Interfaces Cerebro-Computador

Interfaces cerebro-computador para aplicaciones del mundo real.
Brain-Computer Interface

Go beyond human boundaries

Una interfaz cerebro-computador (BCI) es un sistema que establece la comunicación directa entre el cerebro y un ordenador. La actividad eléctrica, producida cuando las neuronas se disparan para comunicarse entre sí, se procesa y decodifica en comandos que se envían a un dispositivo para llevar a cabo una acción deseada. Estas acciones cubren diversas aplicaciones, desde rehabilitación de funciones perdidas hasta el aumento de nuestras capacidades.

Common Applications

Rehabilitación Motora

Las interfaces cerebro-computador para la rehabilitación motora están desarrollados principalmente para pacientes que han sufrido un ictus o una lesión medular, causando parálisis de las extremidades superiores o inferiores. El objetivo típico es que los pacientes entrenen con una BCI durante cierto tiempo, después del cual lograrán mejoras en su función motora. Estas mejoras se facilitan al establecer un vínculo asociativo entre las áreas del cerebro responsables de realizar el movimiento y el feedback periférico, que promueve la reorganización de los circuitos corticales y corticoespinales. Los protocolos más comunes para el entrenamiento son solicitar a los pacientes que intenten mover su extremidad paralizada (motor attempt), o pedirles que simulen mentalmente el movimiento (motor imagery) y facilitar esa acción con un exoesqueleto robótico o la estimulación eléctrica de los músculos.

Restauración Motora
MoreGrasp Project

Los pacientes con lesión medular pueden sufrir parálisis permanente, lo que les impide realizar acciones cotidianas como agarrar un vaso. Las BCI se pueden usar para detectar cuándo el paciente está intentando realizar un movimiento (por ejemplo, decodificando intentos de movimiento o imaginación motora) y luego proporcionar estimulación eléctrica a los músculos para facilitar la acción deseada. Este tipo de neuroprótesis ofrece una forma natural de recuperar la función perdida, evitando la lesión y permitiendo que el paciente use su propia extremidad.


Dentro del proyecto MoreGrasp, Bitbrain desarrolló un sistema de monitorización EEG portátil diseñado específicamente para integrarse con neuroprótesis motoras. MoreGrasp fue un proyecto de la UE H2020 que tenía como objetivo desarrollar BCI no invasivas y neuroprótesis para apoyar la función de agarre en pacientes con tetraplejia debido a una lesión medular.

Control de dispositivos robóticos

Los comandos cerebrales se pueden usar para controlar diferentes tipos de robots. Este nuevo tipo de interacción ha abierto un nuevo mundo de aplicaciones. Por ejemplo, las BCI no invasivas se han utilizado para controlar brazos y manos robóticos, robots de navegación autónomos, drones y sillas de ruedas. Los tipos de paradigmas mentales explotados para esto incluyen imaginación motora (motor imagery) y potenciales evocados, como P300 o SSVEPs.

En 2009, el equipo BCI de la Universidad de Zaragoza, fundadores de Bitbrain, presentó un prototipo de silla de ruedas controlada con una BCI basada en el paradigma P300.

participant in a speeler bci experiment
Speller

Uno de los primeros usos propuestos de BCI fueron dispositivos de comunicación asistida, o speller, que son utilizados por personas que están completamente paralizadas o que tienen el síndrome del enclaustramiento (locked in syndrome). Por ejemplo, las personas con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) pueden llegar a perder el control voluntario de sus músculos; la comunicación a través de las ondas cerebrales es la única forma de poder interactuar con ellos. Los primeros dispositivos BCI para esta aplicación se basaron en la modulación de potenciales corticales lentos (SCP), aunque el paradigma mental que ha permitido dispositivos más avanzados y más rápidos es el P300.

BCIs Pasivas
Adaptando el entorno a nuestras preferencias.

Las BCI pueden usarse no solo para el control activo de dispositivos, sino también como una herramienta para monitorizar pasivamente el cerebro del usuario mientras este está involucrado en otras actividades. Las BCI pasivas permiten una adaptación al entorno al considerar el estado mental o la percepción del usuario. Por ejemplo, los datos que estiman la carga de trabajo mental de los estudiantes mediante la monitorización de su EEG se pueden usar para optimizar el aprendizaje, ajustando el nivel de dificultad y repitiendo el contenido que puede no haberse entendido bien. En otro ejemplo, las respuestas cerebrales de un usuario se pueden medir mientras se monitorizan las acciones de un dispositivo (por ejemplo, un robot autónomo o un personaje virtual). El dispositivo puede ser guiado hacia acciones preferidas al proporcionar feedback negativo cuando se detectan potenciales de error en el usuario.

Mejora Cognitiva
Neurofeedback basado en BCI

Las técnicas de neurofeedback crean un vínculo causal entre patrones cerebrales específicos y feedback positivo o negativo, facilitando la autorregulación de la actividad cerebral. Gracias a los mecanismos de plasticidad cerebral, el neurofeedback puede usarse para producir cambios neuroplásticos duraderos en la función cerebral. La investigación neurocientífica ha proporcionado evidencia de marcadores cerebrales específicos de la función cognitiva (como la actividad alfa parieto-occipital), y varios estudios de neurofeedback se han dirigido a esos marcadores para facilitar la mejora cognitiva.

Elevvo es una interfaz cerebro-computadora para la mejora cognitiva que utiliza las tecnologías y procedimientos de detección cerebral más avanzados para mejorar la memoria de trabajo, la velocidad de procesamiento y la atención sostenida.

 

Brain to vehicle
Proyecto Nissan

La medición de la actividad cerebral puede proporcionar información valiosa que podría aprovecharse también para aumentar las capacidades humanas. Un ejemplo claro de esto es el proyecto Brain-to-Vehicle: Cuando el conductor de un automóvil detecta un obstáculo repentino en la carretera, su actividad cerebral muestra la intención de presionar el freno. Al decodificar estos potenciales de anticipación con una BCI, e identificar así la intención del conductor de frenar, el coche podría empezar la frenada instantáneamente, incluso antes de que se activen los músculos del conductor, lo que podría llegar a ser de gran ayuda para prevenir un accidente.

En 2018, Nissan, en cooperación con Bitbrain, presentó el primer prototipo de interfaz Brain-to-Vehicle, en el que la experiencia de conducción se mejoró al anticipar las decisiones del conductor después de detectar potenciales relacionados con eventos específicos.

 

Soluciones Hardware

Orientado a la Investigación
Equipos móviles y versátiles
eeg system for bci
water based eeg cap
Sistemas semi-dry EEG móviles con 8, 16, 32 y 64 canales.
biosignal amplifier
Amplificador bioseñal para monitorizar hasta 35 variables fisiológicas.
VR and EEG
EEG & VR
Equipos EEG integrados con dispositivos VR para ampliar tu investigación en BCI.
bci-research
Orientado a la Aplicación
Equipos wearbale de dry-EEG
dry eeg headset
dry eeg headset
Sistemas wearable dry-EEG para monitorizar estados cognitivos y emocionales.
dry eeg headset
Sistemas wearable dry-EEG para monitorizar estados cognitivos y sensoriomotores.
dry eeg headset
Sistemas dry-EEG para monitorizar estados básicos cognitivos y emocionales.

Soluciones Software

Bitbrain Programming Platform

Plataforma para acelerar el desarrollo de aplicaciones de interfaces cerebro-computadora a partir de una amplia variedad de complementos de hardware y software para adquisición, procesamiento e interacción

Comienza desde el state-of-the-art
Desde una amplia variedad de complementos de hardware y software para adquisición, procesamiento e interacción.
Compatibilidad y escalabilidad
Integración en tiempo real de más de 30 tecnologías complementarias dentro del sistema operativo Windows y Linux, y compatible con Matlab, Python, Unity y Unreal.
Tecnología madura
+10 años de desarrollo de plataformas, que se ha utilizado en una gran cantidad de proyectos de neurotecnología públicos y privados, en constante evolución y actualización.
Soporte profesional
Mantenimiento profesional con soporte eficiente, actualizaciones periódicas y servicios para minimizar el tiempo de desarrollo, como la capacitación o el desarrollo de unidades personalizadas.
programming platform for neurotechnology development

Contacto

Toma un minuto para completar el formulario y contarnos cómo podemos ayudarte. Esto nos ayudará a ponerte en contacto con un especialista para que te guíe con la solución que mejor se adapte a tus necesidades y objetivos.

Este sitio está protegido por reCaptcha y la Politica de Privacidad de Google y se aplican sus Términos de Uso.