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dc.contributor.authorOrtiz García, Mario-
dc.contributor.authorRodríguez Ugarte, María de la Soledad-
dc.contributor.authorLláñez, E.-
dc.contributor.authorAzorín Poveda, José María-
dc.contributor.otherDepartamentos de la UMH::Ingeniería de Sistemas y Automáticaes
dc.date.accessioned2020-05-21T07:12:11Z-
dc.date.available2020-05-21T07:12:11Z-
dc.date.created2019-
dc.date.issued2020-05-21-
dc.identifier.issn1697-7912-
dc.identifier.issn1697-7920-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11000/6039-
dc.description.abstractEl uso de interfaces cerebro-máquina en personas que han sufrido un accidente cerebro-vascular puede ayudar en su proceso de rehabilitación mediante la implicación cognitiva del paciente. Dichas interfaces traducen las ondas cerebrales en comandos con el fin de controlar un dispositivo mecánico de movimiento asistido. No obstante, el control de estos dispositivos debería ser más robusto y tener una alta precisión. Este trabajo estudia si algoritmos basados en transformadas como las de Stockwell o Hilbert-Huang pueden mejorar el control de estos dispositivos aumentando su precisión, y si es recomendable llevar a cabo una personalización por sujeto y configuración de electrodos. Mediante el análisis de cinco voluntarios se comprueba adem´as, que no es posible detectar con suficiente robustez la intención motora a partir de la desincronización/sincronización relacionada a eventos motores con únicamente los datos previos al movimiento. Por ello, es preciso extender el tiempo de análisis a los dos segundos posteriores al inicio del movimientoes
dc.description.sponsorshipEste trabajo ha sido realizado en el marco del proyecto Associate Decodificación y estimulación de actividad cerebral sensorial y motora para permitir potenciación a largo plazo mediante estimulación Hebbiana y estimulación asociativa pareada durante la rehabilitación de la marcha (con referencia DPI2014- 58431-C4-2-R), financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad (Plan Estatal de I+D+I) y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional - FEDER ((Una manera de hacer Europa)). También queremos agradecer a Neuroelectrics por prestar el equipo Enobio 32 para este estudio-
dc.formatapplication/pdfes
dc.format.extent10es
dc.language.isospaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.subjectAnálisis y tratamiento de señaleses
dc.subject(De)sincronización relacionada a eventoses
dc.subjectIntención motoraes
dc.subjectInterfaces Cerebro-Máquinaes
dc.subjectMáquinas de soporte vectoriales
dc.subjectOffline, Rehabilitaciónes
dc.subjectTransformada de Fourieres
dc.subjectTransformada de Hilbert-Huanges
dc.subjectTransformada de Stockwelles
dc.subject.other62 - Ingeniería. Tecnologíaes
dc.titleAnálisis de Algoritmos para Detección de Pedaleo en Interfaces Cerebro-Máquinaes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees
dc.identifier.doi10.4995/riai.2018.9861-
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.4995/riai.2018.9861-
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Artículos Ingeniería de Sistemas y Automática


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