Rehabilitación motora a lazo cerrado.

Este proyecto pretende contribuir significativamente a la mejora de las interfaces cerebro-computadora como tecnologías asistivas para la neurorehabilitación.

Para ello, diseñamos soluciones algorítmicas junto a protocolos de comunicación que permitan la construcción de una interfaz cerebro-computadora (BCI) que se adapte a las necesidades de la persona usuaria, mientras que se desarrolla la capacidad de control de la BCI (co-adaptabilidad). Buscamos desarrollar una tecnología centrada en el usuario, integrando el aprendizaje persona-máquina y máquina-persona de manera conjunta. El objetivo final es una tecnología que acompañe y potencie la rehabilitación de pacientes.

In collaboration with

  • Fleni Escobar, Argentina.
  • sinc(i) UNL-CONICET.

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  • Victoria Peterson, Catalina Galván, Hugo Hernández, María Paula Saavedra, Ruben Spies (2022). A motor imagery vs. rest dataset with low-cost consumer grade EEG hardware. Data in Brief, 6, 108225. https://doi.org/10.1016/j.dib.2022.108225
  • Victoria Peterson, Nicolás Nieto, Dominik Wyser, Olivier Lambercy, Roger Gassert, Diego H. Milone, Ruben Spies (2022). Transfer learning based on optimal transport for motor imagery Brain-Computer Interfaces. IEEE Trans Biomed Eng. https://doi.org/10.1109/tbme.2021.3105912
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Data and code

  • Motor Imagery vs. Rest - Low-Cost EEG System @OpenNeuro | GitHub Repo
  • Backward Optimal Transport for Domain Adaptation (BOTDA) Python Implementation: GitHub repo
  • Supportive Backward Adaptation (SBA) Python Implementation: GitHub repo
  • OpenBeta, source code Python Implementation: GitHub repo

Funding

OpenBCI Sponsorship Program 2020, OpenBCI.

VinculAR 2023, Gerencia de Vinculación Tecnológica, CONICET.

PEICE-2023-028, Agencia Santafesina de Ciencia, Tecnología e Innovación.

IO-2025-238, Agencia Santafesina de Ciencia, Tecnología e Innovación.

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