Trabajo fin de estudios
| Título | Clusterización de mapas 2D de componentes independientes a partir de señales EEG |
| Tutor | Jorge Munilla Fajardo |
| Alumno | Ruiz Zambrana, Miguel Ángel |
| Estado | Finalizado |
| Tipo | TFG_GI Sonido e Imagen |
| Fecha asignación | 21-09-2020 |
| Fecha lectura | 26-07-2021 |
Descripción:
La espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS) es una técnica relativamente nueva que permite obtener información sobre la actividad cerebral de manera menos invasiva que los tradicionales EEG (Electroencefalografía), lo que la hace especialmente adecuada cuando los sujetos son niños. Las señales de EEG, no obstante, siguen siendo útiles porque tienen mayor sensibilidad. En este proyecto se utilizarán datos de pruebas realizados a niños para intentar identificar y evaluar la dislexia mediante técnicas de Machine Learning implementadas en Matlab o Python.
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