En este trabajo se desarrolla una interfaz gráfica de usuario híbrida, que incluye el censado de señales ECG relacionados con atención e intercambio de movimiento, con diferentes cascos (Midwave, Br8 + y Emotiv Epoc) para relacionarlos con las herramientas de captura de movimiento desarrolladas al interior de la línea de investigación de Interacción humano computador (HCI Group) asociado al grupo de eléctrica. La GUI permite procesar dichas señales, ya sea filtrándolas, hallando el espectro de la señal, el Mapa Tiempo-Frecuencia, la Transformada de Hilbert Huang, el ratio Theta/Beta, el área bajo la curva y los ritmos cerebrales. Así, no depender de varios softwares para procesar estas señales EEG. Asimismo, se probó la GUI con una de las señales provenientes de los tres neurocascos, para verificar el correcto funcionamiento, posteriormente se visualiza el procesamiento de la señal EEG resultante del neurocasco. CONCLUSIONES: 1) Se desarrolló la interfaz gráfica para integrar los neurocascos, para facilitar el procesamiento de las señales EEG, ya que para visualizar los datos en el neurocasco Midwave se utilizaba antes el software Openvibe, al igual que el Emotiv Epoc y además, el neurocasco Br8 Plus utiliza otro software que es BRL. Asimismo estos softwares no poseen las funciones de procesamientos tales como la HHT, el TBR y el Tiempo-Frecuencia. 2) Se verificó el correcto funcionamiento de la interfaz, como cargar todas las señales de los neurocascos, poder filtrarlas y hacerles el respectivo procesamiento. Efectuando el neurocasco Emotiv Epoc que tuvo problema al calcular el espectro de la señal, el Mapa Tiempo-Frecuencia como se observa en las figuras 6.15c, 6.16c. 3) Los parámetros de las señales de los neurocascos se adquirieron durante un tiempo aproximado de 3 minutos, donde el paciente solo se quedó quieto mirando hacia un punto fijo como se ve en la figura 6.12 y los parámetros de la prueba fue de 20 segundos, ver figura 6.3. 4) Finalmente se desarrolla una herramienta complementaria que permite el procesamiento y caracterización de señal EEG junto con MovCap para entrenar clasificadores de intenciones de movimiento y realización de acciones motoras que están inmiscuidas en el devenir de estudiantes impulsivos y su medición estadística adecuada, esta herramienta hace parte del cúmulo de medidas reales para caracterizar y validar biomarcadores de impulsividad, atención y movimiento en sujetos de estudio.
