INTERFAZ CEREBRO ORDENADOR

7/25/2019 INTERFAZ CEREBRO ORDENADOR

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PROYECTO DE INVESTIGACIN DE FIN DE CARRERA PARA OBTENER EL GRADO DE BACHILLER EN

INGENIERIA DE MECATRNICA

DISEO DE UN SISTEMA DE CONTROL DE UN DISPOSITIVO ROBTICO CON UN SISTEMA BCI EMPLEANDOPROCESAMIENTO DE SEALES CEREBRALES

TESISTA: CORONADO BAUTISTA JAVIER

CONTENIDO:

1. INTRODUCCION

2. PLANTEAMIENTO DE PROBLEMA

3. OBJETIVOS

4. MARCO TEORICO

5. NATURALEZA DE LAS SEALES DE LA EEG

6.

DESCRIPCION DE UN SISTEMA BCI A DESARROLLAR7.

SISTEMA DE ADQUSICION DESARROLLADO EN LA UNIVERSIDAD DE MLAGA

8.

CONCLUSIONES

9.

BIBLIOGRAFIA

PRESENTACIN

Este proyecto de investigacin fue desarrollado por Coronado Bautista Javier estudiante de la

escuela profesional de ingeniera de Mecatrnica de la Universidad Nacioanal Federico Villarreal

como un trabajo de fin de carrera para obtener el grado de bacheller en ingenieria de

mecatrnica.


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1-INTRODUCIN

Un sistema interfaz cerebro computador es un sistema de comunicacin basado en seales

cerebrales(EEG), siendo el electroencefalograma la base y soporte de la tecnologa BCI. Fue, en

el ao 1929 el neurlogo alemn Hans Beger, quien, por primera vez logro observar y registrarla actividad cerebral (variacin de seales elctricas) de un paciente en un galvanmetro,

Construyendo as los cimientos del estudio de la electroencefalografa.

Brain computer interfaces (BCI), es una novedosa tecnologa basada en el registro de las seales

EEG, que permite la interaccin del hombre con la mquina y con su entorno fsico. En los

ltimos aos dichos sistemas han suscitado el inters de los importantes centros de

investigacin a nivel mundial. Actualmente existen diversos programas y proyectos enfocados

en el desarrollo de la tecnologa de sistemas BCI en los diversos campos de la ciencia como la

medicina, robtica, industria militar, y la rehabilitacin fisiologa.

Titulo:

Diseo de un sistema de control de un dispositivo robtico, con un sistema BCI, empleando

procesamiento de seales cerebrales.

Palabras claves:

Interfaz cerebro ordenador, dispositivo robtico, seales cerebrales, red neuronal, canal de

comunicacin.

2.-PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

La necesidad de desarrollar un sistema de interfaz cerebro ordenador (sistema BCI) surge a partir

de la posibilidad de interaccin del hombre con la mquina mediante la traduccin de nuestros

pensamientos, intenciones en rdenes para la interaccin real con el entorno fsico o virtual.

Qu efecto tendr el desarrollo de un sistema de interaccin hombre _maquina en nuestra

sociedad peruana?

Cul es la probabilidad de desarrollar este tipo de sistemas en el Per?

3.-OBJETIVOS

3.1.-OBJETIVO GENERAL:

Disear un sistema de control para un dispositivo robtico mediante el desarrollo de un interfazcerebro _computadora empleando procesamiento de seales cerebrales con la finalidad de

brindar apoyo a aquellas personas con enfermedades neuromusculares severas, personas con

distintas discapacidades como la esclerosis lateral miotrpica, desorden motriz severo, parlisis

cerebral parcial o total, creando para ello un canal de comunicacin entre el cerebro y un

ordenador.


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3.2.-OBJETIVO ESPECIFICO:

Desarrollar un canal de comunicacin cerebro ordenador portable Diseo del algoritmo de Adquisicin de datos (registro de la actividad elctrica)

Pre procesamiento de seales cerebrales

Procesamiento de seales EEG muestreadas

Desarrollar el algoritmo de clasificacin basada en una red neuronal

Disear un algoritmo para soporte de base de datos para el sistema

Desarrollo de la interfaz grfica del usuario, basada en un feedback de realidad virtual

Desarrollo de adquisicin de datos en la Escuela Tcnica Superior de Ingeniera de

Telecomunicaciones de la Universidad de Mlaga

3.3.-JUSTIFICACION:

Recuperar o sustituir funciones motoras ha sido uno de las reas ms fascinantes pero

frustrantes de las investigaciones del ltimo siglo. La posibilidad de interconectar el sistema

nervioso humano con un sistema robtico o mecatrnico, y usar este concepto para recuperar

alguna funcin motora, ha fascinado a los cientficos e investigadores durante aos. Uno de los

aspectos que ha permitido estos desarrollos ha sido el avance en tecnologa BCI, dado que son

sistemas que permiten traducir en tiempo real la actividad elctrica resultado del pensamiento

en rdenes para controlar directamente dispositivos robticos mediante un canal decomunicacin directa desde el sistema nervioso central con los dispositivos, evitando el uso de

los caminos neuronales que ya no pueden ser utilizados normalmente debido a la presencia

de enfermedades neuromusculares, esclerosis lateral amiotrfica, infarto cerebral, parlisis

cerebral o lesiones en la columna vertebral. Los pacientes, puedan beneficiarse de esta

tecnologa para comunicarse o realizar acciones que le permitan mejorar su calidad de vida

4.-MARCO TEORICO

4.1.-ESTADO DE LA TECNOLOGA DE SISTEMA BCI EN EL MUNDO:

En 2007 se cre un panel de expertos para estudiar el estado de la tecnologa BCI en el mundo.

Se identificaron los siguientes aspectos. En primer lugar, hay esfuerzos en esta lnea muy

significativa en Estados Unidos, Europa y en Asia, donde claramente la cantidad de investigacin

en esta materia es a aumentar. En segundo lugar, el estado actual de la BCI est, sino apunto,

ya entrando en la generacin de dispositivos mdicos, aunque se espera que tenga una fuerte

aceleracin en reas no tcnicas y en entornos ms comerciales como los videojuegos, la

industria de automocin y la robtica. En tercer lugar, los esfuerzos de los investigadores estn

orientados hacia las tecnologas invasivas en los Estados Unidos, las no invasivas en Europa y la

sinergia entre los dos tipos de interfaces y la robtica en Japn.


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En trminos de financiacin, en Europa se estn proponiendo y desarrollando una gran

cantidad de programas en gran medida orientados a dispositivos robticos controlados con un

sistema BCI. El rango de financiacin para estas iniciativas es multidisciplinar y multifuncional,lo que hace que se logren amplios mrgenes de financiamiento en relacin a los programas

estadounidenses y canadienses. En el caso de los Estados Unidos, se han empujado programas

para desarrollar prtesis neural y BCIs, sin embargo, los fondos privados todava no han tenido

el impacto necesario para hacerse significativos. En est, se han lanzado iniciativas de

financiacin para apoyar empresas innovadoras y de transferencia de tecnologa, pero se est

lejos de llegar a prototipos para comercializar. En el caso Asia y en particular de China, se ha

invertido en programas de ciencias biolgicas e ingeniera, lo que ha hecho crecer la inversin

en sistemas BCI y en reas relacionados. En el caso de Japn, se est incrementando en gran

medida los programas en institutos y laboratorios orientados hacia la inversin en BCI. En

particular, Japn est enfocndose hacia aplicaciones no mdicas siempre en relacin conprogramas de robtica.

Enfocando la atencin en Europa, el programa director de la investigacin en los prximos aos

en el "VII programa Marco de la EU (2007-2013)."En relacin con las TIC Informacin and

Comunication Technologies en el programa de trabajo, el Challenge7: ICTfor Independent Living,

Inclision and Governance reserva en Challege 7.2 exclusivo para interfaces BCI no invasivas.

4.2.-ESTADO ACTUAL DE LA TECNOLOGA BCI EN EL PER

La investigacin en el campo de la tecnologa BCI en el Per est en marcha, la UniversidadNacional Federico Villarreal tomo la iniciativa y propuso la investigacin y el desarrollo de esta

tecnologa a travs de su centro de investigacin en el ao 2015 comprendiendo la importanciaque esta tecnologa representa para la comunidad acadmica y la sociedad peruana, valemencionar que otras universidades peruanas tambin estn iniciando la investigacin en estecampo.

4.3.-HIPOTESIS:

"Diseo de un sistema de control de un dispositivo robtico, con un sistema BCI, empleando

procesamiento de seales cerebrales."

5.-NATURALEZA DE LAS SEALES EEG (ELECTROENCEFALOGRAFIA)Mucho se ha descubierto sobre la naturaleza de las seales EEG, pero todava persisten muchos

misterios.

Como un BCI se alimenta a partir de seales cerebrales el conocimiento de la naturaleza de

estas cumple un rol muy importante en el diseo del sistema. Por un lado, esto permite la

seleccin de las seales que contienen la informacin apropiada y por otro, apoya el diseo de

los algoritmos de procesamiento y extraccin de caractersticas.

La falta de conocimiento de la naturaleza de las seales EEG impide el diseo de un BCI, ya que

se ha mostrado en estudios que la utilizacin de tcnicas tradicionales de procesamiento de

seales no basta para generar resultados aceptables.


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Un electroencefalograma es un registro de potenciales elctrico del cerebro. Estos se adquieren

a partir de sensores llamados electrodos que se fijan sobre el cuero cabelludo del sujeto, la

funcin de un electrodo consiste en recoger pasivamente potenciales elctricos provenientes

de un banco de neuronas que se ubican principalmente en la corteza cerebral. El nivel de estasseales es del orden de los micro voltios. La razn seal a ruido debe mantenerse lo ms alta

posible durante esta adquisicin. Es por esta razn que un electrodo se construye a partir de un

material altamente conductivo, como Oro (Au), plata (Ag), o cloruro de plata (AgCl), adems

entre el cuero cabelludo del sujeto y el electrodo se utilizan pasta conductora para asegurar una

buena conductividad.

Los ltimos avances en esta tecnologa han dado origen a los electrodos activos, que poseen un

microcircuito elctrico en el propio electrodo para mejorar la calidad dela seal adquirida. Tras

la captura del potencial elctrico, este es amplificado por un factor de ganancia del orden de 20

000 y luego digitalizado.

El diseo de nuestro sistema BCI se basa en el monitoreo de las ondas Beta y Mu, principalmente

debido a que ests se relacionan con la accin e imaginacin de los movimientos de la mano

derecha e izquierda, adems las personas pueden aprender a controlar su amplitud realizando

tareas mentales apropiados.

El sistema 10 / 20 o sistema internacional 10/20, es un mtodo reconocido internacionalmente

para describir y aplicar la ubicacin de los electrodos en el cuero cabelludo para realizar ensayos

o experimentos para registrar las seales electroencefalogramas(EEG).

Figura 1

Nota: En la figura 1 para registrar la actividad cerebral emplearemos los electrodos T6,F8,

P4,F4, Pz,Fz, P3,F3 y T5,F7 debido a la configuracin bipolar empleada.


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6.-DESCRIPCION DE UN SISTEMA BCI A DESARROLLAR

Figura 2

SUJETO:

El sujeto realiza Tareas Mentales relacionados con el movimiento, con la finalidad de controlar

el dispositivo robtico.

ADQUESICION DE LA SEAL:

Es la etapa que consta del registro de las seales elctricas de la actividad cerebral entre dos

puntos especficos del cerebro (C3, C4), empleando el sistema internacional (10/20) a travs de

unos electrodos especiales que tengan baja resistividad y alta conductividad, empleando para

ello un mtodo no invasivo, para mejorar la conductividad entre el cuero cabelludo y los

electrodos se emplea una pasta conductora.

Las seales fisiolgicas registradas son atenuadas y amplificadas empleando un amplificador

diferencial con la finalidad de mejorar la calidad de la seal registrada, cabe recalcar que la

amplificacin de estas es de suma importancia, para su posterior pre procesado, procesado y

determinacin de las bandas reactivas relacionados con los movimientos.

SUJETO

ADQUISICIONDE SEAL EEG

ESTRACCION DECARACTERISTICAS

CLASICIFACIN

FEEDBACKVIRTUAL

RESPUESTA

ACONDICIONAMIENTODE LA SEAL


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Para realizar la tarea de adquisicin de datos y el muestreo de las seales fisiolgicas, se emple

una tarjeta de adquisicin de datos de National Instruments NI USB 6210 de 16 bits de

resolucin.

El proceso de adquisicin de seales cerebrales, fue desarrollada por mi persona en la Escuela

Tcnica Superior de Informtica de la universidad de Mlaga, contando con el asesoramiento

del doctor Ricardo Ron Angevin y el doctor Gonzalo Joya Caparros, investigadores de la

Universidad de Mlaga.

ESTRACCION DE CARACTERISTICAS:

Una vez adquiridas y muestreada las seales, se procede con la etapa de procesamiento con la

finalidad eliminar los artefactos como EOG, EMG que no son de nuestro inters. Empleando un

filtrado adaptivo para mejorar la calidad y determinar la banda reactiva, emplearemos FFT conla finalidad de extraer los parmetros que caracterizan los ritmos sensoriomotora mu y beta

relacionados con la tarea mental de imaginacin de movimiento, los parmetros que estn

relacionados con la imaginacin de movimientos son patrones que pasaran a la siguiente etapa

para alimentar al clasificador.

CLASIFICACION

El vector caracterstica parametrizado es analizado y etiquetado. Esta clasificacin se basa en la

decodificacin y el reconocimiento de los patrones que caracterizan a las tareas mentales

relacionados con la imaginacin de movimientos dando como respuesta un conjunto de

comandos etiquetados que ejecutan una accin de control sobre el dispositivo robtico.

La clasificacin se fundamenta de una red neuronal auto organizado que cumple la funcin de

determinar si la tarea mental del sujeto corresponde a una u otro clase del estado del sujeto.

RESPUESTA:

Los comandos etiquetados se decodifican y se transforman en ordenes que activaran el sistema

de control del dispositivo robtico en funcin a un feedback en realidad virtual.

Nota: el feedback representa un estmulo visual para ejercer control sobre el dispositivo

robtico.

SUJETO

FEEDBACK


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7.- SISTEMA DE ADQUSICION DESARROLLADO EN LA UNIVERSIDAD DE MLAGA

La Escuela Tcnica Superior de Ingeniera de Telecomunicaciones de la Universidad de Mlaga

por intermedio del Doctor Ricardo Ron Angevin responsable del grupo de investigacin DIANA y

el Doctor Gonzalo Joya Caparros director de la ETSIT, nos brindaron la instrumentacinrequerida para validar nuestra tarjeta de adquisicin y amplificacin de las seales EEG, adems

nos brind los accesos a los laboratorios y los servicios acadmicos que se imparten en la ETSIT

desde el primer da de presentacin en la ETSIT.

Durante mi estancia en la ETSIT mi persona se ha dedicado exclusivamente a la parte deadquision de datos, su posterior pre procesamiento con un filtro adaptativo y la extraccin decaractersticas de las seales EEG de nuestro inters mediante un anlisis de espectro depotencia, obteniendo as los datos para su clasificacin, para realizar esta tarea el doctor RicardoRon Angevin fue mi asesor y tutor quien me brindo toda la instrumentacin requerida paradesarrollar la etapa de adquision y pre procesamiento de seales cerebrales, adems me facilito

el software del sistema BCI desarrollado por su grupo de investigacin, para validar si las sealesque registraba correspondan a seales EEG.

El objetivo principal de mi estancia fue validar las seales EEG con la instrumentacin del grupode investigacin en sistema BCI de la ETSIT de la universidad de Mlaga.

Todo el componente de la adquisicin de datos, y su relacin entre s desarrollados en launiversidad de Mlaga implementados se detalla y se muestran a continuacin.Figura 3

SISTEMA DE ADQUISICION DE DATOS

Figura- 4

En la figura-4, tenemos una muestra de una seal registrada durante 8 segundos

FENOMENOFSICO

SENSORESELECTRODOS

ACONDICIONAMIENTODE SEAL

HADWARE DEADQUISICION

ORDENADORSOFTWAREMATLAB

ANALISISDE DATOS


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7.1.-AQUISICION DE DATOS DE SEALES CEREBRALES

La adquisicin de datos es un proceso que consiste en el registro de fenmenos fsicos (sealesanalgicas) del mundo real, que sern estudiadas, tratadas y procesadas en un ordenador,haciendo uso de un hardware y un software empleando el Data Acquisition Toolbox DAQ, quedescribiremos a continuacin.

7.1.1.-FENOMENO FSICO

En nuestro caso el fenmeno fsico corresponde a las seales elctricas del cerebro humano aregistrar empleado los electrodos de alta conductividad.

7.1.2.-SENSORES

Los sensores empleados para la adquision de seales cerebrales son los electrodos de plata (Ag)

y el cloruro de plata(ClAg.)Para el registro de las seales elctricas del cerebro (ritmos sensoriomotora) durante la accinde una determinada tarea mental relacionada con la imaginacin del movimiento, empleamoselectrodos que son ubicadas de acuerdo al sistema internacional 10/20 en configuracinbipolar.

Figura-5

En la figura-5 podemos observar un casco EEG/EP Brain-gtec con sus respectivos electrodos deplata.


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7.1.3.-ACONDICIONAMIENTO DE SEALES CEREBRALES

El acondicionamiento de la seal elctrica del cerebro se realiz con el amplificador BiosignalAmplifier - g. BSamp en modo diferencial, del grupo de investigacin DIANA del Dr. Ricardo RonAngevin.

Todos los procesos de pruebas e experimentacin se desarrollaron en el laboratorio de la ETSIde la universidad de Mlaga a cargo del director del departamento de ETSI de electrnica eldoctor Gonzalo Goya Caparros.

Biosignal Amplifier - g. BSamp Figura -6

ADQUISICION DE SEALES CEREBRALES PARA UN SISTEMA BCI

Para la adquision de datos se desarroll un algoritmo en Matlab para registrar la actividadelctrica del cerebro, para lograr el objetivo se emple una tarjeta de adquisicin de datos deNational Instruments el NI USB 6210 y el Toolbox daq de Matlab 2015a. Figura-7


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CARACTEREISTICAS TECNICAS DEL NI USB 6210

Fuente: National Instruments.

16 entradas analgicas (16 bits, 250 kS/s)

4 entradas digitales; 4 salidas digitales; dos contadores de 32 bits

Energizado por bus USB para una mayor movilidad, conectividad de seal integrada

NI Signal Streaming para transferencia de datos sostenida a alta velocidad a travs de USB

Compatibilidad con LabVIEW, LabWindows/CVI y Measurement Studio para Visual Studio

.NET

El software de NI-DAQmx y software interactivo LabVIEW SignalExpress LE para registro dedato

ORDENADOR:

El ordenador es una herramienta indispensable desde el momento de adquisicin de datos,procesamiento y clasificacin de las tareas mentales que estn relacionados con el estado delindividuo, adems de facilitar al sujeto la interaccin con el sistema BCI mediante un feedbackpara el control de un dispositivo robtico.

Figura-8

En la figura-8 podemos observar el procesamiento y anlisis de las seales EGG de los canalesC3, CZ Y C4 correspondientes a las regiones motoras del cerebro.

Nota: Como herramienta de desarrollo CAD emplearemos MATLAB para realizar todo elprocedimiento del sistema BCI.


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Para desarrollar el programa de adquision de datos en tiempo real primeramente realice unainvestigacin minuciosa relacionada con la adquision de seales analgicas empleando la tarjeta

de National Instrument, adems cabe mencionar que se instal drivers para el interfaz conMatlab.

La adquision de datos lo desarrolle utilizando el DAQ de MATLAB, a continuacin, definiremostodas las funciones y sus propiedades empleadas.

Interfaz basada en la sesin y Adquisicin de Datos:

Data Acquisition Toolbox y el MATLABentorno de clculo tcnico utilizan la interfaz basadaen sesin para comunicarse con los dispositivos de National Instruments, DAQ. Puede operar enel primer plano, o en el fondo, donde MATLAB se contina ejecutando los comandos adicionalesen paralelo con el funcionamiento del hardware.

daq. createSession:utilice el objeto de sesin para comunicarse con el NI USB 6210.

s = daq. createSession('ni');

addAnalogInputChannel :Utilice el mtodo addAnalogInputChannel para agregar un canal querecibe las seales analgicas de un dispositivo de National Instrument NI usb6210.

ch=s. addAnalogInputChannel ('coronado','ai0', 'Voltage');

TerminalConfig:Utilice la configuracin de terminal para cambiar la configuracin de un canalanalgico.

ch.InputType='SingleEnded';

startForeground: Utilice la configuracin startForeground para iniciar operaciones en primerplano.

[data,timeStamps,triggerTime] = s. startForeground(s);

Nota:Devuelve los datos adquiridos de varias exploraciones y lo guarda en la variable data,marcas de tiempo en relacin con el tiempo se activa la operacin, y un tiempo de disparo queindica el tiempo absoluto se desencaden la operacin.

lh = s.addlistener('DataAvailable',...@(src,event) plot(event.TimeStamps, event.Data));
http://c/Program%20Files/MATLAB/MATLAB%20Production%20Server/R2015a/help/daq/ref/daq.createsession.htmlhttp://c/Program%20Files/MATLAB/MATLAB%20Production%20Server/R2015a/help/daq/ref/daq.createsession.htmlhttp://es.mathworks.com/help/daq/ref/addanaloginputchannel.htmlhttp://es.mathworks.com/help/daq/ref/addanaloginputchannel.htmlhttp://es.mathworks.com/help/daq/ref/terminalconfig.htmlhttp://es.mathworks.com/help/daq/ref/startforeground.htmlhttp://es.mathworks.com/help/daq/ref/startforeground.htmlhttp://c/Program%20Files/MATLAB/MATLAB%20Production%20Server/R2015a/help/daq/ref/startforeground.html%23outputarg_datahttp://c/Program%20Files/MATLAB/MATLAB%20Production%20Server/R2015a/help/daq/ref/startforeground.html%23outputarg_datahttp://c/Program%20Files/MATLAB/MATLAB%20Production%20Server/R2015a/help/daq/ref/startforeground.html%23outputarg_timeStampshttp://c/Program%20Files/MATLAB/MATLAB%20Production%20Server/R2015a/help/daq/ref/startforeground.html%23outputarg_triggerTimehttp://c/Program%20Files/MATLAB/MATLAB%20Production%20Server/R2015a/help/daq/ref/startforeground.html%23outputarg_triggerTimehttp://c/Program%20Files/MATLAB/MATLAB%20Production%20Server/R2015a/help/daq/ref/startforeground.html%23inputarg_shttp://c/Program%20Files/MATLAB/MATLAB%20Production%20Server/R2015a/help/daq/ref/startforeground.html%23inputarg_shttp://c/Program%20Files/MATLAB/MATLAB%20Production%20Server/R2015a/help/daq/ref/startforeground.html%23inputarg_shttp://c/Program%20Files/MATLAB/MATLAB%20Production%20Server/R2015a/help/daq/ref/startforeground.html%23outputarg_triggerTimehttp://c/Program%20Files/MATLAB/MATLAB%20Production%20Server/R2015a/help/daq/ref/startforeground.html%23outputarg_timeStampshttp://c/Program%20Files/MATLAB/MATLAB%20Production%20Server/R2015a/help/daq/ref/startforeground.html%23outputarg_datahttp://es.mathworks.com/help/daq/ref/startforeground.htmlhttp://es.mathworks.com/help/daq/ref/terminalconfig.htmlhttp://es.mathworks.com/help/daq/ref/addanaloginputchannel.htmlhttp://c/Program%20Files/MATLAB/MATLAB%20Production%20Server/R2015a/help/daq/ref/daq.createsession.html


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Desarrollo del algoritmo en Matlab 2015a para un ordenador porttil de sistema win64 bits

Para muestrear la seal se emple una frecuencia de muestreo de 256Hz durante 8 segundos.

%---------------------------------------------------------------------------------% ||| Proyecto UNFV- Interfaz BCI - Herramienta de Medida en tiemporeal |||%-----------------------------------------------------------------------------------%Desarrollado para el proyecto de investigacion de:% "Diseo de un sistema de control de un dispositivo robtico con un% sistema BCI,empleando procesamiento de seales cerebrales"%% BCI:Brain Computer Interfaces

Close all %borra todas las ventanas abiertasclear all%borra las variales del espacio de trabajos = daq.createSession('ni');%inicializacion sesion con la finalidad derealizar la daquision de datoss.Rate = 256;% frecuencia de muestreo=Fss.DurationInSeconds =8;%definimos el tiempo de sesionch=s.addAnalogInputChannel('coronado','ai0', 'Voltage');%ch.Range=[-5 5];ch.Name='CANAL C3'ch.InputType='SingleEnded';%Ajustar en modo referenciado a masa (RSE)%s.NumberOfScans %Numero de exploraciones para la operacion

cuando se inicia sesionch=s.addAnalogInputChannel('coronado','ai1', 'Voltage');ch.Range=[-5 5];ch.Name='CANAL C4'ch.InputType='SingleEnded';%Ajustar en modo referenciado a masa (RSE)ch=s.addAnalogInputChannel('coronado','ai2', 'Voltage');ch.Range=[-5 5];ch.Name='CANAL Cz'ch.InputType='SingleEnded';%Ajustar en modo referenciado a masa (RSE)ch=s.addAnalogInputChannel('coronado','ai3', 'Voltage');ch.Range=[-5 5];ch.Name='CANAL EOG'

ch.InputType='SingleEnded';%Ajustar en modo referenciado a masa (RSE)

tic%ai = s.inputSingleScan() %leemos las entradas de los canales analogicasa NI USB 6210[data,timestamps,triggerTime] = s.startForeground();%[data,timestamps,triggerTime] = s.startForeground();% startForeground%devuelve los datos de varias exploraciones adquiridos en una matrizmxn, donde m nuemero de exploracionesy n numero de canales

lh = s.addlistener('DataAvailable',...@(src,event) plot(event.TimeStamps, event.Data));% creamos unoyente


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s.NotifyWhenDataAvailableExceeds = 256;% frecuencia con la que el eventoDataAvaialble se dispara por segundos.startBackground();% la adquision de datos se realiza en el fondos.IsLogging % ans = true ;esta adquiriendo datos,false=noadquiere datos.wait()%s.ScansAcquireddelete(lh);s.IsNotifyWhenDataAvailableExceedsAuto = true;lh = s.addlistener('DataAvailable', @stopWhenExceedOneV);%configurarnuevo oyente para procesar los datos entrantestype('stopWhenExceedOneV.m')%filename='event.Data'%save(filename)s.IsContinuous = true; %signal digitals.startBackground()%s.ScansAcquired%Nmero de exploraciones obtenida durante la operacin%while s.IsRunning%pause(0.01)%fprintf('While loop: Scans acquired = %d\n', s.ScansAcquired)%save('sesion.mat','data')fprintf('Acquisition has terminated with %d scans acquired\n',s.ScansAcquired);disp('Acquiring data...');disp('Acquisition complete.');title('BRAIN UNFV-FIEI-PER','color','red')save('C:\Users\javier\Desktop\BCIUNFV\SESIONES\EEG\eeg.mat','data')%guadamos los datos adquiridosxlabel('Time (segundos)','color','red');ylabel('Amplitud','color','red')ylim([-2 5]);Stop = 1;uicontrol('style','pushbutton','String','Start',...

'Callback','Start = 1;');delete(lh)

set(gca,'YTick',[0 1 2 3 4 5])

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8.-COCLUSIONES

En este primer trabajo de tesis se ha realizado un estudio del estado de arte de la tecnologa BCIen el Per y a nivel mundial, tambin se realiz un estudio, anlisis y validacin de los ritmos

cerebrales Beta y Mu, que sern la base para futuros proyectos en esta lnea de investigacin.9.-BIBLIOGRAFIA

"Grupo de robtica, percepcin en tiempo real".

Departamento de Informtica e Ingeniera de Sistemas de la Universidad Zaragosa_Espaa.

Universidad Tecnolgica Nacional Facultad Regional Buenos Aires Secretara de Ciencia y

Tecnologa.

Centro de investigacin en sistema BCI (Brain computer interfaces) ETSIT-UMA.

UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE CIENCIAS FISCAS Y MATEMTICAS: DEPARTAMENTO DE CIENCIAS

DE LA COMPUTACON.

https://www.researchgate.net/publication/259840870_Implementacion_de_Metodos_de_Pro

cesamiento_de_Senales_EEG_para_Aplicaciones_de_Comunicacion_y_Control

PROCESAMIENTO DE SEALES EEG PARA APLICACIONES DE COMUNICACIN Y CONTROL

Autores: Shirley Crdova Villar,William A. Prez Oviedoy Avid Romn Gonzlez

http://www.shifz.org/brainbay/

ECG CLASSIFICATION USING AMADIFIED KOHONEN/ART NETWORK AND SUB-SAMPLED SIGNAL IN TIME

DOMAIN. (Autor: Sal de Melo), Universidad Federal de Rio de Janeiro.

RETROALIMENTACION EN EL ENTRENAMIENTO DE UNA INTERFAZ CEREBRO COMPUTADORA USANDO

TECNICAS EN REALIDAD VIRTUAL (Autor: Ricardo Ron Angevin), ETSI UMA. Universidadde Mlaga

http://zaguan.unizar.es/record/9224?ln=es#de la universidad de Zaragoza Espaa

http://es.mathworks.com/help/daq/examples/acquire-continuous-and-background-data-using-ni-devices.html

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25082789

http://es.mathworks.com/help/daq/examples/getting-started-with-session-based-interface-using-ni-devices.html?prodcode=DA&language=en

http://jneuroengrehab.biomedcentral.com/articles/10.1186/1743-0003-11-153

http://psicologiayneurocienciaenespanol.blogspot.com.es/2013/05/neuronas-que-se-mueven-al-ritmo-mu.html

http://psicologiayneurocienciaenespanol.blogspot.com.es/2013/05/neuronas-que-se-mueven-al-ritmo-mu_10.html

http://www.tsc.uc3m.es/~mlazaro/Docencia/Doctorado/FiltAdapt.html

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00419918/document
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PARTICIPACION COMO EXPOSITORES EN LA FERIA PERU CON CIENCIA 2015 ORGANIZADO

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MLAGA _ ESPAA

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