Resumen

Desde permitir una comunicación básica hasta moverse por un entorno, se están haciendo varios intentos en el campo de las interfaces cerebro-ordenador (BCI) para ayudar a las personas que de alguna manera encuentran difícil o imposible realizar ciertas actividades. Centrándonos en estas personas como potenciales usuarios de BCI, obtuvimos lecturas de electroencefalogramas (EEG) de nueve sujetos sanos a los que se les presentaron estímulos auditivos a través de auriculares desde seis direcciones virtuales diferentes. Presentamos los estímulos siguiendo el paradigma del "oddball" para provocar ondas P300 dentro de la actividad cerebral del sujeto para su posterior identificación y clasificación mediante redes neuronales convolucionales (CNN). Los modelos CNN reciben como entrada una novedosa representación tridimensional (3D) de los datos del EEG, manteniendo la información temporal y espacial lo más cercana posible a la configuración experimental, una característica relevante ya que se ha demostrado que la elicitación de P300 provoca una actividad más intensa en ciertas regiones del cerebro. Aquí presentamos los resultados de los modelos CNN que utilizan la entrada 3D propuesta para tres intervalos de tiempo de presentación de estímulos diferentes (500, 400 y 300 ms) y los comparamos con estudios anteriores y otros clasificadores comunes. Nuestros resultados muestran una precisión superior al 80 para todos los modelos CNN que utilizan la entrada 3D propuesta en la clasificación de P300 de un solo ensayo.

• Materias:Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Fisiología vegetal
• Subjects:Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Plant physiology
• Palabras claves:propuesta de entrada 3d, modelo cnn, red neuronal convolucional, campo del cerebro, intervalo de tiempo de presentación, resultados de cnn, clasificación de ensayos p300, presentación de estímulos diferentes, usuario de bci, ensayo único p300
• Keywords:proposed 3d input, cnn model, convolutional neural network, field of brain, presentation time interval, results of cnn, trial p300 classification, different stimulus presentation, user of bci, single trial p300