Interfaz cerebro computador mediante la clasificación de señales encefalográficas
Las Interfaces Cerebro Computador (BCI) pretenden crear una comunicación directa entre el cerebro y un computador. Un BCI puede brindar a aquellos pacientes que presentan una discapacidad de movilidad una alternativa de comunicación con el mundo exterior. Una forma de controlar un BCI es a través de...
| Autor Principal: | Reyes Rueda, Angélica |
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| Formato: | bachelorThesis |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Javeriana
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://hdl.handle.net/10554/13623 |
| Etiquetas: |
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| Sumario: |
Las Interfaces Cerebro Computador (BCI) pretenden crear una comunicación directa entre el cerebro y un computador. Un BCI puede brindar a aquellos pacientes que presentan una discapacidad de movilidad una alternativa de comunicación con el mundo exterior. Una forma de controlar un BCI es a través de ritmos sensorimotores, estos ritmos induce una serie de fenómenos en la dinámica registrada en el electroencefalograma (EEG) estos fenómenos son conocidos como desincronización / sincronización relacionada a eventos (ERD / ERS). Existen múltiples métodos para medir este fenomeno, en los que la densidad espectral de potencia (PSD) y el valor de bloqueo de fase (PLV) se destaca. En este trabajo ambos métodos, PSD y PLV, son ensayados con datos reales obtenidos de 10 sujetos que que imaginan dos tareas (izquierda vs derecha). Las características PSD y PLV se clasificaron utilizando Máquinas de Soporte Vectorial (SMV) con kernel lineal y función de base radial. Los resultados obtenidos mostraron que el método PLV + RBF fue superior con una precisión promedio de ? 90% contra una precisión promedio de ? 77% de los otros métodos. |
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