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<dc:contributor>Martínez Cagigal, Víctor</dc:contributor>
<dc:contributor>Hornero Sánchez, Roberto</dc:contributor>
<dc:contributor>Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación</dc:contributor>
<dc:creator>Cantalapiedra Cabezas, Cristina</dc:creator>
<dc:date>2018</dc:date>
<dc:description>El electroencefalograma (EEG) fue desarrollado por Hans Berger en 1929 y, a partir de ello, se comenzaron a investigar las ondas cerebrales como método diagnóstico de enfermedades como la epilepsia o el trastorno del sueño. Desde su invención, se especuló que el EEG podría utilizarse para desarrollar un sistema de comunicación entre el cerebro y el medio sin que intervinieran los intermediarios normales (nervios y músculos periféricos). A este sistema se le llamó Brain Computer Interface (BCI) y fue iniciado por el Dr. Jacques Vidal en 1977. Su función principal es monitorizar la actividad cerebral y traducir determinadas características, correspondientes a las intenciones del usuario, en comandos de un dispositivo.&#xd;
El objetivo de este Trabajo Fin de Grado es diseñar, desarrollar y evaluar un conjunto de aplicaciones enfocadas a la selección de caracteres con las ondas cerebrales del usuario utilizando la plataforma OpenViBE. Este estudio está enfocado a un uso futuro por parte de personas con grave discapacidad.&#xd;
Inicialmente, se realiza un estudio sobre los sistemas BCI, los métodos de registro de la actividad cerebral, las señales de control utilizadas por estos sistemas, el procesado de la señal y diferentes paradigmas odd-ball. A continuación, se profundiza en el análisis de la señal y los potenciales evocados P300, señal de control utilizada en las aplicaciones a desarrollar. En este análisis, se describen los artefactos más comunes que degradan la señal y los distintos métodos de extracción y traducción de características. Entre los métodos de extracción destacan el análisis temporal, frecuencial y espacial; y con respecto a los métodos de traducción de características se emplean tanto los lineales como los no lineales.&#xd;
A continuación, se muestra el diseño y el desarrollo de las aplicaciones BCI utilizadas para escribir mediante las ondas cerebrales. Estas aplicaciones utilizan los potenciales evocados P300 como señal de control gracias al paradigma odd-ball. Los paradigmas odd-ball presentan un estímulo deseado de forma infrecuente entre estímulos frecuentes, que generan un potencial P300 cada vez que se percibe el estímulo deseado, seleccionando un comando de la aplicación.&#xd;
Para finalizar, se realiza una comparativa entre 4 paradigmas, el paradigma Row-Column (RCP), el paradigma Checkerboard (CBP), el paradigma Honeycomb-Shaped Red-Dots (HSRD) y el paradigma unificado Honeycomb-Shaped Red-Dots – Checkerboard (HSRDCBP); para buscar cuál de ellos es el más adecuado. Las aplicaciones se evaluaron por parte de cinco sujetos sanos en cuatro sesiones consecutivas utilizando la plataforma OpenViBE. A partir de la evaluación se puede concluir que el HSRDCBP es el paradigma desarrollado con mejores resultados, con un 100% de precisión. El paradigma tradicional obtiene casi un 93% de precisión, superado por el paradigma HSRD con un 98%. El paradigma CBP solamente obtiene un 85% de precisión.</dc:description>
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<dc:title>Escribiendo mediante las ondas cerebrales: desarrollo y evaluación de paradigmas utilizando OpenViBE</dc:title>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</dc:type>
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