Desarrollo de un modelo de Inteligencia Artificial para la reconstruccion cinemática de la mano empleando señales EEG Y EMG
| dc.contributor.advisor | Alvarado Rojas, Catalina | |
| dc.contributor.author | Rodriguez Alfonso, Nikolas | spa |
| dc.contributor.author | Cristancho Toloza, Cristian | spa |
| dc.date.accessioned | 2024-02-29T19:24:19Z | |
| dc.date.available | 2024-02-29T19:24:19Z | |
| dc.date.created | 2024-01-28 | spa |
| dc.description.abstract | En este trabajo se propone el desarrollo de un sistema que iimplemente modelos de inteligencia artificial para la estimación de la cinemática de la mano humana, por medio de señales biológicas de electroencefalografía (EEG) y electromiografía (EMG). Debido a la naturaleza del problema se requiere desarrollar un sistema BCI con las siguientes etapas: adquisición de las señales biológicas, preprocesamiento y procesamiento de las señales, extracción de características (tiempo y frecuencia), modelos de regresión, bnasados en aprendizaje automático y profundo. Finalmente se tiene una etapa de modelamiento cinemático y visualización de la mano para validar los resultados de los modelos entrenados, siendo estos comparados con datos reales de prueba. Junto con las métricas de validación para un modelo de regresión, se cuenta también con la visualización que permite dar una perspectiva más interactiva de que tan ajustado se encuentran las predicciones con el movimiento real. | spa |
| dc.description.abstractenglish | This work proposes the development of a system that implements artificial intelligence models for the estimation of the kinematics of the human hand, through biological signals from electroencephalography (EEG) and electromyography (EMG). Due to the nature of the problem, it is necessary to develop a BCI system with the following stages: acquisition of biological signals, preprocessing and signal processing, feature extraction (time and frequency), regression models, based on machine and deep learning. Finally, there is a stage of kinematic modeling and visualization of the hand to validate the results of the trained models, these being compared with real test data. Along with the validation metrics for a regression model, there is also visualization that allows giving a more interactive perspective of how closely the predictions are with the real movement. | spa |
| dc.description.degreelevel | Maestría | |
| dc.description.degreename | Magíster en Inteligencia Artificial | |
| dc.format | ||
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | instname:Pontificia Universidad Javeriana | |
| dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana | |
| dc.identifier.repourl | repourl:https://repository.javeriana.edu.co | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10554/66770 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeniería | |
| dc.publisher.program | Maestría en Inteligencia Artificial | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.coar | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.licence | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional | |
| dc.rights.local | De acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia. | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Aprendizaje automático | |
| dc.subject | Aprendizaje profundo | |
| dc.subject | Modelo cinemático | |
| dc.subject | Interfaz Cerebro Computador | |
| dc.subject | Electroencefalograma | |
| dc.subject.armarc | Maestría en inteligencia artificial - Tesis y disertaciones académicas | |
| dc.subject.armarc | Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) | spa |
| dc.subject.armarc | Desarrollo de software | spa |
| dc.subject.armarc | Cinemática | spa |
| dc.subject.keyword | Machine Learning | |
| dc.subject.keyword | Deep Learning | |
| dc.subject.keyword | Kinematic Model | |
| dc.subject.keyword | Brain Computer Interface | |
| dc.subject.keyword | Electroencephalogram | |
| dc.title | Desarrollo de un modelo de Inteligencia Artificial para la reconstruccion cinemática de la mano empleando señales EEG Y EMG | spa |
| dc.title.english | Development of an Artificial Intelligence model for the cinematographic reconstruction of the hand using EEG and EMG signals | spa |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
| dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría |