Análisis y clasificación de potenciales evocados en respuesta a caras familiares y desconocidas

La percepción y el reconocimiento de caras se ha estudiado con el fin de analizar la actividad cerebral en respuesta a este tipo de estímulos. Esta información es importante para el desarrollo de las interfaces cerebro-computadora y el estudio de los trastornos neurológicos. En este trabajo, se analizaron potenciales evocados como indicadores neurofisiológicos y desarrollamos un modelo basado en técnicas de procesamiento de señales y aprendizaje automático para encontrar patrones descriptivos que permitan la diferenciación de rostros familiares y no familiares. Consideramos componentes de onda como P1, N170, N250, P300 y N400 para describir los eventos. El análisis morfológico y la transformada wavelet se utilizaron para la etapa de extracción de características, y las máquinas de vectores de soporte y la regresión logística binomial se evaluaron para la etapa de clasificación. Los mejores resultados de clasificación se obtuvieron con las características morfológicas, donde la mayor precisión de clasificación fue del 80% en promedio.