Robot controlado a distancia por sistema BCI

Hola de nuevo, en esta nueva entrada, hablaré de otra universidad española, la universidad de Zaragoza, la cual en junio de hace un par de años consiguieron controlar un robot localizado en Barcelona, con una interfaz cerebro-máquina, y además la persona que lo controlaba estaba en Zaragoza.

El experimento se llevo a cabo a lo largo de una semana en la que cinco personas controlaron el robot en dicho lugar remoto. El método no invasivo para registrar la actividad neuronal humana era el EEG, del cual ya hemos hablado.
Esta es una imagen de los elementos utilizados:


Figura 1. Robot en Barcelona, dotado con una cámara web y un sistema de navegación autónomo, controlado por un sujeto desde Zaragoza, por medio de una interfaz cerebro-máquina, ambos elementos están comunicados por medio de Internet.

Hasta ahora habíamos hablado de aplicaciones para videojuegos, hayudar a personas discapacitadas... etc, pero como podemos ver en este experimento también sirve para realizar tareas de navegación y exploración visual entre lugares remotos a través de Internet. El funcionamiento de este sistema, consiste en dos modos de teleoperación que se pueden combinar como son la navegación del robot y la exploración de la cámara. En ambos modos el sujeto se enfrenta a un vídeo en tiempo real captado por la cámara del robot. En este caso el sujeto se concentra en un área de orientación para dirigir el robot, y luego, un proceso de estimulación visual provoca el fenómeno neurológico que le permite al sistema cerebro máquina deszifrar las intenciones del usuario.

• En el modo de navegación, el punto de destino se transfiere al sistema de navegación autónomo, el cual impulsa al robot hasta el lugar deseado, y se evitan las colisiones con los distintos objetos por medio de un escaneado láser.
• En el modo de cámara, la cámara se alinea con el destino para realizar una exploración activa visual del escenario remoto.

Cuando se realizó el experimento, cinco sujetos tomaron parte en él. La distancia entre las partes del experimento era de 260km. El resultado general fue que todos los sujetos fueron capaces de resolver con éxito todas las tareas sin colisiones, mostrando una gran robustez del  sistema ya que la precisión del BCI en promedio fue superior al 90%.

Como podemos ver, poco a poco vamos avanzando en estas lineas de investigación y ya os he mostrado distintas universidades y grupos de investigación que se dedican a mejorar y desarrollar estos sistemas.

Si alguien, desea más información este experimento, puede contactar con migo o buscar en: http://www.unizar.es/.

Saludos a tod@s!

 
 

 



Grupo de Ingeniería Biomédica

Hola a tod@s, una semana más tarde vuelvo a escribir una entrada, esta vez es muy interesante y trata sobre las líneas de investigación que están realizando en torno a los sistemas BCI, nuestros compañeros del Grupo de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Valladolid.

Este grupo, es un grupo multidisciplinar de investigación reconocido por la UVa. Está formado principalmente por Ingenieros de Telecomunicación y Médicos, alguno de los cuales me han dado a mi clase y hay que destacar que además de buenos investigadores son muy buenos profesores, como por ejemplo, el coordinador: Roberto Hornero o María García.

Los objetivos del grupo son:

• Desarrollar métodos de análisis de señales biomédicas (electroencefalogramas, magnetoencefalogramas, etc.) para la ayuda en el diagnóstico de diferentes patologías, como la esquizofrenia, el Alzheimer, Parkinson, epilepsias o apnea del sueño.

• Analizar imágenes de retinografías para la detección automática de los signos característicos de la retinopatía diabética: exudados duros, exudados algodonosos, hemorragias y microaneurismas.

• Desarrollar e implantar de servicios de Telemedicina en Oftalmología: Tele-Oftalmología.

• Diseñar y desarrollar sistemas de ayuda a discapacitados o personas con alteraciones del lenguaje y comunicación mediante sistemas Brain Computer Interface (BCI).

Y como supondréis, esta ultima es la que más no interesa, y aquí os voy a mostrar algunas aplicaciones que están desarrollando.
Os empiezo mostrando los elementos que utilizan, que lógicamente, son similares a los que os he mostrado en las anteriores entradas.

Figura.1.:Equipo BCI: amplificador de señales biomédicas, gorro, electrodos y geles conductores.

Y por último,comentaré la orientación que quieren dar a la investigación: las aplicaciones BCI que están desarrollando tienen como objetivo beneficiar a las personas discapacitadas, aumentando su independencia y autonomía a la hora de realizar funciones cotidianas. Así, como veremos en los siguientes vídeos el objetivo es controlar la televisión, DVD, teléfono, movimiento de un robot inalámbrico...
Por ejemplo, el primer vídeo muestra una aplicación BCI que permite controlar un robot rastreador inalámbrico y la webcam que lleva incorporada. Para lo cual se emplea un sistema BCI basado en ritmos sensoriomotores. El usuario todo lo que tiene que hacer es imaginarse el movimiento de la mano derecha o izquierda para mover el cursor en una de las dos direcciones, y de esta manera se puede ejecutar una de las dos opciones disponibles en dicho momento y así se puede hacer que el robot se desplace adelante y atrás, girarlo o incluso mover la webcam.

En el segundo vídeo, se muestra una aplicación BCI de control de dispositivos domésticos. En ella se controla las principales funcionalidades de varios dispositivos presentes habitualmente en el hogar: televisor, DVD, equipo de música... De la misma manera que en el anterior vídeo, el usuario tiene que imaginar que mueve la mano derecha o izquierda para desplazar un cursor y después seleccionar la opción. De esta forma, mediante la realización de dos tipos de tareas mentales es posible controlar las principales de cuatro dispositivos domésticos.
Con lo que se mejora la calidad de vida de la persona que lo utilice.

Avances en los sistemas BCI

Hola a tod@s de nuevo, como os dije en la anterior publicación esta entrada como veréis va a ser algo más visual y entretenida, debido a que pondremos dos ejemplos de la tecnología que hasta ahora solo hemos descrito.

En uno de ellos veremos dos vídeos, que tratan como por medio de sistemas BCI una persona puede controlar el movimiento de una silla de ruedas, en concreto el sistema es del tipo no invasivo. Además en el primer vídeo, realizado en la universidad de Zaragoza, nos muestran de una manera poco detallada el funcionamiento y las partes del sistema que vimos en la entrada anterior, y destaca como de importante es que los sensores estén en contacto directo con la piel (por ello los limpian) para poder obtener de la mejor manera posible las señales que emite el cerebro. Y por el otro lado en el segundo video vemos como se puede mover la silla, de una manera un poco más avanzada utilizando unos dispositivos muy parecidos que al final hacen las mismas funciones que en el caso anterior, y digo que este prototipo es un poco más avanzado, porque en el caso de los científicos españoles, la silla sólo se puede mover hasta unos puntos en concreto mientras que en este segundo caso se mueve hacia donde el usuario lo desee, la desventaja que puede tener esto es que si el conductor no conduce o controla bien la silla, puede haber golpes, ocurrir accidentes... cosa que no pasa en el primer vídeo.

Primer vídeo:

Segundo vídeo:

El otro ejemplo que os prometí es completamente opuesto a todo lo que hemos visto hasta ahora.
Hasta ahora, habíamos considerados sistemas que obtenían la información del cerebro, pues en este caso veremos justo lo contrario, la información la obtenemos del ordenador y la introducimos en el cerebro, además vemos que es una técnica invasiva y experimental, y que ha día de hoy, sólo se experimenta con ratas. Pero como se dice en el vídeo, tiene unas aplicaciones y unos objetivos muy buenos para la sociedad, ya que nos brinda la posibilidad de utilizar a las ratas para encontrar a personas entre, por ejemplo, los restos de un edificio derrumbado o tras una catástrofe natural.

Con todo lo que hoy os he enseñado, vemos como esta tecnología está avanzando a pasos agigantados y todo lo que nos puede traer son buenas noticias en un futuro no muy lejano, así que os vuelvo a animar y a incitar para que aportéis vuestro granito de arena.

Descripción de los componentes funcionales

Hola a todos, aquí estoy otra vez y es el momento de informaros de los distintos tipos de sistemas BCI y de su funcionamiento.

Como dije las interfaces cerebro-máquina, normalmente ordenador, miden la actividad neuronal para obtener una señal que más tarde es procesada,por lo que, según el método de obtención de la señal podemos diferenciar dos tipos de dispositivos:

1. 

   Dispositivo invasivo

   Dispositivos invasivos: Cómo su nombre indica, la medición se realiza de una manera intrusiva, es decir, se accede al cerebro del usuario por medio de una operación quirúrgica. Y este método lo podemos realizar de dos posibles maneras, poniendo el sensor en la superficie del cortex, con lo que mediríamos la actividad  neuronal de grupos de neuronas, o bien, penetrando el sensor en el cortex con lo que se mediría la actividad eléctrica de neuronas individuales. En estos casos la señal obtenida es muy nítida debido a que tomamos las muestras desde el cerebro, aunque hay que tener en cuenta que es un método muy poco fiable debido a que hay que "hurgar" en el cerebro, lo que puede ser muy peligroso, y por este motivo este tipo de dispositivos sólo se utilizan con animales(Electrocorticografía).
2. Dispositivos no invasivos: En este caso el sensor se coloca de manera que no se realiza ninguna intrusión en el cerebro. Por este motivo son los dispositivos más utilizados en la tecnología BCI. Por ello la actividad eléctrica se mide en la superficie del cuero cabelludo (electroencefalografia).  Donde la señal obtenida es la superposición de todas las neuronas del cerebro, el problema es que tiene peor calidad, ya que el cráneo distorsiona y debilita las señales creadas por las neuronas.

Pero además de estas técnicas, existen otras no invasivas, como son: la magnetoencefalografía, la  tomografía por emisión de positrones, la imagen por resonancia magnética funcional y por último, la imagen óptica cercana al infrarrojo. Pero en estas técnicas no entraremos en detalle debido a que son muy caras ya que requieren de una gran preparación técnica.

Y por último en esta entrada mostraré, un modelo funcional genérico, al que podrían responder la gran mayoría de sistemas BCI.

• Adquisición de la señal,  que tiene el objetivo de registrar la actividad cerebral del usuario, y su adecuación al bloque de procesado de señal. Por lo tanto su función es capturar el fenómeno neurológico que refleja las intenciones del usuario mediante sensores y preparar la señal registrada para su procesado posterior mediante etapas de amplificación y digitalización.
• Procesado de señal, que recibe la señal digitalizada y la trasforma en los comandos que entiende el dispositivo sobre el que el usuario actúa. Este bloque se divide en tres etapas:
• Cancelación de artefactos, se encarga de eliminar los "artefactos" que contaminan la señal de entrada.
• Obtención de características,  la cual se encarga de traducir la señal cerebral de entrada en un vector de características en correlación con el fenómeno neurológico asociado a la señal.
• Traducción de características, que transforma el vector anterior, en una señal de control adecuada al dispositivo que se quiere controlar. Cuando la señal de control es un vector discreto, se habla de clasificación de características.
• Aplicación, es el bloque funcional encargado de recibir los comandos de control y realizar las acciones correspondientes en el dispositivo a través del controlador del mismo.
• Configuración, que es el bloque que permite a un operador definir los parámetros del sistema. Como por ejemplo, determinadas variables para las diferentes etapas del procesado de señal.

Bueno amig@s, para más detalles del funcionamiento de estos sistemas pueden consultar lacofa, una interesante página de donde yo he sacado parte de la información de esta entrada.

Como dije, seguiré actualizando semana a semana, no se preocupen que la próxima será algo más entretenidaXD!