Registro de carga mental mediante EEG en intercción hombre máquina con procesamiento visual, toma de decisiones y control de movimiento

Resumen

Introducción: El estudio de las interacciones entre un individuo y un equipo, sistema o máquina, desde un enfoque cognitivo, tiene como principal interés conocer el nivel de estrés o de carga mental que se presenta. El electroencefalograma (EEG) es un medio para observar dichos niveles a través del comportamiento de los ritmos neurológicos y con interfaces cerebro-computador (BCI), registrarlas para facilitar su análisis y posterior aplicación en tecnologías emergentes como la IA, la IoT y la ciencia de datos.

Método: Se ejecutó una tarea simple y de corta duración en 30 repeticiones, por parte de un voluntario al cual se le colocaron electrodos utilizando el sistema 10-20 para registrar la carga mental en Pz, O1 y O2 de Alpha y Theta, con la interfaz Aura de Mirai Innovation Research Institute para el registro y el software Jasp para determinar el coeficiente de correlación de Pearson.

Resultados: Se registraron 30 bases de datos, las cuales fueron procesadas en Jasp para calcular la correlación entre los ritmos Alpha y Theta, en las ubicaciones Pz, O1 y O2.

Conclusiones: El procesamiento de información obtenida concluyo que existe una correlación positiva entre ambos ritmos, información coincidente con la establecida en la literatura disponible al respecto y por consecuencia, valida al resto de los datos para ser utilizados en la construcción de la base neurológica que interviene en tareas de procesamiento visual, toma de decisiones y control de movimiento, para futuros desarrollos de tecnología emergente.

Palabras clave: carga mental; EEG; Interacción hombre-máquina.