1. Universidad Antonio Nariño
  2. Trabajos de grado
  3. Pregrado
  4. Ingeniería biomédica
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/4594
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorQuinayas Burgos, Cesar Augusto-
dc.creatorBalanta Quintero, José Manuel-
dc.creatorLópez Franco, Dany Fernando-
dc.date.accessioned2021-08-12T15:52:38Z-
dc.date.available2021-08-12T15:52:38Z-
dc.date.created2021-06-05-
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/4594-
dc.description.abstractThis work as a degree project is based on the analysis of electroencephalography (EEG) signals under the application of motor imagination (MI), specifically on the intention of hand movement, thus generating a brain-computer interface. The signals to be studied were downloaded from the free database EEG Motor Movement / Imagery Dataset (eegmmidb) of PHYSIONET, these were acquired through the BCI2000 system where the electrodes are located superficially in healthy patients. The extraction of characteristics to apply the mental strategy (motor imagination), will be carried out through the application of the discrete Wavelet transform (daubechies) and for its classification two models are used based on: vector support machines and a feedforward neural network, visualizing the precision of each of the models used in the way of successes and failures through a confusion matrixes_ES
dc.description.tableofcontentsLa presente obra a título de proyecto de grado se fundamenta en el análisis de señales de electroencefalografía (EEG) bajo la aplicación de imaginación motora (MI), específicamente en la intención del movimiento de la mano, generando de esta manera una interfaz cerebro-computadora. Las señales a estudiar fueron descargadas de la base de datos gratuita EEG Motor Movement/Imagery Dataset (eegmmidb) de PHYSIONET, estas fueron adquiridas por medio del sistema BCI2000 donde los electrodos se ubican de manera superficial en pacientes sanos. La extracción de características para aplicar la estrategia mental (Imaginación motora), se realizará por medio de la aplicación de la transformada Wavelet discreta (daubechies) y para su clasificación se utilizan dos modelos basados en: máquinas de soporte vectorial y una red neuronal feedforward, visualizando la precisión de cada uno de los modelos empleados en manera de aciertos y fallos a través de una matriz de confusión.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.subjectImaginación motoraes_ES
dc.subjectmano robóticaes_ES
dc.subjectelectroencefalografíaes_ES
dc.subjectinterfaz cerebro-computadoraes_ES
dc.subjectsistema BCI2000es_ES
dc.subjecttransformada Wavelet continuaes_ES
dc.subjectphysionet.es_ES
dc.titleAnálisis de señales EEG con potencial uso en el control de una mano robótica por medio de la aplicación de imaginación motoraes_ES
dc.typeTesis - Trabajo de grado - Monografia - Pregradoes_ES
dc.publisher.programIngeniería Biomédicaes_ES
dc.rights.accesRightsopenAccesses_ES
dc.subject.keywordMotor imagery (MI)es_ES
dc.subject.keywordrobotic handes_ES
dc.subject.keywordelectroencephalography (EEG)es_ES
dc.subject.keywordbrain-computer interfacees_ES
dc.subject.keywordBCI2000 systemes_ES
dc.subject.keywordcontinuous Wavelet transformes_ES
dc.subject.keywordphysionetes_ES
dc.type.spaTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)es_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.source.bibliographicCitationAbdeltawab, A., & Ahmad, A. (2020). Classification of Motor Imagery EEG Signals Using Machine Learning. 2020 IEEE 10th International Conference on System Engineering and Technology (ICSET). pp. 196-201.es_ES
dc.source.bibliographicCitationAG, N. (16 de Abril de 2018). Package: NEUROSPEC AG. DSI-7 BCI 2000 Research Neurosciences. Neurospec.com. Retrieved 16 April 2021, . From https://www.neurospec.com/Products/Details/1071/dsi-7-bci-2000-package.es_ES
dc.source.bibliographicCitationAlberca, A. (2021). La librería Numpy | Aprende con Alf. Aprende con Alf. Retrieved 18 May 2021, from https://aprendeconalf.es/docencia/python/manual/numpy/.es_ES
dc.source.bibliographicCitationAlda, A., & Torreblanca, N. (2018). Colocación de electrodos EEG en un Layout Fijo vs. Variable. Bitbrain. Retrieved 2 May 2021, from https://www.bitbrain.com/es/blog/colocacion-electrodos-eeg.es_ES
dc.source.bibliographicCitationAlomari, M. H. (2014). EEG Mouse: A Machine Learning-Based Brain Computer Interface. (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications 5.4. pp. 193-198.es_ES
dc.source.bibliographicCitationAmiri, S., Fazel-Rezai, R., & Asadpour, V. (2013). A review of hybrid brain-computer interface systems,” Advances in Human-Computer Interaction. Vol. I. pp. 1-8.es_ES
dc.source.bibliographicCitationAng, K., Chua, K., Phua, K., Wang, C., Chin, Z., Kuah, C., . . . Guan, C. (April de 2014). A randomized controlled trial of EEG-based motor imagery brain-computer interface robotic rehabilitation for stroke. Clinical EEG and Neuroscience: bol. 46, pp. 310-320.es_ES
dc.source.bibliographicCitationArboleda, Carolina, García, Eliana, Posada, Alejandro, . . . Róbinson. (04 de Abril de 2009). Diseño y construcción de un prototipo de interfaz cerebro-computador para facilitar la comunicación de personas con discapacidad motora. pp. 105- 115.es_ES
dc.source.bibliographicCitationBlank, A., French, J. A., Pehlivan, A. U., & O’Malley, M. K. (June de 2015). Current trends in robot-assisted upper-limb stroke rehabilitation: Promoting patient engagement in therapy,” Current Physical Medicine and Rehabilitation Reports". Vol 2, pp. 184-195.es_ES
dc.source.bibliographicCitationBonnet, L., Lotte, F., & Lécuyer., A. (June de 2013). Two brains, one game: Design and evaluation of a multiuser bci video game based on motor imagery. IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games, 5(2). pp. 185–198.es_ES
dc.description.degreenameIngeniero(a) Biomédico(a)es_ES
dc.description.degreelevelPregradoes_ES
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédicaes_ES
dc.audienceGenerales_ES
dc.description.notesPresenciales_ES
dc.creator.cedula20561628716es_ES
dc.creator.cedula20561626642es_ES
dc.publisher.campusPopayán - Alto Caucaes_ES
dc.description.degreetypeMonografíaes_ES
Aparece en las colecciones: Ingeniería biomédica

Ficheros en este ítem:
Fichero Tamaño  
2021_JoseBalanta2.17 MBVisualizar/Abrir
2021_JoseBalanta_Acta
  Restricted Access		279.83 kBVisualizar/Abrir  Request a copy
2021_JoseBalanta_Autorización
  Restricted Access		1.38 MBVisualizar/Abrir  Request a copy
Mostrar el registro sencillo del ítem


Ver Estadísticas de uso



Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.