Rastreando el lado oscuro

Dec 17 2022

¿Qué hay para encontrar en tus ojos? Imagine un par de anteojos que pudieran detectar si usted está mirando un objeto lejano y automáticamente se acercarían por usted; un teclado que escribe mientras sus ojos miran de palabra en palabra; o incluso una herramienta de búsqueda que te informa sobre lo que estuviste mirando demasiado tiempo. Los dispositivos futuristas como estos que pueden monitorear los movimientos oculares tienen una variedad de aplicaciones que van desde el diagnóstico de trastornos oculares hasta brindar experiencias de juego interactivas.

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¿Qué hay para encontrar en tus ojos?

Imagine un par de anteojos que pudieran detectar si usted está mirando un objeto lejano y automáticamente se acercarían por usted; un teclado que escribe mientras sus ojos miran de palabra en palabra; o incluso una herramienta de búsqueda que te informa sobre lo que estuviste mirando demasiado tiempo. Los dispositivos futuristas como estos que pueden monitorear los movimientos oculares tienen una variedad de aplicaciones que van desde el diagnóstico de trastornos oculares hasta brindar experiencias de juego interactivas. La clave para diseñar este tipo de sistemas es el seguimiento de la mirada: medir el movimiento ocular en tiempo real con precisión.

El enfoque más popular para el seguimiento de la mirada hoy en día es la visión por computadora: donde las cámaras capturan imágenes del ojo y los algoritmos procesan los datos en tiempo real para determinar cómo se mueve el ojo. Los programas modernos de visión por computadora incorporan algoritmos de aprendizaje automático para detectar patrones en imágenes y clasificar objetos de manera eficiente. A pesar de los avances en este campo, estos algoritmos sufren de una complejidad computacional sustancial. Entrenar algoritmos de aprendizaje automático y descifrar imágenes rápidamente requiere chips de alto rendimiento que consumen una cantidad significativa de energía. Si bien es factible en un automóvil autónomo o en un teléfono inteligente, integrar un sistema de visión por computadora en un par de anteojos es muy desafiante.

En la división de Dispositivos de Neurotech@Berkeley , nos enfocamos en desarrollar hardware para medir y analizar las señales eléctricas generadas por nuestros cuerpos. Inspirándonos en el potencial de los sistemas de seguimiento de la mirada, nos propusimos explorar una técnica con un costo computacional sustancialmente menor que la visión artificial: la electrooculografía (EOG). A diferencia de la visión por computadora que se basa en cámaras, EOG se basa en señales eléctricas intrínsecas generadas en nuestro ojo.

¿Qué es EOG?

En 1951, Elwin Marg, un neurocientífico y optometrista estadounidense de UC Berkeley, descubrió y definió la electrooculografía. EOG es una prueba fisiológica que utiliza varios electrodos cuidadosamente colocados para medir los potenciales eléctricos permanentes entre la membrana de Bruch (en la parte posterior del ojo) y la córnea. Dado que se forma un dipolo entre la córnea y la retina, donde la córnea tiene una carga positiva en relación con la retina, el movimiento del ojo cambiaría la señal eléctrica detectada por los electrodos EOG. Ahora, imagine un escenario de dos electrodos donde uno se coloca justo encima de la ceja y el otro debajo del ojo. A medida que el sujeto mira hacia arriba, la córnea se acerca al electrodo superior y la membrana de Bruch se acerca al electrodo inferior: ¡la diferencia de potencial entre los dos electrodos aumenta! Igualmente, a medida que el sujeto mira hacia abajo, el potencial disminuye. El movimiento del ojo izquierdo y derecho también se puede detectar colocando electrodos a la izquierda y derecha del ojo. A través de un mecanismo tan simple, EOG se puede aprovechar para detectar parpadeos, guiños y varias otras formas de movimiento ocular.

Poco después de su descubrimiento, EOG se aplicó principalmente en el campo médico en el diagnóstico de trastornos mentales y del sueño, tecnología de asistencia para quienes sufrieron lesiones y más. Más recientemente, se está integrando en tecnologías más accesibles, como aplicaciones en realidad virtual (VR) y otros consumibles para el público en general. En particular, los datos de EOG se pueden utilizar para el seguimiento de la mirada. De hecho, los investigadores han podido detectar movimientos oculares tan pequeños como 1,5 grados. De repente, el problema de seguimiento de la mirada que describimos anteriormente se volvió significativamente más simple. Ya no necesitamos sofisticados algoritmos de visión por computadora.

Entre las innumerables aplicaciones para un rastreador ocular basado en EOG, creemos que se destacan tres.

Mirando las aplicaciones

Un auricular EOG haría posible medir señales en tiempo real con alta precisión, lo que permitiría una serie de aplicaciones diferentes en una variedad de entornos.

1. Seguimiento del comportamiento del consumidor:

Hay una serie de aplicaciones posibles para el seguimiento de EOG dentro del ámbito de los anuncios y la comercialización de productos. En la actualidad, gran parte de la investigación de productos y marketing se realiza a través de grupos focales o encuestas en línea (a veces se presentan a través de anuncios dirigidos a los consumidores), pero estos métodos de investigación no brindan comentarios inmediatos sobre las reacciones de los clientes a un producto. Por ejemplo, los diseñadores de anuncios pueden querer ver qué parte del texto de un anuncio atrae primero la atención de un cliente potencial. Es posible que deseen probar si el diseño que han creado les llega a los consumidores según lo previsto. Mediante el uso de un auricular EOG, podrían rastrear en detalle dónde están los ojos de los clientes y qué les atrae a primera vista. Pueden medir segundo a segundo en qué partes de un anuncio se está enfocando un consumidor. De este modo,

2. Asistencia de mecanografía:

A nivel de consumidor, las señales EOG se pueden aplicar para admitir el uso del teclado en una computadora. Una ayuda EOG que se puede emparejar por bluetooth con un teclado para predecir lo que los usuarios están escribiendo en función del contexto textual y su mirada podría ser útil para aumentar la velocidad de escritura y la productividad. La prueba de concepto para dispositivos como este ya existe, los jugadores ya están utilizando productos como Tobii Eye Tracker para aumentar la tasa de clics y realizar acciones en el juego más rápido de lo que es posible con un joystick. Las aplicaciones se extienden más allá de los juegos y la productividad. Para aquellos que no pueden escribir en un teclado estándar y que no pueden utilizar voz a texto, los teclados en pantalla combinados con un rastreador EOG pueden permitir una comunicación más rápida.

3. Entrando en la Realidad Virtual:

EOG también podría desempeñar un papel crucial en el aumento del atractivo masivo de VR y Metaverse. Hoy en día, la realidad virtual sigue siendo una novedad. Los auriculares toscos, los controles rígidos y un sinnúmero de otras barreras para la inmersión han atrapado la tecnología en un valle misterioso donde los entornos de realidad virtual no se sienten convincentemente reales. Por extensión, estas barreras a la inmersión de la realidad virtual también amenazan la viabilidad del Metaverso como un reemplazo convincente de los espacios 3D reales. Sin embargo, con la ayuda del seguimiento ocular EOG en los auriculares VR, estos entornos virtuales podrían comenzar a parecer mucho más reales. En los auriculares VR de hoy, los usuarios tienen que mover la cabeza para mirar alrededor de sus entornos virtuales. Dado que los movimientos oculares no se registran, el escaneo ocular sacádico natural se reemplaza a la fuerza por movimientos de cabeza a menudo incómodos, lo que contribuye en gran medida a la torpeza de la realidad virtual. Sin embargo, con los auriculares integrados EOG, los participantes podían mirar de forma natural sus entornos virtuales moviendo los ojos. Por lo tanto, EOG podría aumentar la facilidad

con el que los usuarios pueden navegar por la realidad virtual, al mismo tiempo que la hacen más inmersiva.

Diseñando nuestros próximos pasos

Al adquirir señales biomédicas como EOG, existen dos desafíos principales para los diseñadores de hardware. En primer lugar, estas señales tienen una magnitud extremadamente pequeña (del orden de microvoltios), lo que las hace difíciles de detectar. En segundo lugar, estas señales son tan pequeñas que son susceptibles a fuentes de interferencia y ruido eléctrico. Por ejemplo, las luces y los electrodomésticos de una habitación funcionan con corriente alterna de 60 Hz y 120 V. Estas fuertes señales de la fuente de alimentación pueden "acoplarse capacitivamente" en nuestro circuito y abrumar la señal EOG, lo que hace imposible descifrar los movimientos oculares del ruido.

La primera parte de nuestro circuito consta de un amplificador de instrumentación, que se encarga de rechazar fuentes de interferencia como la fuente de alimentación de 60 Hz. El siguiente paso es filtrar. Se sabe que las señales EOG existen entre aproximadamente 0 y 50 Hz. Por lo tanto, pasamos nuestra señal EOG a través de filtros que rechazan frecuencias fuera de este rango. Finalmente, pasamos nuestra señal a través de un circuito amplificador operacional. Este circuito es responsable de proporcionar una gran ganancia a la señal, amplificándola a un nivel en el que puede ser detectada por una computadora.

Además, hemos creado unos auriculares impresos en 3D para montar el circuito y los electrodos. Ahora estamos en el proceso de desarrollar técnicas de clasificación eficientes en Python para distinguir entre parpadeos y otros movimientos oculares en nuestras señales. Con todo este progreso, estamos en camino de hacer realidad nuestro dispositivo de seguimiento de la mirada.