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Título : Análisis de señales EEG con potencial uso en el control de una mano robótica por medio de la aplicación de imaginación motora
metadata.dc.creator: Balanta Quintero, José Manuel
López Franco, Dany Fernando
metadata.dc.contributor.advisor: Quinayas Burgos, Cesar Augusto
Palabras clave : Imaginación motora;mano robótica;electroencefalografía;interfaz cerebro-computadora;sistema BCI2000;transformada Wavelet continua;physionet.
Resumen : This 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 matrix
metadata.dc.description.tableofcontents: La 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.
URI : http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/4594
Editorial : Universidad Antonio Nariño
metadata.dc.publisher.campus: Popayán - Alto Cauca
metadata.dc.publisher.faculty: Facultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédica
metadata.dc.date.created: 2021-06-05
Aparece en las colecciones: Ingeniería biomédica

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