BCI based FES system for stroke neurorehabilitation: comparison of SBCSP and CSSBP algorithms

Post Vinuesa, Ángel (2016). BCI based FES system for stroke neurorehabilitation: comparison of SBCSP and CSSBP algorithms. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM), Madrid.

Descripción

Título: BCI based FES system for stroke neurorehabilitation: comparison of SBCSP and CSSBP algorithms
Autor/es:
  • Post Vinuesa, Ángel
Director/es:
  • Puthusserypady, Sadasivan
Tipo de Documento: Proyecto Fin de Carrera/Grado
Grado: Grado en Ingeniería de Sistemas de Telecomunicación
Fecha: 4 Julio 2016
Materias:
Escuela: E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM)
Departamento: Otro
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Muchas personas experimentan debilidad muscular o parálisis después de un accidente cerebrovascular, que puede afectar a su movilidad y equilibrio, por lo general en un lado de su cuerpo o de un solo brazo o una pierna. Un sistema de estimulación eléctrica funcional (FES) se puede utilizar para recuperar las capacidades motoras, utilizando las corrientes eléctricas para activar los nervios que inervan las extremidades afectadas. Este dispositivo FES es controlado por la interfaz cerebro-ordenador (BCI), que proporciona un sistema de comunicación entre el cerebro humano y los dispositivos externos, utilizando las señales EEG de los pacientes. Diferentes actividades imaginarias, como el movimiento de las extremidades, se pueden clasi_car en base a los cambios producidos en las bandas de frecuencia µ y β y sus distribuciones espaciales. Con respecto a los patrones topográficos de modulaciones de ritmo cerebrales, el algoritmo de patrones espaciales comunes (CSP) ha demostrado ser muy útil para extraer filtros espaciales discriminativos de sujetos específicos. Sin embargo, el CSP es limitado en muchas situaciones y no está optimizado para el problema de clasificación EEG. Para superar esta limitación, vamos a utilizar un método alternativo basado en un algoritmo “Sub-band Common Spatial Pattern" (SBCSP) y la integración de resultados con el método “score fusión". Al mismo tiempo, utilizaremos otro método, el algoritmo “Common Spatial-Spectral Boosting Pattern" (CSSBP), y compararemos los resultados de ambos métodos. El objetivo de este proyecto es diseñar un sistema FES controlado por la interfaz BCI para mejorar las habilidades motoras de los dedos de una mano para los pacientes después de un accidente cerebrovascular, la comprensión de los sistemas BCI y las señales de EEG utilizados, la aplicación de un algoritmo de SBCSP, así como algoritmo de CSSBP para la extracción y clasificación en MATLAB, y la realización de una evaluación final. ABSTRACT. Many people experience muscle weakness or paralysis after a stroke, which can affect their mobility and balance, usually on one side of their body or in just one arm or leg. A functional electrical stimulation (FES) system can be used to regain motor skills, using electrical currents to activate nerves innervating the affected extremities. This FES device is controlled by the Brain-computer interface (BCI), which provides a communication system between human brain and external devices, using the EEG signals of the patients. Different imaginary activities, like limb movement, can be classiffied based on the changes in µ and β rhythms and their spatial distributions. With respect to the topographic patterns of brain rhythm modulations, the Common Spatial Patterns (CSP) algorithm has proven to be very useful to extract subject-speciffic, discriminative spatial filters. However, CSP is limited in many situations and it is not optimized for the EEG classification problem. To overcome this limitation, we will use an alternative method based on Sub-band CSP (SBCSP) and score fusion. This method will be compared with the common spatial-spectral boosting pattern (CSSBP) algorithm. The aim of this project is to use a BCI controlled FES system to improve the motor skills in the fingers of one hand for post-stroke patients, understanding the BCI systems and EEG signals used, implementing a SBCSP algorithm as well as CSSBP algorithm for the extraction and classification in MATLAB, and do a final evaluation.

Más información

ID de Registro: 44440
Identificador DC: http://oa.upm.es/44440/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:44440
Depositado por: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Depositado el: 20 Ene 2017 07:44
Ultima Modificación: 20 Ene 2017 07:44
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