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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/5484| Title: | ANALISIS DE SEÑALES EEG PARA CLASIFICAR LA ATENCION SELECTIVA POR MEDIO DE TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL |
| Authors: | DIAZ RODRIGUEZ, MARIO ISRAEL%958345 |
| metadata.dc.subject.other: | Atención Estrés (Psicología) Cerebro Neurociencias Técnicas de diagnóstico neurológico Electroencefalografía Inteligencia artificial Procesamiento de señales Técnicas digitales |
| Issue Date: | 2021-08-19 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de León |
| Description: | La atención tiene un papel muy importante en nuestras vidas, ya que es esencial para la realizar cualquier actividad, sobre todo en el aprendizaje. El desarrollar la atención es de suma importancia para los niños o adolescentes que se encuentran en una etapa de aprendizaje ya que les permitirá desarrollar nuevas habilidades como, por ejemplo, escribir y leer. El objetivo de esta investigación es ver si es posible medir la atención por medio de señales EEG que son recolectadas mediante un dispositivo de bajo costo y no invasivo; para la investigación se tomaron las muestras de un grupo de diez alumnos de nivel licenciatura, la prueba fue realizada dentro de un ambiente controlado con una buena iluminación y aislada de cualquier tipo de ruido que pudiera distraer a los participantes. Todos los participantes se sometieron a un test para poner a prueba su atención, antes de comenzar con el test se les dieron todas indicaciones correspondientes para realizar el test de forma correcta, posteriormente los datos recabados se obtuvieron utilizando el dispositivo MUSE; cada una de las señales de los participantes fueron almacenadas en archivos de valores separados por comas. Después se utilizaron diversas técnicas estadísticas para recabar algunas de las características de las señales EEG. También se utilizó el método de v interpolación de señales, para aproximar algunos datos que no fueron recolectados por la diadema MUSE durante el test. Los resultados indican que sí existe la posibilidad de utilizar estas tecnologías de EEG para medir la atención. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Appears in Collections: | Maestría en Ciencias de la Computación |
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| File | Description | Size | Format | |
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| 002.-TESIS-COMPLETA_MARIO-ISRAEL-DÍAZ-RODRÍGUEZ.pdf | Análisis de señales EEG para clasificar la atención selectiva por medio de técnicas de inteligencia artificial - Tesis 002 de MCC del ITL | 4.64 MB | Adobe PDF | View/Open |
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