Desarrollo de algoritmo para identificar la presencia de tareas de demanda exclusiva a través de encefalógrafo de bajo costo

Desarrollo de algoritmo para identificar la presencia de tareas de demanda exclusiva a través de encefalógrafo de bajo costo

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Psicología

Cognición

Neurociencia cognitiva.

Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2017

Nuestras actividades diarias pueden organizarse bajo dos estructuras mentales asociadas con la carga de trabajo cognitiva: donde nuestra experiencia es lo que nos guía, y donde las acciones son reflexivas y completamente racionales. Una de las características principales que los distinguen es la posibilidad de hacer otra cosa en simultáneo.Este trabajo propone un algoritmo que analiza la actividad cerebral a través de un electroencefalógrafo de bajo costo para conocer en tiempo real, si la carga cognitiva de dicha tarea corresponde a una de Demanda Exclusiva (ej. multiplicación de números de dos dígitos), o de Demanda Colectiva (ej. reconocer el género de una persona). El modelo matemático establece un intervalo de confianza para determinar bajo que parámetros, utilizando una combinación de áreas y frecuencias cerebrales, la tarea es o no de Demanda Exclusiva. Además, se evalúa la mejora en el rendimiento al considerar información del comportamiento cerebral segundos previos.Los resultados del modelo muestran que los mejores diferenciadores se encuentran en la frecuencia comprendida entre 2 y 7 Hz (Theta y Delta) y para los sensores ubicados en el lóbulo pre-frontal y occipital, además de los parietal y temporal del hemisferio derecho. Por último, la incorporación de la información cerebral de cinco segundos previos aumenta el desempeño promedio del sistema de 82,3% a 87,3%, sin embargo, existe una pérdida en la inmediatez de la respuesta.

Lucas Lizárraga, Josefa

2018-01-03T14:25:45Z

2018-01-03T14:25:45Z

2017

Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco

Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería

acceso abierto

ix, 69 hojas

application/pdf

es

tesis de maestría

10.7764/tesisUC/ING/21405

https://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/21405

https://repositorio.uc.cl/handle/11534/21405