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https://hdl.handle.net/20.500.12104/85160Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Lluvia Gwendolyn, Alvarado Robles | |
| dc.date.accessioned | 2021-10-05T20:40:23Z | - |
| dc.date.available | 2021-10-05T20:40:23Z | - |
| dc.date.issued | 2019-10-11 | |
| dc.identifier.uri | https://wdg.biblio.udg.mx | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12104/85160 | - |
| dc.description.abstract | El electroencefalograma (EEG) es la técnica de registro de la actividad cerebral más utilizada en un amplio rango de aplicaciones. Se caracteriza por ser una técnica no invasiva que mide la actividad eléctrica del cerebro mediante electrodos colocados sobre el cuello cabelludo. Debido a su costo-beneficio, el EEG se ha vuelto el método más popular en estudios clínicos, experimentos de laboratorio, monitoreo de la salud de pacientes, diagnóstico, entre otras aplicaciones. Siendo el EEG la herramienta digital más sencilla de conseguir y la que nos proporciona más información útil sobre el funcionamiento del cerebro, es esta herramienta en la cual se enfocan muchas de las aplicaciones Neuroinformáticas. | |
| dc.description.tableofcontents | 1. INTRODUCCIÓN. ................................................................................................... 5 2. JUSTIFICACIÓN. .................................................................................................... 7 3. OBJETIVOS. ............................................................................................................ 8 3.1. Objetivo General: ............................................................................................... 8 3.2. Objetivos Específicos: ........................................................................................ 8 4. HIPÓTESIS. ............................................................................................................. 9 5. DEFINICIÓN FORMAL DE LA PROBLEMÁTICA. .......................................... 10 6. MARCO TEÓRICO. .............................................................................................. 11 6.1. El Electroencefalograma digital. ...................................................................... 11 6.1.1. EDF y EDF+. ........................................................................................ 13 6.1.2. GDF. ...................................................................................................... 14 6.1.3. MAT. ..................................................................................................... 14 6.1.4. ACQ. ..................................................................................................... 15 6.2. La Transformada Rápida de Fourier. ............................................................... 15 6.3. Filtrado Pasa Banda. ......................................................................................... 17 6.4. Artefactos. ........................................................................................................ 18 6.4.1. Electrocardiograma (ECG).................................................................... 18 6.4.2. Electrooculograma (EOG). ................................................................... 20 6.4.3. Electromiograma (EMG). ..................................................................... 21 6.4.4. Parpadeo. ............................................................................................... 23 6.5. FastICA. ........................................................................................................... 24 6.6. Clasificación. .................................................................................................... 26 6.6.1. Extracción de características de una señal. ........................................... 26 6.6.2. Árboles de Decisión. ............................................................................. 28 7. METODOLOGÍA. .................................................................................................. 32 7.1. Obtención de la base de datos de EEG para analizar. ...................................... 32 7.2. Definición de los formatos de EEG soportados y desarrollo del módulo de lectura de EEG. ..................... 32 7.3. Selección de la ventana del estímulo a analizar en el conjunto de registros de EEG. 33 7.4. Desarrollo del módulo de Fast ICA para remover artefactos en los EEG. ...... 34 7.5. Eliminación de artefactos utilizando Fast ICA. ............................................... 35 7.6. Selección de las bandas de frecuencia por las que se filtrarán las señales. ...... 36 7.7. Desarrollo del módulo de filtrado por bandas mediante la Transformada Rápida de Fourier y filtrado del conjunto de señales electroencefalográficas............ 36 7.8. Elección de las características a extraer de las señales. ................................... 37 7.9. Desarrollo del módulo de extracción de características y extracción de las características de las señales electroencefalográficas. ................................................ 37 7.10. Selección y desarrollo del clasificador a utilizar para el análisis. ................ 38 7.11. Clasificación del conjunto de registros de EEG. .......................................... 39 7.12. Integración de los módulos en un solo software. ......................................... 39 8. PRUEBAS Y ANÁLISIS DE RESULTADOS. ..................................................... 40 8.1. Pruebas. ............................................................................................................ 40 8.2. Resultados. ....................................................................................................... 42 8.3. Análisis. ............................................................................................................ 45 9. CONCLUSIONES. ................................................................................................. 47 | |
| dc.format | application/PDF | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Biblioteca Digital wdg.biblio | |
| dc.publisher | Universidad de Guadalajara | |
| dc.rights.uri | https://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp | |
| dc.subject | Electroencefalograma | |
| dc.subject | Eeg | |
| dc.subject | Neuroinformaticas | |
| dc.title | Caracterización y Clasificación de Señales Electroencefalográficas | |
| dc.type | Tesis de Licenciatura | |
| dc.rights.holder | Universidad de Guadalajara | |
| dc.rights.holder | Lluvia Gwendolyn, Alvarado Robles | |
| dc.coverage | GUADALAJARA, JALISCO. | |
| dc.type.conacyt | bachelorThesis | |
| dc.degree.name | LICENCIATURA EN INGENIERIA EN COMPUTACION | |
| dc.degree.department | CUCEI | |
| dc.degree.grantor | Universidad de Guadalajara | |
| dc.rights.access | openAccess | |
| dc.degree.creator | LICENCIADO EN INGENIERIA EN COMPUTACION | |
| dc.contributor.director | Torres Ramos, Sulema | |
| dc.contributor.codirector | Salido Ruiz, Ricardo A | |
| Appears in Collections: | CUCEI | |
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|---|---|---|---|
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