Selección de parámetros en el enfoque de bolsa de características para clasificación de habla imaginada en electroencefalogramas

Abstract

Resumen. El uso de las interfaces cerebro-computadora como un nuevo canal de comunicación ha despertado un gran interés, no obstante aún hay muchos retos por resolver para alcanzar una comunicación natural. En el caso particular de las BCIs basadas en habla imaginada aún se presentan dificultades para analizar las señales cerebrales. En este trabajo se explora una representación de bolsa de características para identificar patrones en la señal cerebral adquirida a través de electroencefalogramas. Esta técnica ha demostrado serútil en tareas relacionadas. Sin embargo, determinar la bolsa de características más adecuada al problema depende de diversos parámetros. El presente trabajo describe el uso de algoritmos genéticos para encontrar la configuración más adecuada para la clasificación de habla imaginada. Los resultados, calculados en una base de datos de habla imaginada de 27 sujetos, muestran la pertinencia del método alcanzando resultados comparables con el estado del arte. Palabras clave: interfaces cerebro-computadora, electroencefalogramas (EEG), habla imaginada, bolsa de características, algoritmos genéticos.