Desarrollo de algoritmo para identificar la presencia de tareas de demanda exclusiva a través de encefalógrafo de bajo costo
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Date
2017
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Abstract
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.
Description
Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2017