Selección de Electrodos Basada en k-means para la Clasificación de Actividad Motora en EEG

Autores/as

  • Rafael Lemuz López Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Facultad de Ciencias de la Computación
  • W. Gómez-López Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Facultad de Ciencias de la Computación
  • I. Ayaquica-Martínez Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Facultad de Ciencias de la Computación
  • C. Guillén-Galván Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Facultad de Ciencias de la Computación

Resumen

 

Se presenta un algoritmo para la selección del grupo de electrodos relacionados con la imaginación de movimiento. El algoritmo utiliza la técnica de agrupamiento llamada k-means para formar grupos de sensores y selecciona el grupo que corresponde a la actividad correlacionada más alta. Para evaluar la selección de electrodos, se calcula el indice de clasificación aplicando la descomposición proyectiva llamada patrones espaciales comunes y un discriminante lineal en una prueba de una sola época para identificar la imaginación del movimiento de mano izquierda vs pie derecho. Esta propuesta reduce significativamente el número de electrodos de 118 a 35, además de mejorar el índice de clasificación.

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Publicado

2014-05-15

Cómo citar

Lemuz López, R., Gómez-López, W., Ayaquica-Martínez, I., & Guillén-Galván, C. (2014). Selección de Electrodos Basada en k-means para la Clasificación de Actividad Motora en EEG. Revista Mexicana De Ingenieria Biomedica, 35(2), 107–114. Recuperado a partir de https://rmib.com.mx/index.php/rmib/article/view/197

Número

Vol. 35 Núm. 2 (2014): Mayo - Agosto

Sección

Artículos de Investigación

Licencia

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