Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.12104/95615
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dc.creatorMacías Macías, José Manuel-
dc.creatorRamírez Quintana, Juan Alberto-
dc.creatorMéndez Aguirre, José Salvador Antonio-
dc.creatorChacón Murguía, Mario Ignacio-
dc.creatorCorral Sáenz, Alma Delia-
dc.date2021-02-01-
dc.date.accessioned2023-09-01T20:34:48Z-
dc.date.available2023-09-01T20:34:48Z-
dc.identifierhttp://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/153-
dc.identifier10.32870/recibe.v9i2.153-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/95615-
dc.descriptionSe propone un método de bajo costo computacional para detectar el potencial evocado P300 en aplicaciones ubicuas de comunicación y control, el cual se denomina Procesamiento Embebido P300 (EP-300). La entrada de EP-300 es una señal electroencefalografía (EEG) de un canal y la arquitectura de este método se basa en los algoritmos que utilizan redes neuronales convolucionales. Para implementar el método EP-300, también se presenta una interfaz cerebro-computadora embebida que utiliza cuatro estímulos para evocar el P300 y tiene conectividad con una red de Internet de las cosas. Con esta interfaz, se generó una base de datos para los experimentos y contiene las señales EEG de ocho sujetos. De acuerdo con los resultados, EP-300 se adapta a las señales EEG que genera cada sujeto, tiene un desempeño de 96% utilizando un electrodo y se procesa en tiempo real por su baja complejidad. Sin embargo, para evitar errores en la detección, los sujetos deben mantenerse concentrados y seguir el protocolo de adquisición. Como conclusiones, EP-300 es uno de los métodos más competitivo en la literatura debido a su desempeño, baja cantidad de electrodos y a que extiende el procesamiento de la onda P300 a sistemas ubicuos utilizados en aplicaciones cotidianas.es-ES
dc.formatapplication/pdf-
dc.languagespa-
dc.publisherUniversidad de Guadalajaraes-ES
dc.relationhttp://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/153/123-
dc.rightsDerechos de autor 2021 ReCIBE, Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónicaes-ES
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/mx/deed.es_ESes-ES
dc.sourceReCIBE, electronic journal of Computing, Informatics, Biomedical and Electronics; Vol. 9 No. 2 (2020): Nov 2020 - Abr 2021; B1-24en-US
dc.sourceReCIBE, Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica; Vol. 9 Núm. 2 (2020): Nov 2020 - Abr 2021; B1-24es-ES
dc.source2007-5448-
dc.source10.32870/recibe.v9i2-
dc.subjectOnda P300es-ES
dc.subjectElectroencefalografíaes-ES
dc.subjectredes neuronales convolucionaleses-ES
dc.subjectinterfaz cerebro computadoraes-ES
dc.titleProcesamiento Embebido de P300 Basado en Red Neuronal Convolucional para Interfaz Cerebro-Computadora Ubicuaes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
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