Estudio del método Common Spatial Patterns y sus variantes en interfaces cerebro-ordenador

Abstract

Las comunicaciones Brain Computer Interface (BCI) consisten en una tecnología que permite que las personas puedan comunicarse con una máquina o un ordenador, usando para ello el cerebro y en la mayoría de los casos un casco de EEG. Este campo supone un gran reto para la ingeniería (junto con muchas otras ramas de conocimiento) y en la actualidad se está investigando mucho y se están realizando grandes avances. La importancia de investigar y avanzar en la realización de estos sistemas se debe a que los sistemas BCI pueden ser de gran ayuda a personas que sufren de algunos trastornos de parálisis cerebral, o que padecen de otras enfermedades o discapacidades que impidan el uso normal de sus habilidades motoras. Se cree que estos sistemas pueden mejorar considerablemente la calidad de vida de estas personas, para las cuales pequeños avances y cambios implican grandes mejoras. Common Spatials Patterns (CSP) es un algoritmo muy conocido y ampliamente usado que ha cobrado gran importancia durante los últimos años por sus aplicaciones en BCI para los sistemas basados en EEG multicanales. El algoritmo CSP consiste en encontrar un filtro espacial óptimo, que reduzca la dimensionalidad de las señales originales pudiendo tomar tantos canales como se desee. El objetivo de este trabajo consiste en realizar un repaso sobre esta técnica y también sobre Linear Discriminant Analysis (LDA), que se trata de una técnica de clasificación lineal. Además, se ha implementado un algoritmo basado en CSP con el que se consiguen mejorar los resultados que se obtienen usando únicamente la técnica de CSP. El algoritmo desarrollado es capaz de distinguir entre dos clases y además, se ha realizado una extensión en la que se distingue entre cuatro clases usando un sistema de votaciones simple. Para poder probar y comprobar el correcto funcionamiento de ambos algoritmos desarrollados, se han usado los datos procedentes de una competición pública de BCI, que ha sido usada como referencia en numerosos artículos. Esto nos ha permitido comparar los resultados obtenidos con nuestros algortimos con aquellos obtenidos mediante otras técnicas y variantes de CSP, como sería el caso del algoritmo RSTFC, que también ha sido implementado y probado durante este trabajo. Por último, se han obtenido unas conclusiones de los sistemas BCI, así como de las distintas técnicas mencionadas anteriormente. Para ello nos hemos ayudado de gráficas y medidas obtenidas a partir de los resultados obtenidos. También hemos podido extraer conclusiones a partir de ilustraciones de los filtros espaciales calculados con CSP

The BCI communication is a technology which allows to people to communicate with a machine or a computer using their own brains and normally a EEG helmet. This field of knowledge is a great challenge for engineering (and for other fields). Now days BCI communications are being very studied and developed, having great advances. The importance of developing better BCI system falls in the believing that it can help a lot of people who are suffering of some kind of paralysis or some kinds of motor inability. We believe that this technology can be very useful for those people and that their lifestyle could be increased significantly, to whom little improvement means a lot. CSP is very a well-known algorithm and it has been widely used in many BCI system especially in those systems which use EEG helmets. CSP is used to reduce the dimensionality of the EEG signals allowing to choose how many channels the user needs. The main of this work is to make a review in CSP algorithm and about LDA too, which is a classification technique. Furthermore, an algorithm based on these two techniques has been developed which improve the results obtained using the simple CSP. The algorithm developed is able to classify between two classes but an extension have been done making able to distingue between four imaginary movements. These extension is based in a simple vote system. Whit the purpose of comparing and checking the well behavior theses algorithms they have been test over a public set of data. This set of data is given from IV BCI competition. These data have been wildly used in multiple articles which has allow us to compare the algorithm whit others, like the RSTFC algorithm which have been also tried in this work. Finally, some conclusions about BCI system and the algorithm have been done. To accomplish that we used some plots about the results and about the filters that CSP provides.