Interfaz cerebro-computadora
Una interfaz cerebro-computadora ( BCI ), a veces llamada interfaz cerebro-máquina ( BMI ), es una vía de comunicación directa entre la actividad eléctrica del cerebro y un dispositivo externo, más comúnmente una computadora o una extremidad robótica. Las BCI a menudo están dirigidas a investigar, mapear , ayudar, aumentar o reparar las funciones cognitivas o sensoriales-motoras humanas. [1] Las implementaciones de BCI varían desde no invasivas ( EEG , MEG , EOG , MRI ) y parcialmente invasivas ( ECoG y endovascular) hasta invasivas (matriz de microelectrodos ), según la proximidad de los electrodos al tejido cerebral. [2]
La investigación sobre BCI comenzó en la década de 1970 por Jacques Vidal en la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA) con una subvención de la National Science Foundation , seguida de un contrato de DARPA . [3] [4] El artículo de 1973 de Vidal marca la primera aparición de la expresión interfaz cerebro-computadora en la literatura científica.
Debido a la plasticidad cortical del cerebro, las señales de las prótesis implantadas pueden, después de la adaptación, ser manejadas por el cerebro como sensores naturales o canales efectores. [5] Después de años de experimentación con animales, los primeros dispositivos neuroprotésicos implantados en humanos aparecieron a mediados de la década de 1990.
Recientemente, los estudios en la interacción humano-computadora a través de la aplicación del aprendizaje automático a características temporales estadísticas extraídas de los datos del lóbulo frontal ( ondas cerebrales EEG ) han tenido altos niveles de éxito en la clasificación de estados mentales (relajado, neutral, concentrado), [6] mental estados emocionales (Negativo, Neutro, Positivo) [7] y arritmia talamocortical . [8]
La historia de las interfaces cerebro-computadora (BCI) comienza con el descubrimiento de Hans Berger de la actividad eléctrica del cerebro humano y el desarrollo de la electroencefalografía (EEG). En 1924, Berger fue el primero en registrar la actividad del cerebro humano mediante EEG. Berger pudo identificar la actividad oscilatoria , como la onda de Berger o la onda alfa (8-13 Hz), mediante el análisis de las trazas de EEG.
El primer dispositivo de grabación de Berger fue muy rudimentario. Insertó alambres de plata debajo del cuero cabelludo de sus pacientes. Estos fueron reemplazados más tarde por láminas de plata unidas a la cabeza del paciente con vendajes de goma. Berger conectó estos sensores a un electrómetro capilar Lippmann , con resultados decepcionantes. Sin embargo, los dispositivos de medición más sofisticados, como el galvanómetro de registro de doble bobina de Siemens , que mostraba voltajes eléctricos tan pequeños como una diezmilésima de voltio, llevaron al éxito.
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