Ofertas TFG/TFM Brain-Machine Interface Systems Lab – Curso 2020/2021

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Título

Tutores

Detección de eventos motores mediante IMUs para etiquetado de señales EEG <Descripción>

El objetivo es el de detectar eventos motores, como cambios en la velocidad, cambios la dirección, detención o inicio de la marcha, mediante sensores de movimiento (IMUs). Los instantes detectados se utilizarán para etiquetar la actividad cerebral y poder así detectar con anticipación cuando un usuario va a realizar las acciones mencionadas. Se realizarán pruebas experimentales mientras el usuario camina tanto en suelo como en una cinta de correr mientras cambia su dirección o su velocidad, inicia o detiene la marcha. Se diseñarán métricas que permitan medir la calidad de las detecciones realizadas con las IMUs, y se comprobarán las mejores en la detección de la actividad cerebral.

EI
Arquitectura de bajo coste para el registro de señales fisiológicas basada en PSOC <Descripción>

El objetivo es el de diseñar una arquitectura de bajo coste para registrar señales fisiológicas como electromiografía, electrooculografía o electroencefalografía. La arquitectura estará basada en PSOC y se añadirá una batería y conexión inalámbrica para que sea lo más autónoma posible. Se realizarán pruebas experimentales con señales reales para validar la arquitectura con algunas de las señales fisiológicas realizando el procedimiento básico dentro del propio PSOC.

EI
Control del nivel de asistencia mediante una pedalina eléctrica <Descripción>

El objetivo es poder controlar una pedalina eléctrica desde el ordenador pudiendo visualizarse su ritmo de pedaleo en la pantalla junto con un ritmo a seguir. Para ello se realizará la conexión entre el ordenador y la pedalina, primero por cable y a continuación de forma inalámbrica. Después se analizará como cambiar el nivel de asistencia con la pedalina. A continuación, se diseñarán diversas interfaces para visualizar tanto un objetivo a cumplir como el ritmo de pedaleo mediante una IMU y determinar cuál funciona mejor. Finalmente, se realizarán pruebas experimentales para su validación atendiendo a diferentes formas de presentar la información y el nivel de asistencia proporcionado.

EI
Predicción en tiempo real de la parada de un usuario ante un obstáculo mediante EEG <Descripción>

El objetivo es el de analizar los cambios producidos en las señales EEG cuando se produce un obstáculo inesperado mientras un usuario está caminando en una cinta de correr. Se partirá de trabajos anteriores con el objetivo de implementarlos en tiempo real. Se realizarán nuevas pruebas experimentales para decidir la cantidad de ficheros de entrenamiento, así como los parámetros óptimos del modelo con el objetivo de reducir los falsos positivos por minuto e incrementar la tasa de acierto. Finalmente se realizará una prueba de concepto utilizando un exoesqueleto de miembro inferior en sustitución de la cinta de correr.

EI

 

Conocimientos previos: en general se recomiendan conocimientos previos de programación en Matlab, y en algunos de ellos conocimientos sobre análisis de señal, diseño e impresión 3D, realidad virtual o electrónica.