Examinando por Materia "Electroencefalografía"

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    PublicaciónSólo datos
    Actividad eléctrica no lineal de las ondas beta cerebrales durante una prueba de atención alternante e inhibición de la interferencia
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2022-06-01) Maureira Cid, Fernando; Hadweh Briceño, Marcelo
    Introducción: la atención alternante es un proceso que permite cambiar el foco atencional de un estímulo a otro con rapidez. En tanto, la inhibición de la interferencia corresponde a la capacidad de inhibir respuestas automáticas, que permiten responder controladamente frente a estímulos en conflicto. Objetivo: estudiar el comportamiento no-lineal de la oscilación beta (13-30 Hz) del EEG, evaluado a través del balance caos/orden cerebral, durante la ejecución de una prueba de atención alternante y una prueba de inhibición de la interferencia en estudiantes universitarios. Método: la muestra estuvo constituida por 14 estudiantes universitarios varones. Para el registro electroencefalográfico se utilizó el dispositivo cerebro-interfaz Emotiv Epoc® Research Edition utilizando los registros del lóbulo frontal, temporal y occipital. Se analizó el rango de frecuencia de 13 a 30 Hz (onda beta). Para la evaluación de la atención alternante se utilizó la prueba de Smith y para la inhibición de la interferencia se utilizó la prueba de Stroop. Resultados: durante la prueba de atención alternante e inhibición de la interferencia los valores de los exponentes de Hurst tienden a disminuir, lo cual da cuenta de la existencia de procesos más complejos resultados de la desorganización de la actividad de dichas cortezas. Se observan pocas asimetrías entre cortezas izquierdas y derechas, y pocas correlaciones durante la resolución de ambas pruebas. Conclusión: Los exponentes de Hurst tienden a disminuir durante la resolución de la prueba de atención alternante y de inhibición de la interferencia, siendo esto un proceso adecuado para la resolución de problemas cognitivos.   
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    PublicaciónSólo datos
    Actividad eléctrica no lineal de las ondas beta cerebrales durante una prueba de atención sostenida
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2021-05-31) Maureira Cid, Fernando; Díaz-Muñoz, Hernán
    Introducción: la atención es un proceso cerebral donde se focaliza selectivamente uno de los estímulos del entorno y desecha la información restante, siendo una función relevante para relacionarse en forma eficiente con el entorno. Objetivo: estudiar el comportamiento no-lineal de la oscilación beta (13-30 Hz), evaluado a través del balance caos/orden cerebral (exponente de Hurst), durante la ejecución de una prueba de atención sostenida en estudiantes universitarios. Método: la muestra estuvo constituida por 13 estudiantes universitarios varones. Para el registro electroencefalográfico se utilizó el dispositivo cerebro-interfaz Emotiv Epoc® Research Edition utilizando los registros del lóbulo frontal, temporal y occipital. Se analizó el rango de frecuencia de 13 a 30 Hz (onda beta). Para la evaluación de la atención sostenida se utilizó la prueba de Toulouse-Piéron. Resultados: durante los dos primeros minutos de la prueba los valores de los exponentes de Hurst presentan asimetrías en la región prefrontal y occipital en tres sujetos con mayor tendencia al caos en la región izquierda y en la región temporal en ocho estudiantes con mayor tendencia al caos en la región derecha. Esta situación se modifica a medida que avanzan los minutos de la prueba. Conclusión: Los exponentes de Hurst tienden a disminuir durante la resolución de la prueba de atención, esto permite mayor flexibilidad de procesamiento durante la prueba. Existe mayor tendencia al caos en la región temporal derecha que se relaciona con el reconocimiento de tonos y de contenido fundamental en pruebas de atención sostenida.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Adquisición de señales por medio de electroencefalografía para futuro control de prótesis de miembro superior
    (Universidad EIA, 2022) Silva Sandoval, Juan Francisco; Osorio Sánchez, Laura Sofía; Torres Villa, Robinson Alberto
    RESUMEN: La amputación representa un gran impacto en la vida de una persona, en el ámbito social y familiar, impidiéndoles así realizar tareas cotidianas por si solos. Las prótesis que están disponibles en la actualidad representan un alto costo para aquellos individuos que las necesitan, por lo que se ha explorado una gran variedad de alternativas con el fin de suplir esta necesidad. Es por esto por lo que en este trabajo se realizara un sistema de adquisición de señales de electroencefalografía, a la cual se le implementará un aprendizaje de la maquina o Machine Learning, para clasificar la entrada de los datos en diferentes movimientos, los cuales serán utilizados para activar una prótesis. Para desarrollar este trabajo se propone el desarrollo de un dispositivo mecánico como prototipo de prótesis que sirva de medio para evaluar un modelo de Machine Learning. Este será diseñado por medio de la plataforma Edge Impulse, la cual permite la adquisición de datos y elaboración de modelos de Machine Learning, sin la necesidad de tener conocimientos avanzados en programación, y con la oportunidad de aplicarlos en dispositivos embebidos. De manera que sea posible activar actuadores dentro del prototipo de prótesis a través de la adquisición de señales de electroencefalografía y el reconocimiento de los movimientos asociados a estas. En cuanto a los resultados obtenidos, se destaca el modelo de Machine Learning que identificó y clasificó correctamente, de acuerdo con las métricas de evaluación, los movimientos de brazo derecho, brazo izquierdo y pierna derecha, además de un estado de reposo. De manera que el dispositivo se considera funcional para realizar acciones como la activación de actuadores dentro de un prototipo de prótesis.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Aplicativo con potencial uso para el diagnóstico del tdah por medio de la relación theta/beta (rtb) de las ondas cerebrales
    (Universidad EIA, 2019) Mejía Uribe, Felipe; Torres Villa , Robinson Alberto
    Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is a much variable disorder in which diagnosis results are inconclusive, the variables used for it are qualitative and ultimately depend on the criterion of the psychologist. Hence, it is necessary to develop some type of test that can analyze physiological variables in search of some differentiation between patients suffering this disorder and people that don’t. A potential variable used in the literature for this differentiation is the ratio between theta and beta frequency bands obtained from the electrical signal emitted by the brain. Multiple studies have indicated that there is a great potential for recognition of the disorder through the electroencephalography (EEG) of patients. Results obtained in this study show a tendency but are not conclusive, thus it is expected to perform this test again in better conditions, with a greater number of patients and more repetitions.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Aplicativo móvil para medición del seguimiento neural del habla en tiempo real
    (Universidad EIA, 2019) Galeano Otálvaro, Juan Daniel; Francart, Tom
    RESUMEN: El desarrollo de nuevas tecnologías de diagnóstico, tratamiento y rehabilitación de discapacidades auditivas está asociado a la comprensión de los fenómenos neurológicos vinculados al proceso de audición. A través del estudio y análisis de los potenciales evocados por estímulos sonoros en señales de electroencefalografía es posible analizar la inteligibilidad del habla en una persona midiendo el seguimiento neural de éstos. Sin embargo, este procedimiento requiere de equipos y salas especializadas, así como un procesamiento posterior de las señales adquiridas, limitando posibilidades de investigación. En el presente trabajo se desarrolló un aplicativo móvil que permite visualizar y procesar señales de electroencefalografía y medir el seguimiento neural del habla para evaluar la comprensión de esta. Para esto se hizo una revisión exhaustiva de la literatura y se desarrolló e implementó el aplicativo en un dispositivo móvil de fácil uso. Finalmente se evaluó el desempeño de la herramienta desarrollada a través de simulaciones usando datos de adultos sanos.
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    PublicaciónSólo datos
    Detección de dolor apartir de señales de EEG
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2022-06-01) Peñuela Calderón, Lina María; Caicedo Gutierrez, Nicolas Esteban
    La evaluación de dolor es de gran importancia en el campo de la medicina ya que permite detectar condiciones médicas o definir la manera en la que se debe tratar. Su evaluación se basa en primera instancia en información que el mismo paciente entrega. Sin embargo, en algunos casos en los que el paciente no tiene la capacidad de expresarlo, resulta de gran utilidad métodos que permitan evaluarlo. En este artículo se propone la evaluación de presencia o ausencia de dolor a partir de características asociadas a señales electro-encefalográficas en un experimento en el que se induce dolor agudo a 14 participantes con una prueba de electro-diagnóstico, en hombres y mujeres con edades entre 18 y 33 años.  Se utilizan redes neuronales para la clasificación, obteniendo una exactitud del 74,19 %.