Desarrollo-de-una-interfaz-cerebro-computadora-para-comunicacion-mediante-P300

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UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO 
 
PROGRAMA DE MAESTRÍA Y DOCTORADO EN PSICOLOGÍA 
NEUROCIENCIAS DE LA CONDUCTA 
 
 
 
Desarrollo de una interfaz cerebro-computadora para 
comunicación mediante P300 
 
 
 
T E S I S 
QUE PARA OBTENER EL GRADO DE 
DOCTOR EN PSICOLOGÍA 
P R E S E N T A 
ÁNGEL DANIEL SANTANA VARGAS 
 
 
 Jurado de examen de grado 
 
 Directora: Dra. Feggy Ostrosky Shejet 
 
 Comité: Dr. David Natanael Velázquez Martínez 
 Dra. Verónica Medina Bañuelos 
 Dr. Humberto Nicolini Sánchez 
 Dra. Matilde Valencia Flores 
 
 
MÉXICO, D.F. 2010
 
UNAM – Dirección General de Bibliotecas 
Tesis Digitales 
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mencionando el autor o autores. Cualquier uso distinto como el lucro, 
reproducción, edición o modificación, será perseguido y sancionado por el 
respectivo titular de los Derechos de Autor. 
 
 
 
 
 
 
RECONOCIMIENTOS 
 
La presente investigación se realizó completamente en el Laboratorio de Neuropsicología 
y Psicofisiología de la Universidad Nacional Autónoma de México a cargo de la Dra. 
Feggy Ostrosky Shejet. La tesis formó parte de las investigaciones iniciales para 
desarrollar una Interfaz cerebro-computadora basada en el componente P300 y recibió 
apoyo parcial del proyecto PAPIIT 2005603. 
 
 
 
El proyecto de investigación y la tesis correspondiente se realizaron con el apoyo 
económico de las becas de posgrado otorgadas por el Consejo Nacional de Ciencia y 
Tecnología, registro 189244, y por la Dirección General de Estudios de Posgrado 
otorgada por la Universidad Nacional Autónoma de México. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
AGRACIMIENTOS 
 
 
Deseo expresar mi sincero agradecimiento a las personas que con su guía y conocimiento 
contribuyeron a mi formación académica y personal. A ellas también les reconozco su 
calidad humana reflejada en la confianza y apoyo brindado durante este periodo de mi 
vida. A ellas les debo mi respeto, admiración y afecto. 
 
Agradezco a la Universidad Nacional Autónoma de México y a la Facultad de Psicología, 
su generosidad y la oportunidad de completar mi formación personal, profesional y 
académica. 
 
Agradezco a la directora de esta tesis doctoral, Dra. Feggy Ostrosky Shejet, por su 
dedicación, interés y apoyo brindado para la realización de mi proyecto de investigación. 
Por su guía profesional, su trato personal respetuoso y por la confianza depositada a lo 
largo de mi estancia por su laboratorio. 
Gracias por tu amistad, por dedicar tiempo para mi formación, por orientarme y ser 
paciente. Te agradezco también los consejos y sugerencias, la invitación a participar en 
tus proyectos de investigación y a ser parte de tu equipo de trabajo. Con ello pude 
beneficiarme de tu experiencia e interés por la investigación y las neurociencias. 
 
Al comité tutoral por el interés y lo pertinente de sus observaciones y sugerencias. 
Gracias Dr. David N. Velázquez Martínez, Dra. Verónica Medina Bañuelos, Dr. Humberto 
Nicolini Sánchez y Dra. Matilde Valencia Flores. 
 
A la Ing. Martha Pérez por brindarme tus conocimientos, carisma y afecto. Gracias por tu 
amistad, por tu ayuda y compañía. 
 
A los participantes del proyecto de investigación. 
 
A mis compañeros del laboratorio, Alicia Vélez, Ana Canseco, Azucena Lozano, César 
Romero, Cecilia Gaytan, Maura Ramírez, Julio Flores, Gabriela Castillo, Gabriela Orozco, 
Guadalupe González, Karla Díaz, Nalleli Arias, Susana Sandoval. Gracias por su amistad 
y por su compañía. 
 
A mi familia, Graciela, Lucy, Carlos y Alejandro, gracias por su cariño, por apoyarme 
incondicionalmente y por ser la esencia de mi vida. 
INDICE 
 
 RECONOCIMIENTOS 
 AGRADECIMIENTOS 
 DEDICATORIA 
 RESUMEN ......................................................................................................... 1 
 ABSTRACT ........................................................................................................ 2 
 INTRODUCCIÓN ............................................................................................... 3 
1 NEUROBIOLOGÍA DE LA INTERFAZ CEREBRO-COMPUTADORA .............. 5 
 1.1 Actividad electrofisiológica para interfaces cerebro-computadora ............ 5 
 1.2 Electroencefalografía ................................................................................ 7 
 1.2.1 Registro del EEG ............................................................................ 8 
 1.2.2 Análisis del EEG ............................................................................. 9 
 1.2.3 Tipos de actividad en el EEG ......................................................... 10 
 1.3 Potenciales evocados ............................................................................... 12 
 1.3.1 Potenciales visuales evocados (PVE) ............................................ 12 
 1.4 Potenciales relacionados a eventos (PRE) ............................................... 12 
 1.4.1 Componentes de los PRE .............................................................. 14 
 1.4.2 Potenciales exógenos ..................................................................... 15 
 1.4.3 Potenciales endógenos .................................................................. 15 
 1.4.4 El componente N100 ...................................................................... 16 
 1.4.5 El componente N200 ...................................................................... 17 
 1.4.6 El componente P300 ...................................................................... 17 
 1.4.7 El componente N400 ...................................................................... 18 
2 INTERFAZ CEREBRO-COMPUTADORA (ICC) ............................................... 19 
 2.1 Antecedentes ............................................................................................ 19 
 2.1.1 Sistemas de biocontrol ................................................................... 19 
 2.2 La interfaz neural ...................................................................................... 20 
 2.3 Señales bioeléctricas para interfaces neurales ........................................ 21 
 2.4 Comunicación y control basados en el EEG ............................................. 24 
 2.5 Interfaz cerebro-computadora ................................................................... 30 
 2.6 Clases de ICC ........................................................................................... 31 
 2.7 Modelo general de una ICC ...................................................................... 32 
 2.7.1 Componentes ................................................................................. 33 
 2.8 Bioseñales para ICC ................................................................................. 36 
3 INTERFACES CEREBRO-COMPUTADORA BASADAS EN EL 
COMPONENTE P300 ........................................................................................ 
39 
 3.1 El componente P300 ................................................................................. 39 
 3.2 Factores relevantes del componente P300 para ICC .............................. 42 
 3.3 El componente P300 y la ICC ................................................................... 45 
 3.4 Estudios sobre ICC basados en el componente P300 ............................. 47 
 3.5 Objetivos................................................................................................... 65 
 3.6 Hipótesis ................................................................................................... 66 
4 MÉTODO ........................................................................................................... 68 
 4.1 Variables ................................................................................................... 68 
 4.2 Sujetos ...................................................................................................... 71 
 4.3 Muestreo ................................................................................................... 72 
 4.4 Tipo de estudio ......................................................................................... 72 
 4.5 Estímulos .................................................................................................. 73 
 4.6 Procedimiento ........................................................................................... 75 
 4.7 Adquisición de los PRE ............................................................................. 79 
 4.8 Procesamiento de los PRE ....................................................................... 81 
 4.8.1 Eliminación de artefactos ................................................................ 81 
 4.8.2 Promedio ........................................................................................ 81 
 4.8.3 Obtención de los grandes promedios ............................................. 84 
 4.8.4 Obtención de los componentes ...................................................... 85 
 4.8.5 Análisis morfológico ........................................................................ 85 
 4.8.9 Análisis estadístico ......................................................................... 86 
5 RESULTADOS ................................................................................................... 88 
 5.1 Análisis morfológico .................................................................................. 88 
 5.2 Análisis estadístico ................................................................................... 97 
6 DISCUSIÓN ....................................................................................................... 124 
 6.1 Factores asociados a la generación del componente P300 124 
 6.2 Implicaciones para la comunicación en ICC 133 
7 CONCLUSIONES .............................................................................................. 138 
 7.1 Alcance y limitaciones ............................................................................... 139 
8 REFERENCIAS ................................................................................................. 142 
 
4 
 
 
RESUMEN 
 
La interfaz cerebro-computadora (ICC), es un sistema por el cual se crea un canal de 
comunicación directa entre el cerebro de una persona y una computadora. El intercambio 
de información tiene lugar sin ocupar las vías eferentes neuromusculares, en su lugar, 
emplea sólo la actividad neurofisiológica del cerebro y la traduce en comandos con los que 
se puede controlar una computadora. Sus principales aplicaciones son la comunicación 
mediante programas para deletrear palabras y el control de aparatos, ambos destinados a 
personas con severas alteraciones en las vías descendentes que permiten el control 
voluntario de los músculos. 
En la actualidad existe gran variedad de sistemas, pero en esencia están constituidos por 
partes que desempeñan las mismas funciones: adquirir la actividad del cerebro, emplear 
maniobras para generar diferentes tipos de actividad, extraer sus características, 
clasificarlas y finalmente traducirlas en aplicaciones para que el usuario interaccione con 
el exterior. En la presente investigación se empleó una técnica no invasiva para registrar 
la actividad electroencefalográfica. El método para obtener diferentes tipos de actividad, 
fue mediante la presentación de estímulos para obtener potenciales relacionados a eventos. 
Se exploró la influencia de actos volitivos en la selección de estímulos, su contenido, el 
tiempo y modo de presentación. Se utilizaron métodos de promediación para extraer las 
características de la actividad relacionada a los estímulos, en los que posteriormente se 
identificó y clasificó el componente P300 mediante su amplitud, distribución y latencia. 
Finalmente se analizó el tipo de comunicación y los tipos de lenguaje que se generan al 
utilizar diferentes contenidos en los estímulos, así como su impacto en el diseño de una 
ICC. 
Los resultados mostraron que los actos volitivos tienen un efecto mayor estadísticamente 
significativo en la manera de seleccionar los estímulos. En los factores que afectan la 
generación del componente P300, se encontró que el tiempo de presentación afecta su 
amplitud y que el contenido de los estímulos afecta su latencia. Además, en el contexto de 
la ICC, el tipo de lenguaje iconográfico tiene ventajas sobre el lenguaje ortográfico.
4 
ABSTRACT 
 
Brain-computer interface (BCI), is such a system that creates a direct communication 
channel between a person’s brain and a computer. The interchange of information occurs 
without the efferent neuromuscular pathways, instead, it only uses the neurophysiologic 
activity from the brain, and translates this activity into commands that are able to control a 
computer. The main applications are communication through programs to spell words and 
control of devices, both aimed to persons with severe disabilities in the descending 
pathways involved in the voluntary control of muscles. 
Nowadays there is a great variety of systems, constituted basically by parts which 
performance is in order of compliance of the same functions: acquire the brain’s activity, 
procedures to generate different types of activity, extract its features, make a classification 
and, finally translate it into applications to enable the user to interact with the external 
world. In the present research, a noninvasive technique to record the 
electroencephalographic activity was used. The method to obtain different types of activity 
was the presentation of stimuli in order to generate event related potentials. The influence 
of volitional intentions in the selection of stimuli was explored, also the stimuli content, 
time and mode of presentation was assessed. Methods for averaging were used in order to 
extract the features of event related activity to the stimuli, and further identification and 
classification of the P300 component bias its amplitude, distribution and, latency. Finally, 
analysis of the type of communication and generated language was performded, as well as 
their impact in the design of a BCI system. 
The results showed a mayor statistically significant effect of volitional acts over the 
selection of stimuli. Among factors affecting the generation of the P300 component, time of 
presentation was found affecting its amplitude, and stimuli content affects its latency. 
Besides, in the context of BCI, the iconographic language has advantages over the 
orthographic language. 
4 
 
 
INTRODUCCIÓN 
La electroencefalografía es una técnica que permite estudiar al cerebro humano mediante 
la actividad eléctrica registrada en la superficie del cuero cabelludo. Cuando en 
condiciones experimentales, una parte de esta actividad se produce en respuesta ante 
estímulos específicos, se le denomina potencial relacionado al evento, en el cual se 
identifican ondas o componentes. A su vez, los componentes son correlatos 
electrofisiológicos de cómo el cerebro procesa el estímulo y se han asociado a procesos 
cognitivos, como el componente P300, que es considerado como un índice de procesos 
atencionales y de la memoria de trabajo. 
Las electroencefalografía y los potenciales relacionados a eventos han sido utilizadosen 
el diagnóstico clínico, pero recientemente, varios grupos de investigadores han 
combinado esta técnica con otras disciplinas como la ingeniería y las ciencias de la 
computación, para desarrollar una novedosa tecnología de asistencia cuyo producto 
principal es un sistema denominado Interface Cerebro-Computadora (ICC por sus siglas 
en inglés), el cual utiliza la actividad del cerebro para controlar dispositivos externos, con 
los que una persona con alteraciones neuromusculares, podría manipular aparatos 
externos o comunicarse (Wolpaw, 2000) El componente P300 es uno de los correlatos de 
la actividad cerebral que se ha utilizado para crear un canal de transferencia de 
información entre el cerebro humano y una computadora. El principio de funcionamiento, 
consiste en la extracción de características específicas, como la amplitud y la latencia, 
que al ser identificadas y procesadas, permiten distinguir a los estímulos que las generan 
como portadores de información. Su aplicación es principalmente la comunicación, y para 
ello se han modificado paradigmas como el oddball, en el cual se presentan dos tipos de 
estímulos, uno de los cuales elicita al P300. De esta forma, el estímulo que lo genera, se 
asocia con una parte del estímulo que se desea comunicar. Sin embargo, las 
4 
investigaciones recientes se han enfocado principalmente en el procesamiento de dicha 
señal y no en los factores electrofisiológicos y psicológicos que influencian su generación, 
no obstante que entre mejores sean las características del P300, mejor será su 
procesamiento y clasificación. Con el objetivo de 1) obtener una mejor señal para una 
interface cerebro-computadora basada en el componente P300, en la presente 
investigación se exploraron diversos factores asociados a su obtención mediante tres 
diseños experimentales, en los que se manipularon cinco variables: el contenido, la forma 
y la duración de los estímulos, la atención y la tarea y 2) se analizaron las implicaciones 
que tiene para los usuarios la interacción con un sistema artificial de comunicación y la 
manera de facilitar y hacer más eficiente la transmisión información a partir del contenido 
y tipo de lenguaje. 
Los resultados sugieren que algunos parámetros como la atención, la duración de los 
estímulos y la tarea modulan la amplitud del P300 y otros, como el contenido de la matriz 
afectan la latencia. 
La organización del presente trabajo es la siguiente: en el capítulo 1, se describen las 
bases neurobiológicas de las ICC, como le electroencefalografía y potenciales 
relacionados a eventos. El capítulo 2 contiene los antecedentes de la ICC y el capítulo 3 a 
la ICC basada en componente P300. En el capítulo 4 se describe el método, que incluye 
las variables, los sujetos y el procedimiento realizado en cada uno de los tres estudios. En 
el capítulo 5 se muestran los resultados, en el capítulo 6 la discusión y conclusiones 
respectivamente. 
Por último cabe mencionar que la presente investigación se realizó completamente en el 
Laboratorio de Neuropsicología y Psicofisiología de la Universidad Nacional Autónoma de 
México a cargo de la Dra. Feggy Ostrosky Shejet. La tesis formó parte de las 
investigaciones iniciales para desarrollar una Interface cerebro-computadora basada e el 
componente P300 y recibió apoyo parcial del proyecto PAPIIT 2005603. 
 
5 
 
1 NEUROBIOLOGÍA DE LA INTERFAZ CEREBRO-COMPUTADORA 
 
1.1 Actividad electrofisiológica para interfaces cerebro-computadora 
El cerebro humano puede dividirse en cuatro estructuras pr incipales: la corteza, el t allo 
cerebral, el cerebelo y el tálamo e hipotálamo. Para estudiar sus procesos en términos de 
su fisiología, estructura funcional, actividad metabólica y eléctrica, se han desarrollado 
técnicas c omo l a electroencefalografía ( EEG), l a m agnetoencefalografía ( MEG), l a 
tomografía de emisión de positrones (PET), la resonancia magnética funcional (fMRI) y la 
imagenología óptica entre otras. El análisis de los datos obtenidos con estas técnicas ha 
generado una gran cantidad de conocimiento y numerosas aplicaciones principalmente en 
el área clínica y constituyen una valiosa herramienta para la investigación en el campo de 
las Neurociencias. 
La i nterface c erebro-computadora ( ICC por s us s iglas e n I nglés; “ Brain Computer-
Interface”), es el resultado de investigaciones conjuntas e interdisciplinarias y en ella se 
ven r eflejadas l as a portaciones d e l a i magenología funcional, l as c iencias d e l a 
computación, l as m atemáticas y la ingeniería biomédica. La ICC como s u nombre lo 
indica, es un sistema qu e crea un canal de c omunicación en tre el cerebro y una 
computadora. Para lograrlo, emplea la actividad electrofisiológica del cerebro y se asiste 
de computadoras par a su f uncionamiento, es dec ir, em plea al cerebro c omo f uente 
primaria de información (bioseñal) y a las computadoras para procesarla. 
Un componente esencial de una ICC es la técnica y equipo necesario para registrar dicha 
actividad, la cual debe cumplir con ciertos criterios funcionales como son las relacionadas 
con la bioseñal (resolución temporal y espacial), con el riesgo para el usuario (invasivas y 
no invasivas), con su facilidad de adquisición ( rapidez, costo, equipo e i nstalaciones), y 
por úl timo el o bjetivo d el s istema ( comunicación o c ontrol). A demás de l os r equisitos 
 
6 
funcionales, una técnica para una interface computarizada, también requiere que 1) la 
actividad sea el resultado de un estímulo o de un esfuerzo mental, 2) que el usuario la 
pueda controlar o aprenda rápido a hacerlo y 3) que sea registrada de forma convencional 
o de forma invasiva con electrodos implantados. 
Siguiendo estas consideraciones, un sistema ideal debería ser barato, poco riesgoso, con 
mayor r esolución temporal que espacial y s ervir para c omunicación y /o control. Por lo 
anterior y para su apl icación en una interface cerebro-computadora la MEG, la PET, la 
fMRI y la imagenología óptica, tienen muchos requisitos técnicos y son costosas. C on 
excepción d e l a M EG, l a P ET, l a fMRI y l a i magenología óptica, dependen d el flujo 
sanguíneo, lo cual implica que se requieren de tiempos excesivos de registro y de análisis 
para los f ines del sistema. El E EG por su parte ofrece ciertas ventajas, y a q ue es u n 
registro que t iene alta resolución t emporal s e obtiene como un c ontinuo en el tiempo, 
convencionalmente es no i nvasivo y el e quipo que em plea es r elativamente s imple y 
accesible. Sin embargo, aún cuando el EEG es una de las técnicas de elección para una 
ICC, no toda la actividad que puede observarse en él es útil para el sistema. Para 
considerar al EEG como una opción de control y comunicación, se t iene que establecer 
una correlación existente entre el registro y la realización o imaginación de movimientos y 
algunas tareas cognitivas (Keirn y Aunon, 1990; Lang et al., 1998; Altenmûller y Gerloff, 
1999; McFarland et al., 1999). 
Tomando al EEG como fuente de actividad electrofisiológica, los investigadores en ICC se 
han enfocado en dos tipos de interfaces: 
La primera es usar características del EEG continuo en la cual el usuario puede 
modificarla con cierto grado de confiabilidad y 
La segunda es el uso de potenciales evocados (PE), potenciales relacionados a eventos 
(PRE) y sincronización/desincronización relacionada a eventos (ERD/ERDS). 
 
 
7 
Por último, cabe mencionar que la exploración en este tipo de investigaciones extiende las 
aplicaciones de la electroencefalografía a la tecnología de asistencia, además de su ya 
conocido empleo para evaluar alteraciones neurológicas, investigar funciones cerebrales 
y en la exploración con fines terapéuticos (Travis et al., 1975; Kuhlman, 1978; Rockstroh 
et al., 1989; Rice et al., 1993; Sterman, 2000). 
 
En el presente trabajo se seleccionóal EEG como la técnica para evaluar estímulos que 
eventualmente servirían para una interface cerebro-computadora. A continuación se 
describen brevemente algunas de sus características. 
 
1.2 Electroencefalografía 
La electroencefalografía se define como una técnica de registro de la actividad eléctrica 
cerebral, que se realiza de forma no i nvasiva colocando electrodos en l a s uperficie del 
cuero cabelludo. En el electroencefalograma (EEG) se observan fluctuaciones de voltaje 
tanto positivas como negativas que reflejan las corrientes extracelulares de 
despolarización de las membranas postsinápticas en la corteza y la hiperpolarización de 
las neuronas piramidales ubicadas en las capas corticales superiores. Para generar tales 
campos el éctricos o di polos, s e h a postulado q ue l a disposición a natómica d e dichas 
neuronas es paralela, laminar y se orienta hacia la superficie (Coles y Rugg, 1995). 
La actividad sincrónica, simultánea y sumatoria de estas grandes poblaciones de 
neuronas dan c omo r esultado u na ac tividad c ontinua, l ocalizada y r ítmica que p uede 
correlacionarse con estímulos, acciones y el estado mental. 
 
 
 
 
 
8 
1.2.1 Registro del EEG 
Para o btener el EEG s e c olocan electrodos s uperficiales s obre el cuero c abelludo de 
acuerdo a una configuración internacional e standarizada 10-20 (Jasper 1958), l a cual 
representa posiciones del 10 y 20 por ciento de referencias anatómicas. Estas 
referencias son el nasion (puente de la nariz), el inion (protuberancia en la parte posterior 
de l a cabeza arriba d e l a nuca), y l os p untos pr eauriculares i zquierdo y d erecho 
(depresión frente a los oídos arriba de los pómulos). 
La localización de los electrodos se muestra en la figura 1.1 y se refiere la posición frontal-
posterior, y utiliza las siglas (F, frontal; P, parietal; C, central; T, temporal; O, occipital) y 
localización izquierda-derecha (números nones = hemisferio izquierdo; números pares = 
hemisferio derecho; z = línea central). 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
En el EEG se observan variaciones de voltaje (amplitud) detectadas por l os electrodos 
con respecto al tiempo, en el cual se comparan diferencias de potencial entre dos sitios, 
ya sea activos (registro bipolar) o uno activo y el otro inactivo (registro monopolar). Lo s 
sitios inactivos más comunes son los lóbulos de las orejas. 
El rango de las variaciones de los voltajes que se obtienen en el EEG es de 
aproximadamente -100 a +100 microvoltios (μV), por lo que es necesario amplificarlas por 
Figura 1.1 Localización y nomenclatura de los electrodos de acuerdo al sistema 10-20. 
 
9 
un factor aproximado de 20 000 veces para que en el canal de salida la lectura sea del 
orden de m ilivoltios. El v oltaje u na v ez am plificado puede s er r epresentado m ediante 
plumillas de tinta o en la pantalla de una computadora para análisis en línea o ser 
almacenada en cintas analógico-digitales o archivos para análisis posteriores. (Fig. 1.2) 
 
 
 
 
 
 
1.2.2 Análisis del EEG 
El primer tipo de análisis que se realiza sobre el EEG es el visual, en el que se puede 
identificar la frecuencia de las fluctuaciones de voltaje y con ello la banda o ritmo al que 
pertenecen. Para su cuantificación se cuenta manualmente el tipo de actividad presente 
en t odo el r egistro o bien s e procesa m ediante pr ogramas de c omputadora. E n este 
último, se requiere primero convertir la señal amplificada del EEG mediante un convertidor 
análogo a digital. Esto permite la manipulación matemática. La señal es muestreada y 
posteriormente segmentada, as í cada f ragmento puede someterse a an álisis como el 
realizado con la transformada rápida de Fourier, de cuyos datos se obtiene una gráfica 
que representa la señal contra su amplitud o la señal contra la frecuencia al cuadrado, de 
manera que se obtiene la potencia absoluta. 
 
 
 
Amplificador Convertidor AD 
EEG 
Figura 1. 2 D iagrama d el r egistro d e u n electroencefalograma. L a actividad eléctrica es conducida por los 
electrodos hacia un amplificador y posterior mente convertida para observarse como cambios de voltaje en el 
EEG. 
 
10 
 
1.2.3 Tipos de actividad en el EEG 
La ac tividad espontánea qu e se obs erva en el EEG pu ede dividirse en rangos de 
frecuencia o bandas, las cuales son actividades per iódicas que pueden ser v istas en el 
registro como ondas dinámicas o ritmos. La clasificación de las ondas refiere su 
frecuencia denominada en Hertz (Hz, ciclos por segundo) y amplitud en μV (Fig. 1.3). 
 
Nombre Frecuencia (Hz) Amplitud (μV) 
Delta 0.5 – 3.5 > 100 - 200 
Teta 4 – 7.5 < 30 
Alfa 8 – 13 30 - 50 
Beta > 13 - 30 < 20 
 
Tabla 1.1 Actividad e spontánea que se observa en el EEG ( Coles y Rugg, 
1995). 
 
 
Actividad delta (δ): 0.5 – 3.5 Hz, ocurre en periodos de sueño en adultos, disminuye con la 
edad y su presencia en vigilia es signo de anormalidad. Es la mayor actividad durante los 
dos primeros años de vida. 
Actividad t eta (θ):4 – 7.5 H z, s e postula q ue se or igina e n el t álamo, e n adultos s e 
presenta en pequeñas cantidades y de forma no organizada. Se asocia a condiciones de 
bajos niveles d e al erta, disminución en el pr ocesamiento de i nformación y c on l a 
maduración de los mecanismos de asociación en la corteza. En los niños aparece en los 
estados de somnolencia y sueño. 
Actividad alfa (α): la definición oficial del ritmo alfa (International Federation of Societies 
for E lectroencephalography and C linical Neurophysiology, 1974) es: R itmo entre 8 – 13 
Hz, ocurre durante la vigilia en las regiones posteriores de la cabeza, generalmente con 
mayores voltajes sobre las áreas occipitales. Su amplitud es variable y es menor en los 
adultos. En el paciente con los ojos cerrados se observa en condiciones de relajación y 
 
11 
de relativa inactividad mental. Se bloquea o atenúa al poner atención, especialmente al 
realizar esfuerzo visual o mental. 
Actividad beta (β): 13.5 – 30 Hz, reflejan aumento de activación cortical, se observa en las 
regiones frontales y centrales. En la zona central se asocia al ritmo µ y puede bloquearse 
por a ctividad m otriz o es timulación t áctil, a uditiva o em ocional y en algunas per sonas 
puede bloquearse por esfuerzo voluntario al imaginarse movimiento. 
Actividad mu (µ): 9-11 HZ, es parecido a la actividad alfa en la frecuencia y amplitud, pero 
es diferente en la topografía y significado fisiológico. Se relaciona con la preparación de 
acciones motrices pr incipalmente en l a corteza motriz. Es asimétrico, puntiagudo en la 
zona negativa y r edondeado en l a p ositiva. S e as ocia c on a normalidad s i su valor es 
inferior a los 8 Hz. Se bloquea esencialmente de forma contralateral por el movimiento ya 
sea activo, pasivo o reflexivo. 
 
 
 
 Figura 1.3 Ejemplos de actividad espontánea observada en el EEG. 
 
12 
 
 
1.3 Potenciales evocados 
1.3.1 Potenciales visuales evocados (PVE) 
Se producen c omo l a r espuesta a un es tímulo sensorial específico, en este c aso a u n 
estímulo visual como la l uz intermitente ( flash). Su t opografía en el EEG es sobre la 
corteza visual y es susceptible a que su amplitud sea modificada por la persona mediante 
biofeedback. 
 
1.4 Potenciales relacionados a eventos 
Coles y Rugg (1995), señalan que los potenciales eléctricos que están específicamente 
relacionados en tiempo a un evento particular se denominan potenciales relacionados a 
eventos (PRE). Registrados sobre el cuero cabelludo, los PRE t ienen una amplitud 
pequeña, menor a 20 μV, en relación a la amplitud del EEG (alrededor de 50 μV), por lo 
que en su análisis se emplean procedimientos de discriminación para extraer la señal de 
interés r especto a l a s eñal o r uido de fondo. U no de l os procedimientos e s e l de 
promediación de varios segmentos del EEG que contienen la actividad en un periodo de 
tiempoespecífico relacionado a un evento en particular; esto es, se seleccionan los 
segmentos que tienen una relación temporal constante a un evento. La selección del 
número de s egmentos depende de la relación señal-ruido, de la presencia de artefactos 
(parpadeos, m ovimientos oc ulares, t ensión m uscular, etc.) e ntre otras. Las s eñales 
varían de persona a persona y de una muestra a otra, ya sea que contengan el PRE o no. 
La pr omediación p ermite q ue l a ac tividad no r elacionada s e c ancele d ejando el P RE 
visible (Fig. 1.4). 
 
 
 
 
 
13 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Los PRE son muestras de la actividad eléctrica integrada de grandes grupos de neuronas 
en el cerebro. Coles y Rugg (1995), s ugieren que para que la integración ocurra, las 
neuronas deben tener actividad sincronizada y el campo eléctrico de cada neurona debe 
estar orientado de manera que su efecto sea acumulativo. Se considera que los PRE son 
el resultado potenciales postsinápticos acumulados, dado que tienen mayor duración y es 
más factible que su actividad se sincronice a diferencia de los potenciales presinápticos 
que t ienen al ta frecuencia y p oca d uración. P or ot ro l ado, p ara q ue l a a ctividad s ea 
acumulativa deben poseer una organización espacial específica para generar un campo 
eléctrico. L orente de No, en 1947 distinguió entre c ampos abiertos y cerrados. En l a 
estructura del modelo que da un campo abierto los árboles dendríticos de las neuronas 
están orientados hacia un lado y los axones hacia el opuesto, de esta forma, la actividad 
de cada neurona tiene la misma orientación y por lo tanto se suma. De esta forma sólo 
las es tructuras con un t ipo s imilar de conformación serían l as que generan potenciales 
registrables. Los campos abiertos se conforman cuando las neuronas están organizadas 
en capas como en la corteza, partes del tálamo, el cerebelo y otras estructuras. Los 
EEG 
Selección y promediación de segmentos 
PRE 
Figura 1.4 Ejemplo de la obtención de un PRE. En el EEG se seleccionan los segmentos que contienen la 
actividad relacionada al evento y se promedian, obteniéndose la actividad con mejor relación señal/ruido. 
 
14 
campos cerrados tienen una organización concéntrica, de manera que la actividad de las 
neuronas puede tener dirección incluso opuesta, lo que imposibilita su adición. 
De acuerdo a esta concepción, un PRE representa sólo una porción de la actividad del 
cerebro considerando sus múltiples estructuras, por lo que su ausencia ante un evento no 
es concluyente de que no se esté realizando algún proceso. 
 
1.4.1 Componentes de los PREs 
Los componentes de los PREs son deflexiones (picos o valles) localizados en diferentes 
puntos de la onda. 
Los componentes se pueden determinar de acuerdo a: 
Secuencia y polaridad 
Polaridad y latencia 
 
Una c lasificación de P RE los denomina como potenciales exógenos y endógenos ( Fig. 
1.5) 
 
 
 
 
POTENCIAL RELACIONADO A EVENTO 
Figura 1.5 Potenciales endógenos y exógenos 
 
15 
 
 
1.4.2 Potenciales exógenos 
Los potenciales exógenos o sensoriales son controlados por las características físicas del 
estímulo (intensidad, luminosidad, frecuencia, etc.), y se consideran respuestas 
obligatorias. No están influenciados por procesos cognitivos. Ocurren dentro de los 
primeros 100 ms después de la presentación del estímulo. 
Son provocados por la presentación d e es tímulos, v isuales, a uditivos o 
somatosensoriales. Se pueden generar ya sea por entrenamiento, estimulación 
presentada a una relativa alta frecuencia o por estímulos transitorios. Sus deflexiones 
están asociadas a la transmisión de información sensorial del sistema sensorial periférico 
hacia la corteza y/o el arribo de información a la corteza. Los potenciales son respuestas 
obligatorias del sistema nervioso ante un estímulo externo. Sus componentes dependen 
de la modalidad específica, por lo que difieren en su forma y distribución topográfica en 
función de la ruta o modalidad sensorial involucrada. 
 
1.4.3 Potenciales endógenos 
Los potenciales endógenos corresponden a la interacción entre la persona y el estímulo, 
es decir, de acuerdo a la demanda psicológica del evento. S us componentes varían en 
función de factores c omo l a a tención, l a r elevancia de l a t area, y l a naturaleza del 
procesamiento requerido por el estímulo. Ocurren después de los 100 ms de la 
presentación del estímulo. 
En los últimos años se han investigado PREs en los que se han identificado varios 
componentes (ondas o picos) que se presentan ante determinadas funciones psicológicas 
complejas por ejemplo: el N1 o N100 que se ha relacionado con atención selectiva (Van 
Petten y Kutas, 1990); el N2 o N200 relacionado con discriminación activa; el P3 o P300, 
con situaciones de incertidumbre y actualización de la memoria a corto plazo (Sutton et 
 
16 
al., 1965), y el N400 generado ante el procesamiento de incongruencias semánticas de 
lenguaje (Kutas y Hillyard, 1980). 
 
1.4.4 El componente N100 
El N100 o N1 se determinó investigando procesos atencionales, comparando las 
respuestas de c uando s e at iende o no el es tímulo. ( Eason et al., 1 964; Hilly ard et al., 
1973). Se ha planteado que un estímulo atendido está asociado a un PRE más negativo 
entre los 100 y 200 ms (Hillyard et al., 1973) De investigaciones posteriores se extraen 
dos temas importantes; el uso de PRE para comprobar teorías de atención selectiva y la 
naturaleza del efecto atencional sobre el PRE. 
La at ención s electiva s e r efiere a l a ha bilidad del hum ano par a pr ocesar i nformación, 
analizar algunos estímulos e ignorar otros. El proceso según Broadbent (1957), es un 
filtrado el c ual oc urre a u n ni vel p erceptual t emprano o a et apas po steriores de 
procesamiento. En la teoría de los recursos (Kahneman, 1973), la atención selectiva es 
un mecanismo por el cual el sistema asigna más recursos para procesar información en 
el canal que atiende el estímulo en contraste c on los canales que no l o atienden. En 
estudios subsecuentes se propuso que la facilitación de la onda N100 ante los estímulos 
relevantes era producida por la suma de otra onda que aparece con la misma latencia, a 
la cual se le denomino "negatividad de procesamiento" (Näätänen et al., 1978) u "onda de 
diferencia" (Nd) (Alain, Woods y Knight, 1998) Esta deflexión negativa esta formada por 
varios componentes que se originan por diferentes regiones del cerebro y son sensibles a 
diferentes condiciones experimentales (Hansen y Hillyard, 1980; Wood y Wolpaw, 1982). 
Actualmente se c onsidera que am bos m ecanismos c oexisten: l a facilitación de l a onda 
N100 y la presencia del Nd con distribución frontal, que se agrega a la primera durante la 
percepción de los estímulos en los canales atendidos (Khoe, et al., 2005). 
 
 
17 
 
1.4.5 El componente N200 
El N200 o N2 se presenta aproximadamente a los 200 ms ante cierta clase de estímulos 
visuales y auditivos. Los estímulos deben ser a l menos de dos tipos en la que uno es 
infrecuente o r aro y el otro frecuente. S u am plitud v aría c on l a d etección de 
características en el es tímulo, s iendo m ás am plia par a el es tímulo i mprobable y n o 
depende de la r elevancia de l a t area s ino de l a de tección de estímulos raros (Squires, 
Squires y K illyard, 1 975; N äätänen, 19 82). S e di stribuye de acuerdo a l a m odalidad 
sensorial; máximo en la región occipital para estímulos visuales y en la centro-frontal para 
los auditivos. El componente N200 es independiente de la atención selectiva en el 
paradigma auditivo. S u l atencia depende d e l a di ficultad entre di scriminar e stímulos 
probables e improbables. 
 
1.4.6 El Componente P300 
El componente P300, es una onda positiva tardía con una amplitud que va de los 5 a los 
20 μV; una latencia de entre 300y 900 ms, y m áximo en las áreas centro-parietales. Está 
asociado a la detección de eventos infrecuentes (Sutton et al., 1965), al valor o significado 
del evento en el contexto de la tarea y a las fuentes para el procesamiento demandadas 
por la tarea en particular (Duncan-Johnson y Donchin, 1977). 
El P300 a parece e n cualquier modalidad de estimulación. La forma más común para 
registrarlo es presentar dos clases de estímulos, uno raro o infrecuente y uno frecuente 
(paradigma “Oddball”), solicitando al participante que realice una tarea al detectar el 
estímulo poco probable (Ej. Contar el número de veces que aparece o apretar un botón) 
e ignorando el estímulo común. 
La amplitud de éste componente varía de acuerdo con la cantidad de información dada 
por el estímulo y la probabilidad con la que és te se presenta, mientras que su latencia 
 
18 
puede reflejar el tiempo de oc urrencia del proceso de decisión o puede representar el 
resultado de la selección de la respuesta (Donchin y Coles 1988) 
Tanto la probabilidad o frecuencia con que aparece el estímulo infrecuente y la atención o 
relevancia de l a t area i ntervienen de forma i ndependiente ( Squires et al.,. 1976). U n 
estímulo infrecuente independiente a la relevancia en la t area generará un componente 
P3a; ligeramente más temprano y con distribución más frontal que parietal, el componente 
3b aparece al atender una tarea relevante. 
El P300 s e h a em pleado en clínica para detectar c ambios en las funciones cognitivas 
como en la demencia, esquizofrenia, Parkinson idiopático y la enfermedad de Huntington 
entre o tras ( García de l a C adena et al., 1 996; García d e l a C adena, Ostrosky-Solís y 
Rodríguez, 1997). 
El C omponente P 300 y s u r elevancia p ara l as i nterfaces c erebro-computadora s e 
abordará con detalle en el capítulo 3. 
 
1.4.7 El componente N400 
El componente N400 es una deflexión negativa que aparece aproximadamente a los 300 
ms después de la presentación del estímulo y alcanza su mayor amplitud a los 400 ms. 
Este componente está asociado con el desarrollo y violación de expectativas semánticas 
visuales ( Kutas y H illyard, 1980) y auditivas ( McCallum et al., 1984) S u am plitud es 
inversamente proporcional a la expectativa de la palabra terminal e insensible a las 
restricciones de l a or ación, c omo el n úmero de r espuestas al ternas. T iene u na 
distribución t opográfica pr incipalmente en el hem isferio der echo, en z onas c entro-
parietales de la corteza cerebral (Kutas y Hillyard, 1982) El N400 se emplea para probar 
teorías relacionadas al procesamiento semántico en el lenguaje escrito y hablado y en la 
memoria (Castañeda et al., 1 999; Ostrosky-Solís et al., 1995; Ostrosky-Solís y Chayo-
Dichy, 1997). 
 
19 
 
 
2. INTERFAZ CEREBRO-COMPUTADORA 
 
2.1 Antecedentes 
 
Las interfaces c erebro-computadora (ICC) tienen sus orígenes e n l os s istemas de 
biocontrol, los cuales evolucionaron hacia a las interfaces neurales. El término interfaz, se 
refiere a l a unión física y funcional e ntre dos s istemas i ndependientes. L a I CC es 
considerada como un tipo especial de interfaz neural, en el que la unión funcional directa 
es entre el cerebro y una computadora. 
 
2.1.1 Sistemas de biocontrol 
 
Un s istema de biocontrol ( SBC), s e r efiere a u n s istema c onformado por c onexiones 
electrónicas que transforman parte de la actividad biológica de una persona en actividad 
eléctrica compatible con accesorios externos, de manera que actúen como si fueran 
extensiones de su propio cuerpo (Vidal, 1973). La computación y la microelectrónica son 
elementos indispensables en el diseño y capacidades de muchos de los instrumentos con 
los que se estudia la biología humana. Los SBCs se benefician de ambos; del avance 
tecnológico y del mayor conocimiento sobre los sistemas biológicos, en especial del 
sistema nervioso. 
Los s istemas d e bi ocontrol em pezaron a c oncebirse c omo una pos ibilidad r eal y 
desarrollarse e n l a década d e l os 70 . La m ilicia en E stados U nidos s e i nteresó p or 
desarrollar sistemas que ayudaran a sus pilotos a controlar los aviones de combate. En la 
actualidad su campo se ha ex tendido desde la exploración en interfaces neurales, hasta 
abarcar par te de l a t ecnología i nalámbrica, di seño d e ap aratos p ara at ención m édica, 
productos domésticos, sensores, electrodos y tecnología de rehabilitación. 
 
20 
 
2.2 La interfaz neural 
Una interface neural es un sistema de biocontrol que se refiere a la unión directa de datos 
entre una c omputadora y el sistema nervioso h umano por m edio de u n c anal de 
circulación de información. Una de las razones para desarrollarlas, son las enfermedades 
que dañan las rutas por las cuales el cerebro se comunica y controla el cuerpo como la 
esclerosis lateral amiotrófica o la parálisis cerebral. Hasta la fecha no hay tratamientos 
médicos efectivos para estas enfermedades, ya que en muchos casos significaría reparar 
de alguna forma el sistema nervioso. Las interfaces neurales son una alternativa posible 
gracias a la tecnología, cuyos efectos serían muy similares a los que lograría un 
tratamiento si éste existiera. 
De forma i deal e n una i nterface n eural, el us uario podría c ontrolar directamente l as 
actividades de una c omputadora empleando l as señales provenientes de sus nervios o 
músculos. El control directo implica la ausencia de una interface convencional como un 
teclado o un mouse. 
El desarrollo de sistemas con estas características requiere de la colaboración 
multidisciplinaria d e m uchas áreas, l as c uales s e exploran desde pl ataformas 
organizadas, como la de Biocontrol Systems fundada en 1987 con fines comerciales y la 
Brain-Computer I nterface 2 000 c on fines c ientíficos, además de pr oyectos 
independientes. C ada pr oyecto r eúne l os es fuerzos de ps icólogos, i ngenieros en 
computación, biomédicos, neurólogos, especialistas en rehabilitación, etc. 
En un proyecto de interface neural se puede seguir una línea de investigación muy 
particular, pero de m anera general, además de compartir objetivos, se comparten tres 
aspectos fundamentales que son: 
 
 
 
21 
• Adquisición de la señal bioeléctrica. 
• Procesamiento d e l a s eñal por patrones de r econocimiento o e xtracción de l os 
elementos deseados de la bioseñal. 
• Traducción del resultado del procesamiento de la señal en códigos de salida para 
controlar dispositivos electrónicos externos. 
 
2.3 Señales bioeléctricas para interfaces neurales 
Las bi oseñales qu e s e c onsideran en es te p unto h an s ervido p ara el d esarrollo de 
interfaces neurales y contribuyen al entendimiento e historia de las interfaces cerebro-
computadora. En la investigación de sistemas como la ICC, estas señales son 
importantes no por contribuir al sistema, sino como posibles fuentes de contaminación 
que aparecen como artefactos en el registro EEG. 
 
El objetivo de toda interface neural es hacer que un dispositivo externo acepte la actividad 
del sistema nervioso como señal de control. De esta manera, la voluntad o intención de 
una persona es transferida hacia una máquina. En el caso de una persona con un 
padecimiento m otriz muy severo, el a fectado puede perder t odas l as formas de control 
muscular voluntario, quedando completamente atrapado dentro de su cuerpo y sin 
posibilidades de comunicarse por cualquier otro medio. Una alternativa para contrarrestar 
esta i ncapacidad es em plear un a i nterface que aumente s us posibilidades de 
comunicación y c ontrol. Las i nterfaces n eurales em plean s eñales bioeléctricas p ara 
funcionar. Las principales a considerar son: 
• Electromiograma (EMG) 
• Electrooculograma (EOG) 
 
 
 
22 
Electromiograma 
El electromiograma (EMG) es el registro continuo de la actividad eléctrica intrínseca 
asociada conla contracción muscular obtenida a través de electrodos superficiales o d e 
aguja. 
El electromiograma se registra en la superficie de la piel y representa la actividad sumada 
de l as fibras m usculares, dado que cada fibra genera un potencial el éctrico cuando s e 
contrae y relaja. La información relevante que se obtiene de este tipo de registro, es el 
estado f isiológico del músculo es quelético y de su i nervación. En el caso de p arálisis 
muscular, ayuda a ubicar el lugar de la lesión (neurona motora superior, neurona motora 
inferior, médula espinal, placa motora o fibra muscular). 
La señal del EMG es aleatoria y su amplitud es proporcional al tipo de contracción: grande 
para contracciones fuertes y pequeña para contracciones débiles. Su representación se 
puede h acer m ediante una función d e di stribución G auseana donde el promedio d e 
energía del EMG varía de acuerdo a la fuerza de la contracción muscular. Esta 
información es m uy útil por que m uestra en t iempo r eal l a fuerza y l a v elocidad d e l a 
contracción y relajación del músculo. 
 
 
 
 
 
El EMG fue la primer bioseñal que se empleó para desarrollar sistemas de biocontrol, y es 
quizá la señal bioeléctrica más accesible ya que utiliza el control voluntario del músculo. 
Tanto el control muscular voluntario como la señal que se obtiene, son elementos clave 
para crear una tecnología de tipo interfaz neural. Para que la señal sea útil o aprovechada 
Amplitud Frecuencia Potencia 
0 a 6 mV (pico a pico) 
0 a 1.5 mV (rms) 
2 – 10 000 Hz 50 – 150 Hz 
 
Tabla 2.1 Características electrofisiológicas del 
electromiograma 
 
23 
por el s istema d e biocontrol, t iene q ue s er procesada p or c omponentes y c ircuitos 
electrónicos, es decir, tiene que haber compatibilidad entre las señales provenientes del 
músculo y las que em plean las par tes el ectrónicas, que a s u vez se comunicarán con 
otros di spositivos q ue l as ejecutarán. P ara ello s e p ueden ex traer c aracterísticas 
específicas como reconocer sus patrones, determinar amplitud, frecuencia, etc. El 
objetivo es convertir la actividad del músculo en el lenguaje de las computadoras. 
Una de las aplicaciones de esta tecnología es dar acceso y control vía computadoras a 
personas con daño muscular, en las que se pueden restituir algunas funciones utilizando 
zonas cercanas a la ruta que controla los músculos y no es afectada por la lesión (Hoffer 
et al., 1996; Kilgore et al., 1997; Ferguson et al., 1999). 
 
Electrooculograma 
El el ectrooculograma ( EOG) s e o btiene d e u na t écnica n o i nvasiva que r egistra un 
potencial de d escanso, conocido como el potencial corneo-retinal, generado dentro de 
globo ocular por la actividad metabólica de la retina, la cual tiene un ligero voltaje negativo 
respecto de la córnea. C on un electrodo adecuadamente colocado, se puede registrar 
este dipolo que es indicativo del movimiento del ojo, dado que la amplitud de este 
potencial varía proporcionalmente a su movimiento. Los voltajes que se registran en el 
EOG varían de acuerdo a la rotación de los ojos en un rango de 30 grados desde el 
centro. Esta actividad se ha estudiado desde 1953, año en que Aserinsky y Kleitman lo 
emplearon para estudiar los patrones de movimiento ocular durante periodos de sueño, y 
más r ecientemente, para p osicionar u n c ursor en l a pantalla d e u na c omputadora 
(LaCourse y Hladik, 1990) En relación a su aplicación a s istemas de biocontrol, el EOG 
presenta i nterferencia del parpadeo, la señal del m úsculo ocular y contaminación de l a 
línea base por la migración espontánea de iones hacia el electrodo. El ruido es 
confundido con el movimiento verdadero del ojo, por lo que se han implementado arreglos 
 
24 
que aíslan la señal mediante diferentes niveles de rechazo y filtrado. Para registrar las 
señales de las posiciones vertical y horizontal se requieren al menos dos canales y las 
computadoras que procesan las señales deben estar equipadas con analizadores de tipo 
red neuronal artificial o de memoria asociativa. 
 
Las aplicaciones del EOG están orientadas a mejorar la comunicación de personas con 
severo daño muscular, incrementando las capacidades de las rutas remanentes. S i se 
tiene control voluntario sobre los músculos oculares, éstos podrían substituir a los 
músculos paralizados (Damper et al., 1987; LaCourse y Hludik, 1990; Chen et al., 1999; 
Kubota et al., 2000). 
 
2.4 Comunicación y control basados en el EEG 
La comunicación tanto verbal como no verbal, así como el control voluntario de los 
movimientos del c uerpo, s on el r esultado de l a participación y buen f uncionamiento de 
neuronas motoras, nervios y músculos esqueléticos. Cuando por enfermedad o accidente 
existe un daño o alteración en la ruta de salida de la información de una vía motora, el 
movimiento disminuye, se pierde el control o de saparece totalmente. E l resultado es el 
menoscabo d e ha bilidades c omo el l enguaje o el c ontrol e i nteracción c on el m undo 
externo. L as habilidades motrices así como el lenguaje son dos aspectos en los que la 
tecnología de rehabilitación se ha enfocado por ser indispensables para la independencia 
funcional, s ocial y l a c omunicación c on o tras p ersonas. C omo s e m encionó c on 
anterioridad, las i nterfaces neurales y l os s istemas de biocontrol históricamente s e han 
desarrollado para substituir o aumentar las habilidades afectadas o perdidas, las cuales 
pueden dividirse en habilidades o funciones dirigidas para lograr el control muscular y en 
habilidades o funciones dirigidas para la comunicación. 
 
25 
En el caso del control muscular, se pueden emplear técnicas en las que se substituye un 
grupo muscular afectado por uno intacto o menos dañado. También se utilizan aparatos 
que aumentan l as funciones r emanentes c omo las pr ótesis o algún t ipo de s istema de 
biocontrol. 
En el caso de la comunicación, las opciones son rehabilitar a la persona para que pueda 
volver a hablar, utilizar técnicas alternativas como los gestos o el lenguaje signado. 
Aumentar la comunicación mediante técnicas de presentación como la escritura en papel 
o pizarrones, técnicas basadas en símbolos como los tableros pictográficos, alfabéticos o 
de íconos para c ompactación semántica, técnicas de transmisión electrónica como los 
sintetizadores de voz y t écnicas d e señalación di recta, de opción en pa nel o de 
codificación. 
En las t écnicas an teriores t anto p ara comunicación como p ara c ontrol, l os i ndividuos 
requieren forzosamente d e al gún t ipo d e c ontrol m uscular v oluntario para aumentar o 
cambiar las capacidades por formas alternativas o substitutivas. Sin embargo, hay casos 
en los que el control es insuficiente para aplicar estas técnicas y para ello, tanto el EMG 
como el EOG ofrecen una opción adicional con la cual se han desarrollado métodos que 
al i gual qu e l as anteriores, a umentan l as funciones perdidas o r emanentes, pero a 
diferencia de estas, utilizan sensores y dispositivos microelectrónicos que monitorean o 
transforman l a ac tividad el éctrica o m uscular e n s eñales para c ontrolar s eñaladores o 
neuroprótesis. 
Un tercer grupo de personas son quienes no poseen ningún control muscular voluntario o 
el que l es queda es impreciso y poco confiable o s e f atiga pronto y por lo t anto no es 
factible ut ilizar un a t écnica o a parato c onvencional par a r estaurar s us funciones. L a 
alternativa es c rear un canal de t ransmisión de información totalmente independiente al 
control de los músculos y a la ruta nerviosa de salida que normalmente emplea el cerebro. 
Este nuevo c anal de t ransferencia d e i nformación es diferente a l os q ue emplean l as 
 
26 
técnicas convencionales para s ubstituir o aumentar las habilidades afectadas. E n esta 
forma de transmisión, la información no provienede los impulsos nerviosos con los que se 
controlan los músculos incluyendo los del habla, sino que es el resultado de tareas 
cognitivas específicas y se observa únicamente como parte de la actividad fisiológica del 
cerebro. Sus características dependen de la forma con la que se registre la actividad. Por 
ejemplo, en técnicas no invasivas como el EEG, la actividad espontánea es muy diferente 
a la actividad evocada, lo mismo que los métodos con que se hacen evidentes las 
características d e c ada una. E n l a actividad es pontánea s on útiles s ólo algunas 
frecuencias en regiones específicas, mientras que en la actividad evocada además de la 
localización es necesario un marcador temporal asociado al estímulo. Por ejemplo, en el 
procesamiento de la información que se observa en la actividad espontánea, está 
contenida en la frecuencia y su aparición, aumento, disminución o desaparición puede ser 
traducida por procedimientos externos a las funciones del cerebro y representados en una 
pantalla como movimientos de un cursor hacia la derecha/izquierda o arriba/abajo. En la 
actividad evocada, la amplitud y latencia en los promedios significa presencia o ausencia 
de la intención de seleccionar una letra o una imagen en la pantalla que la contiene. 
A di ferencia de l as t écnicas al ternativas y a umentativas de c omunicación ( AAC), el 
movimiento del cursor y la selección de elementos en una pantalla, no son el resultado de 
la acción directa del individuo sobre el objeto que controla el dispositivo como puede ser 
el mouse o un teclado. E l movimiento del cursor es el resultado de la interpretación de 
una frecuencia producida en el cerebro y registrada en la superficie por electrodos y la 
intención no era mover el cursor sino por ejemplo, la imaginación de un movimiento. La 
selección de una letra en la pantalla es el resultado de la traducción de la amplitud de un 
potencial ev ocado o btenido c on una t area q ue i nvolucra l a atención y l a m emoria d e 
trabajo y n o el d eseo d e s eleccionarlo. E n a mbos c asos l a actividad d el c erebro e s 
extraída y transformada en productos intencionales sobre un objeto específico ya sea el 
 
27 
movimiento de un cursor o la selección de una letra. La manera en que la transmisión de 
la información es posible, es gracias a una serie de pasos que realiza la interface cerebro-
computadora. En estos pasos el manejo de la información es crucial para que el producto 
final s ea ej ecutado, de ot ra f orma el us uario nunc a not aría s i ef ectivamente es tá 
controlando un aparato con productos de la actividad de su cerebro. En otras palabras, 
una I CC que utiliza al E EG c omo fuente d e bioseñal s e basa e n l a extracción de 
componentes propios del EEG c ontinuo, en l as c uales p or ej emplo, el us uario es 
entrenado para modificarlas con cierto grado de confiabilidad (ritmos beta y mu), no 
dependen de paradigmas específicos o de l a conservación de l a v ía, o bien, m ediante 
actividad relacionada di recta y específicamente a una tarea y t iempo (P300), con mejor 
relación señal-ruido obtenida por promediación de los dos tipos de estímulos. En ambas, 
es i mportante l a el iminación de artefactos que contaminen el r egistro c omo parpadeos, 
movimientos oculares, de cabeza, deglución, etc., Una desventaja respecto a los registros 
obtenidos c on electrodos y m icroelectrodos i mplantados, es que l a t écnica s e r eserva 
para situaciones y sujetos con demasiadas complicaciones. 
 
Como se ha descrito, el EEG es una de las opciones más viables para generar interfaces 
destinadas al control s imple de aparatos y especialmente para la comunicación, pu esto 
que A) se obtiene de forma no invasiva, B) corresponde a funciones normales del cerebro 
que pu eden detectarse y pr ocesarse e n t iempo r eal, C ) ex iste un a c orrelación en el 
tiempo ya sea en la realización de tareas mentales mediante estímulos estereotipados o 
con l a i maginación d e m ovimientos ( McFarland et al., 19 99; Pfurtscheller et al, 19 93; 
Wolpaw et al., 1991; Farwell y Donchin, 1988). 
 
 
 
 
28 
Comunicación basada en el EEG 
La actividad que s e observa mediante el ectrodos colocados en la superficie del cuero 
cabelludo h asta h ace unas d écadas s ólo había t enido s ignificancia c línica, o era 
monitoreada p ara ev idenciar t areas c ognitivas y per ceptuales e n l aboratorios de 
investigación. Esta actividad había despertado la sospecha de contener codificada dentro 
de l a actividad espontánea, c aracterísticas qu e un s istema ex terno p udiera r econocer 
para t ransformarlas en impulsos reconocibles por máquinas que a s u vez ejecutaran la 
intención del usuario ( Vaughan, Wolpaw & Donchin, 1996) La parte de interés dentro de 
la ac tividad d e fondo d el E EG s e de nomina bi oseñal o s eñal p ara el s istema, y 
generalmente es el reflejo del procesamiento de información en una tarea cognitiva o de 
la ac tividad espontánea d el c erebro r elacionada a un estímulo e xógeno o e ndógeno. 
Además, d ebe a parecer a un t iempo es pecífico d espués del es tímulo y t ener 
características particulares distinguibles de la actividad espontánea o de fondo, es decir, 
poseer ciertos patrones de forma constante para que puedan ser reconocidos, extraídos y 
clasificados. Estos patrones tienen la forma de frecuencias o de variaciones de voltaje en 
el EEG (Ritmos beta y mu, Potenciales evocados). 
Las señales reconocibles en el EEG son diferentes a cualquier otro tipo de actividad en el 
cerebro. Como se mencionó anteriormente, para que el resultado final sea el movimiento 
de un cursor en la pantalla, el individuo no se imagina moviendo el cursor, sino que realiza 
una tarea cognitiva como imaginarse mover una mano, esperar a que una luz cambie de 
color, hac er un c álculo m ental, r otar u n c ubo o poner atención s ostenida. C on 
entrenamiento, se ha descrito que personas pueden realizar estas tareas incluso 
pensando en otras cosas a la vez (Curran et al., 2003) Con potenciales visuales 
evocados, l a s elección d e u n e lemento de una m atriz en u na pantalla, el c ual s e 
intensifica a u na frecuencia di stinta de o tros el ementos, el i ndividuo s ólo d ebe p oner 
atención en él, mientras en su cerebro la corteza v isual r eacciona ante ese patrón de 
 
29 
intensificación d e l a i magen. C uando l a per sona des ea s eleccionar ot ro elemento, 
simplemente dirige su atención hacia él. Otra forma de seleccionar un elemento en una 
matriz por ej emplo una l etra, es r ealizar una t area m ental c ada vez que ese el emento 
cambia en sus propiedades f ísicas, como el c olor de gris a blanco. Al r ealizar l a t area 
mental (cuenta numérica de las veces que cambia de color), en el EEG aparece un patrón 
distinto a cuando no está contando. 
Las tareas cognitivas son una fuente de señales útiles para la comunicación basada en el 
EEG, y son el primer tipo de interacción que se da entre el usuario y la máquina, es decir, 
que l a i nteracción es facilitada por el paradigma c on el que se obtiene l a bioseñal. E l 
segundo tipo de interacción es el que se obtiene como retroalimentación y también lo 
provee el paradigma de estimulación, por ejemplo el movimiento del cursor o la selección 
de una l etra o u na i magen detectada p or el usuario q ue l a generó. A partir de l a 
retroalimentación un tercer participante que puede ser otra máquina o una persona puede 
proveer de i nformación al us uario, es to o curriría c uando u na persona c omprenda y 
reaccione ante el mensaje mostrado en la pantalla o bien, cuando se ejecute un comando 
de voz en un sintetizador o un movimiento en una ortrosis neuroprostética. 
 
EEG y la comunicación basada en texto 
Para comunicación con otras personas, las señales más útiles que se obtienen en el EEG 
son aquellas en las que el producto es la selección de letraso imágenes en la pantalla, lo 
cual da l ugar a un l enguaje basado en t exto el c ual puede t ransmitirse en t iempo r eal 
(para di ferenciarlo del t exto c onvencional i mpreso) o bi en, puede t ransmitirse de forma 
oral mediante un sintetizador de voz. 
El lenguaje basado en texto puede tener dos formas de comunicación 1) sincrónica: que 
ocurre en t iempo r eal, c uyo texto es i nteractivo o c onversacional y es c omúnmente 
empleado en ambientes en donde se tiene acceso a un equipo electrónico de mensajes 
 
30 
instantáneos tipo IRC o “chat” o cualquier método de mensajería de texto instantáneo y 2) 
la comunicación asincrónica: que puede ser de texto no conversacional o suplementario el 
cual n o oc urre e n t iempo r eal, y s e c aracteriza por el i ntercambio de m ensajes 
electrónicos como en el correo electrónico y en los teléfonos celulares (Gybels, 2008) En 
este tipo de interacción para las personas con discapacidades del lenguaje o motrices, el 
mensaje de texto o iconográfico es preferible o alternativo al oral, dadas las facilidades 
que éste proporciona c omo s on: dar respuestas cortas, añadir i conos que representen 
ideas o emociones en forma c ompactada y principalmente por s er un equivalente a la 
conversación or al, y a qu e es ta es u na c apacidad a l a qu e no t ienen ac ceso o es ta 
perdida. E n el c ampo de l a ICC, s e ha m anifestado que una primera apl icación s ería 
contestar preguntas con opciones simples como (Si/No), además de contar con matrices 
alfabéticas para deletrear palabras letra por letra (Sellers y Donchin; 2006. En el presente 
trabajo se explora la comunicación mediante imágenes tipo PCS (sistema de 
comunicación pictográfico) ya empleadas en r ehabilitación y en diversas técnicas como 
las de la comunicación alternativa y aumentativa (AAC) 
 
2.5 Interfaz cerebro-computadora 
El término Interfaz Cerebro-Computadora ( ICC) fue descrito por Jaques Vidal en los 70 
(Vidal, 1 973; 1977), p ara d esignar c ualquier s istema c omputarizado que i nvolucrara 
información obtenida a partir del funcionamiento del cerebro. 
Posteriormente en 2002, en la primer reunión internacional sobre Interfaces cerebro-
computadora, se definió a la ICC como ... “un sistema de comunicación y/o control, que 
emplea la actividad eléctrica del cerebro como una bioseñal que representa mensajes u 
órdenes que un individuo envía al mundo externo, los cuales no utilizan las rutas normales 
de salida del cerebro como son los nervios periféricos y los músculos, sino que lo hace a 
través de un sistema artificial que las extrae, codifica y aplica” (Wolpaw 2002). 
 
31 
El sistema de una ICC, cambia la señal electrofisiológica de ser un reflejo de la actividad 
del Sistema Nervioso Central, por productos intencionales de dicha actividad, los cuales 
pueden ser respuestas simples que sirven para enviar mensajes u órdenes que controlen 
aparatos, procesar p alabras y expresar frases c on l o c ual s e puede aum entar la 
interacción con el entorno. 
 
2.6 Clases de ICC 
Las ICCs pueden ser de dos clases: dependiente e independiente. 
Una ICC dependiente no emplea las rutas de salida normales del cerebro para transmitir 
el mensaje, sólo utiliza su actividad. Las monitorea registrando la actividad cerebral ante 
un estímulo dado. Por ejemplo, se puede monitorear la posición de la mirada mediante el 
EEG colocando electrodos en el cuero cabelludo sobre la corteza visual. Un ejemplo de 
interface que monitorea la posición de la vista mediante el EEG, emplea una matriz de 
letras q ue s e i luminan u na a u na e n u n t iempo d ado y que el us uario s elecciona 
observándolas, generando así un potencial visual evocado (PVE), de manera que cuando 
la letra de interés se ilumina, el PVE es más grande que cuando la letra permanece sin 
iluminar (Sutter, 1992). En este caso el canal de salida es el EEG, pero la señal depende 
de l a di rección d e l a m irada, l o c ual i mplica l os m úsculos ex traoculares y l os ner vios 
craneales que los controlan. 
 
Una I CC i ndependiente no d epende de l as r utas n ormales de s alida del c erebro. El 
mensaje no es registrado por la actividad de los nervios periféricos o músculos, es decir, 
su actividad no es necesaria para obtener la actividad cerebral que lleva el mensaje. En 
cambio, provee al cerebro de totalmente nuevos canales de salida. Por ejemplo (Farwell 
y Donchin, 1988; Donchin et al., 2000) desarrollaron una ICC que utilizaba como canal de 
salida al EEG. En l a I CC s e pr esentada u na m atriz d e l etras que s e iluminaba 
 
32 
aleatoriamente p or r englones y c olumnas produciendo el c omponente P 300. L a 
generación de la bioseñal en el EEG fue el resultado de la intención del individuo y no de 
la orientación de los ojos. Esto es particularmente importante para alteraciones motoras 
severas en las que se pierde incluso el movimiento ocular. 
 
2.7 Modelo general de una ICC 
Un modelo general de una ICC implica un sistema en el cual una persona puede operar 
dispositivos externos mediante componentes funcionales. 
El s istema pa rte de l a ac tividad electrofisiológica d el us uario, l a c ual es am plificada y 
convertida a un formato que puede ser interpretado por una computadora. El siguiente 
módulo o c omponente es el q ue pr ocesa l a s eñal e n t res p asos. E l pr imero extrae o 
reconoce la señal, el segundo la traduce y el tercero las convierte en señales operativas 
que r econoce el ap arato ej ecutor. E l di spositivo o c omponente ej ecutor c onsta d el 
aparato y su propio controlador. 
La figura 2.1 representa de forma esquemática el modelo general de una ICC 
 
 
 
 
 
Figura. 2.1 Modelo general de una ICC en el que se explican las etapas de funcionamiento y de procesamiento 
de la señal, desde su adquisición, hasta su aplicación. 
 
33 
2.7.1 Componentes 
 Las par tes de un a Interface Cerebro-computadora s e pueden definir e n t érminos 
operacionales (Wolpow et al., 2002) o por sus componentes funcionales (Mason y Birch, 
2003). En la actualidad los sistemas que se ha desarrollado están en fase experimental, 
por l o q ue m uchas d e l as c onsideraciones aún s on t eóricas o s e es tán i nvestigando 
(Moore, 2003). 
Componentes operacionales: 
• Adquisición de la señal: Inicia con el registro de las señales, mediante electrodos. 
El método p uede ser no invasivo, colocando electrodos superficiales sobre el 
cuero c abelludo ( Electroencefalograma), i nvasivo en el q ue l os electrodos s e 
insertan en la corteza cerebral (Electrocorticograma) o ambos. 
La s eñal p uede s er ev ocada ( PRE) o es pontánea ( ritmos en el E EG s obre l a 
corteza sensoriomotora). Los primeros dependen de un estímulo como flashes de 
luz y no requieren entrenamiento; los segundos no dependen de la estimulación, 
sino del esfuerzo del sujeto y se obtienen luego de un periodo de entrenamiento. 
Finalmente la señal es amplificada y digitalizada. 
• Procesamiento d e l a s eñal: l a s eñal digitalizada es s ometida a uno o v arios 
procesos de extracción t ales c omo filtros es paciales, m ediciones de am plitud y 
latencia, análisis espectral, e tc. Los PRE por ejemplo, se caracterizan por ser 
funciones que dependen de l a amplitud y el t iempo, en cambio l os r itmos m u o 
beta son funciones de la frecuencia. Las señales además deben estar libres de 
interferencias como la actividad muscular o la ocular. 
La señal extraída es traducida por algoritmos, cuya función es convertir la señal a 
un l enguaje que s ea c ompatible c on el di spositivo a c ontrolar. Los al goritmos 
funcionan e n t res ni veles adaptativos. El pr imero ajusta el s istema al t ipo y 
características de la s eñal q ue proporcione el us uario ( amplitud, l atencia, 
 
34 
frecuencia) y a la velocidad con que se genera las respuestas. El segundo realiza 
ajustesperiódicos en línea, dado que el usuario puede variar en su ejecución por 
factores como el ambiente, fatiga, enfermedad, etc. E l tercero adapta el nivel de 
ejecución o capacidades del usuario para controlar el desempeño del dispositivo 
externo. 
• Dispositivo / aparato ejecutor: una vez que la señal se ha procesado, pasa a un 
controlador o di rectamente al c anal d e salida para que la intención final sea 
ejecutada. E l dispositivo más común es la pantalla de una computadora, aunque 
puede ser cualquier otro equipo compatible. El resultado final de una operación es 
variable, desde la selección de objetivos, letras, iconos hasta m over un cursor. 
Este producto final retroalimenta nuevamente al usuario para mantener, aumentar 
la velocidad o la exactitud de acuerdo al protocolo de operación. 
• Protocolo de operación: es un formato que guía la operación de la ICC, en el cual 
se definen las op eraciones o ac tividades, su e stado, gr ado de des arrollo y d e 
ejecución, las intervenciones del usuario y el sistema, el tiempo en que se realizan, 
su secuencia, velocidad, especificidad, etc. 
 
Componentes funcionales: 
Los pr incipales componentes f uncionales de un a ICC son los siguientes: us uario; 
amplificador; convertidor analógico-digital; extractor, traductor y controlador de la señal; el 
dispositivo y su controlador y el ambiente de interacción. 
• Usuario: es el controlador del sistema; provee las bioseñales mediante dispositivos 
de toma como los electrodos. 
- Electrodos: convierten las bioseñales en señales eléctricas analógicas. 
- Aislamiento óptico: en el s istema i nterviene l a corriente el éctrica y por l o 
tanto existe el riesgo de choque eléctrico. El aislamiento es la interrupción 
 
35 
de la corriente por una señal óptica que se transmite a corta distancia, de 
manera qu e l a s eñal p asa l ibremente p ero s e r educe l a pos ibilidad d e 
recibir un daño. 
• Amplificador: amplifica la señal analógica multiplicándola por un factor adecuado 
(Ej. 20 000 veces) de manera que el voltaje original, que es del orden de -100 a 
+100 microvoltios, esté disponible en el canal de salida en el orden de milivoltios, 
el cual ya es compatible con el convertidor analógico-digital. 
• Convertidor analógico-digital (A-a-D o A/D): esencialmente convierte la señal 
continua o analógica a funciones de series discretas de puntos que se aproximan 
a l a f unción original. C ada punto es ex presado en par es or denados de puntos 
(x,y) en donde “x” es el voltaje y “y” el tiempo. 
• Procesamiento de la señal: el procesador de la señal es un circuito integrado que 
funciona a manera de u nidad de procesamiento c entral ( CPU), cuya función es 
realizar cálculos numéricos con diversos objetivos: 
- Extracción: t ransforma l a s eñal amplificada y di gitalizada e n v alores que 
correspondan al mecanismo neurológico implicado (Ej. P300, ritmos mu o 
beta en el E EG), es to es , r econoce patrones c onocidos c omo el v ector 
característica que son secuencias numéricas específicas provenientes del 
convertidor analógico-digital. 
- Traducción: t raduce m ediante al goritmos l as s eñales del v ector 
característica en s eñales l ógicas d e c ontrol i ndependientes al a parato o 
dispositivo ejecutor. 
- Controlador: c onvierte l a s eñal l ógica e n un l enguaje c ompatible con el 
dispositivo externo. 
 
 
36 
• Dispositivo ex terno: el di spositivo o aparato ex terno es el ej ecutor de l as tareas 
que le asigna el usuario a través del sistema, es decir, transforma las señales 
procesadas en señales físicas que interactúan tanto con el ambiente como con el 
usuario. Las señales pueden ser acumuladas hasta completar una secuencia a la 
que el aparato responda o funcionar automáticamente (silla de ruedas, sintetizador 
de voz, pantalla). 
• Ambiente de interacción: es el mundo físico al cual el usuario tiene acceso. Puede 
ser desde l a c omunicación c on otras personas o l a m anipulación de objetos, el 
control de prótesis o computadoras. 
 
2.8 Bioseñales para ICC 
El gr upo de bi oseñales ex ploradas h asta l a f echa c aen de ntro de c inco grupos: 
Potenciales v isuales evocados, potenciales corticales lentos, actividad neuronal cortical, 
ritmos beta y mu y potenciales P300 (Ver figura 2.2) 
Potenciales visuales evocados 
El tipo de sistema que emplea los potenciales visuales evocados (PVE), los registra sobre 
la c orteza v isual y c on el lo s e det ermina l a posición de l a m irada. S on s istemas 
dependientes cuya base para comunicar es la determinación de los PVE y el movimiento 
ocular determinado por alguna técnica de seguimiento de la mirada. 
En la primer interface de este tipo se intentaba dirigir un cursor hacia la dirección en que 
el usuario lo deseaba mover (Vidal, 1973, 1977). Otro sistema parecido, la “Brain 
Response I nterface ( BRI)”, em plea u na gradilla c on s ímbolos c olocados e n di ferentes 
subgrupos los cuales cambiaban de color en la pantalla de video; el sujeto los 
seleccionaba produciendo alrededor de 10 -12 p alabras p or m inuto ( Sutter, 1992) P or 
último, Middendorf et al., (2000), determinaban la posición de la mirada midiendo la 
 
37 
frecuencia de l a r espuesta a l a l uz en l a c orteza v isual y c on el lo po der s eleccionar 
botones virtuales que destellaban en una pantalla. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Potenciales corticales lentos 
Los potenciales corticales lentos (PCLs) son variaciones de voltaje que se generan en la 
corteza cerebral y cambian cada 0.5 - 10.0 segundos. Con un entrenamiento que puede 
durar semanas o m eses una persona puede aprender a c ontrolar este t ipo de actividad. 
La i nterface que em plea esta c lase d e s eñales t iene u n ar reglo e n el c ual s e puede 
controlar el m ovimiento de u n c ursor e n un a p antalla c omo e n el “ Tought T ranslation 
Device ( TTD) o D ispositivo t raductor de p ensamientos” ( Birbaumer et al ., 20 00), q ue 
selecciona objetivos en promedio cada 6 segundos. Si el usuario logra una exactitud igual 
o superior al 75 %, pasa a la segunda fase donde puede seleccionar letras para formar 
POTENCIALES CORTICALES LENTOS RITMOS BETA Y MU 
ACTIVIDAD NEURONAL CORTICAL POTENCIALES P300 
Figura 2.2 Ejemplos de bioseñales utilizadas para desarrollar ICCs. Adaptada de Wolpaw et al., (2002) 
 
38 
palabras en un programa especial de soporte (LSP) con un rendimiento de 0.15-3.0 
letras/min. 
 
Ritmos beta y mu 
La actividad mu es producida en áreas sensoriales o motoras de la corteza en personas 
en estado de vigilia. Si no se está procesando un estímulo sensorial o generando 
actividad motora aparecen con una frecuencia de 8 a 1 2 Hz. El ritmo mu se genera en 
una minoría de adultos (Chatrian, 1976; Pfurtscheller, 1989) Los ritmos beta t ienen una 
frecuencia de 18 a 26 Hz. Ambas se registran en el EEG y están asociadas a la 
preparación de m ovimientos, en c uyo caso disminuyen. E sta d esincronización 
relacionada al evento (ERD) es op uesta a la s incronización que oc urre des pués del 
movimiento (ERS) Las personas pueden ser entrenadas imaginando movimientos para 
generar y controlar estos ritmos que acoplados a una ICC pueden dirigir un cursor en una 
pantalla (Wolpow et al., 1991; McFarland et al., 1999; Pfurtscheller et al., 1993). 
 
Actividad neuronal cortical 
Se emplea una t écnica invasiva en la que se implantan electrodos neurotróficos en la 
corteza motora para detectar potenciales de acción neuronales. Después de un periodo 
de e ntrenamiento, l as s eñales s on c onvertidas a pul sos el éctricos para c ontrolar u n 
cursor, seleccionar letras para formar palabras y expresarlas en un procesador de textos o 
mediante un sintetizador de voz (Kennedy y Bakay, 1998; Kennedy et al., 2000). 
 
Componente P300 
Las características relevantes del componente P300 para interfaces cerebro-computadora