Diseño, implementación y validación de un algoritmo para el análisis de la fiabilidad y precisión de dispositivos de adquisición de datos cerebrales. Caso de uso: diadema cerebral de bajo coste para musicoterapia
Resumen
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS) actualmente existen aproximadamente 50 millones de personas en el mundo que padecen desórdenes cerebrales. (OMS.TNeurológicos)
En años anteriores se han llevado investigaciones, y actualmente estamos inmersos en algunas de ellas, que pueden demostrar la existencia de relaciones entre las señales registradas por el electroencefalograma (EEG) y el tipo de señal sonora que permite aminorar el efecto del desorden en cuestión. Estas investigaciones están relacionadas con la musicoterapia y pretenden aportar un gran avance en las técnicas de rehabilitación cognitiva asociada.
Para poder obtener dicha relación es necesario extraer los datos cerebrales de forma sencilla y cómoda para el paciente. La problemática recae en el hecho de que los sistemas EEG tradicionales no resultan cómodos ni fáciles de transportar ni usar en entornos cotidianos o familiares para los pacientes en cuestión, siendo únicamente usables en entornos hospitalarios y de investigación. Por tanto, es necesario usar otros dispositivos más comerciales y ergonómicos que puedan llegar a usarse sin atención adicional.
Este proyecto busca aportar una herramienta que permita saber de forma directa y sencilla si el sistema de extracción de señales objeto de estudio es totalmente fiable y puede sustituir sin ningún problema al sistema EEG, considerado de referencia. En este caso, se considera el sistema EEG de referencia el instalado en la Facultad de Ciencias Humanas y Sociales del Campus de Cantoblanco, ya usado anteriormente en otros experimentos. Para ello, el objetivo principal del proyecto es desarrollar e implementar un algoritmo que sea capaz de comparar dos señales (una procedente del dispositivo que se pretende verificar y otra del sistema de referencia) para analizar la fiabilidad y precisión del dispositivo objeto de estudio.
Para validar y comprobar la robustez y bondad del algoritmo, el dispositivo objeto de estudio es la diadema cerebral Muse. De esta manera, el desarrollo del algoritmo mencionado facilita en gran medida la tarea futura de estudiar la fiabilidad de dicha diadema en base a unos criterios también establecidos en este proyecto.
Teniendo en cuenta el esfuerzo y trabajo en los últimos años destinados a que las rehabilitaciones, ya sean cognitivas o físicas, se puedan realizar en el entorno familiar y cotidiano del paciente para una mayor conciliación familiar, es preciso demostrar que se pueden usar dispositivos comerciales más fáciles de usar y transportar para el mismo efecto.
Esta investigación representa un enfoque novedoso y un paso más para la rehabilitación de las personas que sufren desórdenes cerebrales, mientras permanecen en su propio entorno hogareño, siguiendo los principios de los paradigmas de vida cotidiana asistida. According to the World Health Organization (WHO) there are currently approximately 50 million people in the world who suffer from brain disorders. (OMS.TNeurológicos)
In previous years, investigations have been carried out, and we are currently immersed in some of them, which may demonstrate the existence of relationships between the signals recorded by the electroencephalogram (EEG) and the type of sound signal that allows to reduce the effect of the disorder on question. These investigations are related to music therapy and aim to contribute to the advance of associated cognitive rehabilitation techniques.
To obtain this relationship, it is necessary to extract the brain data in a simple and comfortable way for the patient. The problem lies in the fact that traditional EEG systems are not comfortable or easy to transport or use in everyday or familiar environments for the patient, being only usable in hospital and research environments. Therefore, it is necessary to use other more commercial and ergonomic devices that can be used without additional attention.
This project seeks to provide a tool that allows to know directly and easily if the signal extraction system under study is totally reliable and can replace the EEG system, considered a reference system, without any problem. In this case, the reference EEG system is considered the one installed in the Faculty of Human and Social Sciences of the Cantoblanco Campus, already used previously in other experiments. For this, the main objective of the project is to develop and implement an algorithm that is capable of comparing two signals (one from the device to be verified and the other from the reference system) to analyse the reliability and precision of the device under study.
The device used to validate and verify the robustness and goodness of the algorithm is the Muse brain headband. In this way, the development of the aforementioned algorithm greatly facilitates the future task of studying the reliability of said headband based on criteria also established in this project.
Taking into account the effort and work in recent years intended to develop cognitive or physical rehabilitations based on the idea that it can be carried out in the patient's family and daily environment for greater family reconciliation, it is necessary to prove that more commercial devices can be used in an easy way and can be easily transported.
This research represents a novel approach and a further step in the rehabilitation of people suffering from brain disorders, while remaining in their own home environment, following the principles of the assisted daily living paradigms.
Trabajo Fin de Grado
Diseño, implementación y validación de un algoritmo para el análisis de la fiabilidad y precisión de dispositivos de adquisición de datos cerebrales. Caso de uso: diadema cerebral de bajo coste para musicoterapiaTitulación / Programa
Grado en Ingeniería en Tecnologías IndustrialesMaterias/ UNESCO
33 Ciencias tecnológicas3314 Tecnología médica
3304 Tecnología de los ordenadores
330411 Diseño de sistemas de cálculo
Materias/ categorías / ODS
KL0-electronica (IEM-N)Palabras Clave
Electroencefalograma Epilepsia Muse Algoritmo EquivalenciaElectroencephalogram Epilepsy Muse Algorithm Equivalence