Filtrado de potenciales sacádicos presentes en señales electroencefalográficas mediante análisis de componentes independientes y aprendizaje no supervisado

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2016
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Universidad Industrial de Santander
Abstract
La electroencefalografía (EEG) es la técnica más común para el estudio de la dinámica neuronal del cerebro humano [29]. La EEG es una herramienta esencial en la neurociencia cognitiva, ya que permite el registro no invasivo de las señales eléctricas provenientes del cerebro. Desafortunadamente, las señales neuronales en la EEG son altamente contaminadas por fuentes eléctricas no-cerebrales tales como los músculos del cuero cabelludo y la cara, el ritmo cardíaco y la respiración [35]. Sin embargo, los movimientos oculares son la mayor fuente de contaminación del electroencefalograma. Esto ocurre debido a que los movimientos oculares causan un cambio en el campo eléctrico que rodea los ojos [17]. Luego, las variaciones de potencial causadas se desplazan sobre el cuero cabelludo superponiéndose con los potenciales provenientes de los cúmulos neuronales [20], por lo tanto, esto in_x001E_uye de manera negativa en el registro y posterior análisis de las señales EEG. En el presente trabajo de investigación se plantea una técnica de _x001B_ltrado de los artefactos oculares mediante el análisis de componentes independientes y agrupamiento con máquinas de vectores soporte. Con el ánimo de identi_x001B_car fácilmente los aportes de la tesis, se optó por marcar las respectivas entradas de la tabla de contenido con
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Keywords
Artefactos Oculares, Análisis De Componentes Independientes, Máquinas De Vectores Soporte, Electroencefalografía.
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