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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Juvenal Rodríguez Reséndiz es_ES
dc.creator Luz María Sánchez Reyes es_ES
dc.date 2020-01-31
dc.date.accessioned 2020-01-14T15:49:37Z
dc.date.available 2020-01-14T15:49:37Z
dc.date.issued 2020-01-31
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1845
dc.description Un 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.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso Español es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights En Embargo es_ES
dc.subject EEG es_ES
dc.subject encephalopathies es_ES
dc.subject biopotential es_ES
dc.subject signals processing es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Computational system for biopotential processing focused on the detection of encephalopathies es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.creator.tid CURP es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador SARL950425MQTNYZ07 es_ES
dc.contributor.identificador RORJ840929HQTDSV02 es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control) es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES


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Nombre: RI004909.pdf
Tamaño: 7.192Mb
Formato: PDF
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