Aunque hay varias formas de registrar señales cerebrales, las simples siempre cuentan con métodos no invasivos que incluyen la captura de señales de EEG del cuero cabelludo.
Para diseñar un dispositivo de grabación de señal cerebral simple, se necesitarán los siguientes componentes,
- Electrodos: Hay varios electrodos pasivos disponibles en el mercado para EEG, incluidos electrodos de oro / plata / estaño. Se requiere una pasta / gel conductor para asegurar la conductividad entre los electrodos y la piel. (https://www.estore.cadwell.com/p…)
- Convertidor analógico a digital (ADC) y amplificador: las señales EEG grabadas por electrodos pasivos son muy débiles y deben amplificarse. ADS 1299 fabricado por TI será útil para servir como ADC y como amplificador especialmente diseñado para aplicaciones EEG. (Http://www.ti.com/product/ads1299)
- Microcontrolador: Finalmente, los datos muestreados requieren filtrado y procesamiento de señal adicional para diseñar sistemas de interfaz cerebro-computadora. Esto se puede hacer utilizando dispositivos de microcontroladores programables como ATMEGA, Arduino, Chipkit, etc.
El método descrito anteriormente es solo el paso inicial para capturar señales cerebrales. Además, se aplican varias técnicas de reducción de ruido con algoritmos avanzados de procesamiento de señales / detección de características para construir aplicaciones exitosas de interfaz cerebro-computadora (BCI).
- ¿Qué cosas se necesitan para desarrollar un sistema embebido?
- ¿Son útiles los proyectos de código abierto para los estudiantes de ECE, especialmente para VLSI o sistemas integrados?
- Cómo usar _crc16_update (uint16_t crc, uint8_t a) para obtener el crc de mi programa en la memoria del programa
- Si me gusta el software, los sistemas integrados y el IoT, ¿qué maestría sería mejor para mí, CS o ECE?
- ¿Cómo se usa Python en sistemas embebidos?
O, si realmente desea ahorrar algo de tiempo y puede gastar unos pocos dólares, le sugiero que elija OpenBCI. Han diseñado un dispositivo de código abierto basado en Arduino / ChipKit para grabar / filtrar señales EEG, equipado con todos los componentes mencionados anteriormente junto con características adicionales como transferencia inalámbrica de datos usando RFDuino, tarjeta SD y acelerómetro compatibles, etc.
