Identificación de tareas motoras a través de algoritmos profundos de clasificación mediante la aplicación de Autoencoders Variacionales
A través del tiempo los autoencoders (AE) se han estado consolidando como una pieza fundamental en el aprendizaje profundo, todo esto gracias a la facilidad en cuanto al entendimiento de los datos observados y al uso de representaciones para generar datos adicionales, más exactamente en el tipo de a...
- Autores:
-
Castaño Palacio, Oscar David
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad del Quindío
- Repositorio:
- Repositorio Universidad del Quindío
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bdigital.uniquindio.edu.co:001/6692
- Acceso en línea:
- https://bdigital.uniquindio.edu.co/handle/001/6692
https://bdigital.uniquindio.edu.co/
- Palabra clave:
- MI - Motor imagery
BCI - Brain computer interface
Deep learning
VAE - Varational Auto-encoder
EEG: Electroencefalograma
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- Derechos Reservados Universidad del Quindío
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A través del tiempo los autoencoders (AE) se han estado consolidando como una pieza fundamental en el aprendizaje profundo, todo esto gracias a la facilidad en cuanto al entendimiento de los datos observados y al uso de representaciones para generar datos adicionales, más exactamente en el tipo de arquitectura manejado a la hora llevar a cabo un proceso, e implementar esta técnica tradicional de compresión de imágenes para aprender mediante señales electroencefalograficas (EEG) teniendo como principio su concepto, además en aras de aprovechar los beneficios que otorga el uso de Motor Imagery (MI) a la hora de detectar y clasificar tareas específicas a través de la extracción de características de manera precisa y en base al buen rendimiento que se espera obtener. Para este caso en particular se busca desarrollar un enfoque que mediante un modelo de deep learnig basado en VAE para MI, con el fin de clasificar tareas de actividades motoras a partir de señales de EEG, implicando el uso de una red neuronal profunda que se apoye en la estructura del VAE como clasificador |
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Para este caso en particular se busca desarrollar un enfoque que mediante un modelo de deep learnig basado en VAE para MI, con el fin de clasificar tareas de actividades motoras a partir de señales de EEG, implicando el uso de una red neuronal profunda que se apoye en la estructura del VAE como clasificador1. Glosario 7 - 2. Introducción 8 - 3. Objetivos 10 - 4. Marco Teórico ́11 - 5. Metodología 21 - 6. Resultados y Discusión 28 - 7. Conclusiones y Trabajos Futuros 46 - 8. Bibliografía 47 - 9. Acta de propiedad Intelectual 50 - 10.Anexos 51PregradoIngeniero Electrónico55 páginasapplication/pdfspaUniversidad del QuindíoFacultad de IngenieríaArmenia QuindíoIngeniería - Ingeniería ElectrónicaDerechos Reservados Universidad del Quindíohttps://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_abf2Identificación de tareas motoras a través de algoritmos profundos de clasificación mediante la aplicación de Autoencoders VariacionalesTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85MI - Motor imageryBCI - Brain computer interfaceDeep learningVAE - Varational Auto-encoderEEG: Electroencefalograma[1] Understand transposed convolutions — by kuan wei — towards data science, https://towardsdatascience.com/understand-transposed-convolutions-and -build-your-own-transposed-convolution-layer-from-scratch-4f5d97b2967.[2] Ali Al-Saegh, Shefa A Dawwd, and Jassim M Abdul-Jabbar. Deep learning for motor imagery eeg-based classification: A review. Biomedical Signal Processing and Control, 63:102172, 2021.[3] Md Zahangir Alom, Tarek M Taha, Chris Yakopcic, Stefan Westberg, Paheding Sidike, Mst Shamima Nasrin, Mahmudul Hasan, Brian C Van Essen, Abdul AS Awwal, and Vijayan K Asari. A state-of-the-art survey on deep learning theory and architectures. Electronics, 8(3):292, 2019.[4] Ramiro Arango and John Jairo Naranjo. Desarrollo de una herramienta de arquitec- tura abierta para la visualizacion y analisis de se ̃nales EEG. PhD thesis, Universidad Tecnol ́ogica de Pereira. Facultad de Ciencias B ́asicas. Maestr ́ıa . . . , 2010.[5] Mar ́ıa Clara Aristiz ́abal. Evaluaci ́on asim ́etrica de una red neuronal artificial: aplicaci ́on al caso de la inflaci ́on en colombia. Lecturas de Econom ́ıa, (65):73–116, 2006.[6] Phairot Autthasan, Rattanaphon Chaisaen, Thapanun Sudhawiyangkul, Phurin Rang- pong, Suktipol Kiatthaveephong, Nat Dilokthanakul, Gun Bhakdisongkhram, Huy Phan, Cuntai Guan, and Theerawit Wilaiprasitporn. Min2net: End-to-end multi-task learning for subject-independent motor imagery eeg classification. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 69(6):2105–2118, 2021.PublicationORIGINALOscarDavid-CastañoPalacio-2023.pdfOscarDavid-CastañoPalacio-2023.pdfDocumento PDFapplication/pdf3340250https://bdigital.uniquindio.edu.co/bitstreams/0adcfc00-1592-4697-800a-2b0d2b4078cc/download3f68a635f1e547fd2bb36a37ec5ea427MD51Autorizacion Licencia OscarDavid-CastañoPalacio-2023.pdfAutorizacion Licencia OscarDavid-CastañoPalacio-2023.pdfpdf . 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