Análisis de señales EEG para detección de eventos oculares, musculares y cognitivos

Gómez Figueroa, Leonardo José (2016). Análisis de señales EEG para detección de eventos oculares, musculares y cognitivos. Tesis (Master), E.T.S.I. Industriales (UPM).

Descripción

Título: Análisis de señales EEG para detección de eventos oculares, musculares y cognitivos
Autor/es:
  • Gómez Figueroa, Leonardo José
Director/es:
  • García Cena, Cecilia Elisabet
  • Saltaren Pazmiño, Roque Jacinto
Tipo de Documento: Tesis (Master)
Título del máster: Automática y Robótica
Fecha: 12 Septiembre 2016
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Automática, Ingeniería Eléctrica y Electrónica e Informática Industrial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

En este Trabajo de Fin de Máster se presenta una investigación a fondo de cómo funcionan los dispositivos electroencefalogramas portátiles, cómo el cerebro humano es dividido en zonas para la clasificación de la información obtenida de los electroencefalogramas, qué variaciones son capaces de medir y como se puede tratar esta información para llegar a construir una interfaz cerebro-ordenador. Para ello se estudian los dispositivos EEG portátiles más utilizados en el mercado durante los últimos años, así como muchas de las investigaciones realizadas, que fueron orientadas al desarrollo de interfaces que permitan interpretar las ondas cerebrales para generar señales de control para dispositivos, o que permitan encontrar patrones que diferencien la actividad cerebral de individuos sanos de otros con enfermedades neurológicas. Se estudian los métodos matemáticos que son la base de las principales técnicas de descomposición en tiempo y tiempo-frecuencia, dichas técnicas se utilizan para extraer información de señales estocásticas que contienen mucho ruido como la generada por el EEG, para luego hacer un análisis de cada una y cómo se relacionan entre ellas, empezando por la transformada rápida de Fourier, que solo transforma al dominio de la frecuencia, por lo que solo obtiene información de la potencia de las frecuencias involucradas y como al buscar mejores resultados, da origen a procedimientos que extraen información más completa como los wavelets de Morlet complejos y la transformada de Hilbert, que transforman la información al dominio del tiempo-frecuencia, por lo que es capaz de extraer información del espectro de potencia de la frecuencia y de como ocurre en el tiempo, el ángulo de fase como indicador de calidad de los datos obtenidos y la misma onda original filtrada por la frecuencia estudiada. Gracias a la información que se adquiere de las técnicas de procesamiento de señales mencionadas anteriormente se realizan una serie de pruebas, con la información cruda de sujetos sanos ante distintos estímulos, se ha desarrollado sobre eventos oculares debido a que son sencillos de extraer y son de gran utilidad de cara a utilizar estas detecciones para accionar mecanismos mediante software. Por otro lado se realizó un experimento bajo protocolo médico en conjunto con otros dos proyectos de la universidad, un exoesqueleto para rehabilitación del miembro superior y otro de interpretación de señales extraídas con EMG en hombro, bíceps y tríceps. Este último experimento se utilizó para hacer un análisis comparativo entre las técnicas estudiadas en este trabajo, con el objetivo de obtener ventajas e inconvenientes de utilizar dichos métodos, fortalezas de unos frente a otros, qué tan fiable es la información extraída y cómo debe elegirse en función del experimento, para desarrollar a futuro una interfaz cerebro-ordenador, teniendo como base la investigación desarrollada en este proyecto.

Más información

ID de Registro: 44379
Identificador DC: http://oa.upm.es/44379/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:44379
Depositado por: Biblioteca ETSI Industriales
Depositado el: 11 Ene 2017 07:35
Ultima Modificación: 11 Ene 2017 07:35
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