Monitorización y visualización en dispositivos móviles de señales procedentes de EEG inalámbricos (MoVE)

Zuluaga Ayesta, Jagoba (2021). Monitorización y visualización en dispositivos móviles de señales procedentes de EEG inalámbricos (MoVE). Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Description

Title: Monitorización y visualización en dispositivos móviles de señales procedentes de EEG inalámbricos (MoVE)
Author/s:
  • Zuluaga Ayesta, Jagoba
Contributor/s:
  • Herrero Martín, María Pilar
  • Alonso Calvo, Raúl
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Ciencia de Datos
Date: July 2021
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La neuro tecnología ha demostrado ser una tecnología prometedora para tratar diversidad de enfermedades, desde accidentes cerebrovasculares, Parkinson hasta la propia TDAH (Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad). La TDAH presenta patrones concretos de la actividad cerebral en las bandas de frecuencia alpha (8 – 12 Hz) y beta (12 – 30 Hz) principalmente que permiten su identificación y monitorización. Los tratamientos basados en neurofeedback dejan de lado los tratamientos tradicionales apoyados en la farmacología que mostraban efectos secundarios notorios y eficacia temporal. De esta forma los tratamientos por neurofeedback pretenden entrenar a los sujetos a modular su actividad cerebral y tratar la anomalía. La adquisición de la actividad cerebral implicaba la colocación de numerosos electrodos y cables en torno a la cabeza del individuo resultando así el procedimiento incómodo para ellos. Sin embargo, con la aparición de los EEG (Encefalograma) inalámbricos este proceso se ha visto facilitado. El siguiente paso trataba de desarrollar un marco tecnológico que permitiera realizar dichos tratamientos en cualquier sitio. En este trabajo se ha desarrollado una primera fase para implementar una aplicación móvil para dispositivos Android donde poder visualizar, filtrar y manipular las señales EEG adquiridas de un casco EEG inalámbrico. La aplicación realiza una eliminación de los artefactos mas comunes en las señales EEG como son la actividad ocular, respiratoria o cardiaca, así como la fuente de alimentación de 50 Hz. También, filtra la señal dentro del dominio de la actividad cerebral, desde los 0.5 Hz hasta los 100 Hz. Para identificar el estado mental de los sujetos se emplea la potencia relativa de las bandas de frecuencia alpha y beta que son obtenidas mediante el método Welch para el periodograma y Simpson para la integración numérica. La validación de todos estos métodos se ha realizado contrastando su rendimiento tanto con señales ideales compuestas por senos y cosenos como con señales EEG previamente conocidas. El desarrollo de esta primera fase de la aplicación se ha efectuado con éxito, pero sin embargo se debe seguir implementando diferentes librerías y métodos que faciliten la implementación de estas tecnologías en entornos Android.---ABSTRACT---Neurotechnology has demonstrated to be a promising technology to treat a variety of illnesses, from stroke and Parkinson to ADHD (Attention-Deficit Hyperactivity Disorder). The ADHD presents particular patterns of the brain activity in alpha (8 – 12 Hz) and beta (12 – 30 Hz) frequency bands, which allows the identification and monitorization of the disorder. Neurofeedback based treatments set aside traditional treatments supported in pharmacology and that showed notorious side effects and temporal efficacy. In this way, neurofeedback treatments pretend to train subjects to modulate their brain activity and treat anomalies. Brain activity acquisition implied the placement of numerous electrodes and cables around patient’s head resulting the procedure uncomfortable for them. Nevertheless, with the emergence of wireless EEG (Encephalography), this process has been facilitated. Next step was to develop a technological framework that allows to perform these treatments almost anywhere easily. In this work it has been developed the first stage to implement a mobile application for Android devices where it can visualize, filter, and manipulate data incoming from a wireless EEG. The app pre-process these data, removing the most common noises, such as ocular, respiratory, or cardiac activity as well as power supply of 50 Hz. It also filters the range of the EEG signal, from 0.5 Hz to 100 Hz. To identify the mental state of the subjects’ relative power of alpha and beta bands is used, which are obtained using Welch’s periodogram and Simpson method for the numeric integration. The validation of all these methods has been performed, first checking its performance with ideal signals of different frequencies composed by sines and cosines and second with already known EEG signals. The development of this first stage has been completed successfully. However, further development is needed with new libraries and methods that facilitate the implementation of these technologies in Android environments.

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Item ID: 68570
DC Identifier: https://oa.upm.es/68570/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:68570
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 21 Sep 2021 07:54
Last Modified: 21 Sep 2021 07:54
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