[en] Motor Imagery-based Brain-Computer Interfaces (MI-BCI) are a promise to revolutionize the way humans interact with machinery or software, performing actions by just thinking about them. Patients suffering from critical movement disabilities, such as amyotrophic lateral sclerosis (ALS) or tetraplegia, could use this technology to control a wheelchair, robotic prostheses, or any other device that could let them interact independently with their surroundings. The focus of this project is to aid communities affected by these disorders with the development of a method that is capable of detecting, as accurately as possible, the intention to execute movements (without them occurring) in the upper extremities of the body. This will be done through signals acquired with an electroencephalogram (EEG), their conditioning and processing, and their subsequent classification with artificial intelligence models. In addition, a digital signal filter will be designed to keep the most characteristic frequency bands of each individual and increase accuracy significantly. After extracting discriminative statistical, frequential, and spatial features, it was possible to obtain an 88% accuracy on validation data when it came to detecting whether a participant was imagining a left-hand or a right-hand movement. Furthermore, a Convolutional Neural Network (CNN) was used to distinguish if the participant was imagining a movement or not, which achieved a 78% accuracy and a 90% precision. These results will be verified by implementing a real-time simulation with the usage of a robotic arm.

[es] Las interfaces cerebro-computadora basadas en imaginaciones motoras (MI-BCI) son una promesa para revolucionar la forma en que los humanos interactúan con las máquinas o el software, realizando acciones con tan solo pensar en ellas. Los pacientes que sufren discapacidades críticas del movimiento, como la esclerosis lateral amiotrófica (ALS) o la tetraplejia, podrían usar esta tecnología para controlar una silla de ruedas, prótesis robóticas o cualquier otro dispositivo que les permita interactuar de manera independiente con su entorno. El objetivo de este proyecto es ayudar a las comunidades afectadas por estos trastornos con el desarrollo de un método que sea capaz de detectar, con la mayor precisión posible, la intención de ejecutar movimientos (sin que se produzcan) en las extremidades superiores del cuerpo. Esto se hará mediante señales adquiridas con un electroencefalograma (EEG), su acondicionamiento y procesamiento, y su posterior clasificación con modelos de inteligencia artificial. Además, se diseñará un filtro de señal digital para mantener las bandas de frecuencia más características de cada individuo y aumentar significativamente la exactitud del sistema. Después de extraer características estadísticas, frecuenciales y espaciales discriminatorias, fue posible obtener una exactitud del 88% en los datos de validación a la hora de detectar si un participante estaba imaginando un movimiento con la mano izquierda o con la derecha. Además, se utilizó una red neural convolucional (CNN) para distinguir si el participante estaba imaginando un movimiento o no, lo que logró un 78% de exactitud y un 90% de precisión. Estos resultados se verificarán implementando una simulación en tiempo real con el uso de un brazo robótico.