Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/104813
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dc.contributor.authorEusebio Martín, Esteban
dc.date.accessioned2024-09-18T17:07:14Z-
dc.date.available2024-09-18T17:07:14Z-
dc.date.issued2024-05-16
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/104813-
dc.description.abstractEl 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.tableofcontentsÍNDICE 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.formatapplication/PDF
dc.language.isospa
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.subjectProcesamiento De Bioseñales
dc.subjectInteligencia Artificial
dc.subjectAprendizaje Automatico
dc.titleAnálisis de bioseñales para la evaluación automática de la afectación del miembro superior
dc.typeTesis de Maestría
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderEusebio Martín, Esteban
dc.coverageGUADALAJARA, JALISCO
dc.type.conacytmasterThesis
dc.degree.nameMAESTRIA EN CIENCIAS EN BIOINGENIERIA Y COMPUTO INTELIGENTE
dc.degree.departmentCUCEI
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara
dc.rights.accessopenAccess
dc.degree.creatorMAESTRIA EN CIENCIAS EN BIOINGENIERO EN Y COMPUTO INTELIGENTE
dc.contributor.directorRomán Godínez, Israel
dc.contributor.codirectorSalido Ruiz, Ricardo Antonio
Aparece en las colecciones:CUCEI

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