Caracterización y clasificación de señales electroencefalográficas para aplicaciones de interfaz cerebro-computador

Castro, Wilmer (2019) Caracterización y clasificación de señales electroencefalográficas para aplicaciones de interfaz cerebro-computador. Project Report. Universidad de Nariño, Pasto.

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Resumen

Desde su primera aplicación, la electroencefalografía ha sido una técnica usada fundamentalmente para lograr comprender el comportamiento del cerebro. Estudiando las señales electroencefalográficas (EEG) se ha tratado de descifrar las intenciones de una persona y las acciones que pueda ejercer sobre ciertos dispositivos solo con imaginarlo. Este concepto es lo que se conoce como interfaz cerebro-computador o BCI, sistemas que actualmente se usan con gran expectativa en personas dependientes o con alto grado de discapacidad, dado que se presenta como una nueva forma de comunicación, logrando que individuos con parálisis parcial o total de sus extremidades puedan realizar tareas como: escribir en un monitor, desplazarse en una silla de ruedas, manejar prótesis entre otras. La función básica de un sistema BCI es medir las señales eléctricas provenientes del cerebro, procesarlas, extraer características y permitir que el usuario interactúe con el entorno por medio de un dispositivo físico. La extracción de estas características conlleva a un análisis profundo de la señal EEG a fin de encontrar patrones característicos, es decir aquellos relacionados con las intenciones del usuario y que serán usados como comandos de salida. Es aquí donde aún se ve restringida la eficiencia de un sistema BCI, debido a que las señales EEG al momento de ser adquiridas son afectadas por ruido y artefactos, además de presentar una baja resolución espacial, evitando una correcta caracterización de los fenómenos fisiológicos y derivando en extenuantes horas de entrenamiento por parte del usuario antes de efectuar de manera precisa las intenciones que desea realizar. En este proyecto de grado se propuso una metodología alternativa que permitió analizar y procesar señales EEG con propósitos aplicativos en sistemas BCI. Para ello se desarrolló un proceso comparativo de diferentes métodos de caracterización, selección de características y reducción de dimensión, a fin de determinar un modelo de clasificación de señales EEG equilibrado entre eficacia y coste computacional.

Tipo de Elemento:	Monografía (Project Report)
Información Adicional:	Asesor: PhD. Diego Hernan Peluffo Ordoñez
Palabras Clave:	Señales encefalográficas, cerebro, tecnología
Asunto:	T Tecnología > T Technology (General) T Tecnología > TJ Mechanical engineering and machinery T Tecnología > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Division:	Facultad de Ingeniería > Programa de Ingeniería Electrónica > Trabajos de grado
Depósito de Usuario:	Monitor Biblioteca 4 Quijano Guerrero
Fecha Deposito:	18 Oct 2024 13:30
Ultima Modificación:	18 Oct 2024 13:40
URI:	http://sired.udenar.edu.co/id/eprint/15515

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