Evaluación de estrategias de extracción de características para mejorar el desempeño de una interfaz cerebro computadora basada en imaginería motora /
"Las Interfaces Cerebro Computadora(BCI) son una tecnología basada en laadquisición y procesamiento de la actividad cerebral para el control de diversosdispositivos. Estos sistemas utilizan algoritmos de aprendizaje maquinal para traducir las señales cerebrales registradas en comandos útiles. E...
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Autor principal: | |
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Otros Autores: | |
Formato: | Tesis Software Libro electrónico |
Lenguaje: | Español |
Publicado: |
Oro Verde, ER:
Facultad de Ingeniería,
2020
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Materias: | |
Aporte de: | Registro referencial: Solicitar el recurso aquí |
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300 | |a 1 recurso electrónico (ca 97 h.) | ||
500 | |a Consultar con el personal de Biblioteca para acceder al texto completo | ||
500 | |a Incluye resumen | ||
502 | |a Bioingeniero 2020 Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ingeniería Bioingeniería Tesina UNER.FI | ||
504 | |a Bibliografía: h.92-97 | ||
520 | |a "Las Interfaces Cerebro Computadora(BCI) son una tecnología basada en laadquisición y procesamiento de la actividad cerebral para el control de diversosdispositivos. Estos sistemas utilizan algoritmos de aprendizaje maquinal para traducir las señales cerebrales registradas en comandos útiles. Entre las diferentes estrategias empleadas para implementar interfaces BCI podemos encontrar el paradigma de imaginería motora. Numerosas investigaciones basadas en registros electroencefalográficos (EEG) concluyen que la intención de movimiento induce una disminución de la potencia de los ritmos sensoriomotores en la señal de EEG, fenómeno que se conoce como desincronización relacionada a eventos (ERD). Este proyecto explora la efectividad de técnicas de extracción de características basadas en la densidad espectral de potenciautilizando como señal de control la ERD de señales de EEG registradas a partir de la intención del movimiento del pie en personas sanas. Se propone mejorar el desempeño de una BCI mediante métodos de filtrado espacial y selección de canales, usando el discriminante lineal de Fisher como clasificador. Los resultados experimentales obtenidos, más allá de ser parciales, muestran que el enfoque propuesto produce una mejora aceptable en el desempeño de una BCI. Esto sugiere que a futuro se sigan realizando pruebas con los métodos propuestos para mejorar aún más los índices de desempeño para su posterior implementación en una BCI online. Por último, se propone la solicitud de un fondo de financiamiento a la Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica, para cubrir los gastos que conlleva continuar este proyecto final, teniendo en cuenta tanto los recursos humanos como los insumos necesarios." |b Cita realizada a partir del del resumen elaborado por los autores del trabajo, bajo las condiciones del derecho a cita establecido por el art. 10 de la ley 11723 |u http://servicios.infoleg.gob.ar/infolegInternet/anexos/40000-44999/42755/texact.htm | ||
650 | 7 | |a Interfaces cerebro-computador |9 25768 | |
650 | 7 | |a DESINCRONIZACION RELACIONADA A EVENTOS |9 10126 | |
650 | 7 | |a Aprendizaje automático |x BCI |9 8495 | |
650 | 7 | |a ELECTROENCEFALOGRAFIA |9 10670 | |
650 | 7 | |a SEÑAL ELECTROENCEFALOGRAFICA |9 15639 | |
653 | |a IMAGINERÍA MOTORA | ||
653 | |a BCI | ||
700 | |a Rossi, Maximiliano Darío |9 31310 | ||
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