Diseño y evaluación del uso de dispositivos EEG para la detección de movimientos corporales

Abstract

Este proyecto se centra en el diseño, desarrollo y evaluación un sistema BCI (Brain- Computer Interface) basado en señales EEG para detectar la intención de movimiento. Se utilizan dos fuentes de datos: un experimento propio con el dispositivo Emotiv EPOC X y la base de datos pública EEG Motor Movement/Imagery de PhysioNet. A partir de estas señales registradas se aplican técnicas de preprocesamiento, extracción de características y algoritmos de clasificación para detectar si el sujeto está en movimiento o no. El análisis de resultados se basa en la comparación de dos enfoques: modelos personalizados por sujeto y modelos generales, obteniéndose mejores resultados en los modelos individualizados, alcanzando precisiones cercanas al 63%.

This project focuses on the design, development, and evaluation of a Brain-Computer Interface (BCI) system based on EEG signals to detect movement intention. Two data sources are used: a self-conducted experiment using the Emotiv EPOC X headset and the public EEG Motor Movement/Imagery dataset from PhysioNet. Preprocessing techniques, feature extraction, and classification algorithms are applied to determine whether the subject is at rest or moving. Two approaches are compared: personalized subject-specific models and general models. The best results were obtained using individualized models, achieving validation accuracies of up to 63%.