El uso de la inteligencia artificial y el ICB en las señales de EEG para el movimiento
Interpretación y diferenciación entre los movimientos imaginarios y los motores mediante el uso de señales de EEG e IA
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Este trabajo trae una propuesta de cómo la interfaz cerebro-computadora puede ser utilizada en el futuro para mejorar la calidad de vida de las personas que han sufrido pérdida de movimiento de sus miembros o amputaciones, un problema que alcanza hoy en día a cerca de 1,6 millones de personas en los EE.UU., lo que representa un coste anual para las aseguradoras de más de 12.000 millones de dólares. Utilizamos ondas EEG, proporcionadas por una base de datos pública y extensa, utilizamos mecanismos de filtrado para adquirir frecuencias específicas de estos datos, para tratar de predecir l...
Este trabajo trae una propuesta de cómo la interfaz cerebro-computadora puede ser utilizada en el futuro para mejorar la calidad de vida de las personas que han sufrido pérdida de movimiento de sus miembros o amputaciones, un problema que alcanza hoy en día a cerca de 1,6 millones de personas en los EE.UU., lo que representa un coste anual para las aseguradoras de más de 12.000 millones de dólares. Utilizamos ondas EEG, proporcionadas por una base de datos pública y extensa, utilizamos mecanismos de filtrado para adquirir frecuencias específicas de estos datos, para tratar de predecir la intención de movimiento con la ayuda de herramientas de aprendizaje automático. Los resultados de los trabajos de clasificación de los movimientos fueron medios, sin embargo nos orientan hacia un horizonte en el que con el uso de datos más fiables y mejores algoritmos es posible clasificar los movimientos con una alta probabilidad de certeza. Con la selección de personas con características más similares y el uso de redes neuronales, como las recurrentes, hay grandes posibilidades de éxito ya que sería un estudio más estandarizado, con herramientas más modernas y guiado por el objetivo.
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