RECONOCIMIENTO DE ESTADOS EMOCIONALES A PARTIR DE REGISTROS DE EEG

Resumen

Tema: Transformación digital en salud y calidad de vida

Con base en el modelo de Paul Ekman, la forma de comunicación no verbal y las expresiones faciales nos permite identificar de cierta forma las emociones de una persona sin necesidad de utilizar una sola palabra, pero no siempre la experiencia interna de la emoción concuerda con lo que expresa la persona hacia los demás, ya sea por condiciones patológicas, por el estado de la persona o simplemente por un ocultamiento consciente de las emociones.

Para el desarrollo de este proyecto, fue diseñado e implementado un protocolo experimental, enfocado en el estudio de las emociones, desde la electrofisiología y la psicología, donde fueron adquiridas señales de electroencefalografía EEG, a través del sistema g.Nautilus en su versión 32 g.LadyBird. Los canales utilizados fueron AF3, AF4, Fp1 y Fp2, con el electrodo de tierra en Fpz y la referencia en el lóbulo de la oreja derecha. Adicionalmente, fueron utilizados estímulos visuales de la base de datos libre "Open Affective Standardized Image Set OASIS" y un modelo de autoevaluación emocional llamado "Self Assessment Manikin SAM". El protocolo fue implementado en 10 sujetos sanos, de entre 18 y 25 años. Las señales de EEG fueron estudiadas en el dominio del tiempo-frecuencia mediante la transformada Wavelet continua y fueron contrastadas con los resultados del SAM.

El estudio indicó que las diferencias interhemisféricas de la potencia relativa en la banda alfa (8 a 12 Hz) del EEG, muestran un comportamiento que sigue las respuestas obtenidas en el SAM; es decir, a partir del estudio de las señales de EEG se puede estimar la emoción inducida en los participantes. Para los 10 participantes se obtuvo un coeficiente de correlación entre las respuestas del SAM y la diferencia interhemisférica, superior a 0.8. Para 6 de los 10 participantes, la correlación fue positiva, para los demás fue negativa.

Los resultados indican que características y métodos simples de análisis de las señales de EEG se pueden asociar a emociones, según el modelo de Ekman. Aunque otros estudios sugieren la utilización de un número mayor de canales, se puede ver que con los 4 canales utilizados se logra una identificación correcta de las dimensiones emocionales. Adicionalmente, a través del análisis de los resultados se pudo observar que las imágenes con una activación alta inducen, en la mayoría de los participantes (8 de 10) una actividad de EEG con una potencia mayor que las imágenes con activación baja, evidenciándose un incremento promedio de más del 400 %, lo que puede estar relacionado con un requerimiento fisiológico mayor para procesar imágenes que generan alta activación.