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Sistema de detección de la intención de dos movimientos de la mano a través del procesamiento de señales EEG

Abstract:

Este trabajo forma parte de los resultados parciales del proyecto “Exoesqueleto robótico para asistencia funcional en la marcha de pacientes con lesiones medulares incompletas: diseño y aplicación", que actualmente se encuentra en desarrollo por parte de la Universidad de Cuenca. La motivación para el desarrollo del presente proyecto es con fines de investigación y apoyo a personas que por alguna afección o circunstancia han sufrido la pérdida de algunas de sus extremidades, específicamente las manos. El objetivo de este proyecto es el desarrollo un sistema de detección y clasificación de los movimientos de apertura y cierre de la mano, y un estado inactividad mediante la adquisición de señales electroencefalográficas (EEG) por medio del uso del dispositivo Emotiv EPOC+. La metodología planteada en el presente proyecto consta de una etapa de adquisición a través del dispositivo Emotiv EPOC+. A continuación, una etapa de preprocesamiento de la señal EEG mediante la aplicación de un filtro offset, un filtro pasabanda y un filtro de referencia común promediado (CAR). Posteriormente, se introduce una etapa de procesamiento para el análisis en los dominios de frecuencia y frecuencia-tiempo con la aplicación de la transformada rápida de fourier (FFT) y la transformada wavelet discreta (DWT) respectivamente. En una etapa final se extraen las características más relevantes en cada dominio transformado para garantizar un desempeño de clasificador usando redes neuronales. Al finalizar este proyecto se conforma un conjunto de datos de 18 registros correspondientes a 8 pacientes, de los cuales 3 pacientes presentan patología. Se determina que el resultado de la caracterización de las señales EEG a través de la DWT aporta mayor exactitud e información frente al procesamiento a través de la FFT con porcentajes de 82% y 77% respectivamente. Posterior a la clasificación mediante una red neuronal artificial (RNA) tanto para las clases mano abierta, mano cerrada e inactividad es posible el movimiento de una mano robot a través de la comunicación serial entre los programas de Arduino y Python.