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Título: Extracción de características sobre señales EEG para detección de actividades mental-motoras en sistemas BCI
Autores: GERARDO ROSAS CHOLULA
Fecha: 2014-06
Publicador: INAOE
Fuente:
Tipo: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Tema: info:eu-repo/classification/Electroencefalografía/Electroencephalography
info:eu-repo/classification/Análisis de dominio de frecuencia/Frequency-domain analysis
info:eu-repo/classification/Métodos de correlación/Correlation methods
info:eu-repo/classification/Teoría de filtrado/Filtering theory
info:eu-repo/classification/cti/1
info:eu-repo/classification/cti/22
info:eu-repo/classification/cti/2203
Descripción: Los sistemas denominados interfaces-cerebro-computadora, BCI por sus siglas en inglés, han tenido un gran desarrollo en años recientes, debido a su potencial aplicación como herramientas de apoyo a personas con limitaciones motrices severas para que éstas puedan comunicarse o controlar algunos dispositivos en su vida diaria. Entre las técnicas no invasivas se destaca el uso de señales de EEG (electroencefalografía) obtenidas por medio de equipos de bajo costo como base para la construcción de sistemas BCI. El presente trabajo de tesis se centra en el estudio e investigación de técnicas de procesamiento de señales para la detección de la actividad cerebral en los siguientes paradigmas neurofisiológicos: el fenómeno ERD/ERS (Event Related Desynchronization/ Synchronization) incluyendo el caso de imaginación motora y la detección de eventos tipo P300. Para tal efecto, se desarrollaron dos protocolos experimentales propios basados en los paradigmas mencionados, y se realizaron experimentos y comparaciones con la base de datos PhysioBank, disponible a la comunidad internacional para propósitos educativos y de investigación. En la detección de la onda P300 se reporta el uso de sistemas adaptivos neurodifusos (ANFIS). Para el análisis de las señales se investigaron técnicas espectrales y pseudoespectrales tales como la transformada Wavelet y la Descomposición Modal Empírica (EMD). Esta última entregó resultados interesantes que condujeron al desarrollo de una técnica original para el tratamiento de ruido correlacionado a los movimientos en la interface electrodo-piel cercano a la corteza cerebral superficial. Este tipo de ruido se presenta típicamente en situaciones con el sujeto en movimiento, como sería el caso de un sistema de control en una silla de ruedas. La separación de bandas involucrada en la detección del fenómeno ERD/ERS se hizo en base a las técnicas de descomposición EMD y MEMD (EMD multivariada). En esta última se propuso una variante original incorporando conjuntos difusos. Los resultados obtenidos indican un nivel competitivo de desempeño de los sistemas desarrollados, orientándose a aplicaciones en condiciones de operación por parte del usuario en ambientes naturales de ubicación y desplazamiento en un espacio cerrado.
Idioma: spa