Posibilidades del uso de tramas artificiales de imagen motora para un BCI basado en EEG
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Posibilidades del uso de tramas artificiales de imagen motora para un BCI basado en EEGDate
2017Citation
Dinarès-Ferran, J., Guger, C., Solé-Casals, J. Posibilidades del uso de tramas artificiales de imagen motora para un BCI basado en EEG. En Actas de las XXXVIII Jornadas de Automática, Gijón, 6-8 de Septiembre de 2017 (pp.276-281). DOI capítulo: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497749.0276 DOI libro: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497749
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http://hdl.handle.net/10651/46500
Abstract
[Resumen] La utilización de una interfaz cerebro-computadora basada en el paradigma de la imagen motora requiere un entrenamiento para adaptar el sistema al cerebro del usuario. Este proceso de adecuación para crear un clasificador útil requiere un número muy elevado de tramas de señal EEG, y adquirir esas tramas requiere tiempo. Así, ahorrar tiempo de entrenamiento puede incrementar el tiempo dedicado al uso de la aplicación de la interfaz. Utilizando la descomposición EMD (Empirical Mode Decomposition) sobre las tramas EEG y mezclando sus IMFs (Intrinsic Mode Function), es posible crear nuevas tramas EEG artificiales e incrementar el número total de tramas para entrenar el clasificador. Los resultados preliminares del estudio muestran que las tasas de error de los clasificadores creados con tramas reales y artificiales mezcladas son similares a las tasas de error del clasificador creado solo con tramas reales. Estos resultados deberán ser confirmados con estudios futuros donde se pueda hacer una validación estadística de los mismo.
Keywords
BCI
EMD
Empirical mode decomposition
Interfaz cerebro-computadora
Imagen motora
EEG
EMD
Empirical mode decomposition
Interfaz cerebro-computadora
Imagen motora
EEG
Editor version
Rights
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 España
ISBN
978-84-16664-74-0 (UOV) 978-84-9749-774-9 (UDC electrónico)