Sistemas de musicoterápia aplicados a la epilepsia

Este trabajo de fin de grado se centra en el análisis de los datos disponibles, por medio de un extenso estudio bibliográfico y de colaboración con los médicos del centro Foltra, para buscar métodos de correlación entre las señales EEG (Electroencefalograma) y sus posibles homólogas musicales. Esta correlación daría lugar a la generación de melodías para la estimulación sonora ligada a dichos datos con fines concretos e intencionados que permitan modular y controlar la actividad cerebral cuando se precise.
Se estudian los métodos matemáticos que son la base de las principales técnicas para el procesamiento de las señales EEG, que tienen cierto ruido asociado, (descomposición en tiempo, tiempo-frecuencia, etc.) en concreto el análisis de Fourier y la transformada de Wavelet. El principal objetivo dentro de este amplio contexto es por tanto el procesamiento de las distintas señales de un EEG y la selección de dos canales, los cuales han sido seleccionados con criterios gráficos y no médicos, para, en la segunda fase del trabajo diseñar y posteriormente aplicar los métodos de correlación pertinentes para obtener el pentagrama musical correspondiente. En el proyecto se han desarrollado dos métodos de correlación diferentes con este fin, uno melódico y otro armónico. Se ha realizado el procesado de las señales utilizando la Transformada de Fourier, filtros paso banda y adicionalmente se ha utilizado la medida estadística de puntuación estándar (Z-score) para facilitar el posterior análisis melódico. Al mismo tiempo se han obtenido la frecuencia y la energía media de las señales, necesarias para seguir los criterios del método armónico. El primer procedimiento de correlación entre la señal EEG y la señal acústica es el método de correlación melódica, que consiste en reconocer los valores de la señal que se encuentran fuera de una banda establecida (basándonos en los valores de la señal z-score obtenida) y relacionarlos con una nota musical característica con un tiempo determinado equivalente al tiempo que la señal se encuentra fuera del umbral.

El segundo método propuesto (melódico-armónico) se basa en la utilización también de la armonía para enriquecer la pieza musical derivada de la señal EEG. De esta manera, se necesitan más datos adicionales que simplemente saber si la señal sobrepasa un umbral establecido para crear acordes y progresiones armónicas que completen la representación musical.

This project focuses on the analysis of available data, through an extensive bibliographical study and collaboration with the Foltra center doctors, to find methods of correlation between the EEG (Electroencephalogram) signals and their possible musical counterparts. This correlation would lead to the generation of melodies for sound stimulation linked to said data with specific and intentional purposes that allow to modulate and control brain activity when needed. It has been studied the mathematical methods that are the basis of the main techniques for the processing of EEG signals, which have some associated noise (decomposition in time, time-frequency, etc.), specifically the Fourier analysis and the Wavelet transform. The main objective of the project is therefore the processing of the different EEG signals and the selection of two channels, which have been selected with graphic and non-medical criteria, in order to design and apply the methods in the second phase of the work. In the project, two different correlation methods have been developed for this purpose, one melodic and the other harmonic. The processing of the signals using the Fourier Transform, bandpass filters and later the statistical measurement of standard score (Z-score) has been used to facilitate the subsequent melodic analysis. At the same time we have obtained the frequency and the average energy of the signals, necessary to follow the criteria of the harmonic method.
The first correlation procedure between the EEG signal and the acoustic signal is the melodic correlation method, which consists of recognizing the values of the signal that are outside an established band (based on the values of the z-score signal obtained) and relate them to a characteristic musical note with a specific time equivalent to the time the signal is outside the threshold.
The second proposed method (melodic-harmonic) is based on the use also of harmony to enrich the musical piece derived from the EEG signal. In this way, more additional data is needed than simply knowing if the signal exceeds an established threshold to create chords and harmonic progressions that complete the musical representation.
The later objective of this end-of-grade project is to verify the possible relationship between the signals of an EEG and its musical counterpart for the confirmation or refutation of the hypothesis that there is a correlation between these signals for therapeutic purposes.