Alcance y agarre continuos con un brazo robótico controlado por BCI en individuos sanos y afectados por ictus

Los avances recientes en técnicas de procesamiento de señales han permitido que las Interfaces Cerebro-Computadora (BCI) no invasivas controlen dispositivos asistenciales, como brazos robóticos, directamente con señales EEG de los usuarios. Sin embargo, las aplicaciones de estos sistemas están actualmente limitadas por la baja relación señal-ruido y la resolución espacial del EEG, a partir de la cual se decodifica la intención cerebral. En este estudio, proponemos un paradigma de imaginación motora (MI), inspirado en los mecanismos de un ratón de computadora, que añade una señal adicional de "clic" a un paradigma BCI establecido de movimiento 2D. La señal de salida adicional incrementa los grados de libertad del sistema BCI y podría permitir tareas más complejas. Evaluamos este paradigma utilizando procesamiento de señales basado en aprendizaje profundo (DL) tanto en sujetos sanos como en sobrevivientes de ictus en tareas BCI en línea derivadas de dos aplicaciones potenciales: hacer clic en objetivos virtuales y mover objetos físicos con un brazo robótico en una tarea continua de alcance y agarre. Los resultados muestran que los sujetos pudieron controlar simultáneamente el movimiento y el clic para agarrar, mover y colocar hasta un promedio de 7 tazas en una ejecución de 5 minutos usando el brazo robótico. El paradigma propuesto proporciona un grado adicional de libertad a los BCI basados en EEG, y mejora los sistemas existentes al permitir el control continuo de tareas de alcance y agarre en lugar de seleccionar de una lista discreta de acciones predeterminadas. Las tareas estudiadas en estos experimentos demuestran que los BCI pueden usarse para controlar cursores de computadora o brazos robóticos para aplicaciones complejas del mundo real o clínicas en un futuro cercano, potencialmente mejorando la vida tanto de individuos sanos como de pacientes con discapacidad motora.