[es] En este trabajo analizamos y desarrollamos nuevas Interfaces Hombre-Máquina (HMI) que faciliten la comunicación y la interacción de personas que sufren problemas motrices severos con su entorno y dispositivos cotidianos a través de un hogar inteligente. Un hogar inteligente puede definirse como una residencia equipada con una red de comunicación, sensores, dispositivos y electrodomésticos que los residentes pueden controlar, acceder y monitorizar de forma remota para satisfacer sus necesidades de la vida diaria. Representa un sistema sensible al contexto que, utilizando tecnologías como Internet de las cosas (IoT) y técnicas de inteligencia artificial, puede detectar, anticipar y responder a las actividades en el hogar. Las HMI ofrecen nuevos canales de comunicación que permiten a sus usuarios interactuar con dispositivos de su entorno empleando las señales biológicas provenientes de diferentes partes de su cuerpo como comandos de control. Es decir, las señales producidas por el cerebro, los músculos o los ojos, por ejemplo, pueden emplearse para controlar dispositivos externos. Por lo tanto, la combinación de estas interfaces con un hogar inteligente resulta una tecnología de gran utilidad para personas con discapacidades motrices severas o lesiones graves en sus extremidades, ya que les permite interactuar con su entorno o controlar partes dañadas de su cuerpo sin necesidad de grandes movimientos físicos. Una amplia variedad de señales biológicas pueden ser empleadas para interactuar con las HMI. El uso de cada una de ellas dependerá del objetivo de la interfaz y de las capacidades motrices que posea el usuario. Los tres tipos más comunes de señales biológicas son: musculares, oculares y cerebrales. La tesis presentada se centra principalmente en el análisis y desarrollo de interfaces basadas en las señales cerebrales, también conocidas como Interfaces Cerebro-Ordenador (BCI) o Interfaces Cerebro-Máquina (BMI). Este tipo de interfaces capturan las señales biológicas producidas por la actividad neuronal del usuario a través de técnicas no invasivas como la Electroencefalografía (EEG) y las traduce en comandos de control para dispositivos externos. Por lo tanto, estas ofrecen un nuevo canal de comunicación con el entorno que no necesita de ningún movimiento muscular, simplemente utiliza los pensamientos del usuario. Durante los últimos años, varios trabajos han propuesto diferentes interfaces BCI que ofrecen resultados precisos y de buena calidad. Sin embargo, la mayoría de ellos usan dispositivos clínicos muy caros y con numerosos electrodos para capturar las señales cerebrales. Esto puede resultar incómodo para los usuarios y provocar que las interfaces sean difíciles de usar, por lo que en nuestro trabajo nos centramos en desarrollar interfaces BCI de bajo coste que empleen dispositivos abiertos con un número reducido de electrodos. Como primera propuesta, presentamos una arquitectura que integra una aplicación BCI en un entorno de IoT para el control de una casa inteligente. Para este propósito, hemos desarrollado un dispositivo EEG abierto y de bajo coste que captura señales cerebrales de dos canales de entrada. Haciendo uso únicamente de un canal, proponemos y comparamos distintos algoritmos de extracción de características basados en transformadas deslizantes (ST) para determinar el estado ocular del usuario, es decir, ojos abiertos (oE) u ojos cerrados (cE). En primer lugar, comparamos transformadas reales y complejas. Posteriormente, consideramos ventanas deslizantes con solapamiento en lugar de emplear el enfoque tradicional con ventanas no solapadas, reduciendo así el retraso entre la adquisición de la señal y la toma de decisión. Los algoritmos incluyen diferentes configuraciones orientadas a proporcionar resultados precisos con baja carga computacional. Además, realizamos una extensión de la arquitectura donde los datos de ambos canales son empleados conjuntamente para construir un conjunto de características bidimensional que proporcione resultados más robustos y precisos. Con este propóstito, las técnicas empleadas anteriormente para extraer las características son comparadas con otras estrategias comúnmente utilizadas en las aplicaciones BCI, como la Transformada Discreta Wavelet (DWT). Además, comparamos tres algoritmos de clasificación diferentes, uno basado en umbrales, y otros dos basados en el Análisis Discriminante Lineal (LDA) y en las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM). La segunda propuesta de nuestro trabajo es una HMI para el control de un hogar inteligente empleando un dispositivo de grabación de señales biológicas de un único canal. El potencial evocado P300 y los parpadeos son comparados como señales de control, con el objetivo de determinar cuál de ellas ofrece los mejores resultados en términos de precisión y tiempos de respuesta. Los elementos del hogar que el usuario puede controlar con la HMI son presentados en una interfaz gráfica de usuario (GUI). Dichos elementos son mostrados siguiendo dos paradigmas distintos de estimulación: 1) los elementos son presentados uno a uno o 2) todos los elementos de una misma fila/columna son presentados conjuntamente. Ambas interfaces, la basada en el potencial P300 o la basada en parpadeos, emplean un único canal de entrada del mismo dispositivo EEG para capturar la actividad cerebral/ocular del usuario. Además, la GUI es totalmente configurable, por lo que puede adaptarse a las necesidades del usuario

[gl] Neste traballo analizamos e desenvolvemos novas Interfaces Home-Máquina (HMI) que faciliten a comunicación e a interacción de persoas que sofren problemas motrices severos, coa súa contorna e dispositivos cotiáns a través dun fogar intelixente. Unha casa intelixente pode definirse coma unha residencia equipada cunha rede de comunicación, sensores, dispositivos e electrodomésticos que os residentes poden controlar, acceder e monitorar de forma remota para satisfacer as súas necesidades da vida diaria. Representa un sistema sensible ao contexto que, utilizando tecnoloxías coma Internet das cousas (IoT) e técnicas de intelixencia artificial, pode detectar, anticipar e responder ás actividades no fogar. As HMI ofrecen novas canles de comunicación que permiten aos seus usuarios interactuar con dispositivos da súa contorna empregando os sinais biolóxicos provenientes de diferentes partes do seu corpo como comandos de control. É dicir, os sinais producidos polo cerebro, os músculos ou os ollos, por exemplo, poden empregarse para controlar dispositivos externos. Por tanto, a combinación destas interfaces cun fogar intelixente resulta unha tecnoloxía de gran utilidade para persoas con discapacidades motrices severas ou lesións graves nas súas extremidades, xa que lles permite interactuar coa súa contorna ou controlar partes danadas do seu corpo sen necesidade de grandes movementos físicos. Unha ampla variedade de sinais biolóxicos pode ser empregada para interactuar coas HMI. O uso de cada unha delas dependerá do obxectivo da interface e das capacidades motrices que posúa o usuario. Os tres tipos máis comúns de sinais biolóxicos son: musculares, oculares e cerebrais. A tese presentada céntrase principalmente na análise e desenvolvemento de interfaces baseadas nos sinais cerebrais, tamén coñecidas como Interfaces Cerebro-Ordenador (BCI) ou Interfaces Cerebro-Máquina (BMI). Este tipo de interfaces captura os sinais biolóxicos producidos pola actividade neuronal do usuario a través de técnicas non invasivas como a Electroencefalografía (EEG) e tradúceas en comandos de control para dispositivos externos. Por tanto, estas ofrecen unha nova canle de comunicación coa contorna que non necesita de ningún movemento muscular, simplemente utiliza os pensamentos do usuario. Durante os últimos anos, varios traballos propuxeron diferentes interfaces BCI que ofrecen resultados precisos e de boa calidade. Con todo, a maioría deles usan dispositivos clínicos moi caros e con numerosos eléctrodos para capturar os sinais cerebrais. Isto pode resultar incómodo para os usuarios e provocar que as interfaces sexan difíciles de usar, polo que no noso traballo centrámonos en desenvolver interfaces BCI de baixo custo que empreguen dispositivos abertos cun número reducido de eléctrodos. Como primeira proposta, presentamos unha arquitectura que integra unha aplicación BCI nunha contorna de IoT para o control dunha casa intelixente. Para este propósito, desenvolvemos un dispositivo EEG aberto e de baixo custo que captura sinais cerebrais de dúas canles de entrada. Facendo uso unicamente dunha canle, propoñemos e comparamos distintos algoritmos de extracción de características baseados en Transformadas Deslizantes (ST) para determinar o estado ocular do usuario, é dicir, ollos abertos (oE) ou ollos pechados (cE). En primeiro lugar, comparamos transformadas reais e complexas. Posteriormente, consideramos xanelas deslizantes con solapamento en lugar de empregar o enfoque tradicional con xanelas non solapadas, reducindo así o atraso entre a adquisición do sinal e a toma de decisión. Os algoritmos inclúen diferentes configuracións orientadas a proporcionar resultados precisos con baixa carga computacional. Ademais, realizamos unha extensión da arquitectura onde os datos de ambas as canles son empregados conxuntamente para construír un conxunto de características bidimensional que proporcione resultados máis robustos e precisos. Con este propóstito, as técnicas empregadas anteriormente para extraer as características son comparadas con outras estratexias comunmente utilizadas nas aplicacións BCI, como a Transformada Discreta Wavelet (DWT). Ademais, comparamos tres algoritmos de clasificación diferentes, un baseado en limiares, e outros dous baseados na Análise Discriminante Lineal (LDA) e nas Máquinas de Vectores de Soporte (SVM). A segunda proposta do noso traballo é unha HMI para o control dun fogar intelixente empregando un dispositivo de gravación de sinais biolóxicos dunha única canle. O potencial evocado P300 e os movementos das pálpebras son comparados como sinais de control, co obxectivo de determinar cal deles ofrece os mellores resultados en termos de precisión e tempos de resposta. Os elementos do fogar que o usuario pode controlar coa HMI son presentados nunha Interface Gráfica de Usuario (GUI). Os devanditos elementos son amosados seguindo dous paradigmas distintos de estimulación: 1) os elementos son presentados un a un ou 2) todos os elementos dunha mesma fila/columna son presentados conxuntamente. Ambas as interfaces, a baseada no potencial P300 ou a baseada en movementos das pálpebras, empregan unha única canle de entrada do mesmo dispositivo EEG para capturar a actividade cerebral/ocular do usuario. Ademais, a GUI é totalmente configurable, polo que pode adaptarse ás necesidades do usuario.