El BCI PIEEG puede leer señales del cerebro para su procesamiento, almacenamiento o transmisión.
El experto en electrónica y redes neuronales Ildar Rakhmatulin comienza a trabajar en un dispositivo de electroencefalograma (EEG) destinado a convertir una Raspberry Pi 3 o Raspberry Pi 4 en una interfaz cerebro-ordenador (BCI): el PIEEG es un dispositivo de código abierto diseñado para leer las señales del cerebro a través de las señales EEG en un ordenador para su procesamiento, almacenamiento o transmisión.
Según las declaraciones de Rakhmatulin en Github,“el proyecto es el resultado de varios años de trabajo en el desarrollo de BCI. Creemos que la forma más sencilla de comenzar con las bioseñales es usar un escudo-shield«.
El PIEEG es una tarjeta que se adapta al cabezal GPIO de las SBC Raspberry Pi y conecta el SBC a los electrodos EEG en la cabeza para poder leer impulsos (ondas) cerebrales a través del cuero cabelludo, amplificándolas para su procesamiento, intercambio y visualización en un monitor.
El nuevo dispositivo soporta el protocolo TCPIP para permitir una operación inalámbrica en lo que se refiere a transferencia de datos desde el propio dispositivo y al movimiento “cómodo” del usuario en el día a día.
El proyecto también incluye un sistema de supresión de ruido onboard que contribuye a mejorar la precisión de medidas y grabaciones.
Trabajando con la tarjeta de desarrollo
A la hora de realizar la configuración, se necesita conectar la tarjeta (denominada shield) a la Raspberry Pi (que debe alimentarse por batería) y a los electrodos.
El monitor para la visualización tiene que estar alimentado por la Raspberry Pi y habría que garantizar un aislamiento completo con la toma de tierra e incrementar a resistencia, ya que unos zapatos no aislados pueden aumentar la interferencia de ruido. Por último, hay que utilizar el patillaje de salida correcto: 43 (+5 V), 44 (GND), 37 (MOSI), 34 (MISO), 35 (CLKL) y 36 (CS para la interfaz shield con la Raspberry Pi).
El nuevo dispositivo es compatible con software para lectura, procesamiento y visualización de señal. Aunque se requieren scripts C/C++ para la lectura de datos, se necesita Python para el procesamiento y la visualización de las señales.
El código fuente y la especificación de cómo construir esta solución se presenta en un repositorio Github de Rakhmatulin para aprovecharlos en proyectos simulares.
