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<title>Desarrollo de un sistema Brain Computer Interface basado en potenciales evocados P300 para el control de dispositivos domóticos</title>
<creator>Martín González, Laura</creator>
<contributor>Hornero Sánchez, Roberto</contributor>
<contributor>Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación</contributor>
<subject>Interacción hombre maquina(Informática)</subject>
<subject>Neurociencias informáticas</subject>
<description>En 1929 Hans Berger desarrolló un sistema capaz de registrar la actividad bioeléctrica&#xd;
del cerebro que se conoce como electroencefalograma (EEG). En 1977, el Dr. Jacques Vial&#xd;
de la Universidad de UCLA realizó con éxito el primer sistema Brain Computer Interface&#xd;
(BCI) utilizando potenciales evocados visuales. En 1999, durante el primer congreso&#xd;
internacional de BCI se define el sistema Brain Computer Interface como un sistema que&#xd;
permite al cerebro interactuar con el medio sin la intervención de los mecanismos normales&#xd;
De los nervios y músculos periféricos. Para ello, se monitoriza la actividad cerebral y&#xd;
se traducen determinadas características, correspondientes a las intenciones del usuario,&#xd;
en comandos de un dispositivo.&#xd;
En este trabajo fin de máster se lleva a cabo un repaso del estado del arte de los sistemas&#xd;
BCI, en particular los basados en potenciales P300. Además, se estudia el conjunto&#xd;
de datos II de la III Competición BCI de 2004 proporcionados por el centro deWadsworth&#xd;
(NYS Department of Health) y se profundiza en los métodos de selección y clasificación&#xd;
de características considerados por el método ganador de esa competición. Este método emplea un conjunto de máquinas de vector soporte (Support Vector Machine, SVM) e implementa&#xd;
un modelo ´óptimo de selección de canales y del hiperpar´ametro C del SVM para&#xd;
evaluar las señales proporcionadas por la competición. En este trabajo se propone modificar&#xd;
el algoritmo de selección de canales. Los resultados obtenidos se comparan, bajo los&#xd;
mismos criterios, con los conseguidos por el método ganador. Con el modelo propuesto,&#xd;
se consigue aumentar la precisión sobre el conjunto de test y un número de secuencias de&#xd;
15, a costa de seleccionar mayor número de canales. La precisión media obtenida por el&#xd;
modelo propuesto es del 98.5 %.&#xd;
Por ´último, se desarrolla y diseña una aplicación BCI para el control de dispositivos&#xd;
demóticos y electrónicos presentes habitualmente en una vivienda: un teléfono y su agenda,&#xd;
un calefactor, la iluminación, un ventilador, un televisor, un reproductor de DVD, un&#xd;
equipo de música y un disco duro multimedia. La aplicación ha sido evaluada por usuarios&#xd;
del Centro de Referencia Estatal de Discapacidad y Dependencia de San Andrés del&#xd;
Rabanedo (León). A continuación, se analizan las precisiones medias obtenidas por cada&#xd;
usuario, así como las globales. Se puede concluir que los resultados fueron satisfactorios y prometedores.</description>
<date>2013-04-26</date>
<date>2013-04-26</date>
<date>2012</date>
<type>info:eu-repo/semantics/masterThesis</type>
<identifier>http://uvadoc.uva.es/handle/10324/2655</identifier>
<language>spa</language>
<rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</rights>
<rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/</rights>
<rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported</rights>
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