Estudio de factibilidad sobre deep learning aplicado a brain-computer interfaces para detección de pensamientos abstractos del usuario
El objetivo principal de esta tesis es hacer una contribución en el área de las interfaces cerebro-máquina a través de un estudio de factibilidad de la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo sobre conjuntos de datos de ondas cerebrales. Como objetivo secundario, se pretende dejar una base pa...
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| Autor principal: | |
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| Formato: | Artículo revista |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Exactas
2020
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://www.ridaa.unicen.edu.ar/xmlui/handle/123456789/2639 |
| Aporte de: |
| Sumario: | El objetivo principal de esta tesis es hacer una contribución en el área de las interfaces cerebro-máquina a través de un estudio de factibilidad de la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo sobre conjuntos de datos de ondas cerebrales. Como objetivo secundario, se pretende dejar una base para futuras investigaciones, tanto propias como de terceros, sobre la naturaleza de las ondas cerebrales, su implicancia en el modelado de soluciones en este dominio que concreto y sobre técnicas específicas que pueda o no ser considerada para resolver problemáticas similares. Sobre esto último, se pretende destacar que si bien hay una notable cantidad de artículos a relacionados con el tratamiento de ondas cerebrales, no hay una estandarización sobre su interpretación, ni el procesamiento a realizar, ni de modelos o arquitecturas específicas a aplicar. Por lo dicho, se considera que el cumplimiento de los objetivos y sus resultados pueden ser orientativos para alguien que esté empezando al indagar en este dominio específico y sus particularidades. Párrafo extraído de la tesis de grado a modo de resumen. |
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