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dc.contributor.advisorZAMUDIO RODRIGUEZ, VICTOR MANUEL%70912-
dc.contributor.advisorLINO RAMIREZ, CARLOS%395781-
dc.contributor.authorFONSECA RANGEL, CYNDIA PATRICIA%1231701-
dc.creatorFONSECA RANGEL, CYNDIA PATRICIA%1231701-
dc.date.accessioned2025-01-16T01:25:01Z-
dc.date.available2025-01-16T01:25:01Z-
dc.date.issued2024-07-01-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8868-
dc.descriptionLa 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.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.otherAtenciónes_MX
dc.subject.otherCogniciónes_MX
dc.subject.otherCerebroes_MX
dc.subject.otherElectroencefalografíaes_MX
dc.subject.otherTécnicas digitaleses_MX
dc.subject.otherProcesamiento de señaleses_MX
dc.subject.otherReconocimiento de modeloses_MX
dc.subject.otherAlgoritmos de clasificaciónes_MX
dc.subject.otherAlgoritmo de Isolation Forestes_MX
dc.subject.otherProcesamiento de datoses_MX
dc.titleEVALUACION GOGNITIVA MEDIANTE ALGORITMOS DE RECONOCIMIENTO DE PATRONESes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorGUTIERREZ HERNANDEZ, DAVID ASAEL%1231701-
dc.folioTecNM-ITL_MCC-021es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Leónes_MX
Appears in Collections:Maestría en Ciencias de la Computación

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