Entrenamiento de máquinas clasificadoras para la correcta diferenciación de imaginería motora a través de un electroencefalógrafo de bajo costo en población normal de la UCSH

Abstract

La lectura y naturaleza de los impulsos eléctricos provocados por el cerebro ha sido un tema de investigación ampliamente abordado desde hace mucho tiempo, sin embargo, solo durante la última década los posibles usos y beneficios de esta materia han cobrado mayor fuerza y alcance para la comunidad en general, como es el caso del neurocasco Epoc Emotiv, herramienta de bajo costo que nos permite distinguir (con un margen de error aceptable) dichas señales eléctricas y se posiciona actualmente como un fuerte candidato para la creación de una interfaz cerebro-máquina en conjunto con un buen sistema clasificador con el fin de, por ejemplo, establecer un medio de comunicación fiable para pacientes con esclerosis lateral amiotrófica. Se presenta a continuación un estudio transversal, descriptivo, observacional, de una serie de electroencefalografías manifestadas por imaginería motora y cognitiva en 21 sujetos sanos de la UCSH cuyas edades oscilan entre los 18 y 24 años, con el fin de utilizar estos datos para entrenar tres máquinas clasificadoras que deben ser capaces de señalar a qué imagen mental corresponde cada patrón, y según su grado de precisión determinar cuál de ellas está mejor capacitada para realizar este tipo de predicción, con el objetivo de disminuir el porcentaje de error al reconocer imágenes motoras que puedan ser utilizadas a futuro en un interfaz cerebro-máquina. Como resultado, el clasificador TreeJ48 sobresale obteniendo una diferencia significativa por sobre los demás, pudiendo ser utilizado sin problemas en futuras investigaciones si se replican los factores involucrados y detallados en este estudio.