Detección y clasificación de señales mioeléctricas en el brazo mediante el uso de algoritmos basados en inteligencia artificial.

Iván Joel Ramírez Ángeles

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Marco Antonio Aceves Fernández	es_ES
dc.creator	Iván Joel Ramírez Ángeles	es_ES
dc.date	2019-04-29	-
dc.date.accessioned	2023-10-10T19:52:19Z	-
dc.date.available	2023-10-10T19:52:19Z	-
dc.date.issued	2019-04-29	-
dc.identifier.uri	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/9464	-
dc.description	Por un gran periodo de tiempo el funcionamiento del cuerpo humano ha sido base de múltiples investigaciones, permitiendo avances en el estudio de señales tales como las señales electroencefalográficas (EEG) producidas por la actividad cerebral, señales electromiográficas (EMG) generadas por el movimiento de los músculos estriados, también conocidos como esqueléticos, y las señales electrocardiográficas (ECG) que registran la actividad cardíaca. El entendimiento y uso de estas señales han permitido desarrollar múltiples aplicaciones para tanto para uso clínico o como para la industria. Las señales EMG se han convertido en una herramienta importante en la rehabilitación debido a la facilidad con la que pueden ser extraídas por métodos no invasivos para la persona tal como la electromiografía de superficie (sEMG). Las señales recolectaras por sEMG proveen información acerca de la actividad neuromuscular que la origina y han sido fundamentales para el uso en diagnósticos clínicos y desarrollo de aplicaciones para rehabilitación o recreación. Esta investigación se propone explorar el análisis de las señales electromiográficas para su clasificación con algoritmos de Inteligencia Artificial. Se presenta la metodología para la recolección de las señales EMG y tratamiento de estas con la implementación de algoritmos de inteligencia artificial, con la finalidad de clasificar las señales por movimiento.	es_ES
dc.format	Adobe PDF	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Ingeniería	es_ES
dc.relation.requires	Si	es_ES
dc.rights	Acceso Abierto	es_ES
dc.subject	Ciencias Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierra	es_ES
dc.subject	Ciencias Tecnológicas	es_ES
dc.subject	Tecnología Médica	es_ES
dc.title	Detección y clasificación de señales mioeléctricas en el brazo mediante el uso de algoritmos basados en inteligencia artificial.	es_ES
dc.type	Tesis de maestría	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.degree.name	Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.degree.level	Maestría	es_ES
Aparece en:	Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial

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