Detección de la intención de movimiento de extremidades superiores e inferiores a través del procesamiento de señales EEG

Este proyecto surge de la necesidad de satisfacer los requerimientos de individuos que, han perdido la capacidad de comandar sus extremidades y se encuentren en rehabilitacion. El objetivo de este proyecto es desarrollar un algoritmo capaz de identificar la intencion de movimiento en las extremidades superiores e inferiores, partiendo de senales electroencefalograficas (EEG). La adquisicion de senales EEG se realiza en sujetos sin patologia aparente y sujetos con patologias que dificulten su movilidad, para ello se emplea el dispositivo de adquisicion Emotiv EPOC+. Se implementa una etapa de acondicionamiento y pre-procesamiento de la senal, con el fin de mejorar la relacion senal a ruido (SNR). Posteriormente, se aplican analisis en frecuencia y frecuencia-tiempo mediante la transformada rapida de Fourier (FFT) y transformada discreta de wavelet (DWT), respectivamente, para extraer caracteristicas relacionadas con la intencion de movimiento. Para la clasificacion de senales se experimenta con redes neuronales artificiales (ANN), sistemas de inferencia difusa (FIS) y sistemas adaptativos por inferencia neuro-difusa (ANFIS). Como resultados, se tiene un conjunto de datos con 40 registros de extremidades superiores y 6 registros de extremidades inferiores, correspondiente a 10 sujetos (4 registros c/u) y 3 sujetos (2 registros c/u), respectivamente. Ademas, se infiere que caracterizar con DWT aporta mayor informacion de la senal EEG, facilitando el reconocimiento de patrones caracteristicos. Finalmente, mediante el analisis de desempeno se obtienen rendimientos de 92.39%, 86.52%, 72.13 % y 94.73 % para los clasificadores neuronal, difuso, neuro-difuso y neuronal-difuso paralelo, respectivamente.