Diseño de interfaz cerebro-computador basado en dispositivo Muse de adquisición de EEG.

Abstract

En este documento se muestra el diseño y elaboración de una interfaz cerebro-computador utilizando el dispositivo de adquisición de electroencefalograma Muse y el lenguaje de programación Python 2.7, con el objetivo de preparar una herramienta de trabajo para el análisis de señales neurofisiológicas y otras variables de interés. Previo al desarrollo de la interfaz se analizaron los fundamentos neurofisiológicos de la corteza cerebral, las interfaces cerebro-computador, las propiedades del dispositivo Muse, la teoría del procesamiento de señales y las interfaces mediante el lenguaje Python. Se obtuvo un conjunto de registros para establecer las señales de control óptimas para agregar a la interfaz y ser utilizadas como elementos de interacción. Las señales registradas fueron los ritmos cerebrales alfa y beta, el potencial evocado visual de estado estacionario (SSVEP) y el potencial cognitivo (P300). Estos registros fueron procesados y analizados mediante el software Matlab 2015a para determinar su detección y establecer sus posibles usos.