Diseño de un prototipo de plataforma móvil a partir de eventos cerebrales generados en el lóbulo frontal
Las señales encefalografícas (EEG) son señales eléctricas producidas en el cerebro por acción del desarrollo de alguna actividad o en condición de reposo, estas señales en la actualidad se están aprovechando para el desarrollo de controles por computadora para conseguir crear interfaces de comunicac...
- Autores:
-
Ibagué Martín, Sebastian
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/31909
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/31909
- Palabra clave:
- Computer Brain Interface (BCI)
Electroencephalographic Signal
Motor Stimulus
Motion
Channels
Estimulo Motor
Interfaz Cerebro Computadora
Señal Electroencefalográfica
Movimiento
Canales
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Las señales encefalografícas (EEG) son señales eléctricas producidas en el cerebro por acción del desarrollo de alguna actividad o en condición de reposo, estas señales en la actualidad se están aprovechando para el desarrollo de controles por computadora para conseguir crear interfaces de comunicación entre el usuario y la máquina [5]. En los últimos años se ha venido estudiando la señal encefalografíca (EEG), con el objeto de buscar soluciones para mejorar la calidad de vida de personas que cuentan con una discapacidad motora severa, tales como la esclerosis lateral amiotrófica, cuadriplejia o paraplejia, esclerosis múltiple entre otras [7]. Una de las soluciones planteadas que busca aprovechar los estímulos cerebrales se enfoca en crear métodos de trasporte para las personas con algún tipo de discapacidad referidas anteriormente; en este documento se plasman los resultados obtenidos durante el desarrollo de un sistema que aborda esta solución que busca el aprovechamiento de las señales encefalografícas generadas durante un movimiento muscular para llegar a generar una interfaz cerebro computadora (BCI), durante este proceso se busca el desarrollo de un sistema de adquisición de las señales EEG con el objetivo de llegar a controlar una plataforma, donde se explica paso a paso el proceso de desarrollo, diseño y construcción de la tarjeta de adquisición para poder amplificar y digitalizar las señales adquiridas, que posteriormente serán tratadas por medio de una interfaz gráfica diseñada para parametrizar y visualizar cada uno de los canales y a partir de estos generar un control de una plataforma móvil [8]. El sistema obtenido durante desarrollo de este trabajo tiene como objetivo servir de base para crear sistemas que aprovechen los estímulos cerebrales dándole mayor libertad a la persona en estado discapacidad al momento de movilizarse. |
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[1] Wolpaw, J. y otros (2000). “Brain-computer interface research at the Wadsworth Center”. IEEE Transactionson Rehabilitation Engineering, Vol 8., No 2, pp 222–226. [2] Homan RW, Herman J, Purdy P. Cerebral location of international 10-20 system electrode placement. Electroencephalogr Clin Neurophysiol 1987; 66: 376-382. [3] E. García Cossio and G. Gentiletti, "Interfaz Cerebro Computadora (ICC) Basada en el Potencial relacionado con eventos P300”. Scielo.org.co, 2019. [4] Babiloni, C., Pizzella, V., Del Gratta, C., Ferratti, A., & Romani, G. L. (2009). “Fundamentals of electroencefalography, magnetoencefalography, and functional magnetic resonance imaging”. Internacional Review of Neurobiology, pp. 67-80. [5] G. Getiletti, C. Tabernig, R. Acevedo. “Interfaces Cerebro Computadora: Definición, Tipos y Estado Actual”, en CLAIB 2007, IFMBE Proc., vol. 18, pp. 1117–1121, 2007. [6] L. Gómez. “Análisis de señales EEG para detección de eventos oculares musculares y cognitivos”. Universidad Politécnica de Madrid, pp. 12-20, 2016. [7] D. Mattia, L. Astolfi, J. Toppi, M. Petti, F. Pichiorri and F. Cincotti, "Interfacing brain and computer in neurorehabilitation," 2016 4th International Winter Conference on Brain-Computer Interface (BCI), Yongpyong, 2016, pp. 1-2. [8] M. Richard and G. Gentiletti, "Plataforma Experimental de Interfaz Cerebro Computadora Orientada al Control de Sillas de Ruedas", ResearchGate, 2007. [9] I. Arafat. “Brain computer interface: past, present & future”. International Islamic Uuniversity Chittagong (IIUC), 2013. [10] L. Fernando Lopes da Silva. “Niedermeyer’s Electroencephalography: Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fields”. LWWW, Sixth Edition. 2010. [11] J. Wolpaw. “Brain-computer interface tecnology: a review of the first international meeting”. IEEE transactions on rehabilition engineering 8.2. pp. 164-173. 2000. [12] A. V. Nurmikko, "Approaches to large scale neural recording by chronic implants for mobile BCIs," 2018 6th International Conference on Brain-Computer Interface (BCI), GangWon, 2018, pp. 1-2. [13] Departamento Administrativo Nacional de Estadística, “Población con registro para la localización y caracterización de las personas con discapacidad” 2018. [14] L. García “Interfaz cerebro-computadora: Análisis de diferentes teclados virtuales para mejorar la usabilidad”. Neuroergonomics. El cerebro en el trabajo y en la vida cotidiana, pp. 269-270, 2018. [15] National Instruments. “¿Qué es el labVIEW?”. 2018 [16] National Instruments. “NI USB-6008 12-Bit, 10 kS/s Low-Cost Multifunction DAQ”. Guía de Usuario, 2010 |
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En los últimos años se ha venido estudiando la señal encefalografíca (EEG), con el objeto de buscar soluciones para mejorar la calidad de vida de personas que cuentan con una discapacidad motora severa, tales como la esclerosis lateral amiotrófica, cuadriplejia o paraplejia, esclerosis múltiple entre otras [7]. Una de las soluciones planteadas que busca aprovechar los estímulos cerebrales se enfoca en crear métodos de trasporte para las personas con algún tipo de discapacidad referidas anteriormente; en este documento se plasman los resultados obtenidos durante el desarrollo de un sistema que aborda esta solución que busca el aprovechamiento de las señales encefalografícas generadas durante un movimiento muscular para llegar a generar una interfaz cerebro computadora (BCI), durante este proceso se busca el desarrollo de un sistema de adquisición de las señales EEG con el objetivo de llegar a controlar una plataforma, donde se explica paso a paso el proceso de desarrollo, diseño y construcción de la tarjeta de adquisición para poder amplificar y digitalizar las señales adquiridas, que posteriormente serán tratadas por medio de una interfaz gráfica diseñada para parametrizar y visualizar cada uno de los canales y a partir de estos generar un control de una plataforma móvil [8]. El sistema obtenido durante desarrollo de este trabajo tiene como objetivo servir de base para crear sistemas que aprovechen los estímulos cerebrales dándole mayor libertad a la persona en estado discapacidad al momento de movilizarse.Encephalographic signals (EEG) are electrical signals produced in the brain by the action of the development of some activity or in a resting condition, these signals are currently being used for the development of computer controls to create communication interfaces between the user and the machine [5]. In recent years the encephalographic signal (EEG) has been studied, in order to find solutions to improve the quality of life of people with severe motor disability, such as amyotrophic lateral sclerosis, quadriplegia or paraplegia, multiple sclerosis among others [7]. One of the solutions proposed that seeks to take advantage of brain stimuli focuses on creating transportation methods for people with some type of disability referred to above; This document contains the results obtained during the development of a system that addresses this solution that seeks to take advantage of the encephalographic signals generated during a muscle movement to generate a brain-computer interface (BCI), during this process the development is sought of an EEG signal acquisition system with the aim of controlling a platform, where the process of development, design and construction of the acquisition card is explained step by step to be able to amplify and digitize the acquired signals, which will later be treated by means of a graphical interface designed to parameterize and visualize each one of the channels and from these generate a control of a mobile platform [8]. The objective of the system obtained during the development of this work is to serve as a basis for creating systems that take advantage of brain stimuli, giving the person with a disability greater freedom when moving.Ingeniero ElectronicoPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado Ingeniería ElectrónicaFacultad de Ingeniería ElectrónicaDiseño de un prototipo de plataforma móvil a partir de eventos cerebrales generados en el lóbulo frontalComputer Brain Interface (BCI)Electroencephalographic SignalMotor StimulusMotionChannelsEstimulo MotorInterfaz Cerebro ComputadoraSeñal ElectroencefalográficaMovimientoCanalesTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2CRAI-USTA Tunja[1] Wolpaw, J. y otros (2000). “Brain-computer interface research at the Wadsworth Center”. IEEE Transactionson Rehabilitation Engineering, Vol 8., No 2, pp 222–226.[2] Homan RW, Herman J, Purdy P. Cerebral location of international 10-20 system electrode placement. Electroencephalogr Clin Neurophysiol 1987; 66: 376-382.[3] E. García Cossio and G. Gentiletti, "Interfaz Cerebro Computadora (ICC) Basada en el Potencial relacionado con eventos P300”. Scielo.org.co, 2019.[4] Babiloni, C., Pizzella, V., Del Gratta, C., Ferratti, A., & Romani, G. L. (2009). “Fundamentals of electroencefalography, magnetoencefalography, and functional magnetic resonance imaging”. Internacional Review of Neurobiology, pp. 67-80.[5] G. Getiletti, C. Tabernig, R. Acevedo. “Interfaces Cerebro Computadora: Definición, Tipos y Estado Actual”, en CLAIB 2007, IFMBE Proc., vol. 18, pp. 1117–1121, 2007.[6] L. Gómez. “Análisis de señales EEG para detección de eventos oculares musculares y cognitivos”. Universidad Politécnica de Madrid, pp. 12-20, 2016.[7] D. Mattia, L. Astolfi, J. Toppi, M. Petti, F. Pichiorri and F. Cincotti, "Interfacing brain and computer in neurorehabilitation," 2016 4th International Winter Conference on Brain-Computer Interface (BCI), Yongpyong, 2016, pp. 1-2.[8] M. Richard and G. Gentiletti, "Plataforma Experimental de Interfaz Cerebro Computadora Orientada al Control de Sillas de Ruedas", ResearchGate, 2007.[9] I. Arafat. “Brain computer interface: past, present & future”. International Islamic Uuniversity Chittagong (IIUC), 2013.[10] L. Fernando Lopes da Silva. “Niedermeyer’s Electroencephalography: Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fields”. LWWW, Sixth Edition. 2010.[11] J. Wolpaw. “Brain-computer interface tecnology: a review of the first international meeting”. IEEE transactions on rehabilition engineering 8.2. pp. 164-173. 2000.[12] A. V. 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Guía de Usuario, 2010ORIGINAL2020sebastianibague.pdf2020sebastianibague.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf1824079https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/31909/1/2020sebastianibague.pdf433e4310fd21247b6dcc982dfa21b2fdMD51metadata only accessDerechos de autor.pdfDerechos de autor.pdfCarta derechos de autorapplication/pdf230375https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/31909/2/Derechos%20de%20autor.pdf1884281b13d6c8dc5dae06f4adf30a81MD52metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8807https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/31909/3/license.txtaedeaf396fcd827b537c73d23464fc27MD53open accessTHUMBNAIL2020sebastianibague.pdf.jpg2020sebastianibague.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2291https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/31909/4/2020sebastianibague.pdf.jpg0c1bbe1f0d28d40e344e510067fc1069MD54open accessDerechos de autor.pdf.jpgDerechos de autor.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4680https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/31909/5/Derechos%20de%20autor.pdf.jpg1a516cf53b8fe7d7f70d8371b95f4085MD55open access11634/31909oai:repository.usta.edu.co:11634/319092022-10-10 16:22:41.509metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásrepositorio@usantotomas.edu.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 |