Regulación afectiva basada en la interfaz cerebro-computadora hacia el tratamiento de la depresión

En este proyecto, aprovecharemos una tecnología BCI basada en electroencefalografía (EEG) desarrollada localmente para decodificar estados afectivos del cerebro y, por lo tanto, desarrollaremos un mecanismo de estimulación y detección de circuito cerrado. La tecnología utiliza computación avanzada de señales neuronales en el EEG en tiempo real y retroalimentación de audio utilizando un modelo de aprendizaje automático que asocia las características del EEG del usuario individual en relación con las funciones de emoción musical. El sistema es portátil y permitirá que el entrenamiento de regulación emocional se realice fuera del entorno hospitalario con facilidad, lo que podría abordar la brecha de tratamiento para MDD en los ancianos.

Este es un estudio aleatorizado de dos grupos. Un grupo se someterá a la intervención que consiste en 24 sesiones de entrenamiento de regulación de emociones BCI (es decir, escuchando música con retroalimentación de audio para regular las emociones hacia un afecto positivo) durante un período de 8 semanas. El grupo de control se someterá a 8 semanas de sesiones de música, sin ningún entrenamiento de regulación emocional. Ambos grupos se someterán a evaluaciones pre y post psicométricas que analicen la cognición, la calidad de vida, el funcionamiento y los estados emocionales. Este estudio también llevará a cabo una resonancia magnética funcional del cerebro antes y después de 8 semanas de entrenamiento (intervención) o sesión de música (control) para examinar los cambios asociados con el entrenamiento BCI afectivo. Los hallazgos del estudio derivados de evaluaciones psicométricas, análisis de EEG y neuroimagen proporcionarán evidencias sobre la eficacia y la usabilidad de esta tecnología.