[ca] Les interfícies cervell-ordinador basades en imaginacions motores (MI-BCI) són una promesa per a revolucionar la manera com els humans interactuen amb les màquines o el programari, realitzant accions només amb el pensament. Els pacients que pateixen discapacitats de moviment crítiques, com l'esclerosi lateral amiotròfica (ALS) o la tetraplegia, podrien utilitzar aquesta tecnologia per controlar una cadira de rodes, pròtesis robòtiques o qualsevol altre dispositiu que els permeti interactuar de manera independent amb el seu entorn. L'objectiu d'aquest projecte és ajudar les comunitats afectades per aquests trastorns amb el desenvolupament d'un mètode que sigui capaç de detectar, amb la màxima precisió possible, la intenció d'executar moviments (sense que es produeixin) en les extremitats superiors del cos. Això es farà mitjançant senyals adquirits amb un electroencefalograma (EEG), el seu condicionament i processament, i la seva posterior classificació amb models d'intel·ligència artificial. A més, es dissenyarà un filtre de senyal digital per mantenir les bandes de freqüència més característiques de cada individu i augmentar significativament l'exactitud del sistema. Després d'extreure les característiques estadístiques, freqüencials i espacials més discriminatòries, va ser possible obtenir una exactitud del 88% en les dades de validació a l'hora de detectar si un participant estava imaginant un moviment de la mà esquerra o de la dreta. A més, es va utilitzar una xarxa neuronal convolucional (CNN) per distingir si el participant estava imaginant un moviment o no, la qual cosa va aconseguir una exactitud del 78% i una precisió del 90%. Aquests resultats es verificaran mitjançant la implementació d'una simulació en temps real amb l'ús d'un braç robòtic.

[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.