Implementación de un algoritmo de compresión para señales EEG en un dispositivo móvil

Abstract

Un electroencefalograma (EEG) es un método clásico no invasivo utilizado para registrar la actividad eléctrica del cerebro a través de electrodos situados en la superficie del cráneo. Mediante el estudio de los registros electroencefalográficos se realizan diagnósticos e investigaciones de enfermedades cerebrales. Los registros EEG generan elevados volúmenes de información lo cual constituye un inconveniente para el almacenamiento, procesamiento o transmisión, sobre todo cuando los equipos utilizados son ambulatorios, por lo que generalmente se incluyen esquemas de compresión para reducir el volumen de información a procesar. En el Centro de Estudios de Electrónica y Tecnologías de la Información (CEETI) se han desarrollado una serie de métodos de bajo costo computacional para la compresión de señales EEG. En este trabajo se eligió uno de los algoritmos desarrollados en el centro sobre la base de sus elevadas tasas de compresión y calidad de la señal reconstruida luego de la compresión, y se analizó su desempeño en hardware de bajo costo y bajo consumo de potencia, importantes aspectos que no habían sido abordados con anterioridad. El método de compresión elegido se basa en la descomposición de la señal mediante un banco de filtros coseno modulado y el uso de codificación Golomb. Para evaluar su desempeño el algoritmo fue implementado en diversas arquitecturas de computadoras de propósito general, y finalmente en un teléfono móvil para evaluar su desempeño en hardware de bajo perfil. Se obtuvieron resultados que validaron el empleo del método de compresión en dispositivos de bajo costo computacional y bajo consumo de potencia.