Procesamiento Embebido de P300 Basado en Red Neuronal Convolucional para Interfaz Cerebro-Computadora Ubicua

Autores/as

  • José Manuel Macías Macías Intituto Nacional de México/Intituto Tecnológico de Chihuahua
  • Juan Alberto Ramírez Quintana Intituto Nacional de México/Intituto Tecnológico de Chihuahua
  • José Salvador Antonio Méndez Aguirre Universidad Tecnológica de Chihuahua
  • Mario Ignacio Chacón Murguía Intituto Nacional de México/Intituto Tecnológico de Chihuahua
  • Alma Delia Corral Sáenz Intituto Nacional de México/Intituto Tecnológico de Chihuahua

DOI:

https://doi.org/10.32870/recibe.v9i2.153

Palabras clave:

Onda P300, Electroencefalografía, redes neuronales convolucionales, interfaz cerebro computadora

Resumen

Se propone un método de bajo costo computacional para detectar el potencial evocado P300 en aplicaciones ubicuas de comunicación y control, el cual se denomina Procesamiento Embebido P300 (EP-300). La entrada de EP-300 es una señal electroencefalografía (EEG) de un canal y la arquitectura de este método se basa en los algoritmos que utilizan redes neuronales convolucionales. Para implementar el método EP-300, también se presenta una interfaz cerebro-computadora embebida que utiliza cuatro estímulos para evocar el P300 y tiene conectividad con una red de Internet de las cosas. Con esta interfaz, se generó una base de datos para los experimentos y contiene las señales EEG de ocho sujetos. De acuerdo con los resultados, EP-300 se adapta a las señales EEG que genera cada sujeto, tiene un desempeño de 96% utilizando un electrodo y se procesa en tiempo real por su baja complejidad. Sin embargo, para evitar errores en la detección, los sujetos deben mantenerse concentrados y seguir el protocolo de adquisición. Como conclusiones, EP-300 es uno de los métodos más competitivo en la literatura debido a su desempeño, baja cantidad de electrodos y a que extiende el procesamiento de la onda P300 a sistemas ubicuos utilizados en aplicaciones cotidianas.

Citas

Achanccaray, D., Flores, C., Fonseca, C., & Andreu-Perez, J. (2017). A P300-based brain computer interface for smart home interaction through an ANFIS ensemble. IEEE International Conference on Fuzzy Systems. https://doi.org/10.1109/FUZZ-IEEE.2017.8015770

AKMAN AYDIN, E., BAY, O. F., & Guler, I. (2017). P300 Based Asynchronous Brain Computer Interface for Environmental Control System. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2194(c), 1–1. https://doi.org/10.1109/JBHI.2017.2690801

Anil, D. G., Pelayo, P., Mistry, K. S., & George, K. (2018). A tactile P300 based brain computer interface system for communication in iOS devices. 2018 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference, 1–6. https://doi.org/10.1109/I2MTC.2018.8409715

Blankertz, O. B. (2004). Documentation Wadsworth BCI Dataset ( P300 Evoked Potentials ) BCI Competition III Challenge 2004. Interface, 1–8.

Cao, T., Wan, F., Mak, P. U., Mak, P. I., Vai, M. I., & Hu, Y. (2012). Flashing color on the performance of SSVEP-based brain-computer interfaces. Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS, 1819–1822. https://doi.org/10.1109/EMBC.2012.6346304

Cecotti, H., & Gr, A. (2011). Convolutional neural networks for P300 Detection with Application to Brain-Computer Interfaces. 33(3), 433–445.

De Venuto, D., Annese, V. F., & Mezzina, G. (2017). An embedded system remotely driving mechanical devices by P300 brain activity. Proceedings of the 2017 Design, Automation and Test in Europe, DATE 2017, 1014–1019. https://doi.org/10.23919/DATE.2017.7927139

Kundu, S., & Ari, S. (2017). Score normalization of ensemble SVMs for brain-computer interface P300 speller. 8th International Conference on Computing, Communications and Networking Technologies. https://doi.org/10.1109/ICCCNT.2017.8204119

Kuziek, J. W. P., Shienh, A., & Mathewson, K. E. (2017). Transitioning EEG experiments away from the laboratory using a Raspberry Pi 2. Journal of Neuroscience Methods, 277(1), 75–82. https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2016.11.013

Lee, E.-M. (2018). Evoked potential : basic requirements and guidelines for writing reports. Annals of Clinical Neurophysiology, 20(1).

Liu, M., Wu, W., Gu, Z., Yu, Z., Qi, F. F., & Li, Y. (2018). Deep learning based on Batch Normalization for P300 signal detection. Neurocomputing, 275, 288–297. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.08.039

Martinez-Cagigal, V., Gomez-Pilar, J., Alvarez, D., & Hornero, R. (2017). An Asynchronous P300-Based Brain-Computer Interface Web Browser for Severely Disabled People. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 25(8), 1332–1342. https://doi.org/10.1109/TNSRE.2016.2623381

Minguez, J., Iturrate, I., Antelis, J., & Kubler, A. (2009). A NonInvasive Brain-Actuated Wheelchair Based on a P300 Neurophysiological Protocol and Automated Navigation. IEEE Transactions on Robotics, 25(3), 614–627.

Ning, Z., Kong, X., Xia, F., Hou, W., & Wang, X. (2019). Green and Sustainable Cloud of Things: Enabling Collaborative Edge Computing. IEEE Communications Magazine, 57(1), 72–78. https://doi.org/10.1109/MCOM.2018.1700895

Pamuła, T. (2018). Classification Based on Multilevel Filtering of Image Content Using Convolutional Neural Networks. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, PP, 12. https://doi.org/10.1109/MITS.2018.2842040

Rakotomamonjy, A., & Guigue, V. (2008). BCI competition III: Dataset II- ensemble of SVMs for BCI P300 speller. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 55(3), 1147–1154. https://doi.org/10.1109/TBME.2008.915728

Ramirez-Quintana, J. A., Madrid-Herrera, L., Chacon-Murguia, M. I., & Corral-Martinez, L. F. (2019). Brain Computer Interface System Based on P300 Processing with Convolutional Neural Network, Novel Speller and Low Number of Electrodes. Cognitive Computation, En revisió.

Samima, S., Sarma, M., & Samanta, D. (2017). Correlation of P300 ERPs with visual stimuli and its application to vigilance detection. Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 2590–2593. https://doi.org/10.1109/EMBC.2017.8037387

Shen, J., Liang, J., Shi, J., & Wang, Y. (2015). A dynamic submatrix-based P300 online brain-computer interface. Biomedical Signal Processing and Control, 15, 27–32. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2014.09.005

Yaacoub, C., Mhanna, G., & Rihana, S. (2017). A genetic-based feature selection approach in the identification of left/right hand motor imagery for a brain-computer interface. Brain Sciences, 7(1). https://doi.org/10.3390/brainsci7010012

Zhang, N., Yu, Y., Yin, E., & Zhou, Z. (2016). Performance of virtual stimulus motion based on the SSVEP-BCI. IEEE International Symposium on Computer, Consumer and Control, 656–659. https://doi.org/10.1109/IS3C.2016.169

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Publicado

2021-02-01

Cómo citar

Macías Macías, J. M., Ramírez Quintana, J. A., Méndez Aguirre, J. S. A., Chacón Murguía, M. I., & Corral Sáenz, A. D. (2021). Procesamiento Embebido de P300 Basado en Red Neuronal Convolucional para Interfaz Cerebro-Computadora Ubicua. ReCIBE, Revista electrónica De Computación, Informática, Biomédica Y Electrónica, 9(2), B1–24. https://doi.org/10.32870/recibe.v9i2.153