INTERFACES HOMBRE - COMPUTADORA

BREVE INTRODUCCION A LAS TECNOLOGIAS DE INTERACCION
MEDIANTE BIO-SEÑALES
Las tecnologías de interacción Hombre-Computadora mediante Bio-Señales prometen mejorar la calidad de vida de personas con diversas lesiones del sistema nervioso, amputaciones y otras discapacidades, ofreciéndoels nuevas formas de comunicarse. Además ofrecen desarrollos muy interesantes de dispotivos "manos-libres". En la actualidad los nuevos adelantos apuntan a aumentar la velocidad de esta comunicación, mediante algoritmos más avanzados.

INTRODUCCION

Básicamente, una interfaz Hombre-Computadora mediante Bio-Señales es un sistema que utiliza señales fisiológicas para controlar diversos dispositivos electrónicos.

La posibilidad de aplicar una señal fisiológica al control de un dispositivo externo nos lleva a una aplicación común de tecnologías basadas en biofeedback, como son las prótesis para discapacitados.

Estas permiten la comunicación y capacidades de control a personas con serias discapacidades motoras.

En general, estos sistemas están conformados de la misma manera que en el ejemplo de aplicación de Fuzzy Logic, que vimos en artículos anteriores.

 
METODOLOGIA
Básicamente, consisten en un sensor (medio por el cual se transforma la señal biológica de interés en una señal eléctrica), un sistema de acondicionamiento (amplificación y filtrado de esta señal) y un conversor analógico digital (para ingresar la señal a un procesador).

Este procesador, que puede ser una PC, se encarga de extraer las características relevantes de la señal (información) relacionadas a los eventos físicos que se quieran controlar.

Finalmente, encontramos un elemento que se encarga de traducir esa información a una acción física, como por ejemplo el desplazamiento de un cursor en la pantalla de una PC, el movimiento de un brazo, etc (Observe la fig. 1).

 
APLICACIONES MEDIANTE ELECTROMIOGRAFIA
Los músculos esqueléticos están formados por un grupo de unidades motoras, y cada unidad motora está compuesta por células contráctiles y los nervios que las activan.

Todas las fibras de los músculos esqueléticos, inervadas por una motoneurona de la médula espinal, constituyen una unidad motora. Un músculo con muchas unidades motoras para un determinado número de fibras musculares, es capaz de realizar movimientos más precisos que un músculo con pocas unidades motoras, para la misma cantidad de fibras musculares.

Una unidad motora también puede ser definida funcionalmente como el agrupamiento más pequeño de fibras musculares que puede ser activado por un esfuerzo a voluntad. Y cada una está inervada de manera tal que pueda contraerse en sincronismo con otras unidades motoras, con el propósito de aplicar la fuerza requerida para llevar a cabo cierta tarea.

Si sólo se requiere poca cantidad de fuerza se contrae una pequeña población de unidades motoras, mientras que para una fuerza mayor, como levantar algo muy pesado, se reclutan muchas o quizás todas las unidades motoras en un grupo muscular para que se contraigan al mismo tiempo.

Además, si se requiere una fuerza sostenida, las unidades motoras alternan su actividad con el propósito de mantener un esfuerzo total más duradero.

La electromiografía (EMG), como la adquirida en la superficie de la piel, representa esta actividad conjunta de las fibras musculares contráctiles, porque cada fibra genera un pequeño potencial eléctrico cuando se contrae (Figura 2).

De este modo, con una contracción intensa, el EMG muestra una onda de tensión grande y compleja, conforme muchas unidades motoras, y sus correspondientes fibras musculares se contraen a la vez, produciendo un patrón eléctrico.

Al contrario, una contracción pequeña produce un EMG de pequeña amplitud. Como consecuencia, se puede observar que la energía promedio del EMG varía con la fuerza de la contracción muscular. Esta señal de voltaje es útil para control porque contiene mucha información sobre la fuerza en tiempo real y la velocidad de la contracción muscular o de la relajación.

La tecnología electromiográfica de control de extremidades fue demostrada en 1958, pero no fue hasta principios de los años 80 que los bioingenieros desarrollaron extremidades prostéticas útiles manejadas mediante EMG.

Las prótesis controladas por EMG, generalmente, son de miembros superiores con electrodos que detectan la actividad de los músculos disponibles alrededor de la extremidad faltante. Las señales de estos músculos son utilizadas para operar diversos aspectos de la funcionalidad de las prótesis, como por ejemplo doblar el codo, flexionar la muñeca o abrir y cerrar la mano. Estas acciones pueden desarrollarse utilizando la amplitud variable de las señales individuales de EMG y la información contenida en frecuencia.

Aprender a operar cualquier tipo de prótesis controlada por EMG involucra un período de entrenamiento, donde no sólo se entrena a la persona para usar el dispositivo, sino también se ajustan los pesos de redes neuronales, o los centros de controladores fuzzy, o cualquier otro parámetro que permita ajustar los algoritmos empleados para extraer la información de las señales.

Para esto, existen por ejemplo, mediante redes neuronales, sistemas de movimiento automático de un cursor sobre una pantalla; el individuo debe seguir el movimiento con su mano.

Los datos adquiridos con sensores en la muñeca se alimentan, como patrones de entrenamiento, a la red neuronal, que utiliza esta información para reconocer patrones de la actividad de los músculos de la muñeca, asociados a su posición.

Luego del período de entrenamiento de la red neuronal, la interfaz del sistema cambia, y usando la red entrenada sigue los movimientos de la mano, basándose en sus señales de EMG (Figura 3).

La señal de EMG es la más prometedora y la de más fácil interpretación entre las señales biológicas usadas para la interacción hombre-máquina de “manos libres”. Esto es debido principalmente a que el control muscular es una destreza inherente en todos los individuos.

Así existen dispositivos de feedback sensorial mejorado que se utilizan en la rehabilitación de pacientes con problemas de control muscular.

Estos dispositivos detectan información del EMG de un individuo, haciendo que las características cambiantes de la señal sean compatibles con una PC.

El rol de la PC es transformar la actividad del EMG en comandos de control de un juego interactivo simple. El juego es parecido al PacMan, donde el avance del PacMan a través de un laberinto ocurre sólo cuando las características de la señal de EMG se mantienen próximas a ciertos valores predefinidos.

 
APLICACIONES MEDIANTE RESISTENCIA GALVANICA DE LA PIEL
Se puede fabricar un simple sensor de resistencia galvánica de la piel (GSR) mediante un poco de papel aluminio, envuelto con cinta alrededor de los dedos y conectado a través de unos cables a un ohmiómetro ( Ver la figura 4).

Esto es lo popularmente conocido como un detector de mentiras, que además puede ser utilizado en condiciones de biofeedback. La teoría es esta: cuanto más relajada una persona está, más seca está la piel y más alta es su resistencia. Cuando la persona está bajo estrés la resistencia disminuye. El rango de variación que mediremos es de alrededor de 340 a 730 ohm.

Un ejemplo de aplicación de GSR ha sido un desarrollo de un sistema en PC, con aplicaciones de entrenamiento mediante biofeedback en mente.

Este dispositivo de sensado, calificado como un control de computadora periférico, “manos-libres”, es el sistema MindDrive (Figura 5).

A pesar de asegurar que se trata de un dispositivo que lee la mente del usuario, este aparato simplemente detecta la GSR del dedo del usuario y utiliza los cambios de la señal para controlar una animación por computadora.

Una variedad de ambientes de entrenamiento con GSR, cada uno de los cuales provee una simple tarea para realizar, están disponibles en varios paquetes que se distribuyen con este dispositivo. Por ejemplo un juego de ski, donde mediante la magnitud de GSR se controla el movimiento del esquiador.

RelaxPlus por UltraMind (Ultra-Mind 2000) consiste en un dispositivo de sensado de GSR y una aplicación de software que determina el estado de relajación de la persona.

GSR es improbable que provea por sí mismo un control confiable para futuras aplicaciones “manos libres” debido a su susceptibilidad a la influencia del ambiente, pero sí puede usarse en combinación con otras técnicas en sistemas interactivos.

 
APLICACIONES BASADAS EN MOVIMIENTOS OCULARES
La posición del ojo puede determinarse de dos maneras principales:

• Mediante Electro-oculograma
El rastreo del movimiento del ojo mediante Electro-oculograma (EOG) es un perfecto ejemplo de un sistema de interacción hombre-máquina, “manos libres”, basado en Bio-Señales.

Como podemos ver en la figura 6, las señales de EOG son detectadas alrededor de cada ojo, mediante la medida de un cambio de voltaje relacionado a la orientación del ojo. Colocando electrodos encima, debajo y a los lados del ojo, es posible medir Egos asociados con la orientación vertical y horizontal de este (Figura 7).

Un buen ejemplo de un sistema de “manos-libres” basado en EOG es el sistema EagleEyes desarrollado por investigadores del Boston College. Diseñado como una tecnología para control de prótesis, el EagleEyes detecta la información electrofisiológica del sujeto, la amplifica y la ingresa a una PC.

El software del EagleEye procesa la señal de EOG detectada y la convierte en las coordenadas de posición de un cursor en la pantalla de una computadora.

Interfaces existentes que usan EOG incluyen teclados virtuales diseñados para permitir al usuario ingresar texto, solamente usando estas señales (la letra es seleccionada en función del tiempo en que se mantiene fijo el ojo sobre ella).

Otras interfaces incluyen juegos interactivos simples y aplicaciones para pintado en las cuales el usuario arrastra colores, dibujando sobre la pantalla. Como cualquier otro sistema de “manos libres” basado en Bio-Señales, se necesita de un período de entrenamiento con biofeedback, para interactuar exitosamente con cualquier aplicación manejada por EOG.

La mayoría de los dispositivos de sensado de señales electrofisiológicas de múltiples canales (se puede usar más de dos canales) pueden utilizarse para detectar EOG.

• Mediante video cámara
Esta tecnología, al igual que la que usa EOG, provee una interface hombre-computadora controlada por el ojo, permitiendo a las personas interactuar con computadoras simplemente apuntando con sus ojos.

Una video cámara observa el ojo del usuario y un sencillo software de procesamiento de imágenes analiza la imagen de video del ojo y determina en tiempo real, las coordenadas del lugar de la pantalla al que apunta el ojo.

Las primeras aplicaciones de este tipo estaban dirigidas a personas con severas discapacidades motoras.

Así simplemente mirando las teclas de control desplegadas en pantalla el usuario podía tipear, generar sintetizado de voz, controlar luces, operar un teléfono, jugar, etc.

Como vemos en la figura 8 una cámara situada debajo del monitor de PC observa el ojo del usuario permanentemente, enviando las imágenes a la computadora, donde el software de procesamiento determina la orientación y proyecta el consiguiente punto sobre la pantalla.

Estos sistemas utilizan la reflexión del centro de la pupila / córnea para determinar la dirección del ojo.

Una luz infrarroja de baja potencia emitida por un LED, ubicado en el centro del lente de la cámara ilumina el ojo.

Como podemos ver en la figura 9, el LED genera una pequeña y muy brillante reflexión en la superficie de la córnea y mediante este artilugio, es localizada la posición de la pupila, ya que se refleja con mayor intensidad en ese sitio de la retina.

Así la PC, mediante trigonometría, puede calcular el sitio en que la persona fija su vista, basándose en la posición relativa del centro de la pupila y la reflexión de la córnea dentro de la imagen de video.

Con una persona sentada entre 45 y 60 cm de la pantalla, el sistema es capaz de predecir la zona apuntada con una precisión de más o menos 0.6 cm.

El sistema obtiene además información sobre el diámetro de la pupila, pestañeo y fijación de los ojos, útiles también como señales de control.

 
INTERFACES CEREBRO - COMPUTADORA
Estas son, sin lugar a dudas, las aplicaciones más sofisticadas y que si bien parecen de ciencia ficción, hoy son una realidad.

Los registros de la superficie del encéfalo y de la actividad externa de la cabeza demuestran una actividad eléctrica continua del encéfalo. Las ondulaciones de los potenciales eléctricos registrados, se denominan ondas cerebrales y su registro se llama electroencefalograma (EEG).

La mayoría de las Brain Computer Interface (BCI ) son no invasivas. La persona usa una gorra con electrodos que detectan su actividad electroencefalográfica (EEG) y selecciona ondas cerebrales específicas.

Existen dos formas de clasificar las BCI disponibles. Pueden ser agrupadas según el tipo de señal cerebral que procesan o de acuerdo al modo de operación del que dependen. En este último grupo encontramos dos categorías principales: sistemas sincrónicos y asincrónicos. En un sistema sincrónico las señales se analizan luego de producirse algún tipo de estímulo sobre el individuo, por ejemplo, una técnica ya descubierta alrededor de 1964, es el uso de potenciales evocados auditivos como señales de control.

Estos consisten básicamente en lo siguiente; mediante unos auriculares estimular a la persona con una secuencia de “clicks” sonoros y luego procesar sus señales cerebrales para extraer información, según qué esté imaginando la persona, se descubren diferencias en la información contenida en dichas señales.

Los sistemas asincrónicos adquieren permanentemente la actividad eléctrica cerebral, intentando detectar cambios relacionados a la tarea que la persona desea realizar y actúan en consecuencia.

Una tercera clasificación incluiría dispositivos invasivos y no invasivos, como hemos mencionado.

El método invasivo depende de electrodos implantados quirúrgicamente en el cerebro.

Hace algunos años, solamente este sistema servía para controlar movimientos complejos tales como operar un procesador de texto o una silla de ruedas eléctrica, con sólo pensarlo.

En la figura 10 vemos el esquema de un sistema no invasivo capaz de dirigir una silla de ruedas.

Hoy una BCI que traduce señales eléctricas detectadas en el cráneo mediante la gorra con electrodos, ofrece una precisión, velocidad y exactitud comparables con los sistemas invasivos.

Otro ejemplo son los sistemas de deletreo o teclados virtuales, que consisten en seleccionar letras mostradas en una pantalla de PC.

Estos sistemas se basan en una red neuronal que reconoce y clasifica diferentes patrones de actividad cerebral asociados con movimientos reales e intentos de movimiento.

La base fisiológica es el hecho de que llevar a cabo el movimiento de una extremidad e imaginar ese mismo movimiento, activa zonas corticales similares.

De esta manera, el usuario selecciona una letra concentrándose en ella. Para esto, se requiere de un entrenamiento previo, tanto de la red neuronal como del usuario.

Generalmente, el sistema se prueba con pacientes sanos, y luego se ajusta modificándolo para pacientes paralizados.

La figura 11 muestra un teclado virtual en uso: pensando en una letra, el usuario controla el teclado con su actividad cerebral. La velocidad de estos sistemas depende del grado de\ entrenamiento alcanzado y es de alrededor de 4 letras por minuto.

Un nuevo desarrollo utiliza un sistema similar al diccionario de los teléfonos celulares. Este posee una lista de 145 palabras que se consideran las más útiles para una comunicación básica. Esto permite aumentar la cantidad de letras por minuto.

Actualmente, se está trabajando para mejorar esta tasa. Finalmente, más allá de la técnica que se emplee, el gran avance en los dispositivos no invasivos se debe principalmente a cambios en el procesamiento de la señal y mejoras en los algoritmos.

 
Autor: Sergio Raúl Richter - E-Mail: sergioraulrichter@yahoo.com.ar
Con la colaboración de Mariana Ortúzar
FIGURA 1
 
FIGURA 2
 
FIGURA 3
 
FIGURA 4
 
FIGURA 5
 
FIGURA 6
 
FIGURA 7
 
FIGURA 8
 
FIGURA 9
 
FIGURA 10
 
FIGURA 11
 
 
 
 
 
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