Comparación de métodos de caracterización de señales MER

En este documento presenta una comparación de los métodos propuestos para la caracterización de señales provenientes de microeléctrodos de registro (MER) para la identificación de zonas cerebrales que intervienen en la cirugía de la enfermedad de Parkinson. Los mejores porcentajes de acierto se obtienen utilizando como método de caracterización la transformada wavelet, 97.37% y 71.4% para 2 y 4 clases respectivamente.This document presents a microelectrode registers feature extraction methodologies comparison for brain zones identification found in Parkinson¿s disease surgery. Best results are obtained using wavelet transforms, 97.37% and 71.4% for 2 and 4 classes, respectively

Comparación de métodos de caracterización de señales mer

En este documento presenta una comparación de los métodos propuestos para la caracterización de señales provenientes de microeléctrodos de registro (MER) para la identificación de zonas cerebrales que intervienen en la cirugía de la enfermedad de Parkinson. Los mejores porcentajes de acierto se obtienenutilizando como método de caracterización la transformada wavelet, 97.37% y71.4% para 2 y 4 clases respectivamente

AGRUPAMIENTO DE IMPULSOS NEURONALES EN SEÑALES NEUROFISIOLÓGICAS

Se presenta una metodología para separar los potenciales de acción o impulsos neuronales, cuando más de una neurona es grabada con un micro electrodo. En este método se utilizan técnicas de detección, caracterización y agrupamiento para lograr separar los potenciales en el número de grupos existentes. Para el agrupamiento se utilizó el algoritmo K-means. Aplicando los diferentes métodos de extracción de características se encontró que los métodos PCA y Wavelet entregan mejores resultados para la separación de la actividad neurona