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dc.contributor.authorCariño Escobar, Rubén Isaac
dc.contributor.authorCantillo Negrete, Jessica
dc.contributor.authorGutiérrez Martínez, Josefina
dc.contributor.authorVázquez Espinoza de los Monteros, Roberto Antonio
dc.creatorCARIÑO ESCOBAR, RUBEN ISAAC; 452466
dc.creatorCANTILLO NEGRETE, JESSICA; 208588
dc.creatorGUTIERREZ MARTINEZ, JOSEFINA; 224116
dc.creatorVAZQUEZ ESPINOZA DE LOS MONTEROS, ROBERTO ANTONIO; 161624
dc.date.issued2016-06
dc.identifier.citationCariño Escobar, R. I., Cantillo Negrete, J., Gutierrez Martínez, J. y Vázquez Espinoza de los Monteros, R. A. (2016). Decodificación de imaginación motora en la señal de electroencefalografía mediante mapas auto-organizados. Revista del Centro de Investigación de la Universidad La Salle, 12(45), 107-125.es_MX
dc.identifier.issn1405-6690
dc.identifier.issn1665-8512
dc.identifier.otherhttps://doi.org/10.26457/recein.v12i45.705
dc.identifier.urihttp://repositorio.lasalle.mx/handle/lasalle/1282
dc.description.abstractLa imaginación motora es un proceso cognitivo que consiste en la planeación de un movimiento sin ejecutarlo. En la señal de electroencefalografía, esta planeación puede decodificarse para usarse como método terapéutico para pacientes con enfermedad vascular cerebral. Los mapas auto-organizados son redes neuronales que podrían usarse como clasificadores de imaginación de movimiento. En este trabajo se evalúa el desempeño de los mapas auto-organizados para clasificar imaginación de movimiento en la señal de EEG. Se registraron las señales de electroencefalografía a 4 participantes, dos de ellos sanos y dos con enfermedad vascular cerebral mientras realizaban imaginación de movimiento de las manos. Se aplicó un filtrado espacial tipo Laplaciano en los canales centrales C3, Cz y C4, después se obtuvieron características espectrales en las bandas alfa y beta mediante un análisis tiempo-frecuencia. Se entrenaron mapas auto-organizados para cada participante con sus características espectrales en 3 condiciones distintas de imaginación de movimiento de mano y reposo. Se obtuvieron porcentajes de clasificación correcta superiores al nivel de aleatoriedad y de hasta 80%. Los clasificadores propuestos son prometedores para decodificar imaginación motora en el EEG y para diseñar sistemas de retroalimentación del desempeño del usuario.es_MX
dc.description.abstractMotor imagery is a cognitive process which involves a planning of a movement without performing its execution. This planning can be decoded from the electroencephalography signal and be used for therapeutic purposes. Self-organized maps are artificial neural networks that have a potential to be used as motor imagery classifiers. In this work 11 channels were recorded from 2 healthy subjects and from 2 stroke patients. The data from the channels was pre-processed with a Laplacian type spatial filter applied to channels C3, Cz and C4, then power features where computed with a wavelet transform in the alpha and beta bands. Self-organized maps were trained and tested for each participant with the power features obtained from 3 different conditions. Correct classification accuracies above the chance level were achieved and even reached 80%. The proposed classifiers are promising for motor imagery decoding in the EEG signal, the performance of the proposed classifiers can be increased if a feedback system could be used to train the system’s users.es_MX
dc.formatapplication/pdfes_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad La Salle México, Dirección de Posgrado e Investigaciónes_MX
dc.relationhttp://revistasinvestigacion.lasalle.mx/index.php/recein/article/view/705/1124
dc.rightsAcceso abiertoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0*
dc.subjectEnfermedad vascular cerebrales_MX
dc.subjectRedes neuronales artificialeses_MX
dc.subjectClasificadoreses_MX
dc.subjectEntrenamiento supervisadoes_MX
dc.subjectTerapiaes_MX
dc.subjectStrokees_MX
dc.subjectArtificial neural networkses_MX
dc.subjectClassifierses_MX
dc.subjectSupervised traininges_MX
dc.subjectTherapyes_MX
dc.subject.classificationMEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD::CIENCIAS MÉDICAS::BIOLOGÍA HUMANAes_MX
dc.subject.otherTrastorno cerebrovasculares_MX
dc.titleDecodificación de imaginación motora en la señal de electroencefalografía mediante mapas auto-organizadoses_MX
dc.title.alternativeMotor imagery decoded from electroencephalography signal by means of self-organizing mapses_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_MX
dc.identificator3||32||2410es_MX
dc.audiencegeneralPublices_MX


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