Sistema y método para la interpretación de la imaginación motora de los movimientos de ponerse de pie y sentarse basado en interfaz cerebro computadora
Brain-computer interface (BCI) systems based on electroencephalography (EEG) and motor imagination (MI), have shown promising advances for the motor rehabilitation of lower extremities. However, in the state of the art there has been little explored about the MR of the lower limb, especially little...
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis y disertaciones (Maestría y/o Doctorado) |
| Lenguaje: | spa |
| Publicado: |
Universidad Antonio Nariño
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/8023 |
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|---|---|
| author | Triana Guzmán, Nayid |
| author2 | Jutinico Alarcón, Andrés Leonardo |
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| author_sort | Triana Guzmán, Nayid |
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| description | Brain-computer interface (BCI) systems based on electroencephalography (EEG) and
motor imagination (MI), have shown promising advances for the motor rehabilitation of
lower extremities. However, in the state of the art there has been little explored about the MR of the
lower limb, especially little is known about MR for standing and sitting. By
Therefore, this paper presents an EEG-based ICC system for MI interpretation of these
types of movements. The purpose of this system is to restore some mobility to people with disorders
severe neuromuscular disorders that cannot exert the force required to move the physical interface
(mouse, keyboard, joystick, microphone, or other peripherals) that use standing devices to perform
transition from sitting to bipedal position |
| format | Tesis y disertaciones (Maestría y/o Doctorado) |
| id | repositorio.uan.edu.co-123456789-8023 |
| institution | Repositorio Digital UAN |
| language | spa |
| publishDate | 2023 |
| publisher | Universidad Antonio Nariño |
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| spelling | repositorio.uan.edu.co-123456789-80232024-10-09T23:22:01Z Sistema y método para la interpretación de la imaginación motora de los movimientos de ponerse de pie y sentarse basado en interfaz cerebro computadora Triana Guzmán, Nayid Jutinico Alarcón, Andrés Leonardo Orjuela Cañón, Álvaro David Reyes Guzmán, Edwin Alfredo interfaz cerebro-computadora (ICC) computadora (ICC), electroencefalografía (EEG), imaginación motora (IM), sentarse-pararse, procesamiento digital de señales, reconocimiento de patrones 600 brain-computer interface (BCI), electroencephalography (EEG motor imagery (MI), sit-stand, digital signal processing, pattern recognition Brain-computer interface (BCI) systems based on electroencephalography (EEG) and motor imagination (MI), have shown promising advances for the motor rehabilitation of lower extremities. However, in the state of the art there has been little explored about the MR of the lower limb, especially little is known about MR for standing and sitting. By Therefore, this paper presents an EEG-based ICC system for MI interpretation of these types of movements. The purpose of this system is to restore some mobility to people with disorders severe neuromuscular disorders that cannot exert the force required to move the physical interface (mouse, keyboard, joystick, microphone, or other peripherals) that use standing devices to perform transition from sitting to bipedal position Los sistemas de interfaz cerebro-computadora (ICC) basados en electroencefalografía (EEG) e imaginación motora (IM), han mostrado avances prometedores para la rehabilitación motriz de las extremidades inferiores. Sin embargo, en el estado del arte ha sido poco explorado sobre la IM del miembro inferior, especialmente se sabe poco acerca de la IM para la bipedestación y la sedestación. Por lo tanto, este trabajo presenta un sistema de ICC basado en EEG para la interpretación de la IM de estos tipos de movimientos. El propósito de este sistema es devolver cierta movilidad a personas con trastornos neuromusculares graves que no pueden imprimir la fuerza que se requiere para mover la interfaz física (ratón, teclado, joystick, micrófono, u otros periféricos) que usan dispositivos bipedestadores para realizar la transición de la posición sedente-bípeda Doctor(a) en Ciencia Aplicada Doctorado Presencial Investigación 2023-05-18T20:45:06Z 2023-05-18T20:45:06Z 2022-12-07 Tesis y disertaciones (Maestría y/o Doctorado) info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_db06 http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Doctorado http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/8023 Abdulkader, S. N., Atia, A., & Mostafa, M.-S. M. (2015). Brain computer interfacing: Applications and challenges. Egyptian Informatics Journal, 16(2), 213–230. https://doi.org/10.1016/j.eij.2015.06.002 Abiri, R., Borhani, S., Sellers, E. W., Jiang, Y., & Zhao, X. (2019). A comprehensive review of EEG-based brain–computer interface paradigms. Journal of Neural Engineering, 16(1), 1–43. https://doi.org/10.1088/1741-2552/aaf12e Aggarwal, S., & Chugh, N. (2019). Signal processing techniques for motor imagery brain computer interface: A review. Array, 1–2, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.array.2019.100003 Aggarwal, S., & Chugh, N. (2022). Review of Machine Learning Techniques for EEG Based Brain Computer Interface. Archives of Computational Methods in Engineering, 29(5), 3001–3020. https://doi.org/10.1007/s11831-021-09684-6 Ahn, M., Lee, M., Choi, J., & Jun, S. (2014). A Review of Brain-Computer Interface Games and an Opinion Survey from Researchers, Developers and Users. Sensors, 14(8), 14601–14633. https://doi.org/10.3390/s140814601 Ajiboye, A. B., Willett, F. R., Young, D. R., Memberg, W. D., Murphy, B. A., Miller, J. P., Walter, B. L., Sweet, J. A., Hoyen, H. A., Keith, M. W., Peckham, P. H., Simeral, J. D., Donoghue, J. P., Hochberg, L. R., & Kirsch, R. F. (2017). Restoration of reaching and grasping movements through brain-controlled muscle stimulation in a person with tetraplegia: a proof-of-concept demonstration. The Lancet, 389(10081), 1821–1830. https://doi.org/10.1016/S0140- 6736(17)30601-3 Al-Fahoum, A. S., & Al-Fraihat, A. A. (2014). Methods of EEG Signal Features Extraction Using Linear Analysis in Frequency and Time-Frequency Domains. ISRN Neuroscience, 2014, 1–7. https://doi.org/10.1155/2014/730218 Al-Saegh, A., Dawwd, S. A., & Abdul-Jabbar, J. M. (2021). Deep learning for motor imagery EEGbased classification: A review. Biomedical Signal Processing and Control, 63, 1–21. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2020.102172 Allison, B. Z., & Neuper, C. (2010). Could Anyone Use a BCI? In D. S. Tan & A. Nijholt (Eds.), Brain-Computer Interfaces: Applying our Minds to Human-Computer Interaction (1st ed., pp. 35–54). Springer, London. https://doi.org/10.1007/978-1-84996-272-8_3 Alyasseri, Z. A. A., Khadeer, A. T., Al-Betar, M. A., Abasi, A., Makhadmeh, S., & Ali, N. S. (2019). The Effects of EEG Feature Extraction Using Multi-Wavelet Decomposition for Mental Tasks Classification. Proceedings of the International Conference on Information and Communication Technology - ICICT ’19, 139–146. https://doi.org/10.1145/3321289.3321327 instname:Universidad Antonio Nariño reponame:Repositorio Institucional UAN repourl:https://repositorio.uan.edu.co/ spa Acceso abierto Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 application/pdf application/pdf application/pdf Universidad Antonio Nariño Doctorado en Ciencia Aplicada Doctorado en Ciencia Aplicada Bogotá - Circunvalar |
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