Modelo neuronal con estructura deep learning para la caracterización de niveles de relajación a través de estímulos olfativos
72 puntos
- Autores:
-
González Jaramillo, Isabel
Pérez Restrepo, Valentina
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/5282
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/5282
- Palabra clave:
- Estrés
Relajación
Emotiv Epoc
Modelo Neuronal
Deep Learning
EEG
Estímulos Olfativos
Patrones Emocionales
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2022
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Peña Palacio, Juan Alejandrobbe0f32b96de7b8e8e1df454a17f7e75600González Jaramillo, Isabel0c757c74188c25ce4b4521c9f54fe014Pérez Restrepo, Valentinacc8a800ead74b008624e97b441d68d412022-07-07T16:58:15Z2022-07-07T16:58:15Z2022https://repository.eia.edu.co/handle/11190/528272 puntosRESUMEN: En la sociedad actual, las personas han experimentado un incremento en los niveles de estrés, por lo que el mercado ha introducido nuevos productos olfativos cuyo objetivo es producir un efecto relajante; sin embargo, el proceso de desarrollo de nuevos productos aún no considera el apoyo de la inteligencia artificial para validar dicho efecto en sus consumidores, especialmente en las mujeres, en quienes tendría un efecto relajante más significativo. Por lo tanto, en este proyecto de investigación se propone el desarrollo de un modelo neuronal con estructura Deep Learning para la caracterización de niveles de relajación a través de estímulos olfativos en las mujeres. Para lograrlo, se utiliza la Brain Computer Interface Emotiv Epoc, el cual registra la actividad cerebral a través de señales electroencefalográficas. Para lo anterior, se procede con la utilización de la plataforma TensorFlow de Google, con el fin de identificar la correlación de señales electroencefalográficas (EEG) frente a estímulos de estrés y de relajación. Mediante la determinación de estímulos, la configuración de los modelos neuronales y la validación de estos mismos mediante diversas métricas, se identifica el desempeño de ambos modelos neuronales ante las señales capturadas de los dos estímulos propuestos, y a su vez, se analiza la activación de las zonas del cerebro registradas durante las sesiones experimentales. Con lo anterior se valida la eficiencia del estímulo olfativo para reducir el nivel de estrés en las mujeres, logrando favorecer su rendimiento en las funciones que realizan, y así mejorar su calidad de vida.PregradoIngeniero(a) Administrativo(a)application/pdfspaUniversidad EIAIngeniería AdministrativaEscuela de Ciencias Económicas y AdministrativasEnvigado (Antioquia, Colombia)Derechos Reservados - Universidad EIA, 2022https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelo neuronal con estructura deep learning para la caracterización de niveles de relajación a través de estímulos olfativosTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fEstrésRelajaciónEmotiv EpocModelo NeuronalDeep LearningEEGEstímulos OlfativosPatrones EmocionalesPublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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