Actualmente, la conectividad cerebral juega un papel clave en el desarrollo de diferentes enfermedades neuronales, pero también en el funcionamiento normal del cerebro. Comprender la conectividad cerebral es muy útil para entender los procesos normales del cerebro y cómo los cambios en estos procesos pueden conducir a ciertas enfermedades. Sin embargo, la mayoría de las herramientas para el procesamiento de EEG/MEG disponibles en la actualidad no proporcionan funcionalidades para obtener medidas de conectividad y aquellas que proporcionan estas funcionalidades no son intuitivas. Además, solo unas pocas permiten visualizar este tipo de información, pero solo utilizando representaciones de matrices y gráficos. Este es un problema tan importante no solo para la comunidad de investigación sino también para los médicos, porque hace que la interpretación de los resultados sea una tarea tan compleja. Por esta razón, esta línea de investigación desarrolla una nueva herramienta útil y eficiente para la visualización de datos de conectividad cerebral, de manera que el usuario final pueda visualizar la información importante de manera interactiva. 

Para este fin, seguimos un diseño centrado en el usuario que involucra a los usuarios finales durante todo el proceso, considerando su opinión y necesidades. La electroencefalografía es conocida por su importancia en el diagnóstico y tratamiento de diferentes trastornos mentales y neuronales. Esto se debe a su alta precisión temporal pero también por ser una tecnología económica. Sin embargo, la tecnología disponible en la actualidad está limitada por varios hechos, como la limitación de la movilidad del paciente debido a la gran cantidad de cables que mantienen al paciente sujeto a la cama.

Este es un problema importante ya que hace que el paciente se sienta incómodo y, por lo tanto, la sesión de EEG puede no representar la actividad normal del paciente. Por otro lado, esto hace que el trabajo de todo el personal médico o de investigación sea aún más difícil, especialmente en pacientes que no pueden moverse fácilmente o incluso peor, en pacientes de edad temprana o aquellos que están sufriendo convulsiones. Por esta razón, con esta línea de investigación, decidimos desarrollar una aplicación para utilizar un EEG inalámbrico en la monitorización de pacientes, con el fin de mejorar la experiencia del paciente y facilitar el trabajo del personal. Con este propósito, seguimos un diseño centrado en el usuario que involucra a los usuarios finales durante todo el proceso, considerando su opinión y necesidades.