Introducción a los sistemas Brain Computer Interface
Publicado el Diciembre 15, 2008 por Daniel Galindo Merchán
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Loading ...Cuando se oye hablar por primera vez del Interfaz Cerebro-Máquina (Brain-Computer o Brain-Machine Interface) es inevitable pensar que la comunicación telepática ha saltado del mundo de la ciencia ficción al mundo real, o que existen verdaderas “máquinas de la verdad” que pueden leer nuestros pensamientos. Nada más lejos de la realidad. Y es que las tecnologías BCI aún se encuentran en la infancia de su desarrollo, confinadas a los laboratorios de investigación, con notables excepciones por parte de unas pocas empresas (como GTEC, Neurosky o Emotiv).
No obstante, comprobar que ya existen aplicaciones que nos permiten seleccionar una opción de menú en una aplicación informática, mover nuestro personaje en un videojuego, o controlar una silla de ruedas gracias a la interpretación de las señales que produce nuestro cerebro, realmente nos invita a soñar. Y esto es sólo la punta del iceberg.
¿Qué es un sistema BCI?
Cualquier sistema de comunicación que traduce las intenciones del usuario, registradas a partir de las señales eléctricas, magnéticas, térmicas o químicas que genera nuestro cerebro, en órdenes que son interpretadas y ejecutadas por una máquina o un ordenador [1]. De esta forma, un sistema BCI crea un nuevo canal que permite a los usuarios interactuar con su entorno únicamente mediante su actividad cerebral, sin utilizar por tanto el sistema nervioso periférico ni, en consecuencia, el sistema muscular.
La respuesta a una necesidad
El concepto de BCI ha sido objeto de investigación desde hace tres décadas con el objetivo de crear un nuevo interfaz que permitiera a las personas con graves discapacidades motoras – ya se trate de enfermedades degenerativas en las que se pierde progresivamente la capacidad de movimiento (Esclerosis Lateral Amiotrófica, distrofia muscular), o de algún tipo de trauma que haya reducido sus capacidades (apoplejía, lesión cerebral o medular, amputación de algún miembro) -, controlar dispositivos electrónicos (ordenadores, sintetizadores de voz, neuroprótesis, etc.) u otras aplicaciones que les sirvan de ayuda en su vida diaria y les proporcionen mayor independencia.
Si bien la idea subyacente a un sistema BCI surge de la necesidad de establecer nuevos canales de comunicación para personas gravemente discapacitadas, el desarrollo de este tipo de sistemas para un entorno de producción (lamentablemente) requiere de otra clase de aplicaciones que promuevan mayor inversión por sí mismas (aplicaciones militares) o por su número potencial de usuarios (videojuegos). Y es en este último sector, donde empresas como Neurosky o Emotiv están enfocando sus principales esfuerzos.
Un breve resumen histórico
Las tecnologías BCI constituyen un área de investigación relativamente joven, a pesar de hace ya casi ocho décadas que Hans Berger consiguió registrar la actividad bioeléctrica cerebral mediante la electroencefalografía (EEG). Sin embargo no fue hasta la década de 1970 cuando comenzaron a surgir diferentes programas de investigación en torno a BCI, motivados entre otras razones por la observación científica de la correlación entre las señales de EEG y los movimientos reales (e incluso imaginados) de los usuarios, así como determinadas actividades mentales de éstos [2].
El potencial médico de la tecnología BCI quedó patente a finales de los 90 mediante la implantación de un electrodo en el córtex motor de un paciente que presentaba parálisis por debajo de su cuello y había perdido la facultad del habla, de forma que el paciente era capaz de comunicarse moviendo un cursor en un ordenador [3]. Desde entonces la investigación en las tecnologías BCI, aún requiriendo la colaboración de múltiples disciplinas (biotecnología, ingeniería biomédica, nanotecnología, ciencia del conocimiento, tecnología de la información, informática, neurociencia, matemática aplicada, etc.), ha experimentado un gran crecimiento.
De hecho, en el año 2001 nació un evento bianual, la competición BCI, en la que cualquier investigador podía demostrar la eficiencia de su sistema BCI (o parte de él) contra una serie de señales cerebrales proporcionadas por algunos de los más importantes grupos de investigación sobre BCI. Gracias al continuo apoyo de la Red Temática de Excelencia PASCAL, subvencionada por la Comisión Europea en el 6º y 7º Programa Marco, se han celebrado hasta 4 ediciones de esta competición, la última aún en marcha.
Descripción de componentes funcionales
A pesar de su corta historia como área de investigación, los sistemas BCI han atraído a muchos investigadores de diferentes disciplinas durante la última década con el objetivo común de desarrollar un interfaz hombre máquina fiable y eficiente controlado por las señales recogidas directamente del cerebro. No obstante, cada grupo de investigación ha generado su propio sistema BCI, de forma que las diferentes tecnologías y diseños empleados hace prácticamente imposible establecer comparaciones directas entre unos y otros. Aún así, es posible describir a alto nivel los diferentes componentes funcionales que puede presentar un sistema BCI.
La siguiente figura muestra el modelo funcional genérico al que podrían responder la práctica totalidad de los sistemas BCI [4] [5] [6], si bien muchos de ellos no integran todos los componentes o funciones recogidas en dicho modelo.
Se distinguen 4 bloques funcionales:
- Adquisición de señal, cuyo objetivo es el registro de la actividad cerebral del usuario y su adecuación al bloque de procesado de señal. Se trata por tanto de capturar el fenómeno neurológico que refleja las intenciones del usuario mediante sensores (electrodos en el cuero cabelludo, microelectrodos implantados en la superficie del córtex) y preparar la señal registrada para su procesado posterior mediante etapas de amplificación y digitalización. Aunque para el procesado en tiempo real y, en consecuencia, para el funcionamiento del sistema BCI no resulta necesario almacenar la señal registrada, casi todos los sistemas BCI incorporan esta etapa con objeto de permitir posteriores análisis y procesados de la misma (por ejemplo utilizando algoritmos de procesado diferentes).
- Procesado de señal, que recibe la señal digitalizada y la transforma en los comandos que entiende el dispositivo sobre el que usuario está actuando. Este bloque funcional se divide en tres etapas que actúan de forma secuencial:
- Cancelación de artefactos, componente que se encarga de eliminar los artefactos (ruido debido a otro tipo de actividad bioeléctrica como por ejemplo la que resulta del movimiento ocular o muscular) que contaminan la señal de entrada. Una gran parte de los sistemas BCI no incluyen esta etapa de procesado mientras que otros la consideran parte de la obtención de características.
- Obtención de características, que traduce la señal cerebral de entrada en un vector de características en correlación con el fenómeno neurológico asociado a la señal. Dependiendo del entorno de trabajo, esta etapa puede recibir otros nombres: reducción de ruido, filtrado, preprocesado o detección / clasificación de pico.
- Traducción de características, que transforma el vector de características en una señal de control adecuada al dispositivo que se pretende controlar. Cuando la señal de control generada es un valor discreto (conjunto de posibles valores), se habla de clasificación de características. También existen otros términos para referirse a esta etapa, como función de decodificación (utilizada normalmente por los investigadores que trabajan con microelectrodos implantados).
- Aplicación, bloque funcional que recibe los comandos de control y realiza las acciones correspondientes en el dispositivo a través del controlador del mismo. En algunos sistemas BCI, la señal procesada es expandida o transformada a través del interfaz de control, por ejemplo, en el caso de un menú que permite diferentes acciones sobre el dispositivo (comandos) que son seleccionadas mediante el movimiento de un cursor (señal procesada). Este bloque también puede incorporar una pantalla que proporcione feedback al usuario.
- Configuración, que permite a un operador definir los parámetros del sistema, como por ejemplo, determinadas variables para las diferentes etapas del procesado de señal. El operador no tiene por qué ser una persona técnica que ajuste el sistema BCI, sino que puede ser el propio usuario del sistema o, en el caso más deseable, algoritmos automáticos que ajustan el comportamiento del sistema en función de los resultados obtenidos y el feedback del usuario.
Público objetivo y desafíos
En general se puede afirmar que el público objetivo de los sistemas BCI son las personas afectadas por algún tipo de discapacidad motora grave, con aplicaciones que les permita la selección de letras con síntesis de voz para comunicarse con su entorno, el control de su silla de ruedas o del entorno domótico, e incluso el movimiento de una neuroprótesis. Sin embargo, también el gran público puede beneficiarse de la tecnología BCI, siendo los videojuegos, y el uso de estos sistemas en entornos militares las principales aplicaciones. Además, empresas como Microsof u Honda están planteándose aplicar las tecnologías BCI en sus líneas de producto.
Por tanto, el objetivo actual tanto de la industria como de la comunidad científica es incrementar de forma exponencial el desarrollo de las tecnologías BCI, para lo que ya se han puesto en marcha sitios Web informativos (como BCI-Info), implementaciones de código abierto (BCI2000, BioSig), y, como hemos comentado, competiciones o eventos en los que los diferentes grupos de investigación comparan sus algoritmos de procesado de la señal sobre un conjunto de datos comunes.
Y es que las tecnologías BCI deben afrontar un gran número de problemas y limitaciones, entre otros los siguientes:
- Se trata de un campo de investigación multidisciplinar
- El limitado público objetivo (colectivo de discapacitados) no promueve grandes inversiones por parte de la industria
- Se generan falsas expectativas sobre las funcionalidades ofrecidas
- Los sistemas BCI más adecuados para la comercialización (basados en EEG) son a la vez los menos precisos
- Es necesario un periodo de entrenamiento con el sistema que puede durar incluso meses
Sin embargo, estas limitaciones no hacen más que iluminar el camino que debemos tomar para desarrollar las tecnologías y sistemas BCI: nuevos algoritmos de procesado de la señal, mecanismos para la continua adaptación al usuario, sensores y procedimientos de adquisición de señal sencillos, higiénicos y estéticos, nuevas aplicaciones tanto para el colectivo de usuarios discapacitados como para el gran público, etc.
Grandes oportunidades para un apasionante futuro cada vez más cerca del presente.
Tags: BCI, EEG, interfaz hombre-máquina
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