El blog de los empleados
de Telefónica I+D

Después del artículo que dedicamos a realizar una breve Introducción a los sistemas BCI, en esta segunda entrega queremos ofrecer una revisión de las diferentes aplicaciones a las que se destinan actualmente dichos sistemas.

El objetivo principal de los primeros sistemas BCI fue sustituir las funciones y/o canales de comunicación con el entorno en usuarios con algún tipo de discapacidad, normalmente motora, que habían visto gravemente limitadas o eliminadas dichas funciones, ya sea de forma permanente (BCI como tecnología de ayuda) o temporal (BCI como tecnología de rehabilitación).

Para el gran público, los sistemas BCI aún son lentos, imprecisos, incómodos y caros, pero pueden ser de gran utilidad cuando el entorno no permita la comunicación con los interfaces habituales: cirujanos, mecánicos, soldados, conductores o pilotos pueden necesitar un canal de comunicación alternativo cuando sus manos están ocupadas o la comunicación vocal es imposible. También podrían recibir información del sistema BCI para concentrarse en una actividad o ayudar a conseguir un estado de relajación.

Aplicaciones para personas discapacitadas

Ya que los sistemas BCI pretenden cubrir las necesidades de personas con grave discapacidad motora y de comunicación, las aplicaciones habituales son aquellas que permiten establecer una comunicación, las que ayudan a tener algún tipo de movilidad, las que posibilitan controlar el entorno, las que sustituyen o restablecen la actividad motora de alguna parte del cuerpo, y, en general, aquellas que permiten al usuario cuidarse de sí mismo. A continuación se presentan algunos ejemplos de este tipo de aplicaciones.

Selección de letras o símbolos

En [1] se describe un sistema BCI que presenta al usuario 36 letras organizadas en una matriz de 6 filas y 6 columnas que se iluminan de forma aleatoria aunque alternativa, de forma que tras 12 iluminaciones todas las filas y columnas se han iluminado una única vez. Cuando el usuario se fija en una letra, la infrecuente iluminación de ésta (2 de cada 12 veces) hace que se produzca un pico de potencial en nuestras ondas cerebrales (llamado P300) cada vez que se ilumina, que es registrado por el sistema BCI.

Control domótico

El sistema BCI descrito en [2] permitía controlar la televisión, el video o el aire acondicionado utilizando un conjunto de 48 diodos LED. Cada diodo representaba una opción diferente y se iluminaba con distinta frecuencia, de forma que al fijar la vista en un determinado diodo se produce un potencial (llamado SSVEP) con la misma frecuencia con la que éste se ilumina.

Movimiento de una silla de ruedas

En el sistema BCI experimental descrito en [3], desarrollado dentro de las actividades del proyecto europeo PRESENCCIA, un usuario tetrapléjico podía mover en un entorno virtual una silla de ruedas sin más que pensar en mover sus pies paralizados. El sistema BCI utilizado en este caso se basaba en la detección de la actividad cerebral en la banda de frecuencia 15-18 Hz (ritmos β), de forma que en presencia de actividad en esa banda el avatar que representa al usuario se desplaza hacia delante y en ausencia permanece parado.

Un ejemplo de prototipo real, si bien la simulación se realiza con un pequeño robot en vez de una silla de ruedas, es el desarrollado por el Grupo de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Valladolid, cuyo sistema BCI permite al usuario realizar dos movimientos de desplazamiento y rotación.

Otro proyecto europeo, MAIA, sirvió como base para una aplicación de control de silla de ruedas a través de un sistema BCI que además incorporaba sensores que captaban la información del entorno para convertir los comandos del usuario en movimientos de la silla [4].

Neuroprótesis

En este caso los sistemas BCI invasivos permiten un mayor control de las prótesis debido a su alta tasa de transferencia de información. En [5] se presentan las primeras experiencias con un brazo robótico que permitía abrir y cerrar la mano para agarrar y mover objetos, de forma que el usuario debía imaginar determinados movimientos, por ejemplo, de las manos y los pies. Con este mismo principio de funcionamiento también se pueden tener sistemas BCI no invasivos, basados en EEG, pero la funcionalidad suele ser más reducida por ejemplo, abrir o cerrar la mano [6].

Rehabilitación neurológica

Además la tecnología BCI también puede ser muy útil para ayudar a las personas que presentan desórdenes neurológicos como la hiperactividad por falta de atención, problemas de memoria, epilepsia o apoplejía. En [7] demuestran que pacientes con epilepsia pueden reducir el número de ataques epilépticos gracias a la ayuda de un sistema BCI.

Aplicaciones para el gran público

Aunque se ha propuesto el uso de los sistemas BCI para la comunicación en determinadas situaciones en que los interfaces habituales no se pueden utilizar (cirujanos en el quirófano, soldados en un despliegue militar, pilotos), el estado aún embrionario de este tipo de sistemas, que requiere del uso de un gorro o un casco (que debe ser correctamente colocado), de la aplicación de un gel líquido sobre la cabeza (en las técnicas menos invasivas), así como de un periodo de entrenamiento que muchas veces puede resultar más desalentador que motivador, hace que los primeros usuarios que deseen utilizar estos sistemas sean personas con gran voluntad de hacerlo.

En resumen, los sistemas BCI encontrarán en el corto plazo su utilidad en aplicaciones militares y videojuegos, cuyos usuarios tienen el dinero, tiempo y voluntad suficiente para probar estas nuevas tecnologías. En particular, en el mundo de los videojuegos existe una tendencia a utilizar sensores y algoritmos que hacen de la voz, los gestos, las expresiones faciales o la posición del jugador las nuevas interfaces del jugador. El siguiente paso es hacer de la señal cerebral una nueva interfaz.

Uno de los casos de uso de sistemas BCI en videojuegos más habituales es el movimiento de un avatar en un entorno virtual. Un ejemplo es el juego experimental presentado en [8], en el que el jugador debe navegar por el entorno virtual “FreeSpace” realizando 3 posibles movimientos, girar a la izquierda, a la derecha o avanzar, para recoger los diferentes objetos que se le presenta. Este sistema registraba los eventos de sincronización y desincronización (ritmos sensorio-motores) que se producen cuando el usuario piensa en el movimiento de la mano izquierda, de la mano derecha y de un pie. Basándose en el mismo concepto la Universidad de Keio ha integrado su sistema BCI con el movimiento de avatares en el mundo virtual SecondLife [9].

Otro tipo de videojuegos utiliza la capacidad de relajación o de concentración de los jugadores e incluso el estado emocional de éstos para conseguir los retos propuestos o hacer que el videojuego se adapte al jugador. En otros casos, la tecnología BCI se combina con otras, como por ejemplo la detección de gestos faciales, para crear una experiencia multi-modal. Actualmente, empresas como Neurosky o Emotiv no sólo desarrollan videojuegos sobre sus propios sistemas BCI sino que permiten que otros lo hagan proporcionándoles diferentes SDK que hacen transparente la tecnología BCI empleada.

DARPA, la agencia de investigaciones avanzadas para la defensa de Estados Unidos, realizó una petición de propuestas en el año 2007 para desarrollar el proyecto CT2WS o Sistema de Aviso de Amenazas basado en Tecnología Cognitiva. Este proyecto pretendía desarrollar unos binoculares que permitan la visión panorámica, tanto diurna como nocturna, y que además utilicen la actividad cerebral para avisar a los soldados de infantería de posibles amenazas. De esta forma, el sistema contaría con un casco equipado con electrodos para registrar el EEG, lo que permitirá a los soldados recibir información sobre los estímulos visuales de su entorno que hayan provocado una determinada respuesta neuronal.

Técnicas similares están siendo consideradas por DARPA para que la actividad cerebral de los analistas de imágenes de satélite, cámaras de tierra o aeronaves de supervisión ayude a éstos en sus tareas de identificación y localización de objetivos en dichas imágenes.

Conclusión

En resumen podemos decir que aunque la mayor parte del trabajo de investigación se ha centrado, y seguirá centrándose, en realizar aplicaciones para el colectivo de discapacitados, los sistemas BCI están comenzando a abrirse al gran público, en particular a los usuarios de videojuegos siempre dispuestos a probar nuevas técnicas. Aún así, la mayoría de los usuarios sanos de los sistemas BCI hoy en día son los propios investigadores (o sus amigos), sujetos sanos utilizados en las investigaciones y los visitantes de una exposición.

Se puede asegurar que la tecnología BCI no sustituirá en el corto / medio plazo los actuales interfaces con los ordenadores y las máquinas, pero puede ser muy útil para complementarlos o como alternativa a éstos en situaciones muy concretas. Sin embargo, la extensión de las aplicaciones de los sistemas BCI a un sector de mercado mucho más amplio que el de los discapacitados es una necesidad para conseguir incrementar exponencialmente la evolución de dichos sistemas.

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:

1. 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).
2. 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:
   1. 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.
   2. 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.
   3. 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).
3. 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.
4. 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.