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Evaluación de electrodos EEG secos, húmedos y con gel para la implementación de sistemas BCI basados potenciales evocados P300

A lo largo de los años se ha buscado la integración de sistemas inteligentes capaces de apoyar los procesos de rehabilitación y comunicación de pacientes en condiciones severas, ya sea por enfermedades neurodegenerativas, problemas congénitos o accidentes. Implementar sistemas de Interfaz Cerebro-Computadora (BCI) en la vida diaria de estos usuarios brinda la oportunidad de mejorar su calidad de vida una vez que abandonan un entorno clínico. Esta tecnología permite la comunicación y el control de dispositivos mediante el análisis en tiempo real de la actividad cerebral. La técnica más utilizada para medir la actividad cerebral en sistemas BCI es la electroencefalografía (EEG). Esta técnica registra la actividad eléctrica generada por las neuronas mediante la colocación de electrodos en el cuero cabelludo, donde se aplica un gel conductor para mejorar la calidad de la señal. Sin embargo, utilizar un material electrolítico cada vez que se utiliza el equipo presenta una limitación en el objetivo de implementar sistemas BCI fuera de los laboratorios. Considerando esto, diversas investigaciones han buscado métodos alternativos para esta aplicación. Los electrodos secos se han presentado como una solución. Sin embargo, este enfoque conlleva una pérdida parcial de la calidad de la señal del EEG debido a la eliminación del material conductor, lo que reduce la impedancia y la sensibilidad a los artefactos externos. Por lo tanto, este trabajo tiene como objetivo caracterizar electrodos secos, húmedos y de gel para evaluar su viabilidad para su uso en sistemas BCI basados ​​en potenciales evocados P300. Se obtuvieron registros de EEG de 15 sujetos en 2 sesiones. En cada sesión (por condición) se realizó: 1 registro en estado de reposo (con los ojos cerrados) y 5 registros utilizando el deletreador RCP. En total, se obtuvieron 450 registros para evaluar los electrodos en sistemas BCI. Una vez recopilados los datos, se preprocesaron las señales, se extrajeron las características y se clasificaron las intenciones para controlar el sistema BCI. Como resultado, fue posible comparar las diferentes respuestas de los electrodos para los sistemas BCI. Los resultados mostraron diferencias significativas en las características de EEG en las 3 condiciones. Además, el sistema BCI analizado logró tasas de precisión de decodificación de comandos del 36%, 32% y 87% utilizando electrodos secos, húmedos y de gel, respectivamente. Se concluyó que, en las condiciones experimentales, los electrodos secos y húmedos no permiten un control satisfactorio del sistema BCI.