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dc.contributor.authorSantamaría Vázquez, Eduardo
dc.contributor.authorMartínez Cagigal, Víctor 
dc.contributor.authorHornero Sánchez, Roberto 
dc.date.accessioned2018-09-03T12:03:41Z
dc.date.available2018-09-03T12:03:41Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/31372
dc.descriptionProducción Científicaes
dc.description.abstractEn este estudio se presenta MEDUSA, una nueva plataforma para la implementación de sistemas Brain-Computer Interface (BCI), utilizando como señal de control los potenciales evocados P300 generados mediante el paradigma odd-ball visual. Las principales características de MEDUSA son: i) diseño modular, conectando las distintas partes de la aplicación mediante estructuras simples; ii) arquitectura especialmente diseñada para entornos de investigación, que permite implementar nuevos paradigmas de estimulación, métodos de pre-procesado de señal, o algoritmos de extracción, selección y clasificación de características de manera sencilla e integrarlos rápidamente en el flujo de ejecución; iii) desarrollo en Python: un lenguaje multiplataforma muy utilizado en investigación por su simplicidad y versatilidad, disponiendo además de gran cantidad de librerías que disminuyen el tiempo de desarrollo; iv) amplia documentación, con ejemplos de aplicación y código detalladamente comentado; v) interfaz gráfica atractiva y moderna, que permite modificar de manera sencilla gran cantidad de parámetros de la plataforma.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses
dc.titleMEDUSA: una nueva herramienta para el desarrollo de sistemas Brain-Computer Interface basada en Pythones
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes
dc.title.event10º Simposio CEA de Bioingeniería, Interfaces Cerebro-Máquinaes
dc.description.projectTEC2014-53196-R y DPI2017-84280-R del Ministerio of Economía y Competitividad y FEDER, el proyecto “Análisis y correlación entre el genoma completo y la actividad cerebral para la ayuda en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer” (Programa Operativo de Cooperación Transfronteriza España-Portugal, POCTEP, 2014-2020) de la Comisión Europea y FEDER, y el proyecto VA037U16 de la Junta de Castilla y León y FEDER. Víctor Martínez-Cagigal es beneficiario de una ayuda PIF-UVa de la Universidad de Valladolid.es


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