Publicação
Sistema para Rehabilitación del Síndrome del Miembro Fantasma utilizando Interfaz Cerebro-Computador y Realidad Aumentada
| Resumo: | En el presente trabajo, se utilizó un dispositivo BCI comercial, el Emotiv EPOC, el cual es un neuroheadset inalámbrico de alta resolución para la adquisición de señales EEG, para desarrollar una herramienta con detección inteligente de patrones neuronales paralela a la del desarrollador para la implementación de una aplicación que combina la Realidad Aumentada (AR). La aplicación pensada como posible tratamiento del Dolor del Miembro Fantasma (PLP) en pacientes amputados. El desarrollo del motor de clasificación permitió tener un mayor control sobre los parámetros del procesamiento y detección de patrones en las señales, donde se obtuvo hasta un 82.1% de clasificación. Estas señales neuronales detectadas de un sujeto, se utilizan para descifrar su intención de cerrar o abrir un modelo virtual de una mano o de una prótesis adherida al muñón real a través del entorno AR, brindando retroalimentación visual al paciente. Lo que contribuiría a reducir neurológicamente el PLP |
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| Autores principais: | Arango,Juan Esteban |
| Outros Autores: | Mazo,Julián Cárdenas; Palacio,Alejandro Peña |
| Assunto: | Interfaz Cerebro-Computador Realidad Aumentada Rehabilitación PLP Reconocimiento Inteligente de Patrones |
| Ano: | 2013 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | artigo |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Fundação para a Ciência e Tecnologia |
| Idioma: | espanhol |
| Origem: | SciELO Portugal |
| Resumo: | En el presente trabajo, se utilizó un dispositivo BCI comercial, el Emotiv EPOC, el cual es un neuroheadset inalámbrico de alta resolución para la adquisición de señales EEG, para desarrollar una herramienta con detección inteligente de patrones neuronales paralela a la del desarrollador para la implementación de una aplicación que combina la Realidad Aumentada (AR). La aplicación pensada como posible tratamiento del Dolor del Miembro Fantasma (PLP) en pacientes amputados. El desarrollo del motor de clasificación permitió tener un mayor control sobre los parámetros del procesamiento y detección de patrones en las señales, donde se obtuvo hasta un 82.1% de clasificación. Estas señales neuronales detectadas de un sujeto, se utilizan para descifrar su intención de cerrar o abrir un modelo virtual de una mano o de una prótesis adherida al muñón real a través del entorno AR, brindando retroalimentación visual al paciente. Lo que contribuiría a reducir neurológicamente el PLP |
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