COMPARATIVO DE LOS ALGORITMOS DE DIMENSIÓN FRACTAL HIGUCHI, KATZ Y MULTIRESOLUCIÓN DE CONTEO DE CAJAS EN SEÑALES EEG BASADAS EN POTENCIALES RELACIONADOS POR EVENTOS

La obtención de información por medio de la medición de señales registradas durante diferentes procesos o condiciones fisiológicas del cerebro es importante para poder desarrollar interfaces computacionales que traduzcan las señales eléctricas cerebrales a comandos computacionales de control. Un electroencefalograma (EEG) registra la actividad eléctrica del cerebro en respuesta al recibir diferentes estímulos externos (potenciales por eventos). El análisis de estas señales permite identificar y distinguir estados específicos de la función fisiológica del cerebro. La Dimensión Fractal se ha utilizado como una herramienta para el análisis de formas de ondas biomédicas, en particular se ha utilizado para determinar la medida de la complejidad en series de tiempo generadas por EEG. El presente documento pretende analizar la base de datos HeadIT de series de tiempo biomédicas obtenidas por EEG a las cuales se obtendrán la FD por medio de los métodos Higuchi, Katz y Multi-resolución de Conteo de Cajas, que muestre la relación entre el método para la obtención de la Dimensión Fractal y la condición fisiológica de la señal basada en Potenciales Cerebrales Relacionados por Eventos

Comparativo de los algoritmos de dimensión fractal higuchi, katz y multiresolución de conteo de cajas en señales eeg basadas en potenciales relacionados por eventos

Obtaining information through the measurement of brain signals recorded during different processes or physiological conditions is important for developing computer interfaces that translate electrical brain signals to computer control commands. Electroencephalography (EEG) records the electrical activity of the brain in response to its receipt of different external stimuli (potential events). Analysis of these signals makes it possible to identify and distinguish specific states of physiological brain function. The Fractal Dimension has been used as a tool for biomedical waveform analysis, in particular to measure the complexity of time series generated by EEG. This paper aims to analyze a database (HeadIT) of biomedical time series obtained by EEG for which the fractal dimension will be obtained by the Higuchi, Katz and multiresolution box-counting methods, showing the relationship between the method for obtaining the fractal dimension and the physiological condition of the brain event-related potentials.A obtenção de informação por médio da medida de sinais registados durante diferentes processos ou condições fisiológicas do cérebro é importante para poder desenvolver interfaces computacionais que traduzam os sinais elétricos cerebrais a comandos computacionais de controle. Um eletroencefalograma (EEG) regista a atividade elétrica do cérebro em resposta ao receber diferentes estímulos externos (potenciais por eventos). A análise destes sinais permite identificar e distinguir estados específicos da função fisiológica do cérebro. A Dimensão Fractal utilizou-se como uma ferramenta para a análise de formas de ondas biomédicas, em particular utilizou-se para determinar a medida da complexidade em séries de tempo geradas por EEG. O presente documento pretende analisar séries de tempo biomédicas obtidas por EEG às quais obter-se-ão a FD por médio dos métodos Higuchi, Katz e Multi-resolução de Conteo de Caixas, que mostre a relação entre o método para a obtenção da Dimensão Fractal e a condição fisiológica do sinal baseado em Potenciais cerebrais relacionados por eventos.La obtención de información por medio de la medición de señales registradas durante diferentes procesos o condiciones fisiológicas del cerebro es importante para poder desarrollar interfaces computacionales que traduzcan las señales eléctricas cerebrales a comandos computacionales de control. Un electroencefalograma (EEG) registra la actividad eléctrica del cerebro en respuesta al recibir diferentes estímulos externos (potenciales por eventos). El análisis de estas señales permite identificar y distinguir estados específicos de la función fisiológica del cerebro. La Dimensión Fractal se ha utilizado como una herramienta para el análisis de formas de ondas biomédicas, en particular se ha utilizado para determinar la medida de la complejidad en series de tiempo generadas por EEG. El presente documento pretende analizar la base de datos HeadIT de series de tiempo biomédicas obtenidas por EEG a las cuales se obtendrán la FD por medio de los métodos Higuchi, Katz y Multi-resolución de Conteo de Cajas, que muestre la relación entre el método para la obtención de la Dimensión Fractal y la condición fisiológica de la señal basada en Potenciales Cerebrales Relacionados por Eventos