Técnicas de procesamiento de EEG para detección de eventos

Autores
Bermúdez Cicchino, Andrea Noelia
Año de publicación
2013
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Spinelli, Enrique Mario
Muravchik, Carlos Horacio
Descripción
La electroencefalografía (EEG) es una técnica no invasiva que sirve para caracterizar la actividad eléctrica del cerebro. En la actualidad existe un creciente interés en el desarrollo de técnicas digitales de procesamiento para interpretar dichas señales, estas técnicas consisten en transformar la información contenida en las señales de EEG en datos numéricos y/o gráficos que faciliten su análisis y sistematización. El objetivo de la presente tesis es el estudio y la aplicación de diferentes técnicas de procesamiento de EEG a casos típicos como la detección no supervisada de ritmos cerebrales, de potenciales relacionados a la ejecución de movimientos y crisis epilépticas. Para el procesamiento de las señales de EEG se utilizaron las técnicas de Transformada de Fourier, procesamientos tiempo-frecuencia como la Transformada de Gabor y la Transformada Wavelet, y diferentes mediciones de la entropía de la señal, como la entropía dependiente del tiempo, la entropía espectral y la entropía multirresolución.
Magíster en Ingeniería
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Ingeniería
Materia
Ingeniería
Ciencias Médicas
Cerebro
EEG
epilepsia
Electroencefalografía
Técnicas
ritmos cerebrales
procesamiento de señales
detección
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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