Clasificación de potenciales corticales relacionados al movimiento a partir de los movimientos de flexión y extensión de la mano

Abstract

Este trabajo aborda la detección y clasificación de los Potenciales Corticales Relacionados al Movimiento (MRCP), generados durante movimientos voluntarios de flexión y extensión de la mano. El objetivo fue implementar un sistema de clasificación basado en el análisis conjunto de señales de electroencefalografía (EEG) y electromiografía (EMG), con posible aplicación en rehabilitación motora post-accidente cerebrovascular (ACV). Se diseñó un protocolo experimental y se construyó una base de datos con registros de 34 sujetos sanos y un paciente con ACV. Se aplicaron técnicas de preprocesamiento para la detección de MRCP, extracción de características relevantes de EEG y entrenamiento de clasificadores supervisados, como regresión logística, máquinas de soporte vectorial, bosques aleatorios, árboles de decisión, K-vecinos y Naive Bayes. Los resultados demostraron que es posible identificar el MRCP en sujetos sanos de manera consistente. La regresión logística obtuvo la mayor precisión promedio (80.65 %), aunque se observó variabilidad interindividual. El análisis conjunto EEG-EMG confirmó que la actividad cortical antecede a la contracción muscular, validando el enfoque propuesto. Esta investigación contribuye al diseño de sistemas de interfaz cerebrocomputadora (BCI) enfocados en la rehabilitación funcional, y representa una base para futuros desarrollos en neurotecnología aplicada.