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https://hdl.handle.net/20.500.12008/20171
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Lecumberry, Federico | es |
dc.contributor.advisor | Ramírez Paulino, Ignacio | es |
dc.contributor.author | Patrone, Martín | es |
dc.date.accessioned | 2019-02-21T20:55:38Z | - |
dc.date.available | 2019-02-21T20:55:38Z | - |
dc.date.issued | 2017 | es |
dc.date.submitted | 20190221 | es |
dc.identifier.citation | PATRONE, M. "Interfaces cerebro-computadora". Tesis de maestría, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería, 2017. | es |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12008/20171 | - |
dc.description.abstract | En esta tesis se investigan técnicas de Procesamiento de Señales y de Teoría de la Información para el desarrollo de Interfaces Cerebro- Computadora (BCI) no invasivas basadas en electroencefalogramas (EEG). Estos sistemas son capaces de detectar eventos relacionados con intenciones del usuario y transmitirlos a una computadora con el objetivo de realizar acciones en base a ellos, como controlar un dispositivo o escribir texto. Los objetivos específicos de la tesis son la puesta a punto en teoría y práctica de BCIs basados en EEG y la construcción de un prototipo funcional de BCI en base a estos conocimientos. Concretamente, se plantea la construcción de un deletreador (entrada de texto) basado en señales EEG. En primera instancia se realizó el estudio en profundidad de interfaces de deletreo tipo P300, y los mejores algoritmos existentes para este tipo de interfaz, el resultado de esta etapa es una mejora dramática en tiempos de entrenamiento del mejor algoritmo publicado a la fecha, manteniendo su desempeño. En la segunda parte de la tesis se trabajó con un nuevo deletreador basado en otras señales cerebrales conocidas como Steady State Visual Evoked Potential (SSVEP). El resultado de esta etapa es un prototipo de BCI funcional de buenas prestaciones basado en un dispositivo de bajo costo, dicho dispositivo fue evaluado en condiciones reales en el marco de la exposición Ingeniería deMuestra, donde se obtuvo una respuesta muy positiva por parte de los usuarios. El desempeño óptimo posible de los sistemas existentes, así como el desarrollado, fue evaluado de manera teórica mediante herramientas de Teoría de la Información, un enfoque que, a juzgar por la literatura consultada, no había sido aplicado en el área. | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | es | es |
dc.publisher | UR. FING | es |
dc.rights | Las obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad De La República. (Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014) | es |
dc.subject.other | Procesamiento de Señales | es |
dc.title | Interfaces cerebro-computadora | es |
dc.type | Tesis de maestría | es |
thesis.degree.grantor | Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería | es |
thesis.degree.name | Magíster en Ingeniería Eléctrica | es |
dc.rights.licence | Licencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC - By-NC-ND) | es |
udelar.academic.department | Procesamiento de Señales | es |
udelar.investigation.group | Tratamiento de Imágenes | es |
Aparece en las colecciones: | Tesis de posgrado - Instituto de Ingeniería Eléctrica |
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