Publicación:
Aplicación de técnicas de aprendizaje automático y reconocimiento de patrones a señales bioeléctricas para el estudio del impacto de los pulsos binaurales en el estado de ánimo, concentración y calidad del sueño de las personas.

dc.contributor.authorFuentes López, Oscar Alexander
dc.date.accessioned2024-06-13T18:06:59Z
dc.date.available2024-06-13T18:06:59Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionTesis. Licenciatura en Ingeniería Mecatrónica. Facultad de Ingeniería (80 p.).en_US
dc.description.abstractEn esta investigación se realizó una exploración acerca del efecto que tienen los pulsos binaurales mediante la recolección de electroencefalogramas de la mayor cantidad posible de sujetos de prueba en diferentes condiciones, tales como: sueño, concentración y distintos estados de ánimo. Esto se realizó mediante el uso de distintos algoritmos de aprendizaje automático, que ayudaron a determinar el estado en el que se encuentra el sujeto de prueba. Para cada uno de los estudios se diseñaron pruebas de manera que los sujetos de prueba se puedan encontrar en condiciones de sueño, concentración y distintos estados de ánimo. Asi mismo, se realizó una continuación y ajuste al protocolo de investigación y al consentimiento informado para cada uno de los estudios. El clasi cador de sueño se realizó con base a la fase anterior, implementando una serie de mejoras en el algoritmo y en la extracción de las características. A pesar de ello, no se obtuvo una buena clasi cación que se puede deber a que este clasi cador estaba entrenado con datos de una base de datos pública, por lo que no se comparten las mismas condiciones en las que fueron tomados los datos de esta investigación. Sin embargo, se pudo realizar un análisis de los datos recolectados, obteniendo como resultado que los pulsos binaurales producen un efecto negativo en la calidad del sueño. El clasi cador realizado para el estudio de concentración demostró un buen porcentaje de acierto, usando como características la potencia de la banda alpha y beta. Al implementar este clasi cador al estudio, se encontró que los pulsos binaurales son contraproducentes en el estado de concentración, ya que en la ausencia de estos, los sujetos de prueba tendían a tener un mayor estado de concentración. Sin embargo, al implementar el algoritmo DBSCAN en otra prueba de concentración más extendida se observó que estos son bene ciosos para permanecer en este estado. Para las pruebas del estudio de estado de ánimo, se aplicó el algoritmo DBSCAN, utili zando como características principales la entropía diferencial y la potencia gamma, en señales con y sin pulsos binaurales. De los resultados otorgados por el algoritmo se observa que sí hay un impacto causado por los pulsos binaurales demostrando así que estos pueden in uir en el estado de ánimo de las personas. (LA)en_US
dc.identifier.urihttps://repositorio.uvg.edu.gt/handle/123456789/5093
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad del Valle de Guatemalaen_US
dc.subjectNeurosciences—Data processingen_US
dc.subjectNeurociencias -- Inteligencia artificial -- Procesamiento de datosen_US
dc.subjectNeurociencias -- Aprendizaje - Aspectos fisiológicosen_US
dc.subjectInteligencia artificial -- Aplicaciones médicasen_US
dc.subjectMecatrónica – Guatemala – Innovación tecnológicaen_US
dc.subjectMechatronics – Guatemala – Technological innovationen_US
dc.subjectNeurosciences -- Artificial intelligenceen_US
dc.titleAplicación de técnicas de aprendizaje automático y reconocimiento de patrones a señales bioeléctricas para el estudio del impacto de los pulsos binaurales en el estado de ánimo, concentración y calidad del sueño de las personas.en_US
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.visibilityPublic Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Trabajo de graduación - Oscar Fuentes.pdf
Tamaño:
10.52 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
1.71 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción: