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Manuel Quistial

Investigación

Decodificación de imaginación motora en lazo cerrado con una interfaz EEG–EMG de baja densidad

Maestría en Ingeniería · Universidad de Antioquia

Mi investigación aborda la decodificación de imaginación motora del miembro superior mediante una interfaz cerebro-computador híbrida EEG–EMG. La propuesta combina EEG de ocho canales, control de contaminación muscular mediante EMG y retroalimentación visual adaptativa para evaluar la interacción entre el participante y el sistema en lazo cerrado.

Objetivo de investigación

Evaluar el desempeño de la decodificación en línea de imaginación motora con un montaje EEG de baja densidad, considerando la precisión de clasificación y la latencia durante la interacción con retroalimentación visual.

Sistema propuesto

Decodificación EEG

El diseño contempla ocho canales EEG sobre regiones sensoriomotoras para procesar la actividad cerebral asociada a tareas de imaginación motora del miembro superior.

Control de contaminación muscular

El EMG de antebrazo se plantea como una señal de control para detectar actividad muscular no intencionada y rechazar segmentos contaminados. No se utiliza como una entrada adicional del clasificador ni como un canal independiente de control.

Retroalimentación visual adaptativa

La propuesta incorpora una respuesta visual vinculada a la salida del sistema durante la tarea. Esta interacción permite evaluar la decodificación en lazo cerrado, con el participante recibiendo retroalimentación mientras realiza el experimento.

Diseño experimental

El estudio contempla 15 participantes sanos, de 18 a 45 años, y dos sesiones en días separados. La primera se destina a la adquisición de señales, la calibración offline y la familiarización con la tarea. La segunda se orienta a la evaluación online en lazo cerrado con los mismos participantes.

La calibración y la evaluación offline se plantean con los datos adquiridos en el estudio, no con bases de datos públicas.

Evaluación

La evaluación propuesta considera la precisión de clasificación, la latencia de respuesta y el rechazo de segmentos con contaminación muscular. El análisis distingue el desempeño offline del comportamiento del sistema durante la interacción en lazo cerrado.

Contacto

Contacto profesional para posiciones de ingeniería de software, proyectos de desarrollo y colaboraciones de investigación.

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