Las estadísticas de incidencia y prevalencia de las lesiones de médula espinal (LME) a nivel mundial son preocupantes según la Organización Mundial de la Salud. En Colombia no se tienen cifras concretas, pero se estima que este tipo de lesiones se debe principalmente a la violencia y los accidentes de tránsito.  Las LME producen diferentes niveles de discapacidad y un alto número de ellas ocasionan parálisis parcial o total de miembros inferiores y superiores. Entre los protocolos para el tratamiento de las LME que afectan los miembros superiores se encuentra las terapias de rehabilitación funcional motora  que involucran dispositivos de asistencia tecnológica. Recientemente se han reportado casos de mejoras en la movilidad de miembros de pacientes después de largas sesiones terapéuticas con dispositivos de asistencia tecnológica comandados con interfaces basadas en bioseñales. Sin embargo, el uso de estos dispositivos de asistencia tecnológica en las actividades de rehabilitación ha sido limitado debido a que carecen de interfaces que permitan la interacción dispositivo-paciente a través de comandos confiables y naturales; por ejemplo, una órtesis robótica para apoyar los ejercicios de alcance y agarre de objetos con las manos del paciente. Aunque en los últimos años se han realizado importantes avances en el comando de dispositivos de asistencia mediante interfaces cerebro computador (BCI), la variabilidad del desempeño diario  obtenido con estas interfaces han alejado a los pacientes de una experiencia de comando natural y exitosa, haciendo que se pierda el interés por usarlas, inclusive durante las sesiones terapéuticas.

Aun cuando son varios los frentes que se deben abordar para contribuir en el avance de las interfaces cerebro computador, la decodificación de la intención de movimiento a partir de bioseñales y la generación de comandos naturales en dispositivos de asistencia de miembros superiores para pacientes con LME a nivel cervical en procesos de rehabilitación, siguen siendo los frentes más investigados a nivel internacional. El grado de afectación del individuo y el contexto de la rehabilitación, hacen que la decodificación de la intención de movimiento y la generación de comandos naturales sea un tema abierto de investigación en el campo de las interfaces humano-máquina y desafiante en varios aspectos.

Por lo anterior, en este trabajo se describen y comparan estrategias modernas para decodificación de intención de movimiento a partir de señales electroencefalográficas superficiales adquiridas mediante dispositivos de bajo costo bajo un paradigma de imaginación motora.