Ondas cerebrales para acceder a redes sociales

Un sistema para que grandes discapacitados puedan acceder a las redes sociales con sus smartphones

 

El Grupo de Ingeniería Biomédica (GIB) de la Universidad de Valladolid (UVa) ha desarrollado un sistema BCI (siglas en inglés de Brain Computer Interface) que permite a usuarios de smartphones con gran discapacidad acceder a sus redes sociales, en concreto, a Twitter y a la app de mensajería instantánea Telegram, mediante la recogida y procesado de la señal de electroencefalograma (EEG) en tiempo real. Se trata del primer estudio que adapta un sistema BCI al paradigma de los dispositivos móviles y de las redes sociales.

 

Cristina G. Pedraz/DICYT

El proyecto, en el que participan los investigadores Víctor Martínez Cagigal, Eduardo Santamaría Vázquez, Javier Gómez Pilar y Roberto Hornero Sánchez, coordinador del GIB, surge de una necesidad detectada en el acceso a los dispositivos móviles, que han experimentado un gran auge en los últimos años.

“Son herramientas que usamos a diario, pero su accesibilidad para personas que no pueden controlar con precisión sus manos está prácticamente limitada al control por voz”, explica a DiCYT Víctor Martínez Cagigal, quien recuerda que existe un gran colectivo de personas con enfermedades neurodegenerativas o traumatismos que también presentan dificultades para hablar con claridad, lo que hace inútil el control por voz.

El sistema permite controlar las funcionalidades de comunicación de un smartphone utilizando únicamente las ondas cerebrales del usuario

“Nuestro sistema permite controlar las funcionalidades de comunicación de un smartphone utilizando únicamente las ondas cerebrales del usuario, con el objetivo de aumentar la calidad de vida de este colectivo”, subraya.

Como detalla, el sistema desarrollado se compone principalmente de tres etapas. En la primera, se recoge la señal EEG del usuario a través de la colocación de ocho electrodos en su cuero cabello. En la segunda, un ordenador portátil recibe la señal e identifica las intenciones del usuario en cada momento a partir de sus estímulos visuales. En la tercera etapa, el comando seleccionado se envía de manera inalámbrica mediante tecnología Bluetooth al teléfono móvil, que se encarga de interpretarlo y controlar la red social.

Investigador colocando el gel inocuo que permite recoger la señal EEG del usuario/GIB

 

Evaluación con usuarios

El equipo ha evaluado el sistema en una población de usuarios que presentan graves discapacidades motoras, pertenecientes al Centro de Referencia Estatal (CRE) de Discapacidad y Dependencia de San Andrés del Rabanedo (León), con el que los investigadores colaboran en varios proyectos.

Estructura del sistema BCI desarrollado/BCI

En concreto, se ha probado con 10 sujetos control y 18 usuarios con diversas discapacidades motoras en tres sesiones de evaluación por cada usuario. En las dos primeras se calibró el sistema BCI, adaptando los diversos parámetros de acuerdo con la actividad cerebral de cada usuario. En la tercera sesión se pidió a los usuarios realizar un total de seis tareas de dificultad creciente, entre las cuales se encontraba escribir un tweet o chatear en Telegram.

Los investigadores obtuvieron una precisión media del 92’3 por ciento para los sujetos control y del 80’6 por ciento para los usuarios con grave discapacidad

Los investigadores obtuvieron una precisión media del 92’3 por ciento para los sujetos control y del 80’6 por ciento para los usuarios con grave discapacidad lo que, como primera aproximación, “es un resultado positivo y demuestra que la integración de los sistemas BCI en los smartphones es posible”. Además, los usuarios se mostraron satisfechos con la aplicación y destacaron su facilidad de uso como uno de los puntos más fuertes de la propuesta.

No obstante, los sistemas BCI, en general, se encuentran en fase de investigación y serán necesarios muchos más estudios para resolver las limitaciones que presentan, como en este caso, los problemas en el control de la mirada o los temblores involuntarios de algunos usuarios, hasta llegar a una implementación real. “En un futuro, estos sistemas podrían ser adquiridos por centros de día o rehabilitación para favorecer la autonomía e integración social de las personas dependientes, aumentando su calidad de vida”, confía Martínez Cagigal.

Referencia bibliográfica:
Martínez-Cagigal, V., Santamaría-Vázquez, E., Gómez-Pilar, J., & Hornero, R. (2019). Towards an accessible use of smartphone-based social networks through brain-computer interfaces. Expert Systems with Applications, 120, 155-166.

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