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Título
Desarrollo y evaluación de una herramienta de eliminación online de artefactos oculares de la señal de electroencefalograma
Autor
Director o Tutor
Año del Documento
2023
Titulación
Grado en Ingeniería Biomédica
Abstract
El electroencefalograma (EEG) es una técnica neurofisiológica que permite registrar la actividad eléctrica del cerebro. Para ello se emplean electrodos colocados en la superficie del cuero cabelludo. Debido a la baja amplitud que presenta la señal de EEG, es una señal muy susceptible de ser enmascarada por ruido y señales independientes de la actividad cerebral. Los movimientos oculares y los parpadeos generan grandes perturbaciones, que son medibles en los electrodos, denominadas artefactos oculares. En consecuencia, se requiere de un método de detección y filtrado que permita recuperar la señal de EEG lo
más limpia posible y conservando la actividad cerebral. En la actualidad existen métodos capaces de detectar estos artefactos oculares, sin embargo, o presentan un bajo rendimiento en la clasificación o se limitan a la detección de parpadeos. El objetivo de este TFG era desarrollar un novedoso algoritmo de detección de artefactos oculares a través de inteligencia artificial. Además, el algoritmo debía ser capaz de llevarlo a cabo en tiempo real y no requerir de señales adicionales al EEG. Para ello se adquirió una base de datos con artefactos oculares etiquetados y se entrenó con ella la red neuronal EEG-Inception. Se comprobó la validez del modelo y del algoritmo mediante una validación cruzada intersujeto. En ella el algoritmo demostró una elevada sensibilidad en la detección de los parpadeos, 97.6 % y de los movimientos oculares, 91 %. Además, el algoritmo fue evaluado sobre una base de datos propia, que no incluía movimientos oculares. En ella se obtuvo una precisión en la clasificación de parpadeos del 96 %. Los resultados están al nivel de los que presentan otros algoritmos de la literatura para clasificación de parpadeos. Sin embargo, ninguno de estos permite también la detección de movimientos oculares. El resultado final de este trabajo es un algoritmo confiable en la detección de artefactos oculares, aplicable en tiempo real y que no requiere de calibración, ni de una señal adicional que registre la actividad ocular.
Materias (normalizadas)
Ojo - Enfermedades
Desensibilización por movimiento ocular
Materias Unesco
3201.09 Oftalmología
Palabras Clave
Electroencefalografía
Artefactos oculares
Detección automática
Aprendizaje profundo
Movimientos oculares
Parpadeo
Idioma
spa
Derechos
openAccess
Collections
- Trabajos Fin de Grado UVa [30023]
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