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Mejoras en la detección de la aparición inesperada de un obstáculo durante la marcha mediante señales cerebrales


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Título :
Mejoras en la detección de la aparición inesperada de un obstáculo durante la marcha mediante señales cerebrales
Autor :
Fontelles Congost, Ramón
Tutor:
Iáñez Martínez, Eduardo
Quiles Zamora, Vicente
Editor :
Universidad Miguel Hernández de Elche
Departamento:
Departamentos de la UMH::Ingeniería de Sistemas y Automática
Fecha de publicación:
2020-09-18
URI :
http://hdl.handle.net/11000/7855
Resumen :
El objetivo del presente trabajo consiste en seguir mejorando un sistema BMI que permita detectar la aparición de un obstáculo inesperado mientras el sujeto se encuentra en marcha normal, a partir de señales EEG. También haremos uso de las IMUs durante la etapa de desarrollo, el objetivo es intentar reducir la tasa de falsos positivos por minuto con respecto a trabajos anteriores, ya que la finalidad del proyecto consiste en usar este BMI en un exoesqueleto para la rehabilitación de pacientes con problemas motrices. Tras probar un nuevo sistema de detección para las IMUs y después de probar diferentes combinaciones para la selección de electrodos, incluir un método de selección automático de características, usar varios clasificadores en serie y añadir un nuevo algoritmo de selección para la clase que pertenece a la parada, se han obtenido unos resultados ligeramente superiores comparados con estudios anteriores. Finalmente, se ha buscado una selección de train/test adecuado y se ha buscado una combinación óptima que maximizase los resultados para 5 ficheros de entrenamiento y otros 5 de test, con un porcentaje promedio final de 39,5 ± 18,1 y una tasa de FP/min de 5,1 ± 2,2 con la configuración personalizada para cada usuario
Palabras clave/Materias:
EEG
encefalografía
BMI
interfaz cerebro máquina
detección de obstáculos
señales cerebrales
Área de conocimiento :
CDU: Ciencias aplicadas: Ingeniería. Tecnología
Tipo documento :
application/pdf
Derechos de acceso:
info:eu-repo/semantics/openAccess
Aparece en las colecciones:
TFG-Ingeniería Electrónica y Automática Industrial



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