Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1845
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorJuvenal Rodríguez Reséndizes_ES
dc.creatorLuz María Sánchez Reyeses_ES
dc.date2020-01-31-
dc.date.accessioned2020-01-14T15:49:37Z-
dc.date.available2020-01-14T15:49:37Z-
dc.date.issued2020-01-31-
dc.identifierEEGes_ES
dc.identifierencephalopathieses_ES
dc.identifierbiopotentiales_ES
dc.identifiersignals processinges_ES
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1845-
dc.descriptionUn patrón de EEG (electroencefalograma) se define como una forma de onda que ocurren regularmente y tienen una morfología y duración similar. La identificación de patrones de voltaje y frecuencia para señales EEG se puede aplicar en diferentes áreas de la medicina, como por ejemplo en el desarrollo de herramientas de ayuda para el diagnóstico de enfermedades cerebrales, rehabilitación y/o comunicación con dispositivos de ayuda externos. De acuerdo a estudios realizados por la Organización Mundial de la Salud (OMS), más de 250,000 personas mueren cada año en México por enfermedades cerebrales tales como epilepsia o trastornos del sueño. Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una aplicación para la clasificación de registros EEG anormales y normales mediante un análisis cuantitativo de potencias relativas. Un registro EEG anormal corresponde a la presencia de alguna enfermedad cerebral. El algoritmo se implementó en un lenguaje de programación orientada a objetos (Python). Se comienza por leer una base de datos, se envía la información mediante comunicación serial, la información es recibida, decodificada y se analiza en el dominio del tiempo. Posteriormente, se aplica técnicas de análisis en el dominio de la frecuencia (Transformada Rápida de Fourier y la Transformada de Wavelet), se realiza un análisis cuantitativo mediante un análisis de potencias, se muestran varias gráficas de ayuda (dominio en el tiempo, en la frecuencia, resultado del análisis cuantitativo) y los niveles de potencia encontrados en cada banda de frecuencia y la interpretación de los mismos.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isoEspañoles_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsEn Embargoes_ES
dc.subjectINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.subjectCIENCIAS TECNOLÓGICASes_ES
dc.subjectTECNOLOGÍA MÉDICAes_ES
dc.titleComputational system for biopotential processing focused on the detection of encephalopathieses_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidCURPes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorSARL950425MQTNYZ07es_ES
dc.contributor.identificadorRORJ840929HQTDSV02es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias (Instrumentación y Control)es_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en las colecciones: Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control)

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
RI004909.pdf7.37 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir
Mostrar el registro sencillo del ítem


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.