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Title: EVALUACION GOGNITIVA MEDIANTE ALGORITMOS DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES
Authors: FONSECA RANGEL, CYNDIA PATRICIA%1231701
metadata.dc.subject.other: Atención
Cognición
Cerebro
Electroencefalografía
Técnicas digitales
Procesamiento de señales
Reconocimiento de modelos
Algoritmos de clasificación
Algoritmo de Isolation Forest
Procesamiento de datos
Issue Date: 2024-07-01
Publisher: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de León
Description: La evaluación cognitiva es una herramienta fundamental para comprender el funcionamiento mental de los individuos. Es un proceso sistemático que se utiliza para medir sus habilidades cognitivas, las cuales incluyen funciones mentales como: memoria, atención, razonamiento, resolución de problemas, percepción, lenguaje y otras capacidades relacionadas con el pensamiento y el procesamiento de la información. A través de diversas técnicas y herramientas, se busca identificar las capacidades cognitivas y las áreas de mejora en el rendimiento mental de una persona. Este proceso implica la utilización de pruebas estandarizadas, para recopilar datos sobre la atención del individuo. Los resultados de la evaluación, permiten identificar patrones y tendencias en su rendimiento cognitivo, así como formular recomendaciones específicas para mejorar su funcionamiento cognitivo y optimizar su calidad de vida. El objetivo de este proyecto es medir la atención de un individuo al realizar una actividad cognitiva, de la cual se obtendría su onda cerebral gracias a la diadema comercial MUSE. La actividad fue el armado de un rompecabezas de madera con 9 piezas, en donde cada pieza tiene 6 lados con distintas imágenes; en total participaron 32 individuos, todos estudiantes del Instituto Tecnológico de León, entre las edades de 18 a 29 años. El experimento se realizó en un ambiente controlado y, de dicho experimento, se obtuvo una base de datos de la cual se extrajo la información cognitiva de los participantes para someterla a procesos digitales como lo fue el método de ventanas e "isolation forest", ambos son algoritmos que sirven para la detección de anomalías. Dichos algoritmos ayudaron a poder comparar la perdida de atención del individuo al realizar la actividad. Como resultado, tenemos que ambos métodos obtuvieron una cantidad de anomalías muy parecidas, oscilando entre 0 a 2 anomalías de un algoritmo a otro con la misma onda cerebral.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Appears in Collections:Maestría en Ciencias de la Computación

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