Desarrollos y nuevos avances en el procesamiento y clasificacion de bioseñales utilizando inteligencia computacional

Introducción

 

El espectrograma: representación gráfica de un llanto

El espectrograma: representación gráfica de un llanto

El estudio de las bioseñales con el fin de dominar su eficiente procesamiento y hacer robusta su clasificación precisa para su posterior utilización en diagnóstico y diversas aplicaciones, ha sido una labor constante en el grupo integrado dentro de la línea de investigación de Procesamiento de Bioseñales y Computación Médica de la Coordinación de Ciencias Computacionales del INAOE.

Uno de los primeros trabajos fue de la utilización del llanto de bebé para el desarrollo de sistemas de diagnóstico no invasivo. Posteriormente se incorporaron proyectos relacionados con el uso de la voz para la detección de emociones, seguidos de trabajos que utilizan los electroencefalogramas (EEG) para el desarrollo de Interfaces Cerebro-Computadora (BCI por sus siglas en inglés). En seguida se iniciaron los trabajos del estudio de expresiones faciales para detección de emociones y con fines de diagnóstico. Todos estos trabajos se han llevado a cabo dentro del Laboratorio de Procesamiento de Bioseñales y Computación Médica del INAOE, que fue creado con la finalidad de estimular y dar soporte al desarrollo de esta importante área del conocimiento.

 

Esfuerzos preliminares

 

En junio de 2011, durante la segunda edición del Congreso Nacional de Tecnología Aplicada a Ciencias de la Salud, tuve la oportunidad de presentar una plática titulada “Procesamiento y Clasificación de Bioseñales: Caso de Llanto de Bebé y de Señales Cerebrales como Interface”, en la que se describieron los desarrollos para procesar y clasificar bioseñales logrados hasta ese momento. En esa plática se describieron los fundamentos científicos y tecnológicos del procesamiento de señal, se detalló el proceso de extracción de características acústicas del llanto de bebé y su posterior clasificación, que en ese momento se hacía con redes neuronales con retropropagación. Y se describieron los primeros trabajos realizados con EEG, tanto de extracción de características como de clasificación, en la que la máxima precisión reportada era de 43.78 por ciento con el clasificador Random Forest. Como se podrá ver en las siguientes secciones, los avances logrados a partir de esa conferencia han sido notorios y la diversificación de proyectos y campos de estudio se ha expandido considerablemente.

 

Avances en el procesamiento y clasificación de bioseñales

 

Reconocimiento de llanto de bebé. Los avances realizados en el reconocimiento de llanto de bebé son notorios y su aplicación ya no se orienta a los sistemas de diagnóstico no invasivo de patologías, sino que ahora se utiliza en otros dominios, como el de determinar si el llanto de infantes de diferente lenguaje materno es igual.

Con respecto al procesamiento del llanto de bebé y su clasificación para su aplicación en sistemas de diagnóstico no invasivo de patologías en etapas tempranas de nacimiento, se ha desarrollado un gran número de clasificadores, como los citados enseguida. Una de las primeras variantes al enfoque original de procesamiento fue la utilización de características cualitativas en lugar de características cuantitativas para la identificación de llantos patológicos. En un artículo que publicamos en el año 2010, utilizamos este tipo de características junto con sistemas de clasificación basados en sistemas expertos difusos. La utilización de este tipo de sistemas basados en conocimientos permite determinar el tipo de llanto a través de reglas como la del recuadro.

Con la utilización de características cuantitativas, se desarrollaron clasificadores más precisos a través de la generación de modelos de clasificación específicos para el tipo de base de datos que se desea procesar. Esta generación se hace a través de métodos denominados de selección de modelo por medio de algoritmos evolutivos. Estos algoritmos fueron posteriormente mejorados y nuevas versiones fueron presentadas en un congreso en Florencia, Italia, en el año 2013, con una mejora notoria en la precisión.

Una variante importante en el estudio del llanto infantil es la que se dio a través de la colaboración con un grupo de investigación internacional, compuesto principalmente por la doctora Claudia Manfredi de la Universidad de Florencia, Italia y el doctor Renaud Viellevoye, del Hospital Universitario de Lieja, Bélgica, en la cual se ha querido determinar si los bebés de países con diferente idioma lloran igual. Los estudios preliminares realizados hasta ahora han indicado que sí es posible diferenciar llantos de bebes cuyo lenguaje madre es distinto a otro, como se puede leer en las memorias de un taller internacional sobre modelado y análisis de emisiones vocales y en el cual presentamos nuestros resultados.

Procesando electroencefalogramas para interfaces cerebro-computadora (BCI). Con relación a los avances en la utilización de los EEG en el desarrollo de BCI, estos se han dado de una forma muy destacada e importante. Los primeros logros se dieron con la aplicación de nuevos métodos de clasificación más precisos y la eliminación de artefactos presentes en la señal y que posteriormente derivaron en la aplicación de métodos de selección de canales, con los que es posible identificar los canales que generan la información más relevante. Esto evita que se tengan que procesar todos los canales cada vez, lo que puede verse en otro de los artículos publicados por el grupo. También se logró escuchar las señales provenientes de la mente en acción a través de la sonificación de los EEG, lo que ha derivado en una gama muy amplia de nuevas aplicaciones.

 

Futuro promisorio

 

Se espera contar con BCI efectivas en el futuro próximo, ya que se está trabajando intensamente en esta dirección. La creación de un ambiente de navegación manejado con la mente es la primer meta.

 

* kargaxxi@inaoep.mx

 

Más información

https://ccc.inaoep.mx/grupos/bio.php