INTERFACES CEREBRO ORDENADOR

La tecnología Interfaz Cerebro Ordenador o BCI se define como un sistema de comunicación que utiliza las ondas electrofisiológicas que emite el cerebro como señales de salida en un individuo para luego ser leídas, ampliadas, codificadas e interpretadas por un ordenador, computadora o medio de procesamiento. Wolpaw [1] menciona que con el sistema se  puede  llegar a  transformar  las señales electrofisiológicas del cerebro en productos  que permitan comunicar y realizar la intensión o deseo de un usuario. Estas intenciones se pueden comunicar a través de respuestas simples, mensajes, órdenes que controlen aparatos, procesen palabras y expresen frases. Un diagrama que ejemplifica lo anteriormente descrito es el siguiente:

Fuente: http://es.wikipedia.org/wiki/Interfaz_Cerebro_Computadora

Como  se observa en la imagen, todo el sistema depende del fenómeno neurológico que se da en los usuarios, que a través de sensores (electrodos) adquieren las señales necesarias  y son amplificadas, procesadas e interpretadas,  clasificadas y almacenadas   en un ordenador para su posterior configuración y aplicabilidad deseada por medio de un(s) dispositivos() y entorno(s)  preciso(s).

Debido a que el sistema inicia con la captación de información cerebral, las técnicas de recepción de dicha información para un BCI se dividen en dos: invasivas, las cuales constan de la utilización de electrodos implantados o profundos; y no invasivas, que constan de electrodos superficiales que se sitúan en distinto lugares de la cabeza [2]. Es de aclarar que no todos los tipos de señales que emite el cerebro pueden ser tomados por el Sistema de interfaz cerebro ordenador (BCI).  Según Wolpaw [3], 5 son las señales del cerebro que alcanzan a ser procesadas por un BCI, y se designan de la siguiente manera:

• Potenciales visuales evocadas (PVE),
• Potenciales corticales Lentos (PCL),
• Actividad neuronal cortical (ANC),
• Ritmos β y µ, y
• Potenciales relacionados a eventos (PRE).

ESTUDIOS

Para el tema del BCI, actualmente los estudios están enfocados en dos campos. Una primera que está orientada hacia el estudio de nuevas formas de captar y procesar eficazmente  la información electrofisiológica de los usuarios, dado los inconvenientes que se tiene por la baja relación señal - ruido de los registros obtenidos en la captación de señales [4], es decir a lo sucia que llega la información por interferencias.  La mayor parte de estos estudios están enfocados a la utilización de EEG (electroencefalogramas) como el mecanismo de comunicación de generación de interfaces,  esto debido a la transmisión de señales en tiempo real y por sus métodos no invasivos del cerebro [ 5, 6] en comparación con otras técnicas, como tomografía por emisión de positrones y resonancia magnética funcional.

El otro enfoque de los estudios, proviene de la interrelación que se le está dando al sistema BCI con la domótica. Las investigaciones realizadas y experimentos hechos se están orientando en utilizar las ondas cerebrales como medio para ayudar a la personas impedidas físicamente a través de dispositivos electromecánicos que permitan realizar los deseos, reflejos del cerebro. [7,8]. Centros de investigación científica y Educativos como la Graz University of Tecnology ha publicado artículos sobre las aplicaciones que se le pueden dar al BCI como robots, árbol cerebrales y sillas de ruedas [9], y el grupo de Ingeniería Bioquímica de Valladolid en su página muestra los avances que lleva en el tema del manejo de electrodomésticos de la casa como DVD, Telefonos, entre otros [10].  De manera regional, la revista de Ingeniería Biomédica en coordinación con la Universidad de entre Ríos en Argentina y la Escuelas de Ingeniería de Antioquia de Colombia publicó un artículo sobre   detección de potenciales evocados relacionados al sistema BCI[11].

De lo anterior, es evidente que las energías sobre este tema están encaminadas a mejorar la calidad de vida de los usuarios, no obstante los pasos que se han dado hasta la fecha han sido puntuales para dispositivos de manejo, y aún existen vacíos sobre la transformación de las señales en un lenguaje entendible para las interfaces y ordenadores.

Videos ilustrativos encontrados en Youtube

BIBLIOGRAFIA 

1. Wolpaw, J.R., Birbaumer, N., McFarldand, D.J., Pfusrtscheller, G., & Vaughan, T. (2002). Brain-computer interfaces for communications and control. Clinical Neurophysiology, 113, 767-791.
2. Santana, D., Ramirez, M., Ostrosky-Solis, F., (2004). Novedades en tecnología de la rehabilitación: Una revisión acerca de la interfaz cerebro-computadora. Revista neurol, 39, 448.
3. Wolpaw, J.R., Birbaumer, N., McFarldand, D.J., Pfusrtscheller, G., & Vaughan, T. (2002). Brain-computer interfaces for communications and control. Clinical Neurophysiology, 113, 767-791.
4. Grosse-Wentrup,  Liefhold, M., Gramann, C., K. Buss, M. Beamforming in Noninvasive Brain-COmputder Interfaces. IEE transactions on Biomedical Engineering. Vol 56, No. 4. April 2009
5. Santana, D., Ramirez, M., Ostrosky-Solis, F., (2004). Novedades en tecnología de la rehabilitación: Una revisión acerca de la interfaz cerebro-computadora. Revista neurol, 39, 448.
6. McFarland DJ, Lefkowicz AT, Wolpaw KR. Design and operation of an EEG-Based Brain. Computer Interface (BCI) with digital signal process-ing technology. Behav Res Methods instrum computd 1997; 27:337-45.
7. Neri, J. Diseño y desarrollo de un Sistema para el Control Mental de prótesis utilizando una interfaz cerebro-computadora (BCI) 2013; 30-31.
8. Casadio, M., Ranganathan, R., & Mussa-Ivaldi, F. (2012) The body-machine interface: A new Perpestive on an Old theme, Journal of Motor behavior; 44:6, 419-433.
9. R. Leeb, T., Carlson, S., Perdikis, L., Tonin, A., Biasiucci, A., Molina, M., Creatura, E., Hoogerwerf, R., Rupp, A., Al-Khodairy, J. del R. Millan. (2013). Transfering BCI Skills to Successful Applications Controls. 
10. http://www.gib.tel.uva.es/index.php?option=com_content&view=article&id=14&Itemid=109.
11. Peterson, V., Atum, Y., Jauregui, F,. Gareis, I., (2013). Deteccion de potenciales evocados relacionados a eventos en interfaces cerebro- computadora mediante transformada wavelet.