Clasificación de imaginación de movimiento mediante su similitud con el movimiento real en el electroencefalograma

作者: Ruben I. Carino-Escobar , Roberto A. Vazquez , Jessica Cantillo-Negrete , Josefina Gutierrez Martinez

DOI: 10.26457/MCLIDI.V2I0.771

关键词:

摘要: La imaginacion de movimiento es un proceso cognitivo que consiste en la planeacion sin ejecutarlo. En senal electroencefalografia, esta puede decodificarse y, usarse como control para una interface cerebro-computadora. El y las extremidades del cuerpo generan patrones similares EEG seres humanos, por lo similitud podria clasificar entre dos tareas mano.  este trabajo se registraron 11 canales electroencefalografia a 4 participantes, ellos sanos con enfermedad vascular cerebral, mientras realizaban ensayos real e manos. Se aplico filtrado espacial tipo laplaciano los centrales C3, Cz C4, despues obtuvieron representaciones tiempo-frecuencia filtrada, bandas alfa beta, mediante transformada Wavelet, tanto movimiento. obtuvo el indice promedio cada porcentajes clasificacion correcta superiores al nivel aleatoriedad tres participantes mejor desempeno sujetos, comparacion metodologia basada mapas auto-organizables.

参考文章(15)
Barry H. Smith, George Adelman, Encyclopedia of Neuroscience ,(2008)
恒義 中山, 弘幸 島, Higher mathematics for physics and engineering Springer. ,(2010)
E. Heremans, B. Smits-Engelsman, K. Caeyenberghs, S. Vercruysse, A. Nieuwboer, P. Feys, W.F. Helsen, Keeping an eye on imagery: the role of eye movements during motor imagery training Neuroscience. ,vol. 195, pp. 37- 44 ,(2011) , 10.1016/J.NEUROSCIENCE.2011.07.030
Eduardo López-Larraz, Luis Montesano, Ángel Gil-Agudo, Javier Minguez, Continuous decoding of movement intention of upper limb self-initiated analytic movements from pre-movement EEG correlates. Journal of Neuroengineering and Rehabilitation. ,vol. 11, pp. 153- 153 ,(2014) , 10.1186/1743-0003-11-153
Andrés Úbeda, Eduardo Iáñez, José M. Azorín, Carlos Perez-Vidal, Endogenous brain-machine interface based on the correlation of EEG maps Computer Methods and Programs in Biomedicine. ,vol. 112, pp. 302- 308 ,(2013) , 10.1016/J.CMPB.2013.01.012
Alan S Go, Dariush Mozaffarian, Véronique L Roger, Emelia J Benjamin, Jarett D Berry, William B Borden, Dawn M Bravata, Shifan Dai, Earl S Ford, Caroline S Fox, Sheila Franco, Heather J Fullerton, Cathleen Gillespie, Susan M Hailpern, John A Heit, Virginia J Howard, Mark D Huffman, Brett M Kissela, Steven J Kittner, Daniel T Lackland, Judith H Lichtman, Lynda D Lisabeth, David Magid, Gregory M Marcus, Ariane Marelli, David B Matchar, Darren K McGuire, Emile R Mohler, Claudia S Moy, Michael E Mussolino, Graham Nichol, Nina P Paynter, Pamela J Schreiner, Paul D Sorlie, Joel Stein, Tanya N Turan, Salim S Virani, Nathan D Wong, Daniel Woo, Melanie B Turner, None, Heart Disease and Stroke Statistics—2013 Update A Report From the American Heart Association Circulation. ,vol. 127, ,(2013) , 10.1161/CIR.0B013E31828124AD
Sarah Kraeutner, Alicia Gionfriddo, Timothy Bardouille, Shaun Boe, Motor imagery-based brain activity parallels that of motor execution: evidence from magnetic source imaging of cortical oscillations. Brain Research. ,vol. 1588, pp. 81- 91 ,(2014) , 10.1016/J.BRAINRES.2014.09.001
Yvonne Höller, Jürgen Bergmann, Martin Kronbichler, Julia Sophia Crone, Elisabeth Verena Schmid, Aljoscha Thomschewski, Kevin Butz, Verena Schütze, Peter Höller, Eugen Trinka, Real movement vs. motor imagery in healthy subjects International Journal of Psychophysiology. ,vol. 87, pp. 35- 41 ,(2013) , 10.1016/J.IJPSYCHO.2012.10.015
Teuvo Kohonen, Essentials of the self-organizing map Neural Networks. ,vol. 37, pp. 52- 65 ,(2013) , 10.1016/J.NEUNET.2012.09.018