Interfaces Cerebro Computador (ICC): un área multidisciplinar.

El estudio de las Interfaces Cerebro Computador (ICC) comprende diferentes áreas de la ciencia e ingeniería, lo cual lo convierte en un campo de estudio multidisciplinario. Debido a esto, los avances que se puedan obtener de las ICC está estrechamente ligado al progreso de áreas tales como el procesamiento digital de señales, técnicas de machine learning por citar algunas. 

Las técnicas de procesamiento de señales en tiempo discreto juegan un papel importante en el desarrollo de las Interfaces Cerebros Computadores (ICC), ya que nos permiten realizar el pre procesamiento de la señales de electroencefalografía (EEG) cambiándolas de un dominio a otro. Por ejemplo, las técnicas de transformada de tiempo-frecuencia nos permite representar las señales EEG en función de su contenido frecuencial asociado a la actividad mental a ser estudiada. Por citar otro ejemplo, la implementación de filtros digitales nos permite seleccionar el rango de frecuencias adecuado, para el análisis de una determinada oscilación cerebral. A medida que nuevas técnicas de procesamiento de señales aplicadas a las oscilaciones cerebrales son desarrolladas, mejores representaciones obtendremos de las señales EEG lo cual muy importante para la etapa de clasificación.

Por otro lado, las técnicas de machine learning tiene un gran impacto en el progreso de las ICC ya que estas permiten clasificar los patrones obtenidos en la etapa de pre procesamiento. En las últimas décadas las técnicas de machine learning supervisado han permitido obtener tasas de clasificación aceptables para diferentes tipos de actividades mentales como son las tareas motoras, cognitivas, etc. Con la aparición de las técnicas de clasificación llamadas deep learning, así como una mayor capacidad de procesamiento de los ordenadores han permitido incrementar la tasa de clasificación de las ICC en sus diferentes paradigmas. Además de mejorar la tasa de clasificación para las ICC, ciertas técnicas de machine learning han permitido reducir el tiempo de entrenamiento del clasificador.

Finalmente, considero que el avance de las ICC está íntimamente ligado con el avance de las técnicas de procesamiento digital de señales así como las técnicas de machine learning. Esto debido que ambas permiten una adecuada interpretación y clasificación de las señales EEG.

Imagén tomada de techslan.