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Control para un prototipo de simulación de prótesis por medio de la intención del movimiento en señales electroencefalográficas

التفاصيل البيبلوغرافية
العنوان: Control para un prototipo de simulación de prótesis por medio de la intención del movimiento en señales electroencefalográficas
المؤلفون: Castellanos Delgado, Johan Sebastian
المساهمون: Gallo Sanchez, Luisa Fernanda, Gonzalez Morales, David Fernando, La Cruz Punte, Alexandra
بيانات النشر: Universidad de Ibagué
Ingeniería
Ibagué
Ingeniería Electrónica
سنة النشر: 2023
مصطلحات موضوعية: Señales electroencefalográficas, Deep learning, Motor imagery, Electroencephalogram, Motor imagery classification, Brain-computer interface, Aprendizaje profundo, Imágenes motoras, Electroencefalograma, clasificación de imágenes motoras, Interfaz Cerebro-Computadora
الوصف: Documento con 116 paginas donde esta incluido todo el trabajo de investigacion, los anexos, diferentes ilustaciones, imagenes, datos y resultados. ; El sistema de interfaz Cerebro-Computadora (BCI) proporciona un canal entre el cerebro y un dispositivo electrónico, para que estos dispositivos sean controlados con la actividad eléctrica del cerebro sin tener que usar el sistema nervioso periférico. Los BCI se utilizan en aplicaciones médicas, por ejemplo, para controlar prototipos neuroprotésico, estos se pueden controlar con diferentes señales de electroencefalografía (EEG), entre las más utilizadas están las ondas P300 y potenciales evocados de estado estable (SSVEP). Las imágenes motoras (MI) son otra variante de señales EEG para la implementación en un sistema BCI, han ganado mucha atención recientemente ya que estas señales codifican la intención de una persona de realizar una acción. En este trabajo, se desarrolló una base de datos con señales IM de 2 personas completamente sanas, adquiridas con la diadema comercial EMOTIV EPOC+ y el software OpenVibe, las 2 personas tenían que imaginar mover la mano izquierda o derecha. Se aplica un preprocesamiento de las señales con la librería MNE en Python y un clasificador con una red neuronal convolucional (CNN), implementando la arquitectura EEGNet desarrollada en TensorFlow para la clasificación de IM de la mano izquierda y derecha. Se realizaron varios experimentos para evaluar el método propuesto, obteniendo un clasificador del 70% para el sujeto 1 y del 77% para el sujeto 2. Para controlar la simulación de prótesis, se cargó el mejor modelo entrenado y se controló con una comunicación serial entre Python y Arduino, para poder tener una representación de simulación de una BCI. ; The brain-computer interface (BCI) system provides a channel between the brain and an electronic device, so that these devices can be controlled with the electrical activity of the brain without having to use the peripheral nervous system. BCIs are used in medical applications, for ...
نوع الوثيقة: bachelor thesis
وصف الملف: 116 páginas; application/pdf
اللغة: Spanish; Castilian
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الإتاحة: https://doi.org/20.500.12313/4087Test
https://hdl.handle.net/20.500.12313/4087Test
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