Deficiencias de los sistemas BCI. Parte 2.

Continuamos con la descripción de algunos de los problemas asociados a uso de sistemas BCI que todavía no se han podido resolver en su totalidad:

4.       Carga cognitiva

La mayor parte de las pruebas son realizadas en laboratorios en un entorno controlado, donde los usuarios puedes concentrarse en las pruebas sin distracciones. Pero en el mundo real no es así en absoluto ya que pueden aparecer otra serie de variables como pueden ser respuestas emocionales, interacciones con otros individuos, distintas actividades cerebrales, etc. Que influyen alterando las condiciones de trabajo de los BCI.

Un cuidado diseño del paradigma del BCI es crucial para no fatigar al sujeto innecesariamente. Trials de larga duración pueden aumentar la probabilidad de acierto, pero pueden causar fatiga al sujeto. Se debe tener sumo cuidado en el diseño de la duración de la sesión, trial y descanso entre trials.

Actualmente se investigan los efectos de la carga cognitiva sobre las eficacias de los sistemas BCI para determinar si éstos pueden ser usados por los usuarios en su día a día. En un estudio hecho sobre la carga de trabajo mientras se conduce se intentó el desarrollo de un sistema capaz de medir con precisión dicha carga y mitigarla según la necesidad de la conducción. El estudio se realizó en un entorno real, conduciendo un coche en una autovía a 100 Km/h aproximadamente en donde, junto con la tarea principal de la conducción de proponían otras dos tareas. La segunda tarea consistía en la presentación de las palabras izquierda y derecha. La misión del conductor era presionar su botón correspondiente lo antes posible. La tercera tarea se diseñó para introducir una alta carga mental mediante la realización de cálculos matemáticos. La medida de la carga mental se hace en función de dos factores: uno, la precisión con la que se ejecuta la tarea y la presencia de errores, dos, el tiempo de reacción necesario para cumplir la tarea.

A la vista de los resultados se concluyó que es posible desarrollar un sistema capaz de detectar la carga de trabajo en tiempo real y actuar sobre el entorno reduciendo elementos distractores según necesidad. A mayor carga mental mayor tiempo de reacción y este hecho puede ser vital, por ejemplo, conduciendo.

5.       Esfuerzos en la homogenización de sistemas BCI

Uno de los problemas que cualquier investigador se encuentra en el campo de los BCI es precisamente encontrar un modelo unificado del sistema, terminología y técnicas usadas para comprobar y comparar la eficacia del mismo. Parte de la culpa la tiene la propia naturaleza de los sistemas BCI, que es multidisciplinar, comprendiendo campos de la neurociencia, psicología, fisiología, ingeniería, rehabilitación y medicina. Para facilitar la comparación se han propuesto sistemas funcionales abiertos, como el modelo de la figura en el que se muestra un sistema genérico BCI en donde el usuario controla un dispositivo a través de una serie de componentes funcionales. El usuario supervisa el estado del dispositivo para medir el resultado del esfuerzo para controlarlo. Esta es la técnica del biofeedback ya descrita anteriormente. Aunque en un sentido amplio de los sistemas BCI el usuario puede controlar varios dispositivos, en este modelo funcional sólo se considera uno por simplicidad.

Todo aquello que quede entre el usuario y el dispositivo a ser controlado será considerado la interfaz BCI.

Esta figura contiene los componentes funcionales de un sistema completo BCI interconectados en bucle. Está compuesto por un módulo amplificador y acondicionador de la señal, un módulo extractor de las características, un módulo clasificador o conversor de la característica a comandos, un controlador de la interfaz y un driver (controlador de dispositivo, es un programa informático que permite al sistema operativo interactuar con un periférico) capaz de interactuar sobre un dispositivo concreto. El bucle se cierra mediante el uso del biofeedback con la ayuda de un monitor de estado.

Estas deficiencias nos indican que todavía es necesario el estudio y mejora de estos sistemas para poder realizar sus funciones con la mayor eficacia y eficiencia posible.

Deficiencias de los sistemas BCI

Como sabemos ningun método es la panacea, por lo que al igual que sus ventajas tendrá ciertos inconvenientes, que en el caso de los sistemas no invasivos de los BCI serán descritos acontinuación:

1.       Cantidad de información transmitida

En los últimos años ha habido un creciente interés en el uso de un estado estacionario potencial evocado (SSVEP) (en estos se producen señales inducidas como respuesta a un estímulo presentado) en los sistemas BCI basados en los EGG, y este enfoque es actualmente el más rápido y fiable para la comunicación aplicando sistemas no invasivos BCI. Uno de los aspectos que se necesita mejorar es la velocidad (en términos de tasa de transferencia de información, así como el tiempo necesario para realizar un único comando), la variabilidad de usuario y facilidad de uso.

Respecto a la velocidad se usa la ITR (information transfer rate) medida en bits por minuto (o por segundo) como medida de las prestaciones del sistema. La cantidad de información que genera una fuente de información, o entropía de la fuente H viene definida en unidades de bits por símbolo transmitido viene definida por la energía cinética. La ITR depende de la velocidad de transmisión, de la tasa de acierto de codificación y de la cantidad de información que transporta cada símbolo.

La investigación hoy en día en la mejora del ITR se centra en la optimización de las técnicas de selección de caracteres, mediante el análisis de información redundante contextual y mecanismos de predicción, el uso de paradigmas multidimensionales en donde se puedan combinar distintas características para su clasificación.

2.       Alta probabilidad de error

Las señales extraídas del cerebro son muy variables entre sujetos y entre trials para un mismo sujeto. La señal de EGG es considerada no estacionaria, de ahí que métodos clásicos de análisis de señales como son Fourier ven su efectividad drásticamente reducida sino se usan adecuadamente. Cualquier estímulo no contemplado provoca una actividad cerebral interferente empeorando la tasa de acierto. Un ejemplo típico es el parpadeo de los ojos, este es un movimiento involuntario, muy difícil de controlar que genera una actividad cerebral muy potente.

3.       Autonomía

Los sistemas BCI conocidos necesitan el curso de asistentes a la hora de colocación y ajuste de los electrodos. Además, la mayor parte de estos sistemas BCI no pueden ser iniciados independientemente por el usuario, sino que son iniciados externamente. De no ser así estaríamos enfrentándonos al problema del “Rey Midas”, en donde en ocasiones el usuario podría estar mandando señales al sistema BCI incluso sin desearlo. Esto es lo que ocurre mientras se duerme, se está en estado de inconsciencia o se está realizando una actividad cerebral que no tiene nada que ver con el control del BCI. El problema de la iniciación de un sistema BCI ha sido generalmente obviado, dejando en algunos casos como la posibilidad de activación o desactivación del sistema de forma voluntaria por parte del sujeto, pero cuando este está en estado consciente. Para solucionar el problema del ON/OFF se tendría que usar un método basado en alguna característica que estuviese presente en las señales EGG en estado consciente y desapareciese durante los estados de inconsciencia.

Hay otras dos deficiencias del sistema BCI que las analizaré en el artículo de la semana que viene que son:

4.       Carga cognitiva

5.       Esfuerzos en la homogenización de sistemas BCI

CONTROL DE ENTORNOS Y REALIDAD VIRTUAL

El empleo de BCI requiere que el paciente o usuario sea capaz de modificar voluntariamente su patrón de actividad neurológica, es decir ser capaz de generar información y está información ser registrada, decodificada y procesada acorde a una tabla de códigos y reglas semánticas previamente establecida, dicha decodificación dará origen a una serie de órdenes o comandos sobre algún dispositivo, máquina o computador y el paciente conocerá el resultado de dichas órdenes mediante estímulos externos y usará dicha información para la generación de órdenes. Por tanto para el aprendizaje de estas interfaces se usa el proceso de realimentación “biofeedback” en la que así podemos conocer la información sobre las actuaciones, usamos un equipo con el objeto de revelarnos algunos de los fenómenos fisiológicos, en la forma de señales visuales y auditivas, y para enseñarles a controlar esos fenómenos que de otro modo serían involuntarios.

El uso de entornos de realidad virtual en el entrenamiento de sistemas BCI se ha mostrado eficaz debido a su grado de inmersión, motivación y entorno seguro de operación.
Un ejemplo pionero de este uso es el presentado en un mundo virtual en el cual el usuario va conduciendo un coche por una calle con la presencia de semáforos. El objetivo es hacer parar el coche cuando el semáforo cambia a rojo. El sistema se basa en el análisis del potencial evocado P300 (que ya se habló de él en artículos anteriores), que es activado cada vez que el paso de naranja a rojo. Este sistema alcanzó una tasa de acierto del 85%. La misma autora usa una habitación virtual en el que se presentan distintas opciones sobre las que el usuario puede actuar como se puede ver en la primera imagen. En este sistema el avatar se encuentra en una habitación en la que se puede actuar sobre la TV, luz y equipo de sonido que pueden ser controlados mediante el uso de un BCI. Cada uno de ellos produce una estimulación visual tipo flash para cada una de las órdenes que se pretende ejecutar (encender o apagar). El sujeto debe ignorar todas las estimulaciones excepto la que es de su interés y realizar una tarea cognitiva (típicamente contar las veces que el flash se produce). Bajo estas condiciones se produce un P300 que puede ser detectado y clasificado.

Otro ejemplo es el desarrollado en la universidad de Graz. En la segunda imagen se usa un sistema BCI y entornos de realidad virtual para hacer una visita por la Biblioteca Nacional Austriaca. Un participante visitando virtualmente la Biblioteca por medio de un sistema BCI asíncrono basado en la imaginación motora.

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Los sistemas BCI implican una gran carga cognitiva, y para su uso, debemos aprender a controlar nuestros pensamientos y con ello podremos disminuir la probabilidad de error.