Resultados

El proyecto BCI-Ageing propone el empleo de herramientas basadas en sistemas Brain Computer Interface (BCI) con el objetivo de promover el envejecimiento activo. Para ello, se han diseñado, desarrollado y evaluado 2 herramientas BCI:

1. Aplicación BCI de entrenamiento cognitivo contra los efectos del envejecimiento
2. Aplicación BCI domótica para asistir en el hogar a las personas mayores dependientes

Herramienta BCI de entrenamiento cognitivo

En el proyecto BCI-Ageing se ha desarrollado una aplicación BCI orientada al entrenamiento cognitivo basada en la detección de ritmos sensoriomotores. La herramienta propuesta permite a los usuarios realizar tareas de entrenamiento cognitivo (CT) y neurofeedback training (NFT). Concretamente, la aplicación integra 5 tareas NFT y una tarea CT.

• Tarea NFT de tipo 1. Se muestra en la pantalla del ordenador una imagen que corresponde a una puerta cerrada. El usuario debe imaginar repetidamente movimientos de la mano derecha para que la puerta se abra durante la fase de realimentación (feedback). Cuando la imagen mostrada es la de una ventana cerrada, el usuario debe imaginar repetidamente movimientos de la mano izquierda para que ésta se abra.
• Tarea NFT de tipo 2. Se muestra la imagen de una casa, de un armario o de un frigorífico aleatoriamente a la derecha o a la izquierda de la pantalla del ordenador. Durante la fase de realimentación se muestra en el centro de la pantalla la silueta de una persona, unos pantalones o un alimento. El usuario debe imaginar repetidamente movimientos de la mano derecha o izquierda para mover el cursor (imagen central) hacia el lado de la pantalla en que se encuentra el objetivo.
• Tarea NFT de tipo 3. Se muestra la imagen de un armario y de un frigorífico, uno a cada lado de la pantalla. Durante la fase de realimentación se muestra un cursor en el centro de la pantalla, que podrá ser la imagen de unos pantalones, una camiseta, un pescado o un trozo de carne. El usuario debe imaginar repetidamente movimientos de la mano derecha o izquierda para que el cursor se mueva hacia el objetivo correcto (hacia el armario para los cursores que representen prendas de vestir y hacia el frigorífico para los alimentos).
• Tarea NFT de tipo 4. El cursor móvil que aparece en el centro de la pantalla representa a un hombre paseando por un camino. El usuario de la aplicación debe desplazar al caminante hacia la izquierda o hacia la derecha del camino para poder esquivar los obstáculos que se van aproximando. La aplicación permite especificar 2 niveles de dificultad.
• Tarea NFT de tipo 5. La aplicación permite 3 niveles de dificultad. En el nivel 1, la aplicación muestra una figura a la izquierda de la pantalla y una figura diferente del mismo color en el lado derecho. Tras un tiempo de espera, la aplicación muestra 2 nuevas figuras: una coincidirá con alguna de las 2 figuras previamente mostradas, mientras que la otra será diferente. El usuario deberá desplazar un cursor móvil hacia el objetivo correcto (imagen repetida) mediante la imaginación repetitiva de movimientos de la mano derecha (desplazamiento del cursor hacia la derecha) o de la mano izquierda (desplazamiento del cursor hacia la izquierda). En el segundo nivel las figuras presentadas al usuario pueden tener diferente color. En el nivel de dificultad 3, la aplicación muestra una cara que simula diferentes expresiones.
• Tareas de entrenamiento cognitivo (CTWM). La aplicación implementa 5 niveles de dificultad en las que el usuario debe memorizar diferentes imágenes. Las imágenes a memorizar se denominan “estímulo” y el usuario debe indicar si alguna de ellas se repite cuando, tras un tiempo de pausa, la aplicación le muestra otra serie de imágenes que se denominan “respuesta”. La tarea que debe realizar el usuario es la siguiente: presionar la barra espaciadora si la imagen “respuesta” es diferente o presionar cualquier otra tecla si la imagen “respuesta” ha sido mostrada previamente durante el “estímulo”.

Evaluación de la aplicación NFT basada en BCI

Un total de 63 personas participaron en la evaluación de la herramienta BCI, todas ellas involucradas en el estudio a través del Centro de Referencia Estatal (CRE) de Discapacidad y Dependencia (CRE-DyD) de San Andrés de Rabanedo (León, España). Todos los participantes eran mayores de 60 años, sanos y sin historial previo de trastornos neuropsicológicos. De ellos, 31 (13 hombres, 18 mujeres, edad media = 62.3, rango = 63-81) realizaron ejercicios NFT con la aplicación BCI, formando el denominado grupo experimental. Los 32 sujetos restantes (9 hombres, 23 mujeres, edad media = 68.0, rango = 61-80) no utilizaron la herramienta BCI y formaron el grupo de control.

Los sujetos de ambos grupos (experimental y control) realizaron el test Luria Adult Neuropsychological Diagnosis (Luria-AND), que evalúa 5 capacidades/áreas neuropsicológicas mediante 9 sub-test: visoespacial (percepción visual y orientación espacial), lenguaje oral (lenguaje receptivo y lenguaje expresivo), memoria (memoria inmediata y memoria lógica), inteligencia (dibujos temáticos y actividad conceptual) y atención (control de atención). Los participantes del grupo experimental realizaron 10 sesiones de entrenamiento con la aplicación BCI: 5 sesiones NFT alternadas con 5 sesiones CTWM. Tras realizar el grupo experimental el entrenamiento cognitivo propuesto mediante la aplicación BCI diseñada en el proyecto BCI-Ageing, se encontraron diferencias estadísticamente significativas entre ambos grupos (experimental vs. control) en diferentes funciones/áreas: percepción visual, lenguaje expresivo, memoria inmediata, dibujos temáticos y actividad conceptual. Además, las puntuaciones obtenidas en los test por los sujetos del grupo experimental tras realizar el entrenamiento basado en BCI fueron significativamente mayores en comparación con las puntuaciones iniciales en todas las funciones cognitivas evaluadas salvo en el control de atención.

Herramienta BCI de asistencia a personas con discapacidad severa en el hogar

La segunda aplicación desarrollada durante el proyecto BCI-Ageing es una herramienta controlada mediante BCI basado en potenciales P300 orientada a la asistencia de personas dependientes en el hogar. La herramienta propuesta permite a los usuarios controlar las funciones de 8 dispositivos electrónicos comúnmente presentes en el hogar: Televisión, DVD, Equipo de música, Disco Duro multimedia, Luces, Calefacción, Ventilador y Teléfono. De esta forma, es posible satisfacer las principales necesidades de confort, comunicación y entretenimiento. El funcionamiento de la aplicación se describe a través de las siguientes etapas:

1. La aplicación muestra al usuario imágenes de los dispositivos que puede controlar o de las opciones/comandos de un determinado dispositivo.
2. La aplicación determina mediante la detección de potenciales P300 en el EEG del usuario qué dispositivo/comando quiere seleccionar.
3. La aplicación envía un comando de infrarrojos (IR) al dispositivo para ejecutar la acción seleccionada por el usuario. El comando IR transmitido es el mismo que se enviaría si se pulsase el botón correspondiente del mando a distancia propio del dispositivo. Esto requiere grabar previamente en el PC en el que se ejecuta la aplicación todos los comandos de control presentados al usuario de todos los mandos a distancia de los dispositivos controlados por la herramienta BCI. Para ello, se emplea un dispositivo emisor de infrarrojos y el software del fabricante RedRat (RedRat Ltd., Cambridge, UK).

Evaluación de la aplicación asistiva basada en BCI

Un total de 30 personas participaron en la evaluación de la aplicación asistiva controlada mediante BCI basado en potenciales P300. Todos los participantes fueron involucrados en el estudio a través del CRE-DyD de San Andrés de Rabanedo (León). Todos los sujetos (19 hombres, 11 mujeres, edad media = 48.7 años, rango = 26-68) realizaron 3 sesiones con la aplicación BCI (1 de entrenamiento/calibración y 2 de evaluación del rendimiento), así como una evaluación neuropsicológica mediante el test Luria-AND. Todos ellos eran usuarios potenciales de la aplicación por presentar discapacidad motora y ninguno tenía experiencia previa en la utilización de sistemas BCI.

Los resultados muestran que 23 de los 30 usuarios participantes fueron capaces de utilizar apropiadamente la herramienta asistiva propuesta, alcanzando precisiones superiores al 80%. De ellos, 19 sujetos lograron precisiones superiores al 95%. De forma paralela, se estudió la posible relación entre el rendimiento y los resultados neuropsicológicos obtenidos en el test Luria-AND. No se encontraron diferencias significativas entre la precisión o la Tasa de Transferencia de Información (ITR) y los resultados de los test en ninguna de las funciones cognitivas específicas evaluadas, lo que sugiere su independencia. Por lo tanto, nuestros resultados muestran que las aplicaciones BCI basadas en potenciales P300 podrían ser muy apropiadas para asistir a personas dependientes en su propio hogar.

Si desea ampliar esta información, puede hacerlo a través del siguiente documento, que muestra en detalle los resultados del proyecto BCI-Ageing