Seinale neurologikoei Inteligentzia Artifiziala aplikatzea

Ekitaldiaren deskribapen orokorra

Borondatezko muskulu-mugimendua burmuinean sortzen da, eta hainbat eskualdek modu koordinatuan trukatzen dute informazioa, ekintza motorra planifikatzeko eta gauzatzeko. Prozesamendu zentral horretatik aurrera, seinale neurala bizkarrezur-muinetik jaisten da, eta nerbio-sistema periferikoaren bide eferenteetatik muskuluraino transmititzen da. Ondoren, mugimendua egitean sortzen den informazio sentsorialak alderantzizko bidea egiten du bide aferenteetatik, nerbio-sistema zentralera itzultzen da eta atzeraelikatze prozesu jarraituan erantzun motor berriak sortzeko aukera ematen du.

Aitzitik, mugimen-seinaleen neurona-prozesamenduari buruzko gaur egungo ezagutzak mugatua izaten jarraitzen du. Hori dela eta, azken urteotan ikuspegi esperimentalak garatu eta finkatu dira, mugimenduaren eta burmuinaren adierazpenaren arteko erlazioa aztertzeko, koherentzia kortiko-kinesikoa neurtuz. Azterketa hori teknika ez-inbaditzaileen bidez egiten da; besteak beste, azelerometroak erabiltzen dira mugimenduaren maiztasuna, intentsitatea eta iraupena karakterizatzeko, eta garuneko jarduera elektroentzefalografiaren (EEG) eta magnetoentzefalografiaren (MEG) bidez erregistratzen da. Teknika horiei esker, jarduera elektrikoa eta garunak exekuzio motorrean sortutako eremu magnetikoak neur daitezke, hurrenez hurren.

Hala ere, teknika hauek muga garrantzitsuak dituzte, eta horiek dira proiektu honen abiapuntua. Horien artean, azpimarratzekoak dira erregistratutako seinaleen konplexutasun handia eta kanpoko iturri fisiologikoetatik datorren zarataren presentzia, hala nola kliskadak edo bihotz taupadak, bai eta intereseko prozesu motorrarekin zuzenean lotuta ez dagoen garuneko jarduerarena ere. Faktore horiek datuak interpretatzea zailtzen dute eta analisien fidagarritasuna murrizten dute, eta beharrezkoa da lortutako informazioaren kalitatea eta erabilgarritasuna hobetzeko metodoak garatzea.

Helburuak

Proiektu honen helburua Inteligentzia Artifizialeko eredu aurreratuak diseinatzea, garatzea eta aplikatzea da, elektroentzefalografiako seinaleak (EEG) eta muskulu-jarduera batera aztertzeko gai direnak, mugimenduaren eta garun-jardueraren arteko erlazioa ezaugarritzeko.

Horretarako, garuneko eta muskuluetako jarduera aldi berean erregistratuko da, parte-hartzaileek ariketa motorrak egiten dituzten bitartean. Hala, garatutako ereduek ariketen exekuzioa identifikatu eta mugimen jarduera mota desberdinak bereizi ahal izango dituzte. Ikuspegi honek mugimenduaren kontrolaren eta gauzatzearen azpian dauden mekanismo neurofisiologikoen ulermenean sakontzea ahalbidetuko du, baita nerbio-sistema zentralaren eta muskulu-sistemaren arteko elkarreragin dinamikoan sakontzea ere.

Eredu horiek espezifikoki aplikatuko dira errehabilitazio prozesuetan iktusa izan duten pazienteen azterketan, ariketa terapeutikoak egitean erregistratutako garuneko jardueraren analisiaren bidez. Seinale neurofisiologikoen ezaugarri garrantzitsuak erauztetik abiatuta, proiektuaren helburua da pazienteek terapian zehar izan duten bilakaera funtzionala ebaluatzea, identifikatzea zer ariketek eta interbentzio modalitatek sortzen dituzten aldaketa esanguratsuenak garuneko jardueran, eta modu eraginkorragoan laguntzen dute suspertze motorrean, eta lesioaren ondoren garunaren berrantolaketa-mekanismoen ulermena hobetzea.

Azken batean, helburua errehabilitazio-protokolo espezifikoagoak eta pertsonalizatuagoak diseinatzeko oinarriak ezartzea da, garuneko kalte motara eta paziente bakoitzaren erantzun indibidualera egokituta.

Ekoizpen zientifikoa

J. P. García, M. Zivanovic and M. Gómez, "Application of Computer Vision and Explainability in EEG Classification for Motor Imagery Therapy after Stroke", poster presented at the Annual Computational Neuroscience Mitin, Florence, Italy, July 5–9, 2025.

Finantzaketa

Proiektu hau Nafarroako Kutxa Fundazioarekin datuak eta informazioa batzeko beken programaren barruan sinatutako lankidetza-hitzarmenaren parte da.

Proiektu gehiago