Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Activación de una máquina automática de cocción de granos de maíz mediante una interfaz cerebro-computador que detecta caídas de rendimiento cognitivo en estudiantes durante sesiones de aprendizaje buscando brindar descansos saludables(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-09-22) Ramírez Castillo, Jorge Armando; Chau Delgado, Juan ManuelEn la actualidad, se ha vuelto común que los estudiantes realicen actividades académicas durante largas horas sin tomar descansos, lo que los lleva a agotarse mentalmente y mermar su capacidad para aprender de manera efectiva. Debido a los cortos tiempos que tienen disponibles para prepararse algún alimento nutritivo, adquieren hábitos erróneos de alimentación en su día a día, comprometiendo a la vez su aprendizaje. Por esta razón, resulta importante conocer los momentos en que el rendimiento cognitivo es deficiente, para así dejar de realizar una actividad académica y tomar un descanso saludable, teniendo un periodo de desconexión total. El presente trabajo, propone entonces el diseño de una máquina automática de cocción de granos de maíz basada en un sistema de aire caliente, la cual opera sin requerir la supervisión del usuario; y su sistema de activación mediante una Interfaz cerebro-computador (BCI), la cual detecta el momento previo a un bajo rendimiento cognitivo durante sesiones de estudio para brindar un descanso saludable mediante la preparación de un alimento nutritivo de tal manera que el usuario pasará a recoger el alimento una vez que esté listo, dependiendo si se detecta un bajo rendimiento cognitivo o no. Para evaluar el desempeño cognitivo de las personas y realizar la activación de la máquina, se consideró el desarrollo de un método para evaluar las tendencias de tres estados mentales: atención, fatiga mental y estrés como los más representativos, en diferentes conjuntos de datos, el primero en experimentos en simuladores de manejo monótonos, y el segundo grabado con el dispositivo EEG g.Nautilus Pro durante sesiones de estudio específicamente para validar el método propuesto. Durante los primeros cinco minutos, que corresponden al periodo de calibración, se calculó un baseline, que permita re-referenciar los estados mentales asociados a dicha sesión, antes de aplicar un conjunto de reglas para enviar la señal de advertencia al usuario y producir la activación e indicándole cuando se haya terminado con el proceso de preparación para que se levante a recoger el alimento y descansar. Los resultados obtenidos para 62 sesiones dentro de un simulador de manejo monótono, cuya duración promedio por sesión fue de 78.5 22.4 minutos, y con un momento de detección promedio a los 35.3 18.9 minutos; y para 3 sesiones de estudio, con una duración promedio por sesión de 27.5 5 minutos y con un tiempo de detección promedio de 11.5 2.2 confirman la evidencia de que las actividades que demandan una carga cognitiva no pueden realizarse en periodos prolongados, ya que el rendimiento cognitivo no es constante, por lo que brindar un descanso para desconectarse resulta importante para recuperarse y volver con motivación para continuar con la actividad.Ítem Texto completo enlazado Propuesta de sistema de rehabilitación neurológica de miembro superior para personas discapacitadas por medio del uso de una interfaz cerebro computadora(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-10-15) Neyra Corsino, Alvaro Oscar; Chau Delgado, Juan ManuelEl presente trabajo de investigación aborda los problemas que presentan los actuales sistemas de rehabilitación de miembro superior, los cuales son, por ejemplo, la fatiga muscular y la excesiva necesidad de un terapista. Para ello se propuso un sistema de rehabilitación de miembro superior por medio del uso de la interfaz cerebro máquina, el cual ha sido ampliamente investigado en la última década por sus efectivos resultados. Para la realización de esta propuesta se propuso como objetivo general su elaboración, además se propusieron como objetivos específicos la selección de algoritmos de procesamiento de señales encefalográficas, la selección de los componentes de un prototipo de brazo robótico, el diseño de la interfaz gráfica de usuario, y, por último, la integración de los subsistemas desarrollados. Además, se propuso como alcance que la propuesta no contempla la selección del lector de señales encefalográficas. Para la elección del paradigma que se deseó usar en esta propuesta, se presentó el marco teórico de la interfaz cerebro computadora dentro del cual se identificó las distintas ventajas y desventajas de cada una de estas por lo que se determinó que el paradigma del ritmo sensoriomotor (SMR) es el que se usaría en esta propuesta debido a que por medio de este se puede capturar e identificar cuando un usuario imagina el movimiento de algún objeto, lo cual es de mucha ayuda para su realización. Por otro lado, para la generación de ideas acerca de cómo podría realizarse este sistema, se presenta una revisión del estado del arte acerca de los dispositivos de rehabilitación de miembro superior por medio de la interfaz cerebro máquina y, además, se identificaron las metodologías a seguir en el diseño de este sistema. Debido a que se tuvo una idea general de cómo realizar la propuesta con el estado del arte y la identificación de las metodologías a usar, se realizó una lista de exigencias y una estructura de funciones del sistema de rehabilitación. Estos se utilizaron para poder identificar 3 conceptos solución de las cuales, mediante un análisis técnico-económico, se pudo obtener un concepto solución ganador. Luego, se pudo realizar un diagrama de operaciones, una arquitectura de hardware y el diagrama de flujo del concepto solución ganador. Finalmente, se presentaron conclusiones y recomendaciones destacadas de esta propuesta.Ítem Texto completo enlazado Prediction of motion trajectories based on motor imagery by a brain computer interface(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-03-20) Petersamer, Matthias; Haueisen, J.The aim of this Master's Thesis was to develop a naturally controllable BCI that can predict motion trajectories from the imagination of motor execution. The approach to reach this aim was to nd a correlation between movement and brain data, which can subsequently be used for the prediction of movement trajectories only by brain signals. To nd this correlation, an experiment was carried out, in which a participant had to do triggered movements with its right arm to four di erent targets. During the execution of the movements, the kinematic and EEG data of the participant were recorded. After a preprocessing stage, the velocity of the kinematic data in x and y directions, and the band power of the EEG data in di erent frequency ranges were calculated and used as features for the calculation of the correlation by a multiple linear regression. When applying the resulting regression parameter to predict trajectories from EEG signals, the best accuracies were shown in the mu and low beta frequency range, as expected. However, the accuracies were not as high as necessary for control of an application.Ítem Texto completo enlazado Development of a BCI based on real-time neural source localization(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-10-14) Klüber, Viktor; Esch, LorenzBrain-Computer-Interfaces (BCIs) provide a novel way of communication by interpreting different types of brain states. This principle of reading minds makes BCIs a challenging but at the same time fascinating topic among the different disciplines of electrophysiology and biomedical-signal-processing. This work describes the development of a non-invasive BCI approach using steadystate- visual-evoked-potentials (SSVEP) as a mental strategy. SSVEP based BCIs require an external visual stimulation, which in this work is transmitted by a LCD-screen. Consequently, a visual reactive BCI is integrated as a plug-in into the open source project MNE-CPP, which provides an extensive library for brain monitoring and processing. MNE-Scan, as a standalone software from MNE-CPP, contains the necessary real-time source localization and is used as a framework for the BCI. Moreover, an expansion with a screen keyboard device shows the BCI’s practicability. The work’s result delivers a functioning SSVEP BCI approach with an average detection accuracy of 86 %. However, it is shown, that a transition from a BCI on sensor level to a BCI on source level is challenging and requires a certain pre-development, whereby a first approach of the BCI only was realized on sensor level in this work.Ítem Texto completo enlazado Procesamiento de señales electroencefalográficas en un sistema embebido para una interfaz cerebro máquina(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-05-12) Acuña Condori, Kevin José; Achanccaray Díaz, David RonaldUna de las tecnologías actuales que está causando gran impacto en la vida de las personas con discapacidad motora severa es el Interfaz Cerebro-Máquina(BMI, por sus siglas en inglés), sistema que permite convertir pensamiento o intención de movimiento de una persona en medios de comunicación y comandos de control de dispositivos, logrando independencia para el usuario. Sin embargo, los equipos actuales dependen de una PC que realice el procesamiento de las señales cerebrales, lo que dificulta que el sistema sea portable y de bajo costo. La presente tesis estudia y propone el uso de un sistema embebido (microcomputadora) como alternativa al uso de la PC en el BMI. Las microcomputadoras a diferencia de las PC comunes, son diseñadas para ciertos propósitos específícos, esto presenta una reducción de costo y mayor portabilidad del equipo. Con ello se pretende contribuir al desarrollo de esta nueva tecnología en el Perú haciéndolo accesible para personas de escasos recursos, lo que impactaría en la mejora de calidad de vida de las personas con discapacidad motora severa. Los resultados muestran que el sistema embebido Odroid-xu4(que cuesta 20 veces menos y es 45 veces mas liviano) puede realizar el entrenamiento de los algoritmos y el procesamiento en tiempo real de señales EEG con la misma tasa de acierto que la laptop, tardando aproximadamente 9 veces más; sin embargo estos tiempos son mínimos para aplicaciones del interfaz cerebro-máquina por lo que se demuestra que el Odroid-xu4 puede ser usado como equipo de procesamiento para una BMI portable, confiable y de bajo costo.