ES3065097T3 - Determining optimal stimuli for an interface based on evoked potentials - Google Patents

Abstract

El objetivo es determinar una señal de interfaz cerebro-computadora (BCI) adecuada para al menos un usuario. Esta interfaz funciona detectando un potencial evocado en una señal fisiológica (EEG) del usuario (UT) en respuesta a la emisión de una señal de interfaz destinada a dicho usuario. En concreto, tras la emisión de al menos una señal de interfaz, denominada señal de interfaz actual, se selecciona esta como la señal de interfaz adecuada para el usuario cuando la emisión de la señal de interfaz actual ha provocado que la intensidad de la señal fisiológica medida (EEG) del usuario supere un umbral. La señal fisiológica resultante de la reacción del usuario a la emisión de la señal de interfaz actual comprende una primera frecuencia portadora y una segunda frecuencia de modulación. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

[0001] DESCRIPCIÓN

[0003] Determinación de estímulos óptimos para una interfaz basándose en potenciales evocados

[0004] Campo técnico

[0005] La presente divulgación se refiere al campo de la detección de potenciales evocados por interfaces neuronales directas (o BCI en lo sucesivo, por "Brain Computer Interface").

[0006] Técnica anterior

[0007] A modo de ejemplo a continuación, los potenciales evocados pueden ser auditivos o, alternativamente, visuales, táctiles, etc.

[0008] Un potencial evocado es una señal que aparece en las señales del electroencefalograma (EEG en lo sucesivo) cuando un usuario es sometido a un estímulo. Por ejemplo, en el enfoque SSAEP (por "Steady-State Auditory Evoked Potential"), el estímulo es auditivo y consiste en un sonido que tiene una frecuencia portadora y al que se aplica una modulación de amplitud sinusoidal. Un equipo, como un casco con sensores de señales EEG, permite medir las señales EEG y encontrar en estas señales la frecuencia de la modulación.

[0009] Un ejemplo de un estímulo utilizado para una aplicación SSAEP es un seno a una frecuencia audible para todos (por ejemplo, 1000 Hz) modulado por un segundo seno, por ejemplo, a 37 Hz. El seno a 1000 Hz se llama portador y le permite oír la señal modulando a 37 Hz. Esta última constituye la información de interés.

[0010] De hecho, es posible encontrar, en las áreas auditivas del cerebro, frecuencias de estimulación entre aproximadamente 1 y 200 Hz. Sin embargo, en este rango de frecuencias de 1 a 200 Hz, estas son bajos y pueden ser difíciles de reproducir y/u oír. Es por ello que una frecuencia portadora se utiliza como vector, permitiendo al usuario escuchar estas frecuencias más fácilmente. Un estímulo (seno modulante a 37 Hz) puede generar entonces un potencial evocado auditivo medible en el cerebro a la misma frecuencia de 37 Hz (más los eventuales armónicos). Esta frecuencia puede medirse en las señales EEG de la persona sometida al estímulo. Por lo tanto, es posible encontrar en las señales EEG del usuario la frecuencia de la modulación a 37 Hz.

[0011] Sin embargo, no hay consenso en la comunidad científica sobre los mejores estímulos, es decir, aquellos capaces de activar los potenciales evocados más potentes, para ofrecer así la mejor legibilidad en las señales EEG. Hay varias formas diferentes de construir estímulos, con los rangos de frecuencia recomendados que varían mucho de un estudio a otro. Una parte de la explicación radica, sin duda, en el hecho de que las señales EEG varían mucho de una persona a otra y varían ampliamente en función de muchos parámetros (fatiga, contexto, concentración, etc.). Por lo tanto, algunas frecuencias pueden ser más fácilmente detectables en algunas personas que en otras. También puede variar en la misma persona con el tiempo y según ciertas condiciones (estado emocional, perturbaciones externas, fatiga dependiendo de la hora del día, etc.). Los sistemas y métodos conocidos se describen en el documento FERNANDEZ-PARRA J MANUEL ET AL: "Review and Application of Audiory Steady State Responses", 2018 CONFERENCIA IEEE-EMBS SOBRE INGENIERÍA BIOMÉDICA Y CIENCIAS (IECBES), IEEE, 3 de diciembre de 2018 (03-12-2018), páginas 661-666, DOI: 10.1109/IECBES.2018.8626643.

[0012] Sumario

[0013] La presente divulgación mejorará la situación.

[0014] Para ello, propone una solución para obtener los mejores estímulos para cada persona y en un contexto determinado.

[0015] Según un primer aspecto, se propone un método para determinar al menos una señal de interfaz adecuada para un usuario, siendo esta interfaz del tipo que funciona detectando un potencial evocado en una señal fisiológica del usuario en respuesta a una emisión de señal de interfaz destinada al usuario. El método comprende, después de la emisión de al menos una señal de interfaz, denominada "señal de interfaz actual":

[0016] seleccionar al menos la señal de interfaz actual como la señal de interfaz adecuada para el usuario cuando la emisión de la señal de interfaz actual haya provocado una intensidad de una señal fisiológica medida del usuario, superior a un umbral, siendo la señal fisiológica el resultado de una reacción del usuario a una emisión de la señal de interfaz actual, que comprende una primera frecuencia portadora y una segunda frecuencia de modulación. La señal fisiológica mencionada anteriormente puede ser, por ejemplo, una señal de electroencefalograma (o "señal EEG", en lo sucesivo).

[0017] La interfaz mencionada anteriormente puede ser del tipo BCI, por "Brain Computer Interface", que consiste en detectar, en la señal EEG recogida de un usuario de esta interfaz, una señal llamada "potencial evocado" porque tiene la misma frecuencia que la segunda frecuencia de modulación mencionada anteriormente, de la señal de estímulo presentada al usuario.

[0018] Dicho método permite seleccionar entonces las formas óptimas de las señales de estímulos con el fin de maximizar la intensidad de los potenciales evocados que se generan. Dicha selección de las mejores señales de estimulación para una interfaz BCI tiene la ventaja de adaptar las propiedades de los estímulos a los diferentes usuarios y a las diferentes condiciones de uso (estado emocional, fatiga, perturbaciones externas). Por lo tanto, un dispositivo de interfaz que utiliza estos estímulos puede ser más robusto porque se personaliza para un usuario determinado y sus condiciones de uso. De hecho, tales dispositivos de control mental (o "BCI"), de tipo reactivo porque la emisión de potenciales evocados viene en respuesta a estímulos, se basan en el análisis de la actividad cerebral (mediante la detección de potenciales evocados, por ejemplo, según un método del tipo de "Steady-State Auditory Evoked Potential" (o "SSAEP"). Por lo tanto, es ventajoso que las señales que dan lugar a los potenciales más altos sean las utilizadas principalmente por el dispositivo de interfaz.

[0019] Por lo tanto, se entenderá que el método puede comprender:

[0020] • emitir al menos una señal de interfaz, denominada "señal de interfaz actual",

[0021] • recibir la señal fisiológica resultante de una reacción del usuario a la emisión de la señal de interfaz actual, • seleccionar al menos la señal de interfaz actual como una señal de interfaz adecuada para el usuario cuando la emisión de la señal de interfaz actual haya provocado una intensidad medida de la señal fisiológica del usuario, superior a un umbral,

[0022] comprendiendo la señal de interfaz actual una primera frecuencia portadora y una segunda frecuencia de modulación.

[0023] En una realización, la señal de interfaz emitida puede ser el resultado de una transformación de la señal de interfaz actual.

[0024] Por ejemplo, el método puede comprender:

[0025] • - transformar la señal de interfaz actual siempre y cuando no se realice (o no se pueda realizar) una selección de señal de interfaz adecuada para el usuario.

[0026] En una realización, el método puede comprender, además:

[0027] • medir la señal fisiológica del usuario, en respuesta a la emisión de la señal de interfaz actual,

[0028] • transformar la señal actual, y

[0029] • repetir la medición y la transformación una pluralidad de veces, con el fin de conservar una pluralidad de señales de interfaz adecuadas para el usuario y cuyas emisiones respectivas han provocado una intensidad de la señal fisiológica del usuario superior a un umbral.

[0030] En una realización, este umbral puede ser en función de una media de las intensidades medidas sucesivamente. Por lo tanto, en una realización de este tipo, se propone un análisis estadístico de las señales de estimulación con respecto a la reacción que provocan en el usuario.

[0031] En una realización, la transformación de la señal actual se realiza modificando al menos una frecuencia de entre la primera y segunda frecuencia mencionadas anteriormente, y/o modificando al menos una amplitud asociada a una frecuencia de entre la primera y segunda frecuencia mencionadas anteriormente, con respecto a una amplitud asociada a la otra frecuencia de la primera y segunda frecuencia.

[0032] Estas modificaciones se pueden llevar a cabo en etapas sucesivas hasta que se alcancen intervalos de frecuencia satisfactorios, por ejemplo, para un individuo determinado.

[0033] Sin embargo, como variante, la transformación de la señal actual se realiza añadiendo ruido aleatorio en una representación de tiempo-frecuencia de la señal actual.

[0034] Además, una señal de interfaz que se puede conservar puede comprender una primera porción, ruidosa, seguida en el tiempo por al menos una segunda porción, no ruidosa, denominada "tiempo de pausa". Este tipo de señal puede causar potenciales evocados con una alta relación señal a ruido.

[0035] En una realización, la señal de interfaz adecuada para el usuario se conserva mediante la implementación de filtros de correlación inversa.

[0036] El método denominado "de filtros de correlación inversa" es un método psicofísico que se utiliza habitualmente para estudiar los procesos cognitivos, sin conocimientoa prioridel impacto de un estímulo particular en el sistema cognitivo de un individuo. Los sujetos se someten a tales estímulos y las respuestas de estos sujetos se observan realizando un análisis estadístico de las respuestas asociadas a cada estímulo para deducir las propiedades subyacentes del proceso. Por lo tanto, es posible optimizar los estímulos a partir de las respuestas recogidas.

[0037] Por ejemplo, si la transformación aleatoria de una señal original distorsiona la frecuencia de modulación de esta señal haciéndola pasar, por ejemplo, de 35 Hz a 37 Hz, y esta señal transformada provoca un potencial evocado intenso, entonces esta frecuencia de modulación a 37 Hz puede ser la de una nueva generación de señales que se probarán en el mismo individuo. Por lo tanto, se entenderá que el ruido añadido aleatoriamente puede permitir mejorar las señales de interfaz.

[0038] En una realización donde las señales de interfaz conservadas son señales sonoras, el método puede comprender, además, un almacenamiento de datos de las señales conservadas según sea adecuado para el usuario (por ejemplo, la primera y segunda frecuencia y las amplitudes asociadas) con vistas a una reproducción sonora de varias de estas señales por altavoces, simultáneamente.

[0039] En una realización de este tipo, el usuario puede escuchar simultáneamente varias señales de audio a diferentes frecuencias de modulación. Por ejemplo, estas señales pueden ser reproducidas por altavoces respectivos, separados entre sí para permitir que el usuario se concentre en una de estas señales en particular. Al concentrarse en una de estas señales, su cerebro genera una onda periódica que tiene la misma frecuencia que la frecuencia de modulación de la señal en la que se concentró. Por lo tanto, se recoge un potencial evocado para esta señal. Si esta señal (que genera así un potencial evocado) está asociada a un comando particular (por ejemplo, aumentar el volumen de un televisor), entonces la detección del potencial evocado correspondiente generará un comando correspondiente (tal como subir el volumen de sonido de este televisor). Si el usuario se hubiera concentrado en otra señal de sonido (de diferente frecuencia de modulación, por ejemplo), se habría ejecutado otro comando (por ejemplo, "cambiar canal de televisión", u otro).

[0040] Una frecuencia portadora adecuada para una señal de sonido de una interfaz BCI de este tipo está comprendida, por ejemplo, entre 500 y 3500 Hz. En cuanto a la frecuencia de modulación, esta puede estar comprendida entre 1 y 100 Hz y, más particularmente, entre 20 y 80 Hz.

[0041] Estos son entonces intervalos iniciales en los que se pueden seleccionar las frecuencias de las señales de interfaz iniciales, que se pueden probar y luego transformar para modificar, por ejemplo, su frecuencia portadora y/o su frecuencia de modulación.

[0042] Al evaluar la intensidad de la señal fisiológica de un usuario, la medición de esta señal fisiológica por un usuario, en respuesta a una emisión de señal de interfaz actual, puede comprender una búsqueda de una frecuencia en la señal fisiológica correspondiente a la segunda frecuencia de modulación de la señal de interfaz.

[0043] Más particularmente, la "intensidad de la señal fisiológica" del usuario se puede determinar estimando una relación señal a ruido de la señal fisiológica medida en el usuario.

[0044] Por lo tanto, en una realización, el método puede comprender:

[0045] • conservar al menos la señal de interfaz adecuada para el usuario, cuya emisión haya provocado una maximización, a la frecuencia de modulación, de la relación señal a ruido de la señal fisiológica medida en el usuario.

[0046] Según otro aspecto, se propone un programa informático que comprende instrucciones para implementar todo o parte de un método tal como se define aquí cuando este programa es ejecutado por un procesador. Según otro aspecto, se propone un medio de registro no transitorio, legible por ordenador, en el que se registra tal programa. Según otro aspecto, se propone un dispositivo que comprende un circuito de procesamiento para implementar el método anterior.

[0047] Breve descripción de los dibujos

[0048] Otras características, detalles y ventajas surgirán de la lectura de la descripción detallada a continuación y del análisis de los dibujos adjuntos, en los que:

[0049] Fig. 1

[0050] La [Fig.1] muestra un ejemplo de aplicación del método anterior a una interfaz de tipo BCI según una realización.

[0051] Fig. 2

[0052] La [Fig. 2] muestra un ejemplo de una señal generada con una frecuencia portadora fp y una frecuencia de modulación fm (arriba) y (abajo) de una señal de potencial evocado detectada en un usuario con una frecuencia idéntica a la de la frecuencia de modulación fm.

[0053] Fig. 3

[0054] La [Fig.3] muestra un ejemplo de un método en el sentido de la presente descripción, según una realización.Fig. 4

[0055] La [Fig.4] muestra un ejemplo de dispositivo en el sentido de la presente descripción según una realización.

[0056] Descripción de realizaciones

[0058] En primer lugar, se hace referencia a la figura 1 con el fin de recordar el principio de una interfaz BCI (por "Brain Computer Interface"). Un usuario UT lleva un casco con sensores de señales de electroencefalograma (o "señales EEG" en lo sucesivo), pudiendo formar parte este casco de una interfaz general BCI. Se suministran diferentes estímulos (sonoros, visuales u otros), que tienen respectivas frecuencias de modulación, al usuario, que se concentra en uno de los estímulos. La misma frecuencia de modulación que la del estímulo en el que el usuario se ha concentrado se puede medir en sus señales EEG. En el ejemplo de un estímulo suministrado por una fuente de luz, esta puede parpadear a la frecuencia de modulación mencionada anteriormente. En el caso de una señal de sonido, la señal puede comprender una modulación sinusoidal o puede consistir en pitidos sucesivos a la frecuencia de modulación mencionada anteriormente. Un análisis de las señales EEG del usuario revela la presencia de una frecuencia de onda correspondiente a la frecuencia de modulación mencionada anteriormente. En consecuencia, es posible diseñar una interfaz BCI, según la cual varios estímulos procedentes de fuentes respectivas HP1, HP2, HP3, que tengan diferentes frecuencias de modulación y que representen, por ejemplo, diferentes puntos de ajuste respectivos para controlar una máquina (por ejemplo, "girar a la izquierda", "girar a la derecha", "frenar"), se presentan simultáneamente a un usuario, y este se concentra en uno de ellos, de modo que sus señales EEG revelan la frecuencia de uno de los estímulos HPi y la función asociada a este estímulo es realizada entonces por la máquina.

[0060] En el ejemplo de la figura 1, los estímulos se suministran mediante altavoces respectivos HP1, HP2, HP3... y el usuario se concentra en una de estas fuentes de sonido. Por lo tanto, a continuación se describe una realización en la que la señal de interfaz (estímulo aplicado al usuario UT) es, por ejemplo, una señal de audio para recoger una señal fisiológica de tipo SSAEP (por "Steady-State Auditory Evoked Potential"). El estímulo es, por lo tanto, auditivo y consiste en un sonido a una frecuencia portadora fp a la que se aplica una modulación sinusoidal o de onda cuadrada a una frecuencia de modulación fm. Los estímulos se construyen generalmente con una frecuencia portadora (correspondiente al periodo Tp de la figura 2), y modulados en amplitud, potencia o energía por una señal que tiene una segunda frecuencia (correspondiente al periodo Tm de la figura 2). Si la señal de estimulación es efectiva, la señal EEG medida por el casco de la interfaz BCI presenta una frecuencia correspondiente al periodo Tm de la figura 2.

[0062] En el caso de un estímulo visual, una fuente de luz puede tener un color particular, correspondiente, por lo tanto, a una longitud de onda LO asociada a una frecuencia portadora fp por una relación del tipo LO = c/fp, donde c es la velocidad de la luz. Algunos usuarios pueden ser más sensibles a ciertos colores que otros para mantener su atención. Por lo tanto, la elección del color (y, por lo tanto, de la frecuencia de la fp portadora) puede ser importante, en particular en determinados momentos del día para un mismo usuario, con el fin de recoger eficazmente señales EEG que revelen un potencial evocado explotable (es decir, que tiene una frecuencia correspondiente a la frecuencia de modulación o de "parpadeo" de la fuente de luz). Por ejemplo, se puede utilizar una longitud de onda de 0,5 µm para el azul como el color de los estímulos visuales en algunos sujetos, o una longitud de onda de 0,55 µm para el verde al que algunos usuarios son más sensibles, o incluso 0,65 µm para el rojo, color al que otros usuarios son aún más sensibles, etc.

[0064] Por lo tanto, se entenderá que una subjetividad, que es personal para cada usuario, significa que ciertos estímulos son percibidos más fácilmente y pueden causar potenciales evocados que pueden ser explotados para diseñar una interfaz BCI robusta para un usuario determinado.

[0066] A continuación, se presenta un método para seleccionar los estímulos más eficaces para un usuario determinado, haciendo referencia a la figura 3. En la etapa S1, se genera una señal de frecuencia de portadora fp con una modulación de frecuencia fm, que se aplica en forma de estímulo a un usuario. En la etapa S2, se recoge la señal EEG del usuario y se busca, en particular, detectar, en esta señal S(EEG), una frecuencia correspondiente a la frecuencia de modulación fm. Las señales de estímulo SHP que han tenido éxito, por ejemplo, a la hora de generar un potencial evocado en la etapa S2, se almacenan en memoria en la etapa S3. A partir de estas señales de estímulo, es posible buscar, en la etapa S4, transformar progresivamente versiones sucesivas de estas señales:

[0067] • procediendo, por ejemplo, a una modificación, en etapas sucesivas, de la frecuencia de modulación fm y/o de la frecuencia portadora fp, y/o sus respectivas amplitudes asociadas para construir la señal de estímulo SHP, según una primera realización, y/o

[0068] • aplicando variaciones aleatorias en el tiempo de ruido a una representación de tiempo-frecuencia de las señales de estímulo almacenadas en memoria en la etapa S3, según una segunda realización, a continuación, mediante la implementación de una técnica de "filtrado por correlación inversa", descrita en detalle a continuación.

[0070] A continuación, las transformaciones de estímulos que han provocado potenciales evocados se almacenan a su vez en memoria (bucle de nuevo en las etapas S1 a S3 de la figura 1). En la etapa S5, es posible conservar entonces las versiones transformadas de los estímulos que hayan provocado potenciales evocados con una relación señal a ruido (señal EEG a la frecuencia de modulación fm) superior a un umbral THR. Este umbral THR puede ser fijo o, por el contrario, estimado en función de la media de las relaciones señal a ruido. Por ejemplo, es posible conservar todos los estímulos cuya relación señal a ruido es mayor que la media de las relaciones señal a ruido (posiblemente más una o varias desviaciones estándar, por ejemplo). En la etapa S6, si aparecen algunas frecuencias de modulación fm y/o unas pocas frecuencias portadoras fp cuyas señales de estímulo han dado resultados particularmente satisfactorios en la prueba S5, las señales de estímulo se pueden construir con frecuencias fm y/o fp promediadas de entre estas "frecuencias satisfactorias" para volver a probar nuevas versiones de estímulos derivados de estas frecuencias medias (bucle en las etapas S1 a S5). En particular, en el caso de la adición de un ruido con variación temporal aleatoria, es posible crear una modulación mediante la adición de este ruido que tiene el efecto de modificar aleatoriamente la frecuencia de modulación, o incluso la frecuencia portadora. En este caso, las nuevas versiones probadas pueden tener estas frecuencias de modulación y/o portadoras modificadas. Por último, las mejores señales de estímulo se almacenan en memoria en la etapa S7 (frecuencias fm y fp, amplitudes asociadas, posiblemente una forma de ruido aleatoria que modifica la señal, etc.). Estas señales "satisfactorias" almacenadas en la etapa S7 pueden corresponder, por lo tanto, a estímulos eficaces para generar potenciales evocados.

[0071] También es posible almacenar, en la etapa S7, señales que tienen partes ruidosas, posiblemente con "tiempos de pausa" entre las partes ruidosas que corresponden a la señal no ruidosa.

[0072] En la etapa S7, las pruebas realizadas en las etapas S1 a S6 en un usuario determinado UT permiten obtener, de este modo, señales de estímulo satisfactorias para una interfaz BCI que utilizaría este usuario. Sin embargo, se han observado ciertas tendencias generales, al menos entre las poblaciones de individuos, de modo que las señales específicas de un usuario UT podrían ser más generalmente adecuadas para toda una categoría de usuarios. Así, en la etapa S8, es posible promediar señales "satisfactorias" según las pruebas realizadas en varios usuarios diferentes, pero, por ejemplo, pertenecientes a una misma categoría (como un grupo de edad, una actividad profesional o similar). De este modo, es posible refinar aún más la individualización de las señales de estímulos adecuadas para un usuario, una vez que su categoría se haya identificado en la etapa S8, repitiendo las etapas de optimización de estas señales (tal como se ilustra mediante la flecha en líneas de puntos que provienen de la etapa S8 de la figura 3). Por lo tanto, se observará que, al final de la etapa S7, las señales obtenidas para un usuario pueden usarse para la interfaz BCI de este usuario y, para ir más allá (en la realización en líneas de puntos de la etapa S8 de la figura 3), estas señales probadas en diferentes usuarios pueden ser promediadas para ser señales estándar a partir de las cuales cada usuario puede continuar con las optimizaciones individuales (una vez identificada su categoría).

[0073] Para las señales de audio, por ejemplo, se ha observado que un rango de frecuencias fp de la portadora entre 500 y 3500 Hz era prometedor para obtener rápidamente potenciales evocados para un gran número de usuarios. La frecuencia de modulación fm es menor en principio, por ejemplo, en un rango de 1 a 100 Hz. En particular, se ha observado que entre 20 y 80 Hz se podían detectar los potenciales evocados para un gran número de usuarios, y que los usuarios más jóvenes podían ser más sensibles a altas frecuencias (alrededor de 60 Hz hasta 80 Hz). La señal portadora se puede modular con esta frecuencia inferior fm, por una función de tipo seno o incluso por una onda cuadrada. También es posible introducir silencios en la señal portadora para generar una repetición de la forma "silencio-señal" a una frecuencia fm correspondiente a la de la modulación mencionada anteriormente. En la etapa S4, también es posible modificar la amplitud de la señal portadora, así como la amplitud de la modulación. Por lo tanto, los estímulos sonoros se generan sucesivamente con una modificación de uno de estos parámetros (frecuencia/amplitud; portadora/modulación; función seno/onda cuadrada) o de varios de estos parámetros. Los potenciales evocados que pueden ocurrir posiblemente como respuesta del usuario a estos estímulos se detectan en las señales EEG del usuario. Los parámetros anteriormente mencionados de amplitudes y frecuencias respectivas pueden almacenarse en memoria en la etapa S3, en correspondencia con una medida de una relación señal a ruido de las señales EEG a esta frecuencia de modulación.

[0074] La manera de variar estos parámetros anteriormente mencionados puede ser mediante etapas progresivas (por ejemplo, aumento en etapas de la frecuencia de modulación a partir de 20 Hz para identificar unas pocas frecuencias de modulación que son particularmente adecuadas para el usuario porque los potenciales evocados detectados presentan una alta relación señal a ruido a estas frecuencias). Alternativamente, la manera de variar estos parámetros puede ser aleatoria o seguir una ley de probabilidad predefinida.

[0075] En particular, una posible realización implementa un "método de correlación inversa". Esta técnica se basa en la subjetividad de las pruebas. La transformación del estímulo ofrecido al usuario es aleatoria y la reacción del usuario puede ser inesperada. Por ejemplo, partiendo de una frecuencia de modulación de 30 Hz, el usuario puede reaccionar peor a 35 Hz que a 30 Hz, pero mejor a 40 Hz que a 30 Hz, y esto de manera reproducible. Esto puede explicarse por procesos cognitivos específicos del usuario.

[0076] A partir de esta observación, se aplica, por ejemplo, una transformación de tiempo-frecuencia a las señales de estímulos, y se añade un ruido aleatorio (que varía aleatoriamente en el tiempo) a esta representación de tiempofrecuencia para generar nuevos estímulos a los que será sometido el usuario. Una transformación de este tipo mediante la adición de ruido aleatorio puede modificar, por ejemplo, la frecuencia de la portadora y/o de la modulación. Si el usuario reacciona a este con una alta intensidad de potencial evocado (medida por su relación señal a ruido en la prueba S5), entonces las características de señal de tal estímulo se almacenan en memoria en la etapa S7 para formar parte de las señales de interfaz adecuadas para el usuario.

[0077] Por lo tanto, en lugar de refinar los parámetros identificados (frecuencia de la portadora, frecuencia de la señal moduladora, amplitud de la portadora, amplitud de la señal moduladora, etc.), tal como se describe en la primera realización, se propone en esta segunda realización, ruido en los estímulos en la etapa S4 con el fin de crear en la etapa S6 un nuevo conjunto de estímulos que se van a evaluar (bucle hacia la etapa S1 de nuevo).

[0078] Cada sujeto UT escucha estas señales. Sincrónicamente, se registran sus señales EEG. Entonces es posible determinar qué señales desencadenaron los potenciales evocados más poderosos. A continuación, se pueden identificar los estímulos óptimos para un usuario determinado.

[0079] En una realización, se propone entonces construir los mejores estímulos usando el enfoque denominado de "correlación inversa". El método de los filtros de correlación inversa es un método psicofísico para el estudio de los procesos cognitivos. Por ejemplo, en otras técnicas, la imagen de un rostro muy ruidoso puede provocar diferentes emociones en diferentes sujetos (por ejemplo, miedo para algunos individuos porque el rostro se percibe con una expresión de ira, o alegría porque el rostro es percibido por otros individuos como sonriente, por ejemplo). La correlación inversa utiliza así la respuesta muy personal del usuario a un ruido de un estímulo. El sistema cognitivo se trata aquí como una caja negra. Los sujetos son sometidos a estos estímulos y se observan sus respuestas. El análisis estadístico de las respuestas asociadas a cada estímulo permite deducir las propiedades de los procesos subyacentes. Por lo tanto, es posible optimizar los estímulos a partir de las respuestas recogidas. En primer lugar, se generan varios estímulos a partir de un estímulo determinado. El estímulo determinado y los estímulos que constituyen las variantes del estímulo determinado constituyen un conjunto de estímulos que se van a probar. Posteriormente, al menos algunos de los estímulos de este conjunto de estímulos que se van a probar se reproducen sucesivamente.

[0080] Por lo tanto, los estímulos de audio son considerados aquí como una imagen transformándolos en su representación de tiempo-frecuencia. La representación de su espectrograma se puede obtener dividiendo la señal en tramas y transformando cada trama en una representación de frecuencia, para obtener una imagen de tiempofrecuencia que represente cada estímulo.

[0081] A continuación, para cada estímulo reproducido, se detecta un potencial evocado y se realiza un análisis estadístico, en particular, por correlación inversa del potencial evocado detectado y del estímulo reproducido que ha desencadenado el potencial evocado detectado. En particular, para cada potencial evocado detectado, se mide la potencia (o la RSB, como se ha observado anteriormente) de la señal del potencial evocado.

[0082] Los estímulos se recogen/seleccionan de entre los estímulos reproducidos en función del resultado del análisis estadístico, en concreto, en función de la intensidad de señal de los potenciales evocados detectados (los estímulos correspondientes, por ejemplo, a los potenciales evocados detectados cuyas señales son los potenciales evocados más intensos o a los potenciales evocados detectados cuya intensidad es mayor que un umbral de potencia determinado).

[0083] Opcionalmente, los estímulos recogidos se pueden promediar, tal como se ha descrito anteriormente. En particular, con el fin no solo de optimizar los estímulos, sino también de personalizarlos, la selección y/o promediación se realizan en función de los potenciales evocados detectados para un usuario determinado.

[0084] En la práctica, es posible utilizar varios estímulos con diferentes portadoras y diferentes frecuencias de modulación. Cada estímulo obtenido de este modo se transforma entonces en una imagen utilizando una representación de tiempo-frecuencia (espectrograma). Cada espectrograma es perturbado por un ruido aleatorio (siendo la imagen ruidosa). El espectrograma ruidoso resultante se transforma entonces para convertirse en una señal de audio. Estos estímulos de audio perturbados se pueden utilizar de nuevo, posiblemente una pluralidad de veces, para alimentar una prueba subjetiva basada en el principio de la correlación inversa, como se ha descrito anteriormente. Diferentes sujetos pueden escuchar estas señales. Sincrónicamente, se registran sus señales EEG. Entonces es posible determinar las señales que desencadenaron los potenciales evocados más potentes. "Más potente" se refiere a la relación señal a ruido útil (RSB) de la señal EEG. A continuación, se busca determinar los estímulos que maximizan la RSB en las frecuencias medidas en las señales EEG recogidas, en particular, a la frecuencia de la modulación. Por ejemplo, se puede definir un umbral de RSB a partir del cual los potenciales evocados se consideran robustos y válidos para ser detectados. Se recoge el conjunto de los estímulos que cumplen este criterio. Las formas de onda de estos estímulos se pueden promediar individualmente entonces para cada sujeto con el fin de obtener estímulos óptimos personalizados (es decir, individuales) para un sujeto determinado. Por lo tanto, la técnica anterior combina las siguientes ventajas:

[0085] • selección automática de las propiedades de los estímulos que ofrezcan el mejor rendimiento, en particular, en términos de detectabilidad y tiempo de respuesta,

[0086] • adaptación automática de una interfaz BCI a diferentes usuarios,

[0087] • robustez de la detección a la modificación de las condiciones de uso (estado emocional, fatiga, perturbaciones externas).

[0088] La figura 4 ilustra una posible realización de un dispositivo para implementar la técnica anterior. El dispositivo puede comprender normalmente:

[0089] • una interfaz INT2 para emitir señales de estimulación SHPi destinadas, por ejemplo, a alimentar altavoces (o fuentes de luz),

[0090] • otra interfaz INT1 para recibir las señales EEG procedentes de los sensores del casco de interfaz BCI, • un procesador PROC para llevar a cabo las pruebas de la figura 3, en particular, e identificar las señales SHPi que provocan los potenciales evocados más intensos en las señales S(EEG), y

[0091] • una memoria MEM que almacena los datos de estas señales SHPi para la implementación de la etapa S7 de la figura 3 (o de la etapa S8 si un promedio se realiza en varios individuos).

[0092] En particular, la memoria MEM puede ser un bloque de memorias que almacena, además, los datos de instrucciones de un programa informático, cooperando el procesador PROC con la memoria MEM para leer estos datos y ejecutar estas instrucciones.

[0093] La técnica descrita anteriormente puede conseguir numerosas aplicaciones que utilizan las interfaces BCI del tipo "reactivas" (reacción a estímulos), para personas paralizadas o ciegas, o bien para un comando "pensado" usando un casco de interfaz BCI (en concreto, en el marco de un comando doméstico conectado con comandos tales como "encender la televisión", "cambiar de canal", "encender la luz", "apagar la calefacción", etc.).

[0094] Cabe señalar que la figura 4 también puede representar los elementos de hardware de dicha interfaz BCI. Por ejemplo, los altavoces HPi de la interfaz BCI pueden corresponder a los auriculares de un casco en reproducción estereofónica y al menos una parte de las señales conservadas en la memoria en la etapa S7 se pueden reproducir simultáneamente por los auriculares del casco en respectivas "posiciones" estéreo.

Claims (16)

1. REIVINDICACIONES

1. Método para determinar al menos una señal de interfaz (BCI) adecuada para un usuario, siendo dicha interfaz del tipo que funciona detectando un potencial evocado en una señal fisiológica (EEG) del usuario (UT) en respuesta a una emisión de señal de interfaz destinada al usuario, comprendiendo el método, tras la emisión de al menos una señal de interfaz, denominada señal de interfaz actual:

seleccionar al menos la señal de interfaz actual como la señal de interfaz adecuada para el usuario cuando la emisión de la señal de interfaz actual haya provocado una intensidad de una señal fisiológica medida (EEG) del usuario superior a un umbral, siendo la señal fisiológica el resultado de una reacción del usuario a una emisión de la señal de interfaz actual, que comprende una primera frecuencia portadora y una segunda frecuencia de modulación.

2. Método según la reivindicación 1, en el que la señal de interfaz emitida es el resultado de una transformación de la señal de interfaz actual.

3. Método según una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, que comprende:

- transformar la señal de interfaz actual siempre y cuando no se realice una selección de señal de interfaz adecuada para el usuario.

4. Método según una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, que comprende:

- medir la señal fisiológica (EEG) del usuario, en respuesta a la emisión de la señal de interfaz actual,

- transformar la señal actual, y

- repetir la medición y la transformación una pluralidad de veces, con el fin de conservar una pluralidad de señales de interfaz adecuadas para el usuario y cuyas emisiones respectivas hayan provocado una intensidad de la señal fisiológica (EEG) del usuario superior a un umbral.

5. Método según la reivindicación 4, en el que dicho umbral es en función de un promedio de las intensidades medidas sucesivamente.

6. Método según una de las reivindicaciones 2 a 5, en el que la transformación de la señal de interfaz actual se realiza modificando al menos una frecuencia de entre la primera y la segunda frecuencia.

7. Método según una de las reivindicaciones 2 a 6, en el que la transformación de la señal actual se realiza modificando al menos una amplitud asociada a una frecuencia de entre la primera y la segunda frecuencia con respecto a una amplitud asociada a la otra frecuencia de entre la primera y la segunda frecuencia.

8. Método según una de las reivindicaciones 2 a 7, en el que la transformación de la señal actual se lleva a cabo añadiendo ruido aleatorio a una representación de tiempo-frecuencia de la señal actual.

9. Método según una de las reivindicaciones anteriores, en el que la señal conservada comprende al menos una primera porción ruidosa seguida en el tiempo de una segunda porción no ruidosa.

10. Método según una de las reivindicaciones anteriores, en el que dicha al menos una señal de interfaz adecuada para el usuario se conserva implementando filtros de correlación inversa.

11. Método según una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que las señales de interfaz son señales sonoras, y el método comprende, además, un almacenamiento de datos de las señales conservadas como adecuadas para el usuario con vistas a una reproducción de sonido, mediante altavoces, de una parte al menos de dichas señales conservadas, simultáneamente.

12. Método según una de las reivindicaciones anteriores, que comprende una medición de la señal fisiológica (EEG) del usuario en respuesta a una emisión de señal de interfaz actual mediante la búsqueda de una frecuencia en la señal fisiológica (EEG) correspondiente a la segunda frecuencia.

13. Método según una de las reivindicaciones anteriores, en el que la intensidad de la señal fisiológica (EEG) del usuario se determina estimando una relación señal a ruido de la señal fisiológica (EEG) medida en el usuario. 14. Método según las reivindicaciones 12 y 13, consideradas en combinación, que comprende:

- conservar al menos la señal de interfaz adecuada para el usuario, cuya emisión haya provocado una maximización, a la frecuencia de modulación, de la relación señal a ruido de la señal fisiológica (EEG) medida en el usuario.

15. Programa informático que comprende instrucciones para la implementación del método según una de las reivindicaciones anteriores, cuando este programa es ejecutado por un circuito de procesamiento.

16. Dispositivo que comprende un circuito de procesamiento para la implementación del método según una de las reivindicaciones 1 a 14.