Localización de Fuentes Cerebrales a partir de análisis de señales cerebrales simuladas
En el presente informe de trabajo final de grado, se presentan los resultados obtenidos de la aplicación de las técnicas de modos variacionales (MEMD, traducido de las silgas en inglés como descomposición de modo empírica multivariante y MVMD, traducido de las silgas en inglés como descomposición de...
- Autores:
-
Castaño León, Juan Esteban
- 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:
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- Acceso en línea:
- https://bdigital.uniquindio.edu.co/handle/001/6693
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- Palabra clave:
- Problemas neuro-magnético inverso
Señales Sintéticas
MVMD - Multivariate Variational Mode Decomposition
MEMD - Multivariate Empirical Mode Decomposition
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- openAccess
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En el presente informe de trabajo final de grado, se presentan los resultados obtenidos de la aplicación de las técnicas de modos variacionales (MEMD, traducido de las silgas en inglés como descomposición de modo empírica multivariante y MVMD, traducido de las silgas en inglés como descomposición de modo variacional) para el procesamiento de señales de electroencefalografía (EEG) tanto de 16 canales como de 32 canales (Electrodos) y una actividad cerebral simulada en diferentes bandas frecuenciales (Banda alfa, banda beta, banda teta, banda delta y banda gama) con el fin de utilizar estas señales procesadas para llevar a cabo la reconstrucción de la actividad cerebral bajo los métodos MSP (Traducido de las siglas de inglés como múltiples antecedentes dispersos) e IRA (Traducido de las siglas de inglés como algoritmo de regularización iterativo) y determinar si esto permite mejorar la localización de fuentes cerebrales y cual de cada uno de los métodos brinda un mejor resultado según lo obtenido con la métrica de Wasserstein. |
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REHMAN y D. P. MANDIC, «Multivariate empirical mode decomposition.,» the royal society, vol. 466, no 466, pp. 1291-1302, 2010.[2] D. P. Mandic, N. Rehman, Z. Wu y . N. E. Huang, «Empirical Mode Decomposition-Based Time-Frequency Analysis of Multivariate Signals,» IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE, vol. 1, no 20, pp. 1-13, 2013.[3] K. Al-Subari, «A Study of Biomedical Time Series Using Empirical Mode Decomposition : Extracting event- related modes from EEG signals recorded during visual processing of contour stimuli,» University of Regensburg Publication Server, vol. 1, no 10, pp. 1-151, 2017.[4] E. G. M. B.-L. ,. M. M. Pablo Andrés Muñoz-Gutiérrez, «Localization of Active Brain Sources From EEG Signals Using Empirical Mode Decomposition: A Comparative Study,» Frontiers in integrative Neuroscience, vol. 12, no 55, p. 14, 2018.[5] K. Al-Subari, S. Al-Baddai, A. M. Tomé, G. Volberg, B. Ludwig y E. 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