Las personas que sufren de alguna discapacidad múltiple que les impide comunicarse o movilizarse, como los cuadripléjicos, podrán exteriorizar sus deseos y pensamientos gracias al desarrollo de una tecnología en la que está involucrada la Ingeniería Eléctrica y la Medicina.
Se trata del proyecto Optimización de redes neuronales para la interpretación rápida y certera de señales electroencefalográficas para aplicaciones educativas, el cual es liderado por el Dr. Lochi Yu Lo, director del Laboratorio de Investigación en Ingeniería Biomédica de la Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Costa Rica (UCR).
En el estudio cuenta con la colaboración del Programa Institucional de Investigación en Neurociencias.
Esta iniciativa pretende utilizar técnicas de la Ingeniería Eléctrica y la Matemática para resolver problemas de la Medicina y la salud, con el fin de brindar posibilidades reales de solución a problemas de comunicación, movilización e inclusive de educación a personas con discapacidad.
CEREBRO Y COMPUTADOR SE VUELVEN UNO
Las nuevas tecnologías son capaces de detectar, amplificar y filtrar las señales eléctricas de las neuronas cerebrales de una persona para interpretar los movimientos de sus miembros, pero también logran medir el nivel de atención con el fin de controlar, por ejemplo, una computadora o una silla de ruedas.
“Los dispositivos de reconocimiento de ondas electroencefalográficas permiten que algunas personas con parálisis severas muevan sus sillas de ruedas concentrándose mentalmente en que la silla se mueva hacia la izquierda, derecha, adelante o atrás”, indicó el M.Sc. Michael Padilla Mora, investigador del Programa de Neurociencias.
A este tipo de tecnología se le denomina Interfaces Cerebro-Computador (Brain Computer Interfaces), y uno de sus objetivos es que sirva para habilitar la comunicación de un paciente cuadripléjico con el mundo exterior.
Lo que los investigadores hacen en el Laboratorio de Investigación en Ingeniería Biomédica es ubicar al paciente al frente de un computador. Le colocan en su cabeza entre seis y 12 electrodos alrededor del cuero cabelludo, le aplican un gel especial adhesivo y fijador, además de una gorra para que los electrodos no se suelten. Seguidamente, un electroencefalógrafo capta las señales eléctricas del cerebro y esa información va a una computadora que trata de descifrar o comprender mediante un software qué es lo que piensa la persona.
Lo más básico en este proceso radica en decirle a la persona que piense en que se va a mover a la izquierda o a la derecha y eso se repite muchas veces, comentó el Dr. Lochi, para que la computadora pueda ser entrenada y sepa distinguir entre esos dos tipos de señales del cerebro. Una vez superados estos pasos básicos, entonces se le pide a la persona que piense lo que quiera y la computadora trata de adivinar.
Parte del proyecto incluye asimismo el uso de otro tipo de señales cerebrales que se activan cuando las personas identifican una letra y así se puede ir deletreando palabras. “Se les enseñan muchas letras y el cerebro reacciona diferente con cada una de ellas. Eventualmente la computadora identifica que un estímulo determinado del cerebro pertenece a una letra en específico”, explicó el especialista.
El nivel de certeza para este tipo de trabajo es del 60% a 70%, pero la idea es que una persona cuadripléjica pueda controlar un computador con su pensamiento, con base en el entrenamiento al que es sometida junto con la máquina, y a partir de ahí sus posibilidades de comunicación se maximizan.
El Dr. Lochi aclaró que existen dos tipos de Interfaces: la primera es invasiva y conlleva tener implantados quirúrgicamente electrodos sobre la corteza cerebral de una persona, mientras que la segunda es no invasiva y utiliza electrodos puestos encima del cuero cabelludo, capaces de captar las señales provenientes del cerebro.
“Cuando usamos las Interfaces no invasivas, los retos se centran en dos aspectos primordiales: la velocidad de captura e interpretación de las señales y el entrenamiento del sistema. La principal desventaja es la velocidad de captura e interpretación, pues en las invasivas al tener acceso directo a las neuronas, se obtiene mejor resolución espacial y temporal; a pesar de ello, existen algoritmos recientes que han producido un aumento en el ancho de banda de las señales, comparables con las tecnologías invasivas”, aseguró el Dr. Lochi.
Los algoritmos son implementados en el lenguaje C++ (lenguajes de programación entre computadoras con propósitos generales) y son formulaciones matemáticas que determinan si una señal es de un tipo u otro, “acá es donde está la dificultad del problema, ya que nadie ha logrado un algoritmo 100% eficaz, por lo menos usando medios no invasivos”, agregó.
SOFTWARE LIBRE COMO PLATAFORMA BASE
A un estímulo o señal ya esperados se les denomina P300, pues cuando se presenta hace un pico de 300 milisegundos, siendo ese un nivel alto de certeza, por lo que cada persona debería entonces entrenar a su propia computadora para que lo único que deba hacer sea descifrar dichos estímulos.
OpenViBE es la plataforma en la que se programa la lectura de las señales provenientes del cerebro y se trata de un software libre, además, también se utiliza hardware, ya que el libre el diseño del electroencefalógrafo se encuentra en Internet. El aporte de los expertos de la UCR radica en el desarrollo del algoritmo.
Según Lochi, este tipo de tecnología está dirigida a personas con alguna discapacidad y que se encuentran postradas en una cama o usan silla de ruedas para movilizarse. Ellas disponen de tiempo para someterse a sesiones extensas de entrenamiento con una computadora.
La introducción de esta línea de investigación en la UCR abre las puertas a muchas posibilidades de trabajo interdisciplinario, mediante el cual se pueda vincular el desarrollo científico con mejoras significativas en la calidad de vida de muchas personas.
“Dado que el proyecto involucra el desarrollo y ensamblaje del dispositivo de registro y debido a lo sensible de este tipo de registro ante distorsiones, el proceso de optimización del dispositivo para la adquisición de una señal limpia, adecuada y apta para el uso descrito ha sido uno de los principales retos” de la investigación, detalló el M.Sc. Padilla.