrales, de manera que se pueda buscar un valor óptimo de eficiencia para el rango admisible de valores del parámetro de regularización; sin embargo, no se realizan diseños de experimentos de adquisición de data, debido a que este campo es interdisciplinario, y se requeriría de profesionales expertos en las otras áreas para el diseño y desarrollo de los mismos. Por esta razón se simularon señales provenientes de un dataset externo, y se explica el experimento de adquisición utilizado para su obtención.