Estimulación visual basada en conceptos y su análisis mediante electroencefalografía

Abstract

Este artículo está orientado hacia la verificación del rendimiento de un algoritmo computacional capaz de identificar de manera automática las características o rasgos discriminantes que generan las ondas cerebrales utilizando lecturas electroencefalográficas (EEG), cuando el ser humano percibe conceptos a través de un conjunto de estímulos visuales, los cuales están relacionados con el proceso de comunicación humana. Se realiza una comparativa y estudio de los trabajos existentes en la literatura relacionados al tema expuesto, y las limitantes encontradas en las investigaciones actuales. Se desarrolla una metodología para el tratamiento de las señales EEG, se realiza el preprocesamiento de las señales a través de la implementación de un filtro digital preciso y eficiente tipo FIR de orden 4  para eliminar el ruido de las señales. Se implementa el método de Análisis de Componente Independientes (ICA por sus siglas en inglés) para la eliminación de artefactos presentes en las señales, y posteriormente se dividen en épocas para analizar su comportamiento a través de potenciales relacionados con eventos (ERP). Finalmente se analizan las señales que generan distintos conceptos presentados a través de pictogramas y se reportan las observaciones, donde se denota que el algoritmo desarrollado es funcional para la extracción de parámetros para las diferentes categorías de conceptos