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
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/32602
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Técnicas de procesamiento de EEG para detección de eventosBermúdez Cicchino, Andrea NoeliaIngenieríaCiencias MédicasCerebroEEGepilepsiaElectroencefalografíaTécnicasritmos cerebralesprocesamiento de señalesdetecciónLa 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 IngenieríaUniversidad Nacional de La PlataFacultad de IngenieríaSpinelli, Enrique MarioMuravchik, Carlos Horacio2013-08-13info:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTesis de maestriahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:ar-repo/semantics/tesisDeMaestriaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/32602https://doi.org/10.35537/10915/32602spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Argentina (CC BY-NC-ND 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:58:25Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/32602Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:58:25.532SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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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 |
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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. |
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