Ingeniería Mecatrónica (Mag.)

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Influencia de la retroalimentación visual en el control de una interfaz cerebro computador mediante imaginación motora
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-05-24) Álvarez Herrera, Paul David; Achanccaray Díaz, David Ronald
La retroalimentación juega un papel fundamental en varios tipos de sistemas basados en Interfaces Cerebro Computador (BCI), ésta permite que el usuario aprenda a modular cierto tipo de ondas cerebrales que luego serán usadas como base para un sistema de control. En la presente tesis se desarrolla un sistema BCI que usa el principio de Imaginación Motora en el cual se comparan y evalúan tres estrategias de retroalimentación visual: el movimiento de una barra en una pantalla, animación 3D de manos en una pantalla y el movimiento de manos robóticas. En el desarrollo de este sistema se contemplan las siguientes etapas: Adquisición de señales, preprocesamiento de señales, extracción y selección de características, clasificación y retroalimentación al sujeto. En el presente trabajo se utiliza la técnica de análisis de componentes independientes, la cual provee un filtro espacial que busca recuperar la independencia de las señales. Se utilizan como características las energías de las señales y se clasifica mediante una máquina de soporte vectorial. El procesamiento se realiza en tiempo real en el entorno de Simulink. Los resultados indican que la retroalimentación visual mediante manos robóticas influye positivamente en mayor medida que la retroalimentación mediante animación, sin embargo, estos resultados deben ser validados con una cantidad mayor de sujetos.
Procesamiento de señales electroencefalográficas en un sistema embebido para una interfaz cerebro máquina
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-05-12) Acuña Condori, Kevin José; Achanccaray Díaz, David Ronald
Una de las tecnologías actuales que está causando gran impacto en la vida de las personas con discapacidad motora severa es el Interfaz Cerebro-Máquina(BMI, por sus siglas en inglés), sistema que permite convertir pensamiento o intención de movimiento de una persona en medios de comunicación y comandos de control de dispositivos, logrando independencia para el usuario. Sin embargo, los equipos actuales dependen de una PC que realice el procesamiento de las señales cerebrales, lo que dificulta que el sistema sea portable y de bajo costo. La presente tesis estudia y propone el uso de un sistema embebido (microcomputadora) como alternativa al uso de la PC en el BMI. Las microcomputadoras a diferencia de las PC comunes, son diseñadas para ciertos propósitos específícos, esto presenta una reducción de costo y mayor portabilidad del equipo. Con ello se pretende contribuir al desarrollo de esta nueva tecnología en el Perú haciéndolo accesible para personas de escasos recursos, lo que impactaría en la mejora de calidad de vida de las personas con discapacidad motora severa. Los resultados muestran que el sistema embebido Odroid-xu4(que cuesta 20 veces menos y es 45 veces mas liviano) puede realizar el entrenamiento de los algoritmos y el procesamiento en tiempo real de señales EEG con la misma tasa de acierto que la laptop, tardando aproximadamente 9 veces más; sin embargo estos tiempos son mínimos para aplicaciones del interfaz cerebro-máquina por lo que se demuestra que el Odroid-xu4 puede ser usado como equipo de procesamiento para una BMI portable, confiable y de bajo costo.
Selección de tareas predefinidas para un robot asistencial para personas discapacitadas a través de una interfaz cerebro-computador utilizando P300
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-05-09) Chau Delgado, Juan Manuel; Achanccaray Díaz, David Ronald
En la actualidad, es común presenciar el desarrollo de aplicaciones de ingeniería orientadas a la mejora de calidad de vida de personas, tanto para las que han sufrido accidentes, como para las que poseen deficiencias congénitas. En el caso de las personas cuyas discapacidades son neurológicas, las aplicaciones de rehabilitación, reincorporación, según se busque devolver facultades, o proveer medios de reemplazo para habilidades perdidas, requieren de una interfaz cerebro-computador, que se encarga de medir ciertos patrones en las señales cerebrales de los pacientes y traducirlos para que una computadora pueda interpretarlas. El presente trabajo comprende el diseño de una interfaz cerebro-computador que, aplicando algoritmos de procesamiento de señales cerebrales y aprendizaje de máquina, permite a un usuario seleccionar diversas tareas predefinidas para un manipulador robótico asistencial aprovechando el potencial relacionado a eventos conocido como P300. Adicionalmente, también se presenta una propuesta experimental para las realizaciones de pruebas, tanto fuera de línea como en línea del sistema, de manera que se pueda analizar y validar su eficiencia y usabilidad. Finalmente, se analizan resultados no cuantitativos provenientes de los usuarios, que pueden ser utilizados para futuros estudios relacionados. Dentro de los resultados de eficiencia del sistema se obtienen valores promedio alrededor de 90% para los experimentos de entrenamiento, y cercanos a 85% para la validación si se considera una secuencia de tres estímulos antes de que el sistema emita una predicción durante las pruebas en línea; sin embargo, los usuarios reportan que se podría mejorar la calidad del sistema si se realizan algunas mejoras, como la calidad de las imágenes mostradas como estímulos, y el contraste con el color de fondo.