El Fin Del Conocimiento - Bóveda 3 - G.TEC BCI & Neurotecnología Escuela de Primavera 2024 - Día 5

graph LR classDef auditory fill:#f9d4d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef visual fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef tactile fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef motor fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef clinical fill:#f9d4f9, font-weight:bold, font-size:14px A["Jing Jin"] --> B["BCI auditivo ayuda a personas con discapacidad visual
en el control de dispositivos. 1"] B --> C["Robot usa BCI auditivo
para seguimiento. 2"] B --> D["Tres tonos puros: alto,
medio, bajo. 3"] B --> E["BCI auditivo-robot probado en interiores,
seguimiento facial. 4"] B --> F["Múltiples pruebas: precisión casi
80%, algunas 100%. 5"] B --> G["HLM superó a DS en
comparación de precisión. 6"] B --> H["HLM preferido: retroalimentación optimizada
estímulos auditivos. 7"] A --> I["Sonidos de la naturaleza explorados como
estímulos agradables. 8"] I --> J["Gotas de agua provocaron ERPs comparables
a pitidos. 9"] I --> K["Percusión con/sin música
probada: música preferida. 10"] A --> L["Cambios visuales menores atraen,
reducen aburrimiento. 11"] L --> M["Negatividad de desajuste visual mejoró
distinción objetivo/no objetivo. 12"] L --> N["Figuras de panal aumentaron concentración,
precisión de clasificación. 13"] L --> O["Paradigma de múltiples fases estabilizó P300,
redujo errores. 14"] A --> P["ErrP detectado, previno salidas incorrectas
de P300. 15"] A --> Q["Estímulos vibrotáctiles para BCI hemipléjico
: bilateral sobresalió. 16"] Q --> R["BCI táctil basado en mejilla superó
a basado en muñeca. 17"] A --> S["Calibración optimizada para extracción de características,
mejoró precisión. 18"] S --> T["Matriz de covarianza aumentó rendimiento de
imaginación motora. 19"] S --> U["Algoritmo genético acortó calibración
en un 70%. 20"] S --> V["Caracteres chinos provocaron ERD más fuerte
que flechas. 21"] A --> W["Accidente cerebrovascular afectó mínimamente BCI:
ayudó a extremidad sobresalió. 22"] W --> X["BCI motor con FES
mejoró rehabilitación de accidente cerebrovascular. 23"] A --> Y["P300 BCI deletreador preciso
en pacientes con ELA. 24"] A --> Z["Más de 100 pacientes con accidente cerebrovascular
usaron rehabilitación BCI. 25"] A --> AA["BCI desarrollado para evaluación de conciencia
y entrenamiento cognitivo. 26"] A --> AB["Productos BCI obtuvieron certificaciones
de dispositivos médicos. 27"] A --> AC["Videos muestran ganancias funcionales de pacientes
con accidente cerebrovascular entrenados con BCI. 28"] A --> AD["Comunidad BCI activa en China:
conferencias desde 2006. 29"] A --> AE["Trabajo futuro: algoritmos, poblaciones,
experiencia del usuario. 30"] class A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K auditory class L,M,N,O,P visual class Q,R tactile class S,T,U,V,W,X,Y motor class Z,AA,AB,AC,AD,AE clinical

Resumen:

1.- BCI auditivo ayuda a personas con discapacidad visual a controlar dispositivos. Optimizar con métodos inteligentes mejora la eficiencia y flexibilidad.

2.- Sistema de control de robots con BCI auditivo usa búsqueda automática y reconocimiento facial para seguir caras, compensando defectos de video.

3.- Tres tonos puros utilizados como estímulos en BCI auditivo: frecuencias altas (1000 Hz), medias (800 Hz), bajas (200 Hz).

4.- BCI auditivo con control de robot probado en interiores. Sujetos entrenados, luego controlaron el robot para reconocer y seguir caras.

5.- Promedio de múltiples pruebas mejoró la precisión de clasificación cerca del 80%. Algunos sujetos alcanzaron el 100% de precisión controlando el robot.

6.- Se compararon dos paradigmas auditivos - HLM (tonos alto/medio/bajo) y DS (tonos do-re-mi). HLM tuvo mejor rendimiento en precisión.

7.- Los tonos HLM fueron preferidos por los sujetos sobre los tonos DS. Se usó retroalimentación para optimizar los estímulos auditivos.

8.- Sonidos de la naturaleza como gotas de agua explorados como estímulos más agradables que pitidos en BCI auditivo.

9.- Estímulos de gotas de agua interceptados de clips musicales en diferentes ubicaciones espaciales. Provocaron ERPs comparables a pitidos.

10.- Instrumentos de percusión con/sin música de fondo probados como estímulos de BCI auditivo. Música preferida por los sujetos.

11.- Cambios visuales menores que causan grandes contrastes utilizados para diseñar paradigmas de BCI visual atractivos y reducir el aburrimiento.

12.- El paradigma de negatividad de desajuste visual provocó ERPs N200/N400 más grandes que el paradigma de imagen única, mejorando la distinción objetivo/no objetivo.

13.- Figuras en forma de panal con puntos rojos aleatorios utilizadas como estímulos visuales para aumentar la concentración y la precisión de clasificación.

14.- Paradigma de múltiples fases con patrones de destello estables explorado para provocar P300 más estables y reducir errores en BCI visual.

15.- Potencial relacionado con errores (ErrP) utilizado para detectar y prevenir automáticamente salidas incorrectas de P300 BCI para pacientes con ELA.

16.- Estímulos vibrotáctiles en el antebrazo y pantorrilla izquierda/derecha utilizados para BCI en pacientes hemipléjicos. Bilateral tuvo mejor rendimiento que unilateral.

17.- BCI táctil basado en mejilla desarrollado ya que las mejillas tienen umbrales táctiles más bajos. Superó a los paradigmas tradicionales basados en muñeca.

18.- Métodos de calibración propuestos para optimizar ventanas de tiempo para la extracción de características en BCI de imaginación motora, mejorando la precisión.

19.- Métodos de cálculo de matriz de covarianza utilizados para aumentar las características de imaginación motora y el rendimiento del clasificador a partir de datos limitados.

20.- Algoritmo genético utilizado para acortar el tiempo de calibración en un 70% en BCI P300 mientras se mantiene la precisión en comparación con la calibración estándar.

21.- El paradigma de escritura de caracteres chinos provocó patrones ERD más fuertes que las flechas en BCI de imaginación motora para sujetos chinos.

22.- El rendimiento de BCI de imaginación motora no se vio significativamente afectado por el accidente cerebrovascular. La extremidad ayudada puede llevar a un mejor rendimiento.

23.- BCI de imaginación motora con FES aplicado para la rehabilitación de accidentes cerebrovasculares, mostrando mejoras funcionales sobre el grupo de control después del entrenamiento.

24.- Deletreador BCI P300 aplicado con éxito en pacientes con ELA en etapa avanzada con alta precisión. La estabilidad a largo plazo necesita más estudio.

25.- Más de 100 pacientes con accidente cerebrovascular utilizaron sistemas de rehabilitación BCI motora en hospitales de China con resultados prometedores.

26.- Sistemas BCI desarrollados para evaluación de conciencia y entrenamiento cognitivo en pacientes con trastornos de conciencia.

27.- Varias certificaciones de dispositivos médicos obtenidas en China y Europa para los productos y sistemas BCI desarrollados.

28.- Ejemplos de video muestran a pacientes con accidente cerebrovascular recuperando la función de las extremidades y realizando tareas diarias después del entrenamiento de rehabilitación BCI motora.

29.- Comunidad de investigación BCI activa en China con cientos de investigadores y conferencias nacionales regulares celebradas desde 2006.

30.- El trabajo futuro se centrará en nuevos algoritmos de imaginación motora, expandiéndose a más poblaciones de pacientes, mejorando la experiencia del usuario.

Bóveda del Conocimiento construida por David Vivancos 2024