u729628

Vista previa del material en texto

PROYECTO DE GRADO
Presentado a
LA UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
FACULTAD DE INGENIERÍA
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA
Para obtener el t́ıtulo de
INGENIERO ELECTRÓNICO
por
Juan Sebastián Useche Parra
DESARROLLO DE UN SISTEMA DE ADQUISICIÓN DE EEG,
PARA ESTIMULACIÓN Y PROCESAMIENTO DE POTENCIALES
VISUALES EVOCADOS EN ESTADO ESTABLE SOBRE UNA
PLATAFORMA MÓVIL, CON APLICACIÓN A JUEGOS
DIDÁCTICOS.
Sustentado el 1 de Junio de 2016 frente al jurado:
- Asesor: Fredy Enrique Segura-Quijano PhD, Profesor Asociado, Universidad de Los Andes
Mario Andrés Valderrama PhD, Profesor Asociado, Universidad de Los Andes
Juan Manuel Lopez Lopez MSc, Estudiante Doctoral, Universidad de Los Andes
- Jurados : Antonio Salazar Gomez PhD, Profesor Asociado, Universidad de Los Andes.
JSUP
A mi madre y mi hermana por su amor incondicional...
Agradecimientos
A mis padres por su paciencia, amor y apoyo en el transcurso de esta etapa universitaria, sin ustedes
nada de esto hubiera sido posible.
A William Triana, mi segundo padre, sin él no estaŕıa en este lugar y momento de mi vida.
A Juan Manuel López, por su dedicación, paciencia y conocimiento transmitido en cada etapa de este
proyecto.
Para los profesores Fredy Segura y Mario Valderrama, por su entera confianza y apoyo en todo el
proceso.
A todos mis amigos y familia que fueron participes de una u otra forma en la culminación de este
proyecto, muchas gracias.
i
Tabla de contenido
1 Introducción 1
1.1 Descripción de la problemática y justificación del trabajo . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Alcance y productos finales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.3 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3.1 Objetivo General . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3.2 Objetivos Espećıficos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2 Marco teórico, conceptual e histórico 4
2.1 Marco Teórico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.1.1 Electroencefalograma (EEG): . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.1.2 Potenciales Evocados: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.1.3 Potenciales Visuales Evocados en Estado Estable (SSVEP): . . . . . . . . . . . . 4
2.1.4 Interfaz Cerebro-Máquina (BCI): . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.1.5 Transformada de Fourier: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.1.6 Frecuencia Estimulación: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.1.7 Geometŕıa Patrón de Estimulación: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.2 Marco Conceptual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.2.1 Neurofeedback: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2.2 Radiación Electromagnética en Humanos: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2.3 IPC-2221A (Diseño PCB): . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2.4 Norma Técnica Colombiana (NTC-61000): . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2.5 Psychtoolbox-3: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.3 Marco Histórico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.4 Antecedentes externos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.5 Antecedentes locales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
3 Definición y especificación del trabajo 9
3.1 Definición . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
3.2 Especificaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
4 Metodoloǵıa del trabajo 10
4.1 Plan de trabajo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
4.1.1 Diseño Hardware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
4.1.2 Diseño Software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
4.1.3 Diseño Algoritmos de control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
4.1.4 Pruebas del sistema conjunto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
4.2 Búsqueda de información . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
4.3 Alternativas de desarrollo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
5 Trabajo realizado 13
5.1 Descripción del Resultado Final . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
5.1.1 Tarjeta de Adquisición: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
5.1.2 Interfaz Gráfica: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
5.1.3 Diseño de Pruebas: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
5.2 Trabajo computacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
ii
TABLA DE CONTENIDO iii
6 Validación del trabajo 20
6.1 Metodoloǵıa de prueba . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
6.1.1 Medición ECG: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
6.1.2 Medición EEG único est́ımulo: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
6.1.3 Medición EEG Juego: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
6.1.4 Medición Tiempos de sincronización: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
6.2 Validación de los resultados del trabajo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
6.2.1 Obtención de ECG: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
6.2.2 Prueba General del sistema: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
6.3 Evaluación del plan de trabajo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
7 Discusión 27
8 Conclusiones y trabajos futuros 28
8.1 Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
8.2 Trabajo Futuros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
Referencias 28
A Resumen Ejecutivo 31
B Materiales y proveedores 45
C Instrumentos 46
D Documentación adicional 47
Índice de figuras
2.1 Patrón de Tablero de Ajedréz. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.2 Patrón Circular. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.3 Patrón Barras. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
5.1 Esquema de funcionamiento general del sistema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
5.2 Electrodos húmedos para lectura de EEG. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
5.3 Esquema de conexiones del sistema implementado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
5.4 Vista anterior tarjeta de adquisición. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
5.5 Vista posterior tarjeta de adquisición. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
5.6 Comparación señal alfa adquirida en simultaneo con WNB y Micromed. . . . . . . . . . 15
5.7 Pantalla inicial app android. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
5.8 Pantalla de juego app android. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
5.9 Pantalla Juego. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
5.10 Pantalla ganar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
5.11 Pantalla perder. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
5.12 Señales de prueba y ECG.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
5.13 Lectura Onda Alfa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
5.14 Pantalla de prueba est́ımulo único. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
5.15 Lectura Onda de 10Hz durante la exposición a un est́ımulo. . . . . . . . . . . . . . . . . 19
5.16 Lectura Onda de 15Hz durante el juego. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
6.1 Adquisición ECG para dos ubicaciones de la tarjeta. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
6.2 Espectro de frecuencias para la adquisición de ECG. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
iv
Índice de tablas
1.1 Cumplimiento primer alcance. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 Cumplimiento segundo alcance. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 Cumplimiento tercer alcance. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.4 Cumplimiento cuarto alcance. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
3.1 Matriz evaluación de cumplimiento del proyecto. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
5.1 Comparación entre tarjeta desarrollada y su versión anterior. . . . . . . . . . . . . . . . 14
5.2 Comparación técnica entre la tarjeta desarrollada y productos comerciales. . . . . . . . 15
6.1 Resultados prueba de único est́ımulo para 10Hz y 15Hz. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
6.2 Resultados prueba de interferencia entre est́ımulos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
6.3 Tiempo promedio por sujeto. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
C.1 Instrumentos necesarios para el uso del sistema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
v
1. Introducción
1.1 Descripción de la problemática y justificación del trabajo
Teniendo en cuenta el constante avance de la tecnoloǵıa se desea que la interacción de las personas con
los medios electrónicos se realice de forma directa e inmediata y mejor aún si no se utiliza ninguna
clase de periférico tangible. Por ende, en los últimos años ha aparecido el concepto de las interfaces
cerebro-máquina (BCI por sus siglas en inglés), en las cuales se transmiten órdenes ”directamente”
desde el cerebro hacia el objeto que se desee controlar. Dada esta forma de comunicación, entre una
persona y la máquina (computador) este tipo de interfaces tienen una alta aplicabilidad a campos
como la medicina[19], los videojuegos [15], pscioloǵıa, entre otros.
Por otra parte, los avances tecnológicos están contribuyendo al cambio de las formas de educación,
tales como la inclusión de distintas tecnoloǵıas de la información y la comunicación TIC en las aúlas
de clase de los colegios en Colombia a través de diferentes programas del Ministerio de Educación
[8]. La inclusión de las tecnoloǵıas en la educación llevan a una simplificación de los procesos de
aprendizaje debido al procesamiento de las acciones del usuario con la tecnoloǵıa, la interacción y la
retroalimentación inmediata que ofrecen estos cambios tecnológicos en el ámbito educativo[9]. Diversos
estudios presentan resultados favorables sobre la inclusión de tecnoloǵıas en la educación, tales como
realidad aumentada [7] o la simulación de eventos [23] (especialmente medicina).
Debido a lo anteriormente mencionado y con base en que las BCI hacen parte de la actualidad de la
ingenieŕıa, se propone realizar este proyecto para lograr lo siguiente: profundizar en la aplicabilidad de
las interfaces cerebro-máquina en un entorno tan cotidiano como lo son los juegos; implementar una
BCI robusta y de bajo costo, cuya aplicación se encontrará orientada al control de un juego didáctico,
que fomente el aprendizaje de las matemáticas, sobre una plataforma móvil; realizar las adecuaciones
pertinentes a la tarjeta de adquisición de EEG (desarrollada en el grupo de investigación) para que la
generación de est́ımulos y el procesamiento de las señales capturadas se ejecuten en la misma plataforma
móvil.
1.2 Alcance y productos finales
En la propuesta de proyecto de grado se especificaron alcances generales, los cuales se listan a contin-
uación.
• Generar un protocolo de pruebas que permita la adquisición de SSVEP a través del prototipo
implementado.
• Caracterizar la respuesta de distintos sujetos a los est́ımulos visuales, a partir de una plataforma
móvil, para la generación de SSVEP.
• Desarrollar un juego de aprendizaje utilizando la adquisición de SSVEP para la toma de desiciones
sobre el mismo.
• Desarrollar una aplicación móvil que permita la generación de est́ımulos visuales y el proce-
samiento de los respectivos SSVEP.
Estos alcances con el desarrollo del proyecto se han ido especificando y detallando de forma tal que
permite la evaluación del cumplimiento de cada uno de ellos.
1
CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN 2
Alcance Generar un protocolo de pruebas que permita la adquisición de SSVEP a
través del prototipo implementado.
Producto El protocolo de pruebas diseñado unido al prototipo implementado, permite
la generación y adquisición de SSVEP, presentando en la pantalla un juego
de aprendizaje, realizando la adquisición de las señales a través de la tarjeta
desarrollada y el procesamiento de las mismas en un computador.
Estado Deseado
Tabla 1.1: Cumplimiento primer alcance.
Alcance Caracterizar la respuesta de distintos sujetos a los est́ımulos visuales, a partir
de una plataforma móvil, para la generación de SSVEP
Producto Se realizaron pruebas sobre una cantidad aceptable de sujetos, donde se evi-
dencia el funcionamiento del dispositivo y el comportamiento de los suje-
tos ante diferentes est́ımulos. La plataforma móvil fue reemplazada por un
computador portátil, teniendo en cuenta que la misma no se implementó
completamente.
Estado Deseado
Tabla 1.2: Cumplimiento segundo alcance.
Alcance Desarrollar un juego de aprendizaje utilizando la adquisición de SSVEP para
la toma de desiciones sobre el mismo.
Producto Se desarrolló un juego básico en MATLAB, basado en el Psychtoolbox, donde
se muestra una operación matemática a realizar y sus posibles resultados. Se
tiene una base de datos de posibles operaciones, las cuales alternan de forma
aleatoria para cada juego.
Estado Deseado
Tabla 1.3: Cumplimiento tercer alcance.
Alcance Desarrollar una aplicación móvil que permita la generación de est́ımulos vi-
suales y el procesamiento de los respectivos SSVEP.
Producto Se obtuvo una aplicación móvil que genera los est́ımulos visuales, pero no
procesa los datos adquiridos. Dado esto se optó por la realización de esta
aplicación en un computador a partir de MATLAB.
Estado Aceptable
Tabla 1.4: Cumplimiento cuarto alcance.
1.3 Objetivos
1.3.1 Objetivo General
Desarrollar un sistema de medición de potenciales evocados para generar una interfaz cerebro-máquina
enfocada en el control de una aplicación móvil, para aprendizaje de matemáticas.
Este objetivo general cambia respecto al presentado en la propuesta en el semestre 2015-2, en razón a
que durante el desarrollo del proyecto se encontró un enfoque más espećıfico para el sistema, en donde
se puede generar un impacto tanto comercial como social.
CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN 3
1.3.2 Objetivos Espećıficos
• Estudiar y apropiar la tarjeta de adquisición de EEG, desarrollada previamente en la Universidad
de Los Andes.
• Adecuar el algoritmo y el conjunto de est́ımulos existentes en computador a una plataforma
móvil.
• Diseñar y caracterizar un protocolo experimental que permita la correcta adquisición e identifi-
cación de SSVEP en un sujeto.
• Basado en la tarjeta de adquisición actual desarrollada en el grupo, implementar la comunicación
con la plataforma móvil utilizando Bluetooth 2.0, además de adecuar un único canal de medición
para los SSVEP generados.
• Generar documentación libre del software,hardware y algoritmos producidos durante el desarrollo
del proyecto. (Trazabilidad de circuitos integrados y registro del software desarrollado).
• Generar una aplicación móvil que permita el uso de los SSVEP en el control de un proceso.
• Caracterizar la respuesta al conjunto de est́ımulos diseñados de una muestra de mı́nimo 8 sujetos.
• Implementar una interfaz gráfica que permita al usuario escoger la frecuencia de excitación para
la toma de desiciones en el juego.
• Generar un dispositivo (producto integrado) que permita la adquisición y procesamiento de
potenciales visuales evocados, robusto y de bajo costo en la aplicación del estudio seleccionado.
2.Marco teórico, conceptual e histórico
2.1 Marco Teórico
2.1.1 Electroencefalograma (EEG):
Corresponde a la representación gráfica de la actividad eléctrica espontánea en el cerebro. Se basa en
la medición de una diferencia de potencial eléctrico entre dos partes (electrodos) del cuero cabelludo.
Las señales medidas, corresponden a la suma e integración de cada una de las señales producidas por
las neuronas al realizar su sinápsis, ya sea de forma excitatoria o inhibitoria, por lo cual se generan
con amplitudes en el rango de los µV [14]. Cabe resaltar que para este proyecto, se estudian dos
subcategoŕıa de estas señales, denominadas Alpha y Beta, que corresponden a frecuencias entre 8Hz-
13Hz y 14Hz-30Hz [14].
2.1.2 Potenciales Evocados:
Pequeñas señales producidas en el cerebro como respuesta a est́ımulos externos, tales como visual,
auditivos y tacto. Para este proyecto se utilizará la encefalograf́ıa como principal técnica de adquisición
[14], centrandose en la detección de potenciales evocados a partir de est́ımulos visuales.
2.1.3 Potenciales Visuales Evocados en Estado Estable (SSVEP):
Son señales naturales producidas por el cerebro cuando la retina es excitada a una frecuencia dentro del
rango de 3.5Hz a 75Hz, caracterizada por un aumento de la actividad electroencefalográfica alrededor
de la frecuencia de estimulación[20].
2.1.4 Interfaz Cerebro-Máquina (BCI):
Este tipo de sistemas buscan generar una conexión entre el cerebro y una máquina (computador),
a partir de la asociación de señales caracteŕısticas, producidas por el cerebro, a patrones de acción
realizados por la máquina conectada, es decir toman la orden generada por el cerebro y la transforman
en una señal de control espećıfica. La adquisición de estas señales, en su mayoŕıa, se realizan a través
de la encefalograf́ıa buscando la evaluación de las señales del cerebro en tiempo real [15].
2.1.5 Transformada de Fourier:
Esta transformada corresponde al paso de una señal en el tiempo al espacio de Fourier, el cual es
considerado como un espacio en el cual la señal se representa a través de la potencia de cada una de
sus componentes espectrales. Dado que al aplicar la transformada de Fourier se obtiene el valor de
energia de cada una de las componentes espectrales de una señal, esta será utilizada para identificar
la frecuencia de excitación de la retina y discernir las frecuencias naturales del EEG.
Matemáticamente, esta transformada se expresa como:
g(ω) =
1√
2 ∗ π
∫ inf
− inf
f(t) exp(iωt)dt (2.1)
La expresión anterior se encuentra en tiempo continuo, dado que el sistema de adquisición se realiza a
través de muestras, para este proyecto se utilizará la definición en tiempo discreto:
Xk =
N−1∑
n=0
Xn exp(−2πıkn/N) (2.2)
Donde Xk representa el valor de la componente en la muestra k-ésima y Xn el valor de la señal en el
tiempo n-ésimo [3].
4
CAPÍTULO 2. MARCO TEÓRICO, CONCEPTUAL E HISTÓRICO 5
2.1.6 Frecuencia Estimulación:
La frecuencia de estimulación es una de las bases de este proyecto, la cual constituye una de las formas
de generar una estimulación sobre el usuario, la cual es detectada y procesada por el dispositivo móvil.
Dado que este dispositivo es electrónico, las frecuencias de estimulación se encuentran limitadas, puesto
que la pantalla posee una tasa de refresco de 60Hz, es por esto que las frecuencias de parpadeo entre
los cambios de patrones se encuentran limitadas, para generar ondas alfa, en 8, 57Hz, 10Hz y 12Hz,
los cuales corresponden a 7,6,5 cuadros por segundo respectivamente [25]. Teniendo esto en cuenta, la
frecuencia de cada est́ımulo se calcula de la siguiente forma:
stim(f, i) = square[2πf(i/TasaRefresco)] (2.3)
Donde f es la frecuencia a la que se quiere estimular, i el ı́ndice del cuadro a mostrar y square es una
onda cuadrada con la frecuencia dada [25].
2.1.7 Geometŕıa Patrón de Estimulación:
La geometŕıa del patrón de estimulación se basa en la técnica de reversión del patrón, es decir se realiza
un intercambio de los colores del patrón. Los diseños utilizados para generar SSVEP corresponden a
tablero de ajedréz (Figura 2.1), barra (Figura 2.3) y circulares (Figura 2.2). Basado en los resultados
de Andrés Peña [22], en este proyecto se utilizará el patrón circular para la generación de SSVEP.
Figura 2.1: Patrón de Tablero de Ajedréz.
Figura 2.2: Patrón Circular.
2.2 Marco Conceptual
La BCI desarrollada se concentra en el análisis de las señales en el dominio de la frecuencia, es decir de-
spués de realizar un pre-procesamiento de la señal se toman las desiciones en el sistema. Por otra parte,
esta BCI tiene como fin dar información al usuario de su propio estado cerebral o retroalimentación,
a través de información visual y auditiva.
CAPÍTULO 2. MARCO TEÓRICO, CONCEPTUAL E HISTÓRICO 6
Figura 2.3: Patrón Barras.
2.2.1 Neurofeedback:
Se denomina Neurofeedback al dar información al usuario sobre el estado actual de su cerebro, a partir
de indicadores visuales, auditivos o táctiles [13], lo cual hace que la persona utilizando una BCI, tenga
algo de conciencia sobre el proceso cerebral que se está llevando a cabo, obteniendo aśı experiencia y
control sobre sus ”acciones” cerebrales, generando un entrenamiento que puede llevar a la mejora de
ciertas habilidades, tales como la concentración, memoria y habilidades motoras [24] [12].
2.2.2 Radiación Electromagnética en Humanos:
Estudios cĺınicos concluyen que la presencia constante de radiación electromagnética en humanos ge-
nera afecciones graves de salud. Dado que en este proyecto utiliza la transmisión bluetooth y conexiones
en el cerebro, se expone a los usuarios a una cantidad pequeña de radiación electromagnética. Cabe
resaltar que el nivel de radiación máxima emitida por un dispositivo bluetooth es de 2.5mW, por lo
cual no traerá consecuencias en la salud de los usuarios [2][6].
Dado que en este proyecto se desarrolla un instrumento que se conecta a personas, es importancia
tener en cuenta las normas técnicas asociadas.
2.2.3 IPC-2221A (Diseño PCB):
Es un estandar internacional para el diseño de circuitos impresos, donde se especifican la relación que
deben tener las pistas de cobre respecto a la cantidad de corriente que circulará por ellas. Además
explica la separación mı́nima entre componentes electrónicos, pistas y vias en el circuito impreso para
que la tarjeta cumpla especificaciones internacionales y se tenga un producto de buena calidad.
2.2.4 Norma Técnica Colombiana (NTC-61000):
Menciona la normatividad requerida en dispositivos electrónicos para cumplir con los estándares de
compatibilidad electromagnética en el páıs. Para este proyecto, esta norma se tiene en cuenta en la
inclusión del dispositivo de transmisión bluetooth, además de las conexiones a través de electródos con
el paciente.
2.2.5 Psychtoolbox-3:
Paquete de extensión de MATLAB, el cual se enfoca en la generación de est́ımulos visuales y audi-
tivos, para estudios cerebrales. Dada la especificidad del paquete, es de gran utilidad en el diseño e
implementación de interfaces, que necesiten gran presición en la velocidad de los est́ımulos. Este se
encuentra libre para su descarga e instalación en http://psychtoolbox.org/.
CAPÍTULO2. MARCO TEÓRICO, CONCEPTUAL E HISTÓRICO 7
2.3 Marco Histórico
A continuación se resumen algunos trabajos importantes para el entendimiento y el desarrollo de este
proyecto, los cuáles se clasifican en externos y locales, entendiéndose los últimos como los desarrollados
en la Universidad de Los Andes.
2.4 Antecedentes externos
En vista que este proyecto busca enfocar las interfaces cerebro-máquina hacia el desarrollo de juegos
didácticos, se hace necesario realizar una revisión bilbiográfica en la cual se muestre el estado actual
de este tipo de interfaces en un ámbito internacional. Es por esto, que de forma preliminar, se
han encontrado algunos proyectos donde se estudian temas involucrados con el desarrollo de BCI, la
generación y adquisición de potenciales visuales evocados en estado estable (SSVEP) y el enfoque de
estos a la industria de los videojuegos.
• En el art́ıculo Brain-Computer Interface based on Steady-State Visual Evoked Potentials (SSVEP)
se muestra el diseño e implementación de una BCI en la cual, a través de SSVEP, se controla de
forma remota un teclado alfa numérico. Cabe resaltar que en el mismo se describe la forma de
evaluación de una BCI, a través del indicador de señal a ruido de la misma [20].
• El texto Brain-Computer interfaces, Virtual Reality, and Videogames muestra las posibles apli-
caciones de una BCI para entornos virtuales haciendo uso de potenciales visuales evocados y
visualización motora, además de la integración de estos entornos virtuales a videojuegos. En este
caso, el uso de SSVEP se enfoca a realizar acciones sencillas dentro del entorno virtual, tales
como cambios de los ángulos de visión, movimientos en lugares cerrados o la interacción con
objetos [15].
• En la investigación BCI and Motion Capture Technologies for Rehabilitation based on Videogames,
se utilizan las BCI para la rehabilitación de pacientes con algún daño motoro, ocasionado por
cualquier tipo de accidente. Además se aplica la BCI a través de un videojuego y se utilizan
distintos periféricos (sensor Kinect) para la captura de señales adicionales a las dadas por la
encefalograf́ıa del paciente. En este caso, es conveniente analizar este trabajo, puesto que incluye
dos partes vitales del proyecto a desarrollar, la obtención de las señales EEG y su modelamiento
dentro de un videojuego [19].
2.5 Antecedentes locales
Puesto que este proyecto se adelantará en la Universidad de Los Andes, es importante tener en cuenta
trabajos realizados con anterioridad, para conocer de antemano posibles desafios y minimizar los riesgos
que se puedan presentar durante la ejecución del proyecto.
• Desarrollo de Interfaz Cerebro-Máquina Basada en el Análisis de EEG y Potenciales Visuales
Evocados en Estado Estable para el Control de un Objeto: En este proyecto de grado del semestre
2015-1, se explora el diseño de est́ımulos visuales para la generación de SSVEP y su caracteri-
zación a partir de las figuras geométricas uitlizadas. También se muestra el uso de las SSVEP
para el control de un módulo Pololu con cuatro grados de libertad, además del diseño de una
interfaz que informa la instrucción enviada al robot, la forma de la señal EEG obtenida y el
componente wavelet de la misma[22]. Cabe resaltar que el trabajo a desarrollar toma como base
este proyecto, realizando adecuaciones en la tarjeta de adquisición de EEG, la implementación
de algoritmos de reconocimiento y la generación de est́ımulos en una plataforma móvil.
CAPÍTULO 2. MARCO TEÓRICO, CONCEPTUAL E HISTÓRICO 8
• Wireless Electroencephalogram Acquisition System for Recordings in Small Animal Models: En
estre trabajo se realiza el diseño e implementación de un sistema de adquisición de señales electro-
fisiológicas en animales pequeños, donde el módulo de adquisición es leido de forma inalámbrica.
El módulo aqúı desarrollado es la base para la tarjeta de adquisición a utilizar en este proyecto
de grado[16].
• Diseño y Desarrollo de un Sistema para la Adquisición y Procesamiento de una Señal EEG
para la Visualización de la Onda P300 a partir de Potenciales Evocados: Aplicación en tareas
Cognitivas de Reconocimiento del Nombre de Pila: En esta tésis de maestŕıa se trabaja sobre la
generación de un sistema de adquisición y procesamiento de señales EEG, a partir de la generación
de potenciales evocados, obtenidos al observar el nombre de pila del sujeto de pruebas en una
pantalla LCD. Con esta interfaz se busca visualizar la onda P300 generada por el cerebro paciente,
lo cual se utiliza como diferenciador para detectar si la persona objeto del estudio reconoce o no
el nombre de pila mostrado en la pantalla[4].
3.Definición y especificación del trabajo
3.1 Definición
El problema a solucionar con este proyecto de grado es la aplicabilidad de las interfaces cerebro-
máquina en contextos educativos, más espećıficamente al aprendizaje de las matemáticas. Debido a
que el sistema de adquisición a desarrollar presenta una aplicabilidad general, las limitantes se generan
en la función espećıfica del software desarrollado. De igual forma, con este proyecto se quiere incluir
la tecnoloǵıa del EEG en el repotenciamiento de las formas de educación en la actualidad.
3.2 Especificaciones
Las restricciones generales para este proyecto son:
• Se cuenta con un máximo de 16 semanas para la elaboración del proyecto de grado.
• Se debe tener control sobre las condiciones lumı́nicas del ambiente de trabajo.
• El producto final debe ser de bajo costo, robusto y portátil.
• Se deben tomar como mı́nimo una muestra de 8 sujetos para verificar la variabilidad de los
SSVEP a los est́ımulos visuales implementados.
Teniendo en cuenta las restricciones anteriores, el resultado final de este proyecto de grado debe cumplir
con las siguientes especificaciones:
• La tarjeta de adquisición de EEG desarrollada, debe ser capaz de transmitir datos de forma
inalámbrica a través de Bluetooth.
• El software implementado en la plataforma móvil debe capturar y procesar los datos, además de
brindar una retroalimentación al usuario, a través de la interfaz gráfica.
• El sistema desarrollado debe ser reproducible, por lo cual debe contener toda la documentación
necesaria para su funcionamiento y reproducción.
• El programa en la plataforma móvil se enfoca en el entrenamiento de una habilidad, como es el
realizar operaciones matemáticas.
A partir de las especificaciones planteadas, se genera una matriz de calificación la cual será utilizada
para evaluar el nivel de cumplimiento de cada una de las especificaciones.
Especificación Aceptable Deseado
La tarjeta de adquisición
se comunica a través de
bluetooth
La comunicación se realiza por blue-
tooth a una baja velocidad, con
pérdida de algunos datos
Comunicación por Bluetooth de alta
velocidad sin pérdida de datos
Software Móvil El software captura y procesa los datos
de forma lenta y la retroalimentación
no es efectiva
Captura y procesamiento de datos en
tiempo real, generando una respuesta
con sensación natural
Documentación Existe un manual de instrucciones o un
informe técnico para reproducción
Existe un manual de instrucciones
claro y un informe técnico para repro-
ducción
Enfoque del programa El programa presenta algunas opera-
ciones matemáticas sencillas
Las operaciones presentan variedad y
se logra un entrenamiento efectivo
Tabla 3.1: Matriz evaluación de cumplimiento del proyecto.
9
4.Metodoloǵıa del trabajo
Para lograr un desarrollo exitoso de este proyecto de grado, teniendo en cuenta las especificaciones y
restricciones planteadas, se decide dividir el trabajo en cinco etapas, cada una con objetivos propios,
las cuales corresponden:
• Investigación teórica: Etapa inicial del proceso donde se realiza una búsqueda de información
sobre los conceptos y temas para el desarrollo del proyecto de grado.
• Diseño y Pruebas Hardware: En esta etapa se diseña, implementa y pruebael sistema de
adquisición, teniendo en cuenta cada una de las restricciones y especificaciones.
• Diseño y Pruebas Software: Etapa de diseño del programa sobre la plataforma móvil, para la
cual se realizan pruebas que asegure su funcionamiento al ser adicionada al sistema general.
• Pruebas sistema de adquisición conjunto: Etapa de prueba donde se verifica que el sistema
general funcione de la manera esperada.
• Diseño y pruebas de algoritmos de control: Última etapa, en la cual se diseñan e implementan
los algoritmos necesarios para el control de la aplicación móvil a través de los SSVEP.
4.1 Plan de trabajo
4.1.1 Diseño Hardware
Para el logro exitoso de esta etapa el proceso de diseño se basó en la tarjeta de adquisición desarro-
llada previamente en el grupo de investigación , realizando cambios pertinentes para cumplir con las
restricciones y especificaciones. Las etapas que se siguieron comprenden los siguientes puntos:
• Proceso de estudio y apropiación de la tarjeta previamente desarrollada, con el fin de encontrar
posibles falencias y lugar a los cambios que se deben realizar.
• Investigación de componentes y dispositivos a acoplar con el fin de cumplir las restricciones y
especificaciones.
• Pruebas individuales sobre los nuevos componentes a adicionar (microcontrolador, módulo blue-
tooth).
• Inclusión de los nuevos elementos en el sistema antiguo.
• Diseño de archivos CAD, utilizando la herramienta de software libre KiCad. Verificación de
conexiones y cumplimiento de restricción de corriente.
• Fabricación del PCB, verificación de las conexiones f́ısicas e implementación de cada uno de los
componentes.
• Pruebas y ajustes sobre el firmware del microcontrolador, para verificación del correcto fun-
cionamiento del dispositivo.
• Pruebas del sistema de adquisición sobre personas.
4.1.2 Diseño Software
En esta etapa se generaron dos interfaces de procesamiento y estimulación, debido a problemas que
surgieron en la lectura de datos por el dispositivo android, por lo cual se decide migrar a una interfaz
en computador (MATLAB).
10
CAPÍTULO 4. METODOLOGÍA DEL TRABAJO 11
Interfaz Android:
El software diseñado para la plataforma móvil, se realiza en leguaje Android utilizando el entorno de
desarrollo AndroidStudio. Los pasos seguidos para su cumplimiento fueron:
• Estudio e investigación del lenguaje de programación.
• Planeación del diseño básico de la aplicación a través de bocetos y herramientas de prototipado
rápido.
• Implementación de la interfaz principal.
• Implementación del proceso de comunicación por bluetooth.
• Desarrollo de la interfaz gráfica, donde se muestran los est́ımulos y la realimentación al usuario.
• Implementación de un algoritmo básico de control, para verificar que un est́ımulo (toque) genera
el comportamineto adecuado de la aplicación.
• Se presentan problemas en la conversión de datos, por lo cual la realización del análisis de las
señales recibidas no se logra de forma satisfactoria.
Interfaz MATLAB:
La interfaz para la generación de los est́ımulos y el procesamiento de los dato se realiza utilizando
el entorno y el lenguaje de programación MATLAB, con su extensión Psychtoolbox. Para lograr el
cumplimiento de los objetivos que debe cumplir esta interfaz, se siguieron los pasos:
• Documentación y estudio de la extensión Psychtoolbox.
• Implementación de un único est́ımulo en pantalla, con variación de frecuencia de titilación, para
comprobar el comportamiento del est́ımulo mostrado es correcto.
• Implementación de dos est́ımulos en pantalla, cada uno titilando a diferentes frecuencias.
• Modelamiento e implementación de la interfaz final del juego, para una única operación matemática.
• Se generaliza el algoritmo para desplegar tres operaciones matemáticas diferentes.
• Prueba conjunta del sistema de adquisición y procesamiento, con la interfaz gráfica.
4.1.3 Diseño Algoritmos de control
Dado que esta parte del proyecto se implementó únicamente en MATLAB, cabe resaltar que su desa-
rrollo se basó en el trabajo realizado anteriormente por Andrés Peña [22]. Como primera medida se
genera un script para la lectura de la señal, proveniente de la tarjeta. Luego esta señal es procesada
en tiempo real obteniendo su espectro de frecuencias y se determina los umbrales para las señales
caracteŕısticas que se quieren estudiar. De forma espećıfica se generó:
• Adqusición de la señal de EEG, a través de la lectura de un puerto serial.
• Cálculo del espectro de frecuencias de la señal léıda.
• Determinación de las frecuencias a detectar, en este caso se utilizan 10Hz y 15Hz.
• Implementación y sintonización del algoritmo para la detección de umbrales.
• A partir de la detección de umbrales se genera una realimentación auditiva y visual al usuario.
CAPÍTULO 4. METODOLOGÍA DEL TRABAJO 12
4.1.4 Pruebas del sistema conjunto
Se comprueba el fucionamiento de cada una de las partes que componen el sistema desarrollado (hard-
ware y software), y su funcionamiento en conjunto. Las pruebas realizadas fueron:
• Transmisión y recepción de la señal de prueba de la tarjeta de adquisición (cuadrada 1mV).
• Adquisición de una señal de ECG, prueba en 3 personas.
• Adquisición de una señal de EEG, ondas alfa, en modo de relajación y luego actividad. Probada
en una persona.
• Adquisición de ondas alfa con la tarjeta de adquisición desarrollada y el modulo de adquisición
de EEG comercial Micromed.
• Adquisición del EEG generado por la interfaz de estimulación visual, prueba en 2 personas.
• Sintonización de parámteros para el mejoramiento del procesamiento de datos a partir de los
resultados de la prueba anterior.
• Prueba del sistema en conjunto, juego más tarjeta de adquisición, en 8 personas.
4.2 Búsqueda de información
El proceso de búsqueda de información se realizó intensamente al inicio del proyecto para sentar las
bases teóricas, durante el desarrollo del mismo se generan dudas o la necesidad de aplicar teoŕıas dis-
tintas, por lo cual la consulta de información se realiza a lo largo del proyecto. Esta información en
su mayoŕıa fue adquirida a través de las bases de datos de la Universidad de Los Andes, además de
doumentación de software libre generada por Google.
Por otra parte, la información consultada no seŕıa de gran utilidad sin las bases teóricas adquiridas du-
rante el pregrado, pues a partir de estas se genera una mayor facilidad para la aplicación y comprensión
de nuevas teoŕıas, teniendo en cuenta que el tratamiento de señales aqúı utilizado y el proceso de diseño
de circuitos son conocimientos obtenidos en el proceso académico. Finalmente, el acompañamiento de
los asesores en el transcurso del proyecto fue de vital importancia para lograr un buen resultado.
4.3 Alternativas de desarrollo
Soportado en que uno de los objetivos de este proyecto es generar una interfaz cerebro-máquina de bajo
costo,el único sistema de adquisición explorado y adoptado fué el desarrollado por Juan Manuel López
en el grupo de investigación. Por otra parte, en cuanto al software y la plataforma móvil, se buscaron
alternativas entre diferentes plataformas móviles como Android, IOS y Raspberry Pi. En primera
medida se decide utilizar la plataforma Android, teniendo en cuenta la versatilidad del lenguaje de
programación, su costo de adquisición, la movilidad y la disponibilidad de posibles usuarios, pero con
el desarrollo del prototipo, se encuentran limitaciones que llevan a cambiar el entornode desarrollo por
MATLAB en un computador.
5.Trabajo realizado
A partir de la revisión bibliográfica y el estudio a profundidad de la tarjeta de adquisición desarro-
llada por el Ingeniero Electrónico Juan Manuel Lopez Lopez, se procede a ejecutar cada una de las
etapas de trabajo mencionadas en anterior apartado (sección 4) de este documento, obteniendo los
resultados detallados más adelante. Los algoritmos,códigos y archivos CAD desarrollados e imple-
mentados durante la realización del trabajo, se encuentran a disposición en los repositorios de GitHub
en https://github.com/juseus03 bajo la etiqueta [WNB], a partir de estos y su explicación, presente en
los anexos de este trabajo, se invita al lector a referirse a ellos para posibles réplicas del trabajo.
Por otra parte, se presenta el trabajo realizado de diseño de hardware, desarrollo de la interfaz gráfica
de estimulación y las pruebas de verificación del sistema. Para estas últimas, se siguió el protocolo de
experimentación desarrollado durante este proyecto, el cual fue aplicado sobre 9 personas (5 hombres
y 4 mujeres) con las caracteŕısticas deseadas (visión correcta o corregida), de forma voluntaria y con
previo conocimiento de todo el proceso a realizarse.
5.1 Descripción del Resultado Final
El resultado final de este proyecto, consiste en una interfaz cerebro-máquina para el entrenamiento en
la solución de sumas. Esta BCI, está compuesta por dos partes principales, el desarrollo de la tarjeta
de adquisición y la implementación de la interfaz gráfica. El funcionamiento general del sistema se
puede ver en la Figura 5.1, al igual que el esquema de conexión en la Figura 5.3.
Figura 5.1: Esquema de funcionamiento general del sistema.
Figura 5.2: Electrodos húmedos para lectura de
EEG.
Figura 5.3: Esquema de conexiones del sistema im-
plementado.
13
CAPÍTULO 5. TRABAJO REALIZADO 14
5.1.1 Tarjeta de Adquisición:
La tarjeta obtenida (Figuras 5.4 y 5.5), se basa en la tarjeta de adquisición desarrollada por el Inge-
niero Electrónico Juan Manuel Lopez Lopez como parte de su tésis doctoral. Esta nueva tarjeta de
adquisición, tiene una comunicación por Bluetooth 2.1, 8 canales de medición y alimentación de 9V,
además de un tamaño de 5cm x 5cm.
Figura 5.4: Vista anterior tarjeta de adquisición. Figura 5.5: Vista posterior tarjeta de adquisición.
Caracteŕıstica Versión Anterior WNB
Comunicación Esta tarjeta cuenta con comunicación
por RF, por lo cual se necesitan dos
módulos, uno para adquisición y otro
para la recepción de los datos.
Comunicación por Bluetooth V2.1,
integrado en una única tarjeta de
adquisición y transmisión.
Tamaño Transmisor: 90mm x 40mm Receptor:
70mm x 45mm
5mm x 5 mm
Medición La adquisición de la señal es realizada
por dos electrodos, donde uno corre-
sponde al canal de adquisición y el otro
a la referencia del sistema.
Se adaptan los canales de medición
para lograr una medida bipolar, es de-
cir se mide la señal diferencial entre
cada canal, además de tener un elec-
trodo de referencia.
Robustés La tarjeta presenta problemas en
el momento de la adquisición de
señales, además de inconvenientes en
la conexión entre el transmisor y el re-
ceptor.
Dadas los resultados de las pruebas re-
alizadas, se corrigen las fallas de trans-
misión de la tarjeta anterior. Además
el sistema tiene un bajo nivel de ruido
si se encuentra sobre el usuario.
Tabla 5.1: Comparación entre tarjeta desarrollada y su versión anterior.
Los componentes principales de la tarjeta implementada, corresponden a un micro-controlador ATXMEGA
32A4U, un front-end analógico ADS1298 y un módulo bluetooth KC21. La configuración de la tarjeta
con la cual se realizaron las prueba, corresponde a:
• Frecuencia de comunicación serial micro-controlador y bluetooth 230400.
• Transmisión de 250 muestras por segundo, para cada uno de los canales.
• Ganancia máxima en los amplificadores del conversor ADC.
Teniendo en cuenta los resultados obtenidos en las distintas pruebas aplicadas sobre el hardware, su
funcionamiento es el deseado y cumple los requerimientos mı́nimos que tienen equipos similares en
el mercado [11],[17], [21]. Una comparación de especificaciones entre el producto obtenido (Wireless
CAPÍTULO 5. TRABAJO REALIZADO 15
Neuro Board) y productos comerciales se muestra en la tabla 5.2.
Caracteŕıstica Wireless NB Emotiv Epoc NeuroSky MindWave Micromed
Frecuencia de muestreo 250 mps 128 mps 512 mps 2048 mps
Canales de adquisición 8 14 1 256
Conectividad BT V2.1 Bluetooth BT V2.1 Conexión Alámbrica
Duración Bateŕıa (Uso Continuo) 6h 6h 8h 24h
Precio 238 USD1 799 USD 99.99 USD 334 USD
Tabla 5.2: Comparación técnica entre la tarjeta desarrollada y productos comerciales.
Además de la comparación de las especificaciones técnicas, se realizó una comparación en funcionamiento
con el dispositivo Micromed SDLTM64 express [17], a partir de la adquisición de ondas alfa de rela-
jación y parpadeos. En la figura 5.6 vemos que las señal adquirida con la WNB registra los mismos
patrones que el Micromed, por ejemplo en el intervalo de tiempo de 40s-50s se realizaron parpadeos
seguidos, los cuales fueron registrados por ambos dispositivos, al igual que en el intervalo 30s-35s donde
se realizan un par de parpadeos. Cabe resaltar que la comparación de la obtención de una onda alfa es
casi imposible dada la cantidad de ruido que existe en la señal adquirida con el Micromed el cual está
dado principalmente por la conexión a la red eléctrica del computador utilizado para la adquisición y la
no cuidadosa limpieza del lugar de posicionamiento de los electrodos, por lo cual la tarjeta desarrollada
presenta mejores caracteŕısticas en cuanto a robustes frente a la limpieza de las zonas de medición.
Figura 5.6: Comparación señal alfa adquirida en simultaneo con WNB y Micromed.
5.1.2 Interfaz Gráfica:
En el transcurso del proyecto se diseñaron dos interfaces gráficas, una en un dispositivo android y otra
en un computador basado en el lenguaje de programación MATLAB. Dado que solo para esta última
1Este precio se calcula a partir de la suma del valor individual de cada uno de los componentes más el costo del
proceso de diseño, por lo cual para producción en masa este precio seŕıa mucho menor dado que los componentes seŕıan
comprados al por mayor.
CAPÍTULO 5. TRABAJO REALIZADO 16
fue exitoso el procesamiento de los datos recibidos, es con esta que se realizan las pruebas sobre los
sujetos.
Interfaz Android:
Esta aplicación permite una conexión bluetooth (basado en el ejemplo de Google BluetoothChat [10])
con la tarjeta de adquisición, aśı como la recepción de los datos en un archivo y cuenta con una
interfaz gráfica desarrollada en OpenGL ES, que permite la generación de est́ımulos visuales en 10Hz
y 15Hz. Dada las dimensiones del dispositivo para el que se desarrolló (pantalla de 5 pulgadas) [18],
las frecuencias de estimulación no son facilmente detectables, dado que se genera ruido considerable
entre cada uno de los estimulos. Por otra parte, dada la forma de conversión de los datos por parte del
lenguaje de programación, no fue posible obtener un procesamiento (transformada de Fourier) correcto
y es por esto que se dimite del uso de esta interfaz para las pruebas con personas.
Figura 5.7: Pantalla inicial app android. Figura 5.8: Pantalla de juego app android.
Interfaz MATLAB:
Se obtiene una interfaz en MATLAB, la cual permite la visualización de dos est́ımulos (10Hz y 15Hz),
la operación a resolver y el tiempo transcurrido de prueba, además del procesamiento de los datos,
a través de la transformada de Fourier y la detección de umbrales. Cabe resaltar que para la parte
gráfica se debe tener instalado la extensión Psychtoolbox (disponible en http://psychtoolbox.org/ ).
5.1.3 Diseño de Pruebas:
Para comprobar que tanto el hardware como su unión con el software funcionara correctamente, se
diseñaron las pruebas adelante mencionadas, las cuales serán descritas a profundidad en la siguiente
sección.
• Verificación de transmisión correcta de señal de prueba (Figura 5.12 canales 1 y 2).
CAPÍTULO 5. TRABAJO REALIZADO 17
Figura 5.9: Pantalla Juego.
Figura 5.10: Pantalla ganar. Figura 5.11: Pantalla perder.
• Lectura y transmisión de señal de ECG (Figura 5.12 canal 4).
• Lectura y transmisión de señal de EEG(alfa en relajación), en la Figura 5.13.
• Prueba de único est́ımulo (10Hz), Figuras 5.13 y5.15.
• Prueba Juego, observando un est́ımulo de 15HZ (Figuras 5.9 y 5.16 ).
Por último, se obtiene una prueba general, la cual consiste en realizar las siguientes sub pruebas:
• Dos tomas de datos para un único estimulo de 10Hz.
• Dos adquisiciones de datos sobre la pantalla de juego, observando únicamente el est́ımulo de
10Hz.
• Cinco adquisiciones sobre la pantalal de juego, obteniendo el tiempo de respuesta de sincronización
para el est́ımulo de 10Hz.
• Se repiten los pasos anteriores para el est́ımulo de 15Hz.
5.2 Trabajo computacional
Para el trabajo computacional realizado se utilizaron tres programas principalmente, MATLAB para
el análisis de los datos y la interfaz gráfica, KiCAD para el diseño de la tarjeta y Atmel Studio para
CAPÍTULO 5. TRABAJO REALIZADO 18
Figura 5.12: Señales de prueba y ECG.
la programación del micro-controlador de la tarjeta.
En el análisis de los datos, se utiliza como base la transformada de Fourier dada su velocidad de
cómputo y la fácil interpretación de los datos, cabe aclarar que se asume una periodicidad de las
señales analizadas al aplicar esta transformación matemática, la cual se consigue en un tiempo de
exposición al est́ımulo superior a 10s. Para la detección del nivel de potencia de las frecuencias in-
ducidas, se utiliza un algoritmo basado en la detección de umbrales, es decir se calcula la relación
entre la potencia de la señal en la frecuencia inducida y el promedio de potencia de toda la señal,
obteniendo una proporción la cual debe superar un umbral, en nuestro caso 21% y 22.5% para 10Hz
y 15Hz respectivamente.
Al diseñar la tarjeta de adquisición inalámbrica, se parte del diseño concebido con anterioridad por
parte de Juan Manuel Lopez Lopez, realizando los ajustes necesarios de tamaño, ancho de las pistas y
conexiones dada la disponibilidad de los componentes electrónicos, además de agregar nuevos circuitos
para el funcionamiento de partes espećıficas, tales como el Bluetooth. Además se realizan las pruebas
para el cumplimiento de las normas de espaciado y ancho de las pistas en el PCB.
Por último, para el control del micro-controlador se agregan las rutinas corresopndientes a una comuni-
cación serial con el bluetooth, para realizar el env́ıo de los datos adquiridos por el front-end. También
se realiza la configuración del bluetooth como transmisor directo, el cual al enlazarse con otro dis-
positivo env́ıa directamente los datos pasados por comunicación serial con el micro-controlador. Cabe
resaltar que el algoritmo de funcionamiento del micro-controlador, se basa en una máquina de estados,
la cual desencadena cada uno de los procesos pendientes de forma paralela.
CAPÍTULO 5. TRABAJO REALIZADO 19
Figura 5.13: Lectura Onda Alfa.
Figura 5.14: Pantalla de prueba est́ımulo único.
Figura 5.15: Lectura Onda de 10Hz durante la ex-
posición a un est́ımulo.
Figura 5.16: Lectura Onda de 15Hz durante el juego.
6.Validación del trabajo
6.1 Metodoloǵıa de prueba
A continuaciónse describen los protocolos de pruebas para la medición de señales ECG, EEG con
un único est́ımulo, EEG durante el juego y la medición de los tiempos de sincronización para cada
est́ımulo.
6.1.1 Medición ECG:
Este protocolo describe los pasos que se deben llevar a cabo para lograr la medición de ECG con la
tarjeta de adquisición desarrollada.
1. Charla informativa sobre el procedimiento.
2. Limpieza con gel de los puntos donde se ubicarán los electrodos, es decir zona de las muñecas y
tobillo derecho.
3. Preparación de los electrodos con pasta conductora y ubicación en las zonas.
4. Posicionamiento del sujeto en una silla, con las muñecas descansando sobre los muslos.
5. Ubicar la tarjeta de adquisición sobre el sujeto.
6. Iniciar el script de MATLAB Adquirir Muestras.m cambiando el nombre del archivo a guardar,
además de configurando un tiempo de adquisición de 15s y una frecuencia de muestreo de 250mps.
7. Cuando en consola se indique que el puerto se encuentra abierto, oprimir el botón de inicio en
la tarjeta y verificar que se encienda el led verde.
8. Esperar hasta que se complete el 100% de las muestras adquiridas.
9. Analizar los resultados con el script LeerArchivo 1.m , teniendo en cuenta una frecuencia de
250mps y una ganancia de 12.
6.1.2 Medición EEG único est́ımulo:
Al seguir este protocolo se logra la adquisición y lectura de una señal de EEG generada por un único
est́ımulo en pantalla. Cabe resaltar que este mismo protocolo puede ser utilizado para adquirir una
señal alfa sin necesidad de est́ımulo, es decir relajando al sujeto.
1. Información al usuario sobre el proceso y como debe interactuar con el est́ımulo.
2. Limpiar las zonas descritas en la figura 5.3 con gel.
3. Ubicación de los electrodos, con pasta conductora, en las zonas correspondientes a G,FZ y OZ.
4. Posicionar al sujeto a aproximadamente 50cm de la pantalla de estimulación.
5. Ubicar la tarjeta de adquisición sobre el sujeto.
6. Iniciar el script EEGAcqRAW useche.m, esperar hasta que en consola se indique que el puerto
serial ha sido abierto.
7. Encender la transmisión de la tarjeta.
8. Iniciar la rutina interfaz pstoolbox 10hz.m, si se quiere una lectura de 10Hz o interfaz pstoolbox 15hz.m
para un est́ımulo de 15Hz.
20
CAPÍTULO 6. VALIDACIÓN DEL TRABAJO 21
9. La rutina de estimulación tiene una duración aproximada de 40s, donde se realiza un registro de
la señal léıda, además de un análisis donde se retroalimenta auditivamente al sujeto, dependiendo
del est́ımulo de sincrońıa.
10. El archivo con los datos registrados, se puede analizar con el script LeerArchivo 1.m, con la
configuración: frecuancia de adquisición 250mps y una ganancia de 12.
11. Para verificar si la adquisición se hizo de forma correcta, se debe analizar la gráfica del espectro
de frecuencias y se debe obtener un valor de aproximadamente 0.002 alrededor de la frecuencia
de estimulación.
6.1.3 Medición EEG Juego:
Con este protocolo se obtiene la medición de una señal de EEG durante el juego diseñado.
1. Información general al usuario sobre el juego y el objetivo que debe cumplir.
2. Limpiar las zonas descritas en la figura 5.3 con gel.
3. Ubicación de los electrodos, con pasta conductora, en las zonas correspondientes a G,FZ y OZ.
4. Posicionar al sujeto a aproximadamente 50cm de la pantalla de estimulación.
5. Ubicar la tarjeta de adquisición sobre el sujeto.
6. Iniciar el script EEGAcqRAW useche.m, esperar hasta que en consola se indique que el puerto
serial ha sido abierto.
7. Encender la transmisión de la tarjeta.
8. Iniciar la rutina interfaz pstoolbox.m, la cual tiene una duración aproximada de 40s, e indica al
usuario (de forma audible) cuando gana o pierde.
9. Analizar los datos offline con el script LeerArchivo 1.m, al igual que en los anteriores protocolos.
6.1.4 Medición Tiempos de sincronización:
En este protocolo, se describen los pasos para la medición del tiempo de sincronización del usuario un
est́ımulo en particular, durante la interfaz del juego.
1. Información general al usuario sobre el juego y el objetivo que debe cumplir, es importante
advertir al usuario que al escuchar la realimentación auditiva correcta, debe oprimir la barra
espaciadora.
2. Limpiar las zonas descritas en la figura 5.3 con gel.
3. Ubicación de los electrodos, con pasta conductora, en las zonas correspondientes a G,FZ y OZ.
4. Posicionar al sujeto a aproximadamente 50cm de la pantalla de estimulación.
5. Ubicar la tarjeta de adquisición sobre el sujeto.
6. Iniciar el script EEGAcqRAW useche.m, esperar hasta que en consola se indique que el puerto
serial ha sido abierto.
7. Encender la transmisión de la tarjeta.
8. Iniciar la rutina interfaz pstoolbox.m, la cual tiene una duración aproximada de 40s, e indica al
usuario (de forma audible) cuando gana o pierde.
CAPÍTULO6. VALIDACIÓN DEL TRABAJO 22
9. La rutina anterior se detendrá śı el usuario oprime la barra espaciadora al escuchar la retroali-
mentación correspondiente al est́ımulo que observa.
10. Śı existe la detención del usuario, en consola se generará una variable llamada detected, corres-
pondiente al tiempo en el cual el usuario detuvo la rutina.
11. Se sugiere repetir a partir del numeral 6, hasta lograr un número representativo de tiempos de
respuesta.
6.2 Validación de los resultados del trabajo
La comprobación del funcionamiento del dispositivo desarrollado en este proyecto, se realiza en dos
pruebas, donde la primera corresponde a la obtención de un ECG, verificando que la señal tenga la
amplitud adecuada y presente un bajo nivel de ruido eléctrico de 60Hz. La segunda prueba, se basa
en la implementación de los últimos tres protocolos presentados en la sección anterior.
6.2.1 Obtención de ECG:
Se realiza dos veces la adquisición de la señal de ECG de una misma persona, cambiando la ubicación
de la tarjeta de adquisición para verificar la influencia del ruido eléctrico de 60Hz, los resultados
corresponden a las figuras 6.1 y 6.2. Se obtiene el mismo comportamiento de la señal, con una
Figura 6.1: Adquisición ECG para dos ubicaciones de la tarjeta.
mejor definición de la señal cuando la tarjeta se encuentra en las piernas del sujeto, de igual forma la
amplitud de la señal para 60Hz corresponde a:
A60Hzp1 = 0.4023V A60Hzp2 = 0.4473V
6.2.2 Prueba General del sistema:
Esta prueba se realizó sobre 8 personas, y consiste en aplicar los protocolos correspondientes a Medición
EEG único est́ımulo,Medición EEG Juego y Medición Tiempos de sincronización. La prueba total tiene
una duración aproximada de 40 minutos, dejando descansar al sujeto 1 minuto entre cada una de las
adquisiciones.
Durante el desarrollo del proyecto, esta prueba ser realizó con dos metodoloǵıas diferentes, donde la
primera consiste en la aplicación de cada protocolo alternando entre cada una de las frecuencias de
CAPÍTULO 6. VALIDACIÓN DEL TRABAJO 23
Figura 6.2: Espectro de frecuencias para la adquisición de ECG.
estudio, por ejemplo, para el primer protocolo se visualizaba un est́ımulo de 10Hz dos veces, luego se
repet́ıa este protocolo para el est́ımulo de 15Hz. Por otra parte, la segunda metodoloǵıa consiste en
realizar los tres protocolos planteados para una única frecuencia de estimulación y una vez finalizados,
se repiten para la otra frecuencia de estimulación.
Cabe resaltar que se muestran los resultados de la segunda metodoloǵıa, pues al aplicar la primera
no se lograron resultados coherentes con la teoŕıa, es decir el usuario no era capaz de sincronizarse
correctamente a las frecuencias de estimulación, debido a que no es una persona entrenada en el juego.
Entonces surge como alternativa la segunda metodoloǵıa, con la cual se realiza un entrenamiento rápido
al usuario durante los dos primeros protocolos.
Aplicando el primer protocolo sobre las señales de 10Hz y 15Hz, se obtiene la siguiente tabla (6.1) de
datos con las amplitudes del espectro de la señal obtenida para cada una de las tomas de datos.
Es importante precisar que una de las principales fuentes de error es la presencia de ruido de 60Hz,
pues esto escala la amplitud de la frecuencia buscada, para esto se decide normalizar aquellos datos
que se encuentren escalados respecto a la amplitud de la onda en 60Hz.
Se aplica el segundo protocolo de pruebas, con el fin de detectar el porcentaje de interferencia entre
cada uno de los est́ımulos, y verificar si se deben realizar ajustes de sensibilidad en el algoritmo de
detección por umbrales. A partir de Los resultados obtenidos en la tabla 6.2, se calcula que la tasa de
interferencia promedio entre los est́ımulos está dada por:
T15Hz/10Hz = 84% T10Hz/15Hz = 108%
Por otra parte, el ruido de 60Hz hace que los valores de las amplitudes de las señales se salgan del rango
adecuado (±1mV ), por lo cual algunas proporciones tienden a ser extremadamente altas, afectando el
promedio encontrado.
Por último se evalua el tiempo de sincronización a cada uno de los est́ımulos. En esta prueba se
realizan cinco repeticiones por est́ımulo, con descansos de un minuto entre cada prueba. Los resultados
CAPÍTULO 6. VALIDACIÓN DEL TRABAJO 24
Unico Est́ımulo
Prueba 1 (Amplitud V) Prueba 2 (Amplitud V) Promedio(V) Desviación (V)
Sujeto 1
Prueba 10Hz 1,68E-04 1,68E-04 1,68E-04 4,95E-07
Prueba 15Hz 1,20E-04 1,01E-04 1,11E-04 1,38E-05
Sujeto 2
Prueba 10Hz 6,73E-04 1,27E-04 4,00E-04 3,87E-04
Prueba 15Hz 1,19E-04 1,19E-04 1,19E-04 2,12E-07
Sujeto 3
Prueba 10Hz 79,67E-03 5,19E-03 7,43E-03 3,17E-03
Prueba 15Hz 9,73E-05 1,26E-04 1,12E-04 2,02E-05
Sujeto 4
Prueba 10Hz 7,41E-03 9,20E-03 8,30E-03 1,27E-03
Prueba 15Hz 4,19E-03 3,76E-03 3,97E-03 3,05E-04
Sujeto 5
Prueba 10Hz 1,16E-04 1,75E-04 1,45E-04 4,21E-05
Prueba 15Hz 5,41E-03 2,11E-03 3,76E-03 2,33E-03
Sujeto 6
Prueba 10Hz 2,02E-03 1,21E-02 7,07E-03 7,15E-03
Prueba 15Hz 3,00E-04 2,64E-03 1,47E-03 1,65E-03
Sujeto 7
Prueba 10Hz 1,12E-04 1,49E-04 1,31E-04 2,64E-05
Prueba 15Hz 1,07E-04 1,18E-04 1,12E-04 7,85E-06
Sujeto 8
Prueba 10Hz 1,71E-03 1,28E-04 9,18E-04 1,12E-03
Prueba 15Hz 1,02E-04 1,55E-04 1,28E-04 3,75E-05
Hombres
Prueba 10Hz 2,35E-03 2,41E-03 2,38E-03 4,39E-05
Prueba 15Hz 1,13E-03 1,03E-03 1,08E-03 6,83E-05
Mujeres
Prueba 10Hz 3,12E-03 4,40E-03 3,76E-03 9,08E-04
Prueba 15Hz 1,48E-03 1,25E-03 1,36E-03 1,66E-04
Tabla 6.1: Resultados prueba de único est́ımulo para 10Hz y 15Hz.
Proporción Prueba 1 Proporción Prueba 2 Promedio
Sujeto 1
Prueba 10Hz 0,92 1,07 1,00
Prueba 15Hz 0,84 0,94 0,89
Sujeto 2
Prueba 10Hz 0,86 0,89 0,88
Prueba 15Hz 1,08 1,01 1,05
Sujeto 3
Prueba 10Hz 1,27 0,75 1,01
Prueba 15Hz 0,78 0,62 0,70
Sujeto 4
Prueba 10Hz 0,73 0,85 0,79
Prueba 15Hz 0,96 1,23 1,09
Sujeto 5
Prueba 10Hz 1,80 1,43 1,61
Prueba 15Hz 0,35 0,02 0,18
Sujeto 6
Prueba 10Hz 0,39 0,79 0,59
Prueba 15Hz 0,26 1,73 1,00
Sujeto 7
Prueba 10Hz 0,33 0,41 0,37
Prueba 15Hz 0,04 0,79 0,42
Sujeto 8
Prueba 10Hz 0,30 0,71 0,51
Prueba 15Hz 4,65 1,99 3,32
Hombres
Prueba 10Hz 0,72 0,80 0,76
Prueba 15Hz 0,81 1,22 1,01
Mujeres
Prueba 10Hz 1,74 1,40 1,57
Prueba 15Hz 0,83 1,08 0,95
Tabla 6.2: Resultados prueba de interferencia entre est́ımulos.
individuales se encuentran en la tabla 6.3 y de forma general se encuentra que el tiempo que le cuesta
a una persona sincronizarse a un est́ımulo dado corresponde a:
ts10Hz = 21, 44s± 3, 9s ts15Hz = 25, 11s± 6, 2s
Como fuentes de error, se tiene que para algunos sujetos no se logra la adquisición de datos en algunas
CAPÍTULO 6. VALIDACIÓN DEL TRABAJO 25
mediciones e incluso en una prueba completa para un est́ımulo en particular, esto puede estar dado por
la falta de entrenamiento de las personas utilizadas para las pruebas. Se propone aumentar el número
de tomas de datos, acabando las adquisiciones (por software) cuando el sujeto logre una sincronización,
además de disminuir el descanso entre cada una de las tomas de datos.
Promedio (Tiempo (s)) Desviación
Sujeto 1
Prueba 10Hz 25,94 12,45
Prueba 15Hz 17,18 10,10
Sujeto 2
Prueba 10Hz 16,22 5,65
Prueba 15Hz 20,59 12,76
Sujeto 3
Prueba 10Hz 23,27 9,12
Prueba 15Hz 21,21 12,51
Sujeto 4
Prueba 10Hz 25,15 13,90
Prueba 15Hz 28,64 7,11
Sujeto 5
Prueba 10Hz — —
Prueba 15Hz 30,65 10,45
Sujeto 6
Prueba 10Hz 18,87 6,13
Prueba 15Hz — —
Sujeto 7
Prueba 10Hz 19,17 10,68
Prueba 15Hz 34,16 4,58
Sujeto 8
Prueba 10Hz — —
Prueba 15Hz 23,32 7,53
Hombres
Prueba 10Hz 19,45 5,30
Prueba 15Hz 24,15 8,45
Mujeres
Prueba 10Hz 23,42 4,80
Prueba 15Hz 25,82 4,11
Tabla 6.3: Tiempo promedio por sujeto.
6.3 Evaluación del plan de trabajo
Para evaluar el plan de trabajo descrito en la propuesta de proyecto de grado, se debe tener en
cuenta que durante el desarrollo del proyecto se realizó un cambio sobre la temática de la aplicación a
implementar, la cual pasó de ser juegos de competencia a juegos didácticos de educación, por cuanto
que estosúltimos pueden llegar a tener una mayor implicación social.
Vemos que el resultado final corresponde al esperado por el plan de trabajo, dado que se obtiene una
interfaz cerebro-máquina a partir de potenciales evocados visuales. Es necesario precisar que a pesar
de seguir el plan de trabajo propuesto, se contó con percances, tanto en el desarrollo de la tarjeta de
adquisición como con la implementación software, situaciones que además de retrasar el cumplimiento
de los objetivos en las fechas establecidas, impidieron una evaluación a mayor profundidad de los datos
adquiridos. Cabe resaltar que algunos de estos contratiempos pudieron haberse tenido en cuenta al
desarrollar el cronograma.
CAPÍTULO 6. VALIDACIÓN DEL TRABAJO 26
Por último, aunque se está cerca de lograr la meta planteada en la propuesta de grado, se falla en
un aspecto clave correspondiente a la portabilidad del producto, al no tener una aplicación en una
plataforma móvil.
7.Discusión
De forma general, se diseñó una interfaz cerebro-máquina con comunicación inalámbrica enfocada en
un juego didáctico de educación. Dados los resultados obtenidos y la comparación de la tarjeta de
adquisición con productos similares en el mercado, el sistema desarrollado tiene un desempeño alto y
puede utilizarse para distintas aplicaciones donde sea necesaria la adquisición de señales de encefalo-
graf́ıa.
El producto final de este proyecto cumple a cabalidad con el objetivo general planteado. En cuanto
a los objetivos espećıficos, todos tienen un cumplimiento alto exceptuando los relacionados con la
aplicación móvil y la completa portabilidad de la BCI, dado que durante el desarrollo de estos se
presentaron inconvenientes, que por restricciones de tiempo, no permitieron el cumplir estos objetivos
a cabalidad. Para trabajos futuros, se propone solucionar dos principales limitaciones en el desarrollo
de la aplicación móvil, los cuales corresponden a la alta interferencia entre los est́ımulos presentados
y la conversión de los datos recibidos a valores interpretables por el lenguaje de programación. Como
solución de la primera limitación, se propone utilizar un dispositivo con una pantalla más amplia de
aproximadamente 8 pulgadas, en el caso del segundo, se propone buscar una forma diferente de lectura
de datos y no la conversión directa de bytes a double.
A pesar de que el sistema es robusto existen fuentes de error inminentes durante su uso, por ejemplo
se debe tener cuidado de la ubicación de la tarjeta de adquisición, es decir que esta no se encuentre en
contacto con mesas u otros dispositivos para prevenir ruido proveniente de la ĺınea eléctrica, también
se tiene que tanto la ubicación de los electrodos como la limpieza de la piel, afectan la calidad de la
señal léıda, por lo cual para una posible comercialización se propone hacer un ”casco” ajustable donde
se tenga fija la posición de los electrodos e indicar al usuario la limpieza que debe tener.
En cuanto a los resultados de las pruebas, se confirma la teoŕıa a partir del menor tiempo de sin-
cronización para 10Hz, frecuencia que corresponde a las ondas alfa en el cerebro. También se encuen-
tra que la distribución espacial de los est́ımulos en la pantalla es adecuada, aunque el porcentaje de
interferencia se ve afectado por la atención que el usuario disponga sobre un est́ımulo, además de su
ubicación respecto a la pantalla y la iluminación de la sala. Cabe resaltar que al realizar las pruebas
de tiempo de sincronización, en algunos casos no se lograba que el usuario alcanzara el nivel deseable
de sincrońıa, por lo cual el programa no daba la realimentación positivo o negativa (según el caso),
ocasionando mediciones infructuosas durante el experimento, para solucionar esto se propone acortar
los descansos y hacer que la sincrońıa sea detectada por el programa y no disparada por el usuario.
Para finalizar, las frecuencias escogidas en este proyecto fueron basadas en los resultados de [22] y se
comprueba que logran un funcionamiento aceptable en aplicaciones de este tipo, dado que se logran
diferenciar con facilidad, tal y como se observa en los resultados de las mediciones durante el juego,
además de proporcionar una señal de amplitud aceptable como se muestra en la tabla 6.1.
27
8.Conclusiones y trabajos futuros
8.1 Conclusiones
A partir de la realización de este proyecto de grado, se obtiene una interfaz cerebro-máquina basada
en la medición de potenciales visuales evocados en estado estable, la cual se compone de una tarjeta de
adquisición con transmisión inalámbrica (bluetooth) de las señales medidas y un juego programado en
MATLAB y Psychtoolbox. Con el producto obtenido, se generaron cuatro protocolos de prueba que
permitieron la caracterización del comportamiento de la tarjeta de adquisición, la comprobación del
funcionamiento correcto de la interfaz gráfica y la medición del tiempo de sincronización a un est́ımulo.
Cabe resaltar que estos protocolos fueron implementados sobre un conjunto de ocho personas, por lo
cual se comprueba sin sesgo el funcionamiento general del sistema.
En este trabajo se aportó a la ĺınea de investigación al adecuar la tarjeta de adquisición para la
transmisión por bluetooth de los datos e implementar canales bipolares de medición, además de la
comprobación del principio de funcionamiento sobre una cantidad aceptable de usuarios distintos, por
lo cual se podŕıa llegar a gerneralizar esta tarjeta de adquisición como un producto, pues se comparó
el sistema desarrollado con productos comerciales y se tiene una alta similitud.
Vemos que el desarrollo de este proyecto y la aplicabilidad del sistema, corrigiendo errores menores,
tienen una consecuencia social, dado que se enfoca en dar una alternativa a las formas de educación
actuales (en este caso las matemáticas básicas), pudiendo ser comercializado como un producto que
ayuda a aprender matemáticas mejorando el estado de atención-relajación, pues el est́ımulo ganador
corresponde a la generación de ondas alfa en la banda de los 10Hz.
Para concluir, el resultado general del proyecto es satisfactorio, puesto que es el primer acercamiento
a un producto comercial que si bien cuenta con fallas menores, de ser corregidas, se constituiŕıa en
una alternativa comercial, avaluada en aproximadamente 238 dólares. De igual manera, el producto es
competente en el mercado actual, tanto de adquisición de EEG como la implementación de aplicaciones
en lo educativo o en el tiempo de diversión.
8.2 Trabajo Futuros
Teniendo en cuenta los resultados, dificultades y objetivos no cumplidos, se exponen a continuación
algunas ideas que podŕıan llegar a ser consideradas para extender y mejorar el trabajo descrito en este
documento.
• Adecuar el algoritmo de recepción y análisis de los datos para dos canales o más, con el fin de
desarrollar aplicaciones que involucren a más de un usuario.
• Realizar un empaquetado que permita el aislamiento de la tarjeta de adquisición, además de
asegurar su protección y portabilidad.
• Utilizar la tarjeta aqúı desarrollada para la medición de otras señales de EEG, no necesariamente
potenciales visuales evocados, con el fin de ampliar su aplicabilidad.
• Mejorar el análisis de los datos enviados por la tarjeta para los dispositivos móviles, logrando
una portatibilidad al 100% de la interfaz cerebro-máquina.
• Tomar los resultados aqúı desarrollados y verificar si al realizar un entrenamiento en el juego, se
logra mejorar significativamente la atención, memoria o conentración de los usuarios al realizar
una tarea.
28
Referencias
[1] Ipc-2221a (generic standard on printed board design).
[2] R. Amin-Zadeh, M. Ashiti, K. Hajsadeghi, S. Naghedi, and H. Hosseinzadeh. Inspecting safety
level of bluetooth headset radiation in the vicinity of human head: A numerical study. In Antennas
and Propagation (EuCAP), 2013 7th European Conference on, 2013.
[3] G. B. Arfken and H. J.Weber. MATHEMATICAL METHODS FOR PHYSICISTS. ElSevier,
2005.
[4] B. A. Arias Martinez. Diseno y desarrollo de un sistema para la adquisicion y procesamiento de
una senal eeg para la visualizacion de la onda p300 a partir de potenciales evocados. aplicacion
en tareas cognitivas de reconocimiento del nombre de pila. Master’s thesis, Universidad de Los
Andes, Enero 2008.
[5] S. Arkadiusz, S. Carsten, P. Michael, L. Jakob, J. Camilla, I. Marieta, A. Tobias, and H. Lars.
Smartphones as pocketable labs: Visions for mobile brain imaging and neurofeedback. Interna-
tional Journal of Psychophysiology, 91:54–66, 2014.
[6] D. Awang, F. Kho, A. Joseph, K. Kipli, S. Sahrani, K. Lias, and S. Wani. The effect of headset
and earphone on reducing electromagnetic radiation from mobile phone toward human head.
Information and Telecommunication Technologies (APSITT), pages 1–6, 2010.
[7] X. Basogain, M. Olabe, K. Espinosa, C.Roueche, and J. Olabe. Realidad aumentada en la edu-
cacion: una tecnologia emergente. Educa Madrid, 2007.
[8] M. de Educacion. Tecnologia al servicio de la educacion., Mayo 2001.
[9] M. de Educacion. Una llave maestra las tic en el aula, MAYO 2004.
[10] A. Developers. Bluetoothchat.
[11] E. Epoc. Emotiv epoc technical data.
[12] S. H. Hosseini, M. Pritchard-Bernman, N. Sosa, A. Ceja, and S. R. Kesler. Task-based neurofeed-
back training: A novel apporach toward training executive functions. NeuroImage, 134:153–159,
2016.
[13] R. Huster, Z. Mokom, E.-G. Stefanie., and C. Herrmann. Brain-computer interfaces for eeg
neurofeedback: Peculiarities and solutions. International Journal of Psychophysiologu, 91:36–45,
2014.
[14] A. D. Kaye and S. F. Davis. Principles of Neurophysiological Assessment, Mapping, and Moni-
toring. Springer, 2014.
[15] A. Lecuyer, F. Lotte, R. Reilly, R. Leeb, M. Hirose, and M. Slater. Brain-computer interfaces,
virtual reality, and videogames. IEEE Computer Society, 1(0018-9162):66–72, Octubre 2008.
[16] J. Lopez, J. Bohorquez, J. Bohorquez, M. Valderrama, and F. Segura-Quijano. Wireless elec-
troencephalogram acquisition system for recordings in small animal models. In 29th Southern
Biomedical Engineering Conference, 2013.
[17] Micromed. Micromed technical data.
[18] Motorola. Moto g 2nd generation technical data.
[19] J. Munoz, R. Chavarriaga, J. Villada, and D. Lopez. Bci and motion capture technologies for
rehabilitation based on videogames. In IEEE 2014 Global Humanitarian Technology Conference,
2014.
29
REFERENCIAS 30
[20] A. Nawrocka and K. Holewa. Brain - computer interface based on steady - state visual evoked
potentials (ssvep). In 14th International Carpathian Control Conference (ICCC), pages 251–254.
IEEE, 2013.
[21] NeuroSky. Mindwave technical data.
[22] A. M. Pena Alvarez. Desarrollo de interfaz cerebro-maquina basada en el analisis de eeg y poten-
ciales visuales evocados en estado estable para el control de un objeto. Junio 2015.
[23] R. Scalese, V. Obeso, and B. Issenberg. Simulation technology for skills training and competency
assessment in medical education. Journal of General Internal Medicine, 23:46–49, 2008.
[24] F. Scharnowski, R. Veit, R. Zopf, P. Studer, S. Bock, J. Diedrichsen, R. Goebel, K. Mathiak,
N. Birbaumer, and N. Weiskopf. Manipulating motor performance and memory through real-time
fmri neurofeedback. Biological Psychology, 108:85–97, 2015.
[25] Y. Wang, Y.-T. Wang, and T.-P. Jung. Visual stimulus design for high-rate ssvep bci. Electronic
Letters, 46, 2010.
A.Resumen Ejecutivo
DESARROLLO DE UN SISTEMA DE ADQUISICIÓN DE
EEG, PARA ESTIMULACIÓN Y PROCESAMIENTO DE
POTENCIALES VISUALES EVOCADOS EN ESTADO
ESTABLE SOBRE UNA PLATAFORMA MÓVIL, CON
APLICACIÓN A JUEGOS DIDÁCTICOS.
Estudiante: Juan Sebastián Useche Parra
Asesor: Fredy Enrique Segura-Quijano PhD
Con la realización de este proyecto de grado se busca ampliar la aplicación de las interfaces cerebro-
máquina en juegos didácticos, enfocados en aprendizaje, a través de una plataforma móvil. Este
objetivo general se logra a través del desarrollo de un sistema de adquisición de EEG denominado
”Wireless Neuro-Board”, el cual cuenta con comunicación bluetooth para realizar la transferencia de
datos al dispositivo móvil, donde este último es el encargado de procesar las señales, generar est́ımulos
visuales y dar una retroalimentación del estado de las señales cerebrales al paciente a través de un
entorno gráfico y audible.
De forma más espećıfica, el proyecto busca el cumplimiento de los siguientes objetivos:
• Estudiar y apropiar la tarjeta de adquisición de EEG, desarrollada previamente en la Universidad
de Los Andes. Este es uno de los principales objetivos espećıficos de este proyecto, dado que con
el se pretende reducir el tamaño y agregar nuevas caracteŕısticas al dispositivo de adquisición de
EEG desarrollado con antelación, con el fin de generar la base para un producto comercial.
• Adecuar el algoritmo y el conjunto de est́ımulos existentes en computador a una plataforma móvil.
Soportado en que existen trabajos previos en los cuales se encuentra la implementación de algo-
ritmos para la generación de est́ımulos y análisis de las señales recibidas, utilizando MATLAB,
se busca realizar los cambios necesarios para que estos sean implementados en una plataforma
móvil de lenguaje android.
• Diseñar y caracterizar un protocolo experimental que permita la correcta adquisición e identi-
ficación de SSVEP en un sujeto. Dado que el funcionamiento del sistema general debe estar
soportado por pruebas de usuarios, se debe generar un protocolo de pruebas que sirva para
lograr una adquisición correcta de las señales de EEG y una operación suficiente de la BCI
implementada.
• Implementar comunicación por Bluetooth 2.0, basado en la tarjeta de adquisición actual desa-
rrollada en el grupo, y adecuación de un único canal de medición. Corresponde a una de las
mayores modificaciones respecto al dispositivo de adquisición anterior y con lo cual se logra un
acercamiento del prototipo a un producto final.
• Generar documentación libre del software, hardware y algoritmos producidos durante el desarrollo
del proyecto. (Trazabilidad de circuitos integrados y registro del software desarrollado). Con este
objetivo se busca que cualquier desarrollador tenga acceso a los algoritmos y diseño de hardware
implementado en este proyecto, teniendo en cuenta la propiedad sobre los mismos.
• Generar una aplicación móvil que permita el uso de los SSVEP en el control de un proceso.
Corresponde a diseñar e implementar una aplicación móvil donde se muestren est́ımulos para la
generación de SSVEP y que la detección de estas señales cerebrales esté orientada al control de
un proceso, que en este caso es el ganar/perder dentro del juego didáctico.
31
APÉNDICE A. RESUMEN EJECUTIVO 32
• Caracterizar la respuesta al conjunto de est́ımulos diseñados de una muestra de mı́nimo 8 sujetos.
Como lo que se quiere es que el sistema diseñado aqúı sea una primera aproximación a un
producto comercial, este debe ser probado en una cantidad considerable de usuarios. Dadas las
restricciones de tiempo, en este caso se utilizan 8 sujetos, con caracteŕısticas variadas para lograr
obtener la mayor aleatoriedad en las condiciones de prueba.
• Implementar una interfáz gráfica que permita al usuario escoger la frecuencia de excitación para
el control del objeto. Hace referencia a cada uno de los est́ımulos presentados en pantalla al
usuario, el cual debe escoger la respuesta correcta del juego.
• Generar un dispositivo (producto integrado) que permita la adquisición y procesamiento de po-
tenciales visuales evocados, robusto y de bajo costo en la aplicación del estudio seleccionado.
Consiste en la reunión de cada uno de los objetivos anteriores, logrando un dispositivo portatil
de adquisición de EEG en conjunto con una aplicación en juegos didácticos.
En este punto se puede observar que el proyecto tuvo una duración de 16 semanas,