Clasificación de patrones de aceleración relacionados con el bruxismo nocturno

En este proyecto se clasificaron movimientos de la boca capturados por una férula dental instrumentada con un acelerómetro de tres ejes. Los patrones fueron realizados en laboratorio, en un único sujeto, imitando movimientos relacionados con el bruxismo nocturno, y otras actividades que ocurren durante el sueño. El vector de características se construyó a partir del cepstro real de tramas de las señales y sus respectivas primeras diferencias. Con estos datos, se construyó un modelo de mezcla de Gaussianas para todas las señales de estudio, para posteriormente clasificar tramas de cada señal según el modelo. Las tramas individuales no pudieron separarse por este método, pero las agrupaciones de tramas presentaban distribuciones distintas que permitían la clasificación. Se utilizó la distancia de Kullback-Leibler como medida de divergencia entre distribuciones de referencia y de prueba, para luego clasificar mediante dos métodos. El primer método consistió en clasificar según la distancia mínima de la distribución de prueba a las de referencia. En el segundo, se utilizó una red neuronal cuyas entradas eran los vectores de distancias y sus rótulos.

• Tipo de recurso: masterThesis
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/21190
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/21190; https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.21190
• Palabra clave: Modelo de mezcla de gaussianas (GMM); Distancia de Kullback-Leibler; Red neuronal; Bruxismo nocturno; Gaussian mixture model; Kullback-Leibler distance; Neural network; Sleep bruxism; Maestría en ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas; Red nerviosa; Bruxismo
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