Software de comunicación ocular basado en vocal eyes para pacientes con esclerosis lateral amiotrófica
Los pacientes con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) se enfrentan a problemas de comunicación debido a la pérdida de las capacidades del habla y la escritura. Los sistemas de comunicación ocular han surgido como una posible solución, pero su uso presenta retos y limitaciones para el usuario, como...
- Autores:
-
Tovar Díaz, Dorian Abad
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/84794
- Palabra clave:
- Esclerosis Amiotrófica Lateral
Métodos de Comunicación Total
Equipos de Comunicación para Personas con Discapacidad
Amyotrophic Lateral Sclerosis
Communication Methods, Total
Communication Aids for Disabled
Esclerosis lateral amiotrófica (ELA)
Comunicación ocular
Video-oculografía
Vocal Eyes
Redes neuronales convolucionales
Transmisión de mensajes
Interfaz ocular
Amyotrophic lateral sclerosis (ALS)
Ocular communication
Video-oculography
Vocal Eyes
Convolutional neural networks
Message transmission
Ocular interface
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Summary: | Los pacientes con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) se enfrentan a problemas de comunicación debido a la pérdida de las capacidades del habla y la escritura. Los sistemas de comunicación ocular han surgido como una posible solución, pero su uso presenta retos y limitaciones para el usuario, como el uso de dispositivos de captura muy complejos y costosos. El objetivo de este trabajo es desarrollar un prototipo de software basado en técnicas de visión por computador para mejorar la comunicación de los pacientes con ELA mediante el seguimiento y la clasificación de sus movimientos oculares. Se utiliza la videooculografía para capturar las características oculares, mientras que para la clasificación de los movimientos se seleccionó el modelo de red neuronal convolucional Inception V3. Este modelo se entrenó con un conjunto de imágenes sintéticas generadas con la herramienta UnityEyes. El sistema de comunicación Vocal Eyes se utiliza para traducir los movimientos oculares en el mensaje del paciente. El prototipo logra una precisión del 99 % en la transmisión de cada mensaje, con una tasa de acierto del 99.3 % en los movimientos realizados. Sin embargo, se observan dificultades en la clasificación de los movimientos oculares de la mirada inferior. Este resultado representa un avance significativo en la mejora de la comunicación ocular para pacientes con ELA, respalda la viabilidad de la comunicación ocular de bajo costo y ofrece oportunidades para futuras investigaciones y mejoras en el sistema. (Texto tomado de la fuente) |
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