https://doi.org/10.37815/rte.v33n2.847

Artículos originales

Implementación
del algoritmo K-means para clusterización de señales EEG durante la aplicación
de una prueba Stroop

Implementation of the K-means algorithm for clustering of EEG signals
during the application of a Stroop test

Paúl Esteban Cárdenas1 https://orcid.org/0000-0003-0526-8519,

Daniela
Prado1  https://orcid.org/0000-0003-1241-1782, Bruno Iglesias2, Ronnie Urdiales2,
Marcos Orellana2 https://orcid.org/0000-0002-3671-9362, Priscila Cedillo1, 2 https://orcid.org/0000-0002-6787-0655

1Universidad
de Cuenca, Cuenca, Ecuador

[email-masked], [email-masked], [email-masked]

2Universidad del Azuay, Cuenca, Ecuador

[email-masked], [email-masked], [email-masked], [email-masked]

Enviado:         2021/07/11

Aceptado:       2021/09/28

Publicado:      2021/11/30

Resumen

El análisis de datos y la
generación de modelos mediante aprendizaje automático (Machine Learning - ML
por sus siglas en inglés) es una de las técnicas más usadas por la comunidad
científica para obtener conocimiento que no se puede interpretar o analizar a
simple vista. En este documento, se aborda el tema específico de la obtención,
procesamiento de datos y modelado de los mismos mediante técnicas de
agrupamiento, concretamente el algoritmo de K-Means. Los datos se obtienen a
través de una herramienta de interfaz cerebro computador (ICC - BCI por sus
siglas en inglés) basada en electroencefalograma (EEG), mientras un sujeto de
prueba realiza una tarea de tipo Stroop, la cual permite a los psicólogos
evaluar el control inhibitorio de las personas. La aplicación de este tipo de
algritmo en esta área especifica, busca poder identificar patrones dentro de
las señales EEG relacionados al estado del sujeto. La captura de datos se
ejecuta en tres diferentes horas del día, matutina , vespertina, y nocturna,
durante dos días consecutivos, con el objetivo de obtener variabilidad en los
datos. Si bien la muestra de datos es pequeña, se puede emplear como punto de
partida para el análisis del algoritmo K-means en señales EEG durante la
ejecución del test Stroop. Los resultados se muestran tanto desde el punto de
vista técnico como psicológico, y se puede ver en la clusterización realizada
con las señales en el dominio del tiempo, que existe un patrón de agrupación
según la hora del día en la que se realiza el test. Por otra parte, para la
clusterización con las señales en el dominio de la frecuencia este patrón no
resulta tan evidente. Desde la perspectiva psicológica, se comprueba que el
proceso de aprendizaje y de acomodación al momento de realizar una prueba
psicológica, disminuye su potencial.

Palabras clave: aprendizaje automático, electroencefalograma,
agrupamiento, evaluación neuropsicológica, Interfaz Cerebro-Computador.

Abstract

Data analysis and model generation through machine learning (Machine
Learning - ML) is one of the techniques most used by the scientific community
to obtain knowledge that cannot be interpreted or analyzed with the naked eye.
In this document, the specific issue of data collection, processing, and
modeling is addressed using clustering techniques, specifically the K-Means
algorithm. The data were obtained through a brain-computer interface (ICC -
BCI) tool based on electroencephalogram (EEG), while a test subject performed a
Stroop-type task, which allows psychologists to evaluate people's inhibitory
control. The application of this type of algorithm in this specific area seeks
to identify patterns within the EEG signals related to the subject's state.
Data capture was carried out at three different hours of the day, morning,
evening, and night, for two consecutive days, to obtain variability in the
data. Although the data sample is small, it will serve as a starting point for
analyzing the K-means algorithm in EEG signals during the execution of the
Stroop test. The results obtained are shown both from a technical and
psychological point of view. It can be seen in the clustering carried out with
the signals in the time domain that there is a clustering pattern according to
the time of day in which the test was performed. On the other hand, this
pattern is not so evident for the clustering with the signals in the frequency
domain. From the psychological perspective, it is found that the learning and
accommodation process at the time of performing a psychological test decreases
its potential.

Keywords: machine learning, electroencephalographic,
groping, neuropsychological assessment, Brain-Computer Interface.

Introducción

Desde hace
algunos años, la Inteligencia Artificial (IA) es una de las de las herramientas
más importantes para el desarrollo de nuevas tecnologías que ayudan a las
personas en tareas que, por dificultades físicas o psicológicas endógenas,
tienen limitaciones al momento de ejecutarlas (Rusell &
Norvig, 2004). Debido a la proliferación de la IA, esta
se ha divido en varios subcampos para cubrir la diversidad de aplicaciones que
presenta (Ayodele, 2010). Entre ellos está el desarrollo de
técnicas de Machine Learning (ML),
que es uno de los campos más importantes hoy en día, ya que, se basa en la
aplicación de técnicas estadísticas como regresiones lineales, regresiones
logísticas, entre otras, para la creación de algoritmos mucho más eficientes,
con el objetivo de identificar patrones o realizar predicciones sobre un
conjunto de datos.

En este contexto,
se encuentran dos clasificaciones: algoritmos supervisados y no supervisados. En
ambos casos, los algoritmos reciben variables de entrada o inputs y pueden o no contener variables de salida.  Es decir, la diferencia radica en la
presencia o no de variables de salida o target.
Precisamente en el caso de los
algoritmos supervisados se requiere indicar este tipo de variable; mientras que
en los algoritmos no supervisados, no se requiere de esta variable. Por lo que
este tipo de algoritmos buscan encontrar patrones que permitan entender el
comportamiento de los datos de mejor manera, ya sea con el fin de agruparlos,
clasificarlos o realizar predicciones basadas en datos (Nasteski, 2017).

El Machine Learning se utiliza en un amplio
espectro de contextos (Carvalho
et al., 2019), uno de los más relevantes es la
aplicación en el área de la salud, y particularmente en el cuidado del paciente
(Ben-Israel
et al., 2020). Además, en este subcampo de la IA se
emplea para el análisis de información del comportamiento humano que sirve como
insumo para el desarrollo de modelos de entrenamiento cognitivo (Rennie
et al., 2020). Es decir, el Machine Learning brinda soporte para el análisis de datos
provenientes de la intervención neuropsicológica para el entrenamiento
personalizado de las funciones cognitivas (Shani et al.,
2019), entendidas como los procesos mentales
involucrados en la adquisición de conocimiento, la manipulación de la
información y el razonamiento (Montañés & de
Brigard, 2011).

Existen distintas
funciones cognitivas como la atención, concentración, memoria, lenguaje,
razonamiento, control inhibitorio, entre otras (Trápaga
et al., 2018). Particularmente, el control inhibitorio
es la capacidad que tiene un individuo para controlar reacciones impulsivas
tanto a nivel atencional como comportamental, esta función depende
principalmente de la corteza pre frontal (Peña Barrientos
et al., 2017). A pesar de que Scarpina y Tagini
(2017) realizan varias pruebas neuropsicológicas
para analizar esta función a lo largo de los años, la técnica predilecta por
expertos, y que se mantiene desde el siglo pasado, es el test de Stroop (Stroop, 1935).

Este test
atencional tiene la finalidad de tasar la capacidad de un sujeto para resistir
la interferencia de tipo verbal. Se trata de una herramienta de tamizaje útil
para el diagnóstico de patologías del desarrollo y adquiridas (por ejemplo:
Trastorno del espectro autista, traumatismos craneoencefálicos, síndrome de
Tourette, trastorno por déficit de atención con hiperactividad). También se
emplea para identificar la capacidad del sujeto de dar una respuesta impidendo
la intrusión de un proceso automático, donde la atención selectiva juega un
papel fundamental, ya que el ser humano requiere controlar su capacidad
atencional orientado a los estímulos de mayor beneficio y adaptación. Esta
tarea consiste en indicar el color de la tinta con la que está escrita una
palabra que no coincide con su significado, por ejemplo, si se escribe la
palabra “azul” aunque está impresa con color verde, produce una interferencia
semántica en el cerebro que causa un aumento en la latencia de respuesta verbal
del sujeto de prueba.

A partir de la
explicación dada, el objetivo de esta investigación se centra en implementar un
modelo que agrupe las señales del Electroencefalograma (EEG)  que se obtienen durante la ejecución de la
prueba Stroop de un sujeto de ensayo con el fin de identificar patrones o
características del estado actual del individuo durante la aplicación del test
Stroop. Para ello, se plantea el empleo de un algortimo muy utilizado dentro
del Machine Learnig denominado K-Means (Likas et al.,
2003), el cual es un algoritmo de aprendizaje
no supervisado que pertenece al tipo de algoritmo de agrupamiento o también
conocido como Clustering (Alqurashi &
Wang, 2019). Está claro que dentro del Machine Learning existen modelos o
algoritmos más potentes que se pueden utilizar en este contexto, sin embargo,
se considera este algoritmo debido a que es relativamente de fácil implementación
y como una primera aproxiación al objetivo de identificar patrones
pertenecientes al control inhibitorio en señales EEG.

Este trabajo se
organiza de la siguiente manera: la Sección 2 presenta estudios relacionados,
la Sección 3 introduce la solución y método planteado, la Sección IV explica el
caso de estudio donde se aplica la solución y el resultado del análisis de
datos, finalmente se expone la conclusión.

Trabajos relacionados

Las formas de
evaluación, diagnóstico y predicción del estado de las funciones cognitivas, y
particularmente, del control inhibitorio, avanzan de manera acelerada los
últimos años (Emerenziani
et al., 2020). Gracias a esto, se combinan metodologías
de investigación de las ciencias sociales, médicas y técnicas; con el objetivo
de que los estudios sean más exactos y que varias disciplinas se puedan juntar
en una misma investigación para comprender, de mejor manera, los fenómenos
humanos (Onwuegbuzie & Leech,
2005).

Priya et al. (2020)
realizan un estudio en el que se predicen variables de condiciones psicológicas
como la depresión, ansiedad y estrés mediante Machine Learning, específicamente árboles de decisión y algoritmos
de Naive-Bayes. Ellos no consideran
dividir los factores psicológicos en niveles o tipos, solo detectan la
presencia o ausencia de alteraciones cognitivas. Se puede resaltar que los
autores consideran que, en algunas ocasiones, los algoritmos de Machine Learning dan falsos positivos o
falsos negativos, frente a ello, desarrollan un algoritmo que detecta estos
falsos resultados, haciendo que el sistema sea mucho más eficiente.

Por otra parte, Wang et al. (2018) desarrollan un sistema para detectar la
ansiedad usando un casco para la interacción cerebro computador (Brain Computer Interface – BCI) mediante
la captura de señales EEG del sujeto. Medina et al. (2018) por su parte, depuran las señales con
técnicas específicas y; posteriormente, desarrollan un sistema que detecta el
nivel de atención del sujeto evaluado y predice cuantitativamente, por los
diferentes picos que existen en determinadas señales, si el sujeto evaluado
tiene ansiedad; esto resulta útil porque hay muy poco margen de error
utilizando estas técnicas.

Kaneta et al.
(2016) investigan la influencia del efecto Stroop en la onda cerebral,
especificamente en los potenciales relacionados con eventos (ERP – por sus siglas en ingles). Para ello
hace uso de la técnica de agrupamiento máquina de vector de soporte (Super Vector
Machine – SVM), mediante la cual
clasifican a las señales en dos grupos dependiendo si el estímulo es dirigido o
no dirigido.

How et al. (2015),
realizan la implementación de un clasificador mediante SVM, con el objetivo de
clasificar los niveles de estrés en las señales EEG. Para esto utilizan la
prueba Stroop como factor estresante. En sus resultados logran clasificar en
cuatro niveles de estrés con una precisión media del 67,06%, en 3 niveles con
una precisión del 75,22% y en dos niveles de estrés con una precisión del
85,71%.

Lim et al. (2016)
analizan el estrés cognitivo en las señales EGG de 25 sujetos durante la
aplicación del test Stroop. Para esto aplican tres técnicas o algorimos
como son: redes neuronales artificiales, k-Nearest Neighbor (KNN – por sus siglas en ingles) and Linear
Discriminant Analysis (LDA – por sus
siglas en ingles). Sus resultados les permiten identificar que el
algoritmo que tiene mejor rendimiento es el KNN.

Como se puede
observar, se realizan diferentes estudios respecto al análisis de señales EEG durante
la aplicación del test Stroop, con el objetivo de clasificar o predecir
distintas condiciones psicológicas (Al-Nafjan
et al., 2017; Priya et al., 2020). Sin embargo, muchos de ellos se centran
en la detección del estrés, siendo necesario investigar otros estados mentales
o funciones cognitivas que puedan producirse durante la aplicación de este test
(Popov et al.,
2018). A partir de una indagación previa, se comprueba
que no existe una investigación centrada en el análisis de señales EEG para
determinar patrones del estado mental que se puedan relacionar al control
inhibitorio. Por lo tanto, este artículo se centra en la implementación del
algoritmo K-Means, con el objetivo de
que, mediante la toma de datos de las señales EEG de un sujeto durante la
ejecución del test Stroop, se genere un agrupamiento que permita identificar
patrones en las señales EEG capturadas en las diferentes fases del test y
sesiones realizadas, para contrastarlos con los datos tomados de forma manual.

Metodología

La metodología de
investigación seleccionada para la presentación de esta investigación es la
propuesta por Runeson et al.
(2012) que implica la delimitación de estudios
de caso. Acontinuación se explican los pasos empleados: A) diseño y
planificación, B) consideraciones éticas, C) preparación y recolección de
datos, D) análisis e interpretación de los resultados, E) amenazas a la
validez. Sin embargo, en este apartado a fines metodológicos se presentan los
pasos A, B y C; dejando los pasos D y E para la sección 4. Resultados.

Diseño y planificación

El objetivo central de este estudio se presenta por medio de la
propuesta Goal Question Metric (GQM) de Basili et al. (1994), ya que se puede
plasmar de manera objetiva lo que se requiere evaluar por medio del estudio de
caso (Tabla
1).

Tabla 1

Aproximación GQM

Analizar:

Patrones de las señales EEG relacionados al estado actual del sujeto
durante la ejecución de la tarea tipo Stroop verbal.

Con el propósito:

Generar clusteres de los patrones encontrados que proporcionen
información de utilidad clínica.

Con respecto a:

Sujeto de estudio adulto sin precedentes de neuropatología.

Desde el punto de vista de:

Técnico.

Consideraciones éticas

Aunque un estudio de investigación se basa principalmente en la
confianza entre el investigador y el caso (Amschler & Pradhan, 2001), se
consideran algunas medidas de prevención explícitas para evitar problemas
futuros relacionados con el bienestar del participante. Los principales
factores éticos incluidos en este estudio de caso son: i) consentimiento
informado, ii) revisión de la aprobación de un comité de bioética, iii)
confidencialidad y iv) retroalimentación de los hallazgos.

Preparación y recolección de datos

A continuación, se explica la metodología que orienta a la
obtención de datos para esta investigación, esta corresponde a la propuesta de Fayyad et al. (1996) titulada Knowledge
Discovery in Databases  (KDD), que se
refiere al proceso general de
descubrimiento de conocimiento útil a partir de datos. Para garantizar que se
deriven conclusiones útiles, se efectúan pasos como la preparación, selección y
limpieza de datos. Además de la incorporación de conocimientos apropiados y la
interpretación adecuada de los resultados de la minería.

En la Figura 1
se presentan los pasos para la recolección de los datos, clusterización a
partir de la aplicación del algoritmo K-Means
y análisis de los clusters encontrados. La ventaja de utilizar este
procesamiento, radica en que este es un proceso no trivial de identificar
patrones válidos, novedosos, potencialmente útiles y, en última instancia,
comprensibles en los datos.

Los datos obtenidos
del EEG, con los que se entrenó el modelo, se recolectaron mediante un casco
BCI basado en EEG. La captura de los datos se la realizó en un solo sujeto
mientras ejecutaba la prueba Stroop, en seis sesiones diferentes distribuidas
en dos días, en tres períodos de tiempo: al despertar, al medio día y antes de
dormir.

Figura 1

Pasos
que constituyen el proceso KDD (Fayyad et al., 1996)

Específicamente,
se utilizó un casco OpenBCI, con una placa “Cyton Boisensing Board + Daisy”, la
cual permitió trabajar con 16 canales con electrodos secos no invasivos.  Para visualizar los datos en tiempo real se utilizó
la interfaz de usuario del software de OpenBCI (Suryotrisongko
& Samopa, 2015), la cual permitió guardar el archivo de
datos tanto en formato de texto (.txt), como en formato europeo de 24 bits
(.bdf). Para este estudio, se utilizó el archivo de texto, ya que permitió
analizar de forma simple las señales para los objetivos planteados. El archivo
se organizó en columnas que corresponden a cada uno de los canales utilizados
para el registro, en este caso se emplearon 6 canales posicionados en la
corteza prefrontal, correspondientes a los electrodos 0, 1, 8, 9, 10, y 11,
como se puede observar en la Figura 2. Esta selección de canales se la realizó,
ya que es en la corteza prefrontal donde se podría evidenciar con mayor claridad
la actividad de control inhibitorio en las señales cerebrales del sujeto. Por
otra parte, en las filas se mostraron los potenciales en micro voltios de cada
uno de los registros realizados en el tiempo, con una frecuencia de 125 Hz.

Figura 2

Distribución de los electrodos en la
corteza cerebral

Para el
preprocesamiento de los datos se emplearon diferentes librerías en Python, como
Pandas, Numpy, Plotly, entre otras. Para utilizar el conjunto de datos en un
modelo como K-Means, primero fue
necesario realizar un análisis y preprocesamiento, lo cual permitió desarrollar
una correcta extracción de características de las señales capturadas. Para este
estudio se analizaron las señales EEG tanto en el domino del tiempo como de la
frecuencia, lo que dio paso a la identificación de la existencia de frecuencias
no deseadas. El análisis se lo efectuó para cada uno de los canales de las seis
sesiones realizadas. En la Figura 3 se puede observar un ejemplo de las
señales captada por los seis canales durante la sesión de la tarde del día uno
en el dominio del tiempo.

Figura 3

Señales en el dominio del tiempo de la
sesión de la tarde en el día 1

Para realizar el
análisis en el dominio de la frecuencia, se utilizó la transformada rápida de Fourirer (FFT). La Figura 4 muestra un ejemplo de las señales captada
por los seis canales durante la sesión de la tarde del día uno en el dominio de
la frecuencia.

Figura 4

Señales EEG en el dominio de la
frecuencia

Después del
análisis realizado, como se puede ver en la Figura 4, el espectro de frecuencia
de las señales presentó un pico en frecuencias bajas cercanas a cero Hz, por lo
que se aplicó un filtro paso banda entre tres y 40 Hz. Como se puede ver en la Figura 5, con el fin de eliminar frecuencias
atípicas que puedan representar ruido o niveles muy bajos de frecuencia
correspondientes a ondas delta, y a su vez tener una mejor visualización de las
bandas Theta, Alpha y Beta, ya que estas son las que contendrían mayor
información respecto al control inhibitorio en la actividad cerebral del
sujeto.

Figura 5

Filtro pasa banda aplicado a las señales
EEG

En la Figura 6, se puede ver un ejemplo de tres de las
señales capturadas por los seis canales durante la sesión de la tarde del día
uno, filtradas en el dominio de la frecuencia y del tiempo. Además, se han
atenuado las frecuencias cercanas a cero y se puede visibilizar de mejor manera
las frecuencias superiores correspondientes a las bandas de interés antes
mencionadas.

Figura 6

Señales filtradas en el dominio de la
frecuencia y tiempo

Para la
implementación del algoritmo K-Means,
se realizaron dos pruebas en el primer caso, con los datos en el dominio del
tiempo, y en el segundo caso en el dominio de la frecuencia. En el primer caso,
las características o columnas a utilizar, fueron de cada uno de los canales
seleccionados previamente, y las filas cada una de las muestras tomadas a lo
largo del tiempo, concatenando una sesión tras otra en orden cronológico. Por
otra parte, en el segundo caso, para reducir la dimensionalidad de los datos en
el dominio de la frecuenta, se realizó el cálculo y selección de
características principales de las señales EEG capturadas. Entre las
principales características utilizadas en este caso, se hizo uso de la densidad
espectral de potencia, densidad relativa de potencia, potencia máxima de
frecuencia, potencia mínima de frecuencia, media de la potencia de la
frecuencia, y finalmente la varianza y covarianza de la frecuencia.

Una vez que se
obtuvo la tabla final con los datos procesados, tanto en el dominio del tiempo
como de la frecuencia, se realizó la normalización de los valores numéricos,
para así obtener un mejor desempeño del algoritmo. En este estudio, debido a la
poca cantidad de datos recabados, se utilizó el 100% del set de datos para
realizar el agrupamiento mediante el algoritmo de K-Means.

Como ya se
mencionó anteriormente, este estudio se enfoca en las bandas Theta, Alpha, y
Beta, en la Figura 7 se puede observar un ejemplo de cómo
están distribuidas las bandas de frecuencias en las señales ya filtradas que se
utilizaron para entrenar el algoritmo. De igual manera en la Figura 8 se puede ver la densidad espectral de
potencia de uno de los canales de las señales EEG a ser utilizadas para
entrenar el algoritmo, en azul se puede ver las frecuencias a ser utilizadas
para este estudio.

Figura 7

Bandas de frecuencias de las señales a ser
utilizadas para entrenar el algoritmo

Figura 8

Densidad espectral de potencia de las
señales a ser utilizadas para entrenar el algoritmo

Resultados

A continuación, se presenta la implementación del
algortimo K-means y el análisis de
datos agrupados y las amenazas a la validez.

Análisis
de datos agrupados

Para ejecutar el algoritmo de Clustering, se utilizó la librería Sklearn de Python, por
razones de afinidad tanto con la librería como con el lenguaje de programación.

El algoritmo, en un primer caso, recibió como
entrada el conjunto de datos de EEG, en este proceso, los seis canales en el
dominio del tiempo seleccionados y preprocesados previamente. Como métrica de
evaluación y para una elección adecuada del número de clústeres a realizar, se
utilizó el método del codo, el cual empleó la distancia media de las
observaciones a su centroide, es decir, se fijó en las distancias intra clúster,
si el número de clústeres se incrementa, la varianza intra clúster tiende a
disminuir. De acuerdo a la gráfica obtenida, como se puede ver en la Figura 9,
se tiene que el número ideal de clústeres está entre dos a seis, para el caso
de las señales en el dominio del tiempo.

Figura 9

Gráfica
de codo para los datos en el dominio del tiempo

Después de varias pruebas y análisis realizadas con
diferentes valores de k clústeres, se
estableció que tres es el número adecuado de clústeres. En la Figura 10 se
puede ver el resultado de la clusterización realizada en tres dimensiones.

Figura 10

Clusterización
con las señales en el dominio del tiempo

En un segundo caso, el algoritmo recibió como
entrada los datos de las características principales extraídas de los canales
en el dominio de la frecuencia seleccionados y preprocesados, mencionados
previamente. Al igual que en el primer caso, como métrica de evaluación y para
una elección adecuada del número de clústeres a realizar, se utilizó el método
del codo. De acuerdo a la gráfica obtenida, como se puede ver en la Figura 11,
se tiene que el número ideal de clústeres está entre dos y ocho, para el caso
de las señales en el dominio de la frecuencia. Esto sucede posiblemente, porque
en este dominio, se pudo detectar algunas señales en el espectro de frecuencia
atípicas con respecto al resto de canales, principalmente de la sesión del día
uno en la mañana. Otro aspecto importante a mencionar, es que el número de
muestras disminuyó a 36, ya que al realizar el proceso de extracción de
características en el domino de la frecuencia, cada una de las señales
capturadas correspondían a una muestra, mientras que las características
extraídas a las dimensiones. Esto por un lado ayudó a que el rendimiento del
algoritmo sea mejor, sin embargo, la poca cantidad de muestras utilizadas
pueden representar un inconveniente para la obtención de resultados adecuados.

Figura 11

Gráfica
de codo para los datos en el dominio de la frecuencia

Después de varias pruebas y análisis realizados
con diferentes valores de k
clústeres, se estableció que el número ideal de clústeres, con el fin de
identificar similitudes con la clusterización realizada en el dominio del
tiempo. En la Figura 12 se
puede ver el resultado de la clusterización elaborada en tres dimensiones.

Figura 12

Clusterización
con las señales en el dominio de la frecuencia

Los
resultados obtenidos después de la clusterización se analizaron con base en
tres características: i) hora del día (mañana, tarde, noche), ii) día (día 1,
día 2), e ii) interferencia (baja, media, alta), esta última establecida según
los valores calculados más adelante, obtenidos en la realización del test.

De acuerdo a
esto en la Tabla 2 se puede observar la distribución de
los resultados obtenidos mediante los dos casos de clusterización.

De acuerdo con estos resultados, se puede
evidenciar que en la clusterización, en el dominio del tiempo, existe una mejor
distribución de los datos, ya que se logra distinguir claramente que el
algoritmo ha separado a las señales casi de manera perfecta según la hora del
día en la que fueron capturadas, sin embargo, en relación tanto al día como a
la interferencia, no se encontraron mayores diferencias entre clústeres ya que
los porcentajes se distribuyen de manera similar.

En cuanto a la segunda clusterización, en el
dominio de la frecuencia, los resultados no evidencian una clara distribución
de los datos, ya que los porcentajes son similares para cada clúster, esto
puede deberse a la poca cantidad de datos obtenidos, se puede probar a futuro
el algoritmo en este dominio con un espectro mucho más amplio de datos y con
más sujetos de estudio.

Tabla 2

Porcentaje de la
distribución de los datos en los clústeres realizados a base de tres
características analizadas

CLUSTERIZACIÓN EN EL DOMINIO DEL TIEMPO

CLUSTERIZACIÓN EN EL DOMINIO DE LA FRECUENCIA

JORNADA

CLUSTER 1 (ROJO)

CLUSTER 2 (VERDE)

CLUSTER 3 (CELESTE)

JORNADA

CLUSTER 1 (ROJO)

CLUSTER 2 (VERDE)

CLUSTER 3 (CELESTE)

Matutina

34,56%

0,00%

0,00%

Matutina

27,78%

2,78%

2,78%

Vespertina

17,72%

14,73%

0,00%

Vespertina

27,78%

0,00%

5,56%

Nocturna

0,00%

0,00%

32,98%

Nocturna

27,78%

0,00%

5,56%

DÍA

CLUSTER 1 (ROJO)

CLUSTER 2 (VERDE)

CLUSTER 3 (CELESTE)

DÍA

CLUSTER 1 (ROJO)

CLUSTER 2 (VERDE)

CLUSTER 3 (CELESTE)

1

37,03%

0,00%

18,45%

1

41,67%

2,78%

5,56%

2

15,25%

14,73%

14,54%

2

41,67%

0,00%

8,33%

INTERF.

CLUSTER 1 (ROJO)

CLUSTER 2 (VERDE)

CLUSTER 3 (CELESTE)

INTERF.

CLUSTER 1 (ROJO)

CLUSTER 2 (VERDE)

CLUSTER 3 (CELESTE)

Baja

0,00%

0,00%

18,45%

Baja

41,67%

0,00%

8,33%

Media

327,03%

0,00%

0,00%

Media

27,78%

2,78%

2,78%

Alta

15,25%

14,73%

14,54%

Alta

13,89%

0,00%

2,78%

La Figura 13,
presenta los resultados calculados según indica el manual de Scarpina & Tagini (2017),
para ello, se emplearon los cálculos presentados en la Figura 14 (Stroop, 1935).

Como se ve en la Figura 14,
existen cinco variables que se utilizan para obtener el valor de la
interferencia, las cuales son:

·       P: número de palabras leídas en la primera
fase del test

·       C: número de colores leídos en la segunda
fase del test

·       PC: número de palabras leídas en la
tercera fase del test

·       PC’: Valor obtenido de la división entre
la suma y el producto del valor de P con el valor de C

·       Interferencia: Valor obtenido de la
diferencia entre el valor de PC y el valor de PC’

Figura 13

Comparación
de la interferencia en los días de prueba

Figura 14

Fórmula utilizada para el cálculo de la
interferencia al realizar la prueba de tipo Stroop (Stroop, 1992)

Amenazas
a la validez

En los procesos de
evaluación empírica existen cuatro tipos de amenazas a la validez que son
necesarios señalar: i) validez de constructo, ii) validez interna, iii) validez
externa y iv) fiabilidad.

Validez de
constructo

La
validez de constructo se centra en la relación entre la teoría detrás del caso
de estudio y la observación. Para ello, se considera dos propuestas teóricas
validadas. Por un lado el efecto Stroop (1935) que ha sido validado estadísticamente por la
comunidad científica para la valoración del estado de control inhibitorio y
atención selectiva; además, el algoritmo k-means
que ha sido demostrado matemáticamente (Xin, 2011).

Validez interna

La
validez interna está relacionada con la calidad de los resultados del estudio.
En este estudio de caso, se cuent con información limitada para el análisis;
por lo tanto, el resultado de la clusterización puede presentar imprecisiones;
por ello, se procede a calificar los resultados de manera manual, para
contrastar la información.

Validez externa

La validez externa
esta realacionada a la capacidad de generalización de los resultados obtenidos.
En este estudio de caso, al contar con información de un solo sujeto, los
resultados son poco generalizables. Sin embargo, el estudio sirve como una
primera aproximación a la aplicación de tecnología a este tipo de herramientas
psicológicas, puntualmente algoritmos de machine learnig que permitan
identificar patrones en los datos, y sirvan como soporte a la intervención de
un psicólogo o personal de la salud.

Fiabilidad

El test Stroop tiene
un alfa de Cronbach de 0.76, lo que significa que es un instrumento confiable
para medir el control inhibitorio (Eliorraga, 2017).

Discusión

En este apartado, se presenta la discusión desde
dos puntos de vista; por un lado, el técnico que visibiliza las fortalezas y
limitaciones del estudio; por otro, desde el punto de vista psicológico y las
implicaciones clínicas que este tipo de herramientas tienen para los
profesionales de la salud cognitiva.

Desde
el punto de vista técnico

La aplicación de algoritmos de agrupamiento a
señales EEG ayudan a identificar patrones y relaciones con ciertas tareas que
realiza un sujeto, como en este caso el teste Stroop. En este sentido el
algoritmo implementado permite ver ciertas relaciones en los clústeres
obtenidos con las señales en el dominio del tiempo, respecto a los horarios de
realización del test, de esta forma se puede plantear la interrogante si el
horario en el que un sujeto realiza el test influye en sus resultados o en el
comportamiento de sus ondas de la corteza prefrontal. Por otro lado, la
clusterización con las señales en el dominio de la frecuencia no muestra
resultados del todo óptimos, esto debido a la poca cantidad de datos recabados
para analizar las señales en este dominio, que por lo general permite obtener
mayor información de las señales que en el dominio del tiempo.

Sin embargo, el obtener los modelos en este
estudio, es un aporte a las pruebas del procesamiento de las señales y la
extracción de características de las mismas, así como identificar los factores
que influyen en la existencia de un modelo de clusterización en este
dominio.  Esto a su vez, da la pauta para
una siguiente investigación, en la que se prueben los modelos planteados con un
conjunto de datos mucho más robusto.

Desde
el punto de vista psicológico

Los resultados que se derivan de la aplicación del
test Stroop a un sujeto sin patología severa, denota que, en el segundo día,
tal y como lo muestra la Figura 13,
presenta un proceso de adecuación y aprendizaje de la tarea, por lo que, el
efecto Stroop pierde fuerza. Además, se puede observar cómo la interferencia es
mayor en el horario nocturno, es decir, se comprueba que la capacidad del ser
humano para inhibir o controlar las respuestas impulsivas (o automáticas), y
generar respuestas mediadas por la atención y el razonamiento se reduce cuando
existen factores como el cansancio o fatiga de la jornada laboral (MacLeod, 1991; Stroop, 1935).
Todo esto, se comprueba con los hallazgos representados en la Tabla 1,
particularmente en la clusterización. En el dominio del tiempo brinda
información relevante, se observa que, el clúster uno concentra datos que
corresponden a la jornada matutina, mientras que en el tres está la vespertina.

Tomando en cuenta que la media de interferencia
para personas de entre 16 a 44 años oscila desde 30 a -30 (Stroop, 1935),
en el día uno, el sujeto supera la media en interferencia, y que en el día dos
se encuentra justo a la mitad. Cabe recalcar que, mientras menos interferencia
presente el sujeto al realizar la prueba de Stroop la función cognitiva del
control inhibitorio está conservada.

Conclusiones

En este trabajo
se describe un proceso para implementar un agrupador de señales EEG, el mismo
que fue realizado mediante Python usando el algoritmo de K-Means de la librería sklearn.

Lo resultados se
analizan desde la perspectiva tanto técnica como psicológica y se pueden
identificar ciertos patrones en los clusters con respecto a los resultados
psicológicos. Los mejores resultados se obtienen con las señales en el dominio
del tiempo, sin embargo, para lograr un mejor rendimiento del algoritmo con los
datos en el dominio de la frecuencia, es necesario utilizar un mayor número de
datos, ya que como se conoce, en este dominio se pueden extraer mayor cantidad
de características de las señales, las mismas que pueden servir para detectar
patrones no identificables con un set de datos pequeño.

Desde la
perspectiva psicológica, se puede comprobar que el proceso de aprendizaje y de
acomodación al momento de realizar una prueba psicológica, disminuye su
potencial.

Finalmente, para trabajos futuros se plantea repetir el
proceso con una cantidad de datos mayor, que permita por un lado validar lo
realizado y, a su vez, mejorar los resultados obtenidos. De igual manera, es
importante entrenar el algoritmo con datos de varios sujetos de diferentes
edades, para nutrirlo con una mayor diversidad de muestras y señales, mejorando
el rango del de análisis y su capacidad de obtención de conocimientos.

Agradecimientos

Los autores
desean agradecer al Vicerrectorado de Investigaciones de la Universidad del
Azuay por el apoyo financiero y académico, así como al personal de la escuela
de Ingeniería de Sistemas y Telemática, y el Laboratorio de Investigación y
Desarrollo en Informática (LIDI). Además, este trabajo es parte de los siguientes
proyectos de investigación: “Fog Computing aplicado a monitoreo de dispositivos
usados en ambientes de vida asistidos (Ambient Assisted Living). Caso de
estudio: plataforma para el adulto mayor”; y “Diseño de arquitecturas y modelos
de interacción para ambientes de vida asistida orientados a adultos mayores.
Caso de estudio: ambientes lúdicos y sociales”. Ganadores de las convocatorias
DIUC XVII y XVIII respectivamente, por ello los autores agradecen a la
Dirección de Investigación de la Universidad de Cuenca (DIUC) por su apoyo.

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