Análisis de señales de electroencefalograma, para la clasificación de movimiento de mano derecha e izquierda, mediante la Capa de Kohonen ART

• Autor: Santos Ponce, Richard Eduardo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/1897
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/1897
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Análisis de señales; Señales de electroencefalograma; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

En el cerebro hay neuronas que se constituyen en distintas áreas, de tal manera que la información absorbida por medio de los órganos sensoriales se representa en forma de planos bidimensionales. Si bien en gran parte esta distribución neuronal está establecida genéticamente, es realizable que parte de ella se lleve a cabo gracias al aprendizaje. El movimiento o intento de movimiento, tanto como de la mano derecha como de la mano izquierda, proporciona una variación de amplitud en las señales del cerebro y estas señales se reflejan en los exámenes de señales EEG que es utilizado para ver cómo está actuando el cerebro en diversas situaciones y momentos. Por lo tanto, se propone una red para clasificar las señales EEG, utilizando modelos de redes neuronales mediante Kohonen (ART), por su poder de generalización y relativa facilidad de modelar casos complejos a comparación de otras redes. Se posee una base de datos que contienen señales EEG, para luego separar los datos en dos grupos una de mano derecha y otra de mano izquierda para luego dividir en grupo de entrenamiento y prueba, posteriormente las señales pasan por el filtro pasa banda para limitar el rango de frecuencia importante para la clasificación, eliminando así el rango de frecuencia que no es necesario, posteriormente se pasa del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia usando la Transformada Discreta de Fourier. De esta manera las señales ya están preparadas para el proceso de entrenamiento donde la red neuronal tiene la capacidad de separar las señales pertenecientes a la mano derecha e izquierda, una vez que la red neuronal ya paso por el algoritmo Kohonen Art se realiza el proceso de clasificación con un grupo de pruebas y se compara los resultados obtenidos con los datos reales. La investigación con la ayuda de un software adecuado puede ser usada en interfaces cerebro – computador para poder ayudar a personas con discapacidad física, como por ejemplo la clasificación de mano derecha e izquierda una persona puede direccionar una silla de ruedas solo con el pensamiento.