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https://hdl.handle.net/20.500.12104/104813
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Eusebio Martín, Esteban | |
dc.date.accessioned | 2024-09-18T17:07:14Z | - |
dc.date.available | 2024-09-18T17:07:14Z | - |
dc.date.issued | 2024-05-16 | |
dc.identifier.uri | https://wdg.biblio.udg.mx | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12104/104813 | - |
dc.description.abstract | El Daño Cerebral Adquirido (ABI, por sus siglas en inglés), como pueden ser los Accidentes Cerebrovasculares (ACV) (Derrame o Traumatismo Cerebral) [1], ocurre cuando un coagulo de sangre obstruye el suministro de sangre a una parte del cerebro, o si un vaso sanguíneo del cerebro se rompe. Como resultado de cualquiera de estos problemas, las células del cerebro comienzan a morir. Para el año 2030 se estima que alrededor de 3.9% de la población adulta estadounidense habrá sufrido algún tipo de ABI [2]. Además, en México, de acuerdo con el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), en el año 2021 se contabilizaron 118 casos de ACV por cada 100,000 habitantes [3]. Las personas que han sufrido de un ABI tienen que afrontar consecuencias que pueden ser psicológicas, cuando el individuo no puede relacionarse con otras personas de la misma manera; neurológicas, cuando las capacidades cognitivas del individuo se ven reducidas o perdidas; y/o motrices, cuando la independencia del individuo se ve comprometida al requerir ayuda para realizar actividades de la vida diaria. Con relación a las limitaciones motrices, la afectación del miembro superior (hombro, brazo, antebrazo y mano) es una de las más notorias, ya que la capacidad de alcanzar objetos, tomarlos o manipularlos se ve reducida, y con ello, se reduce también la calidad de la vida de los afectados. | |
dc.description.tableofcontents | ÍNDICE DE CONTENIDO Índice de Figuras .................................................................................................................................iii Índice de Tablas .................................................................................................................................. iv Índice de Ecuaciones ........................................................................................................................... v 1. Introducción .................................................................................................................................... 1 1.1. Antecedentes ..................................................................................................................... 1 1.2. Planteamiento del problema ............................................................................................ 3 1.3. Hipótesis ............................................................................................................................ 4 1.4. Objetivos ............................................................................................................................ 4 1.4.1. Objetivo general ....................................................................................................... 4 1.4.2. Objetivos específicos ................................................................................................ 4 2. Marco teórico ................................................................................................................................. 5 2.1. Señales Electromiográficas ............................................................................................... 5 2.2. Datos cinemáticos ............................................................................................................. 5 2.3. Filtros digitales .................................................................................................................. 6 2.4. Características de electromiografía (EMG) ....................................................................... 6 2.4.1. Valor Absoluto Medio............................................................................................... 7 2.4.2. iEMG .......................................................................................................................... 7 2.4.3. Zero crossing ............................................................................................................. 7 2.4.4. Frecuencia mediana ................................................................................................. 7 2.5. Preprocesamiento de la señal EMG .................................................................................. 8 2.5.1. Llenado morfológico de huecos (Morphological hole filling) .................................. 8 2.6. Características cinemáticas ............................................................................................... 8 2.6.1. Velocidad de desplazamiento .................................................................................. 8 2.6.2. Velocidad angular ..................................................................................................... 9 2.6.3. Aceleración angular .................................................................................................. 9 2.7. Aprendizaje Automático ................................................................................................... 9 2.7.1. Máquinas de soporte vectorial .............................................................................. 10 2.7.2. Árboles de decisión ................................................................................................ 10 2.7.3. Bosques Aleatorios ................................................................................................. 11 2.7.4. Clasificador de Perceptrón Multicapa .................................................................... 11 ii 2.8. Métodos de validación .................................................................................................... 12 2.8.1. K-Fold Cross-Validation ........................................................................................... 12 2.8.2. Group K-Fold Cross-Validation ............................................................................... 12 2.9. Métricas de evaluación ................................................................................................... 12 3. Metodología ................................................................................................................................. 14 3.1. Descripción de la base de datos ..................................................................................... 14 3.2. Acondicionamiento de los datos EMG y cinemáticos .................................................... 17 3.3. Segmentación y Caracterización de los datos EMG y cinemáticos ................................ 18 3.3.1. Segmentación de los datos EMG y cinemáticos .................................................... 18 3.3.2. Características de las señales EMG ........................................................................ 19 3.3.3. Patrones de Activación Muscular ........................................................................... 20 3.3.4. Características de las señales cinemáticas ............................................................. 20 3.4. Evaluación del nivel de afectación usando Aprendizaje Automático ............................ 21 3.4.1. Validación K-Fold ......................................................................................................... 25 3.4.2. Validación Group K-Fold.............................................................................................. 26 4. Resultados ..................................................................................................................................... 27 4.1. Patrones de Activación Muscular ................................................................................... 27 4.2. Evaluación del nivel de afectación .................................................................................. 28 4.2.1. Validación K-Fold .................................................................................................... 28 4.2.2. Validación Group K-Fold ......................................................................................... 30 5. Discusión ....................................................................................................................................... 35 6. Conclusión ..................................................................................................................................... 37 7. Productos obtenidos .................................................................................................................... 38 8. Referencias .................................................................................................................................... 39 Anexos ............................................................................................................................................... 41 | |
dc.format | application/PDF | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Biblioteca Digital wdg.biblio | |
dc.publisher | Universidad de Guadalajara | |
dc.rights.uri | https://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp | |
dc.subject | Procesamiento De Bioseñales | |
dc.subject | Inteligencia Artificial | |
dc.subject | Aprendizaje Automatico | |
dc.title | Análisis de bioseñales para la evaluación automática de la afectación del miembro superior | |
dc.type | Tesis de Maestría | |
dc.rights.holder | Universidad de Guadalajara | |
dc.rights.holder | Eusebio Martín, Esteban | |
dc.coverage | GUADALAJARA, JALISCO | |
dc.type.conacyt | masterThesis | |
dc.degree.name | MAESTRIA EN CIENCIAS EN BIOINGENIERIA Y COMPUTO INTELIGENTE | |
dc.degree.department | CUCEI | |
dc.degree.grantor | Universidad de Guadalajara | |
dc.rights.access | openAccess | |
dc.degree.creator | MAESTRIA EN CIENCIAS EN BIOINGENIERO EN Y COMPUTO INTELIGENTE | |
dc.contributor.director | Román Godínez, Israel | |
dc.contributor.codirector | Salido Ruiz, Ricardo Antonio | |
Aparece en las colecciones: | CUCEI |
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