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

Prototipo de Mamografias PROTOCAM Animado

Video explica sobre el Cáncer de mama y las formas de detección, así mismo contiene las ideas principales del proyecto, el video busca dar a conocer la aplicación, así como sus ventajas en el tema tratado.Universidad Tecnológica de Pereir

Reconocimiento de expresiones faciales utilizando análisis de componentes principales Kernel (KPCA)

Este artículo presenta una metodología para el reconocimiento de expresiones faciales con análisis de componentes principales kernel, la base de datos utilizada es la Carnegie Mellon University como herramienta de prueba. El método utiliza una función kernel que mapea los datos del espacio característico original a uno de mayor dimensionalidad, de esta forma un problema de origen no lineal se traslada a uno lineal y puede resolverse linealmente, además los métodos basados en kernel pueden reducir el número de parámetros usados para la clasificación, este método es comparado con el análisis de componentes principales y es puesto a discusión donde los porcentajes de acierto encontrados con la base de datos son mayor al 90%.This paper presents a methodology on the recognition of facial expressions with kernel principal component analysis using the Carnegie Mellon University database as a testing tool. This method uses a kernel function to map data from the original feature space to a higher dimensional space, through which a nonlinear problem is translated into a linear one and is to be solved in a linear way, besides a kernel based method can reduce the number of parameters used by the clasiffier, this method compares with principal component analysis and discussed where the percentages of sucess found with the database is greater than 90%

Caracterización multicanal no lineal de señales EMG con la transformada Hilbert-Huang

En este documento se presenta una propuesta de caracterización multicanal no lineal y adaptativa de señales electromiográficas de superficie usando la transformada Hilbert-Huang, la cual es una técnica de procesamiento digital reciente basada en la descomposición empírica y la transformada Hilbert propuesta por el Huang et. al [14]. Los resultados obtenidos con esta propuesta (96.6%) mejora los resultados reportados en [10] para 4 movimientos (87.5%) y son muy comparables con la metodología propuesta en [7] para 5 movimientos con la transformada wavelet adaptativa (97.3%).This document present a procedure for non-lineal non-stationary characterization of multichannel EMG signals. Its main key is the novel digital signal processing Hilbert-Huang transform, which is a recent tool for analyzing these kinds of signals based on both the empirical mode decomposition and the Hilbert transform

Identificación automática de perturbaciones en calidad de energía usando aprendizaje de máquina.

Actualmente, los eventos de calidad de potencia (PQ) se han estudiado dado su importancia para las industrias, en cuanto a la eficiencia y la vida útil de los elementos conectados a los sistemas eléctricos. Si las perturbaciones relacionadas con los eventos de PQ se clasifican (identifican) rápidamente y con una precisión confiable, los costos y las pérdidas generadas se reducirían. En este trabajo presentamos un enfoque basado en aprendizaje de máquina para la identificación automática de eventos PQ. Nuestra propuesta comprende las siguientes etapas: empleamos un espacio de representación de características basado en parámetros de tiempo y frecuencia. Además, utilizamos una técnica de análisis de relevancia supervisada, llamada Relieff, para resaltar la capacidad discriminante de las características consideradas. Luego, evaluamos el éxito de la clasificación de eventos PQ con diferentes clasificadores agregando diferentes niveles de ruido bajo un esquema de validación cruzada de 10 particiones. En este sentido, se genera una base de datos sintética basada en el estándar IEEE 1159, considerando 3000 señales y diez clases (300 muestras por clase). Los resultados obtenidos muestran un rendimiento de clasificación adecuado con clasificadores simples, cuadrático y k-NN, en comparación con las metodologías más avanzadas del estado del art

Identificación automática de perturbaciones en calidad de energía usando aprendizaje de máquina.

Actualmente, los eventos de calidad de potencia (PQ) se han estudiado dado su importancia para las industrias, en cuanto a la eficiencia y la vida útil de los elementos conectados a los sistemas eléctricos. Si las perturbaciones relacionadas con los eventos de PQ se clasifican (identifican) rápidamente y con una precisión confiable, los costos y las pérdidas generadas se reducirían. En este trabajo presentamos un enfoque basado en aprendizaje de máquina para la identificación automática de eventos PQ. Nuestra propuesta comprende las siguientes etapas: empleamos un espacio de representación de características basado en parámetros de tiempo y frecuencia. Además, utilizamos una técnica de análisis de relevancia supervisada, llamada Relieff, para resaltar la capacidad discriminante de las características consideradas. Luego, evaluamos el éxito de la clasificación de eventos PQ con diferentes clasificadores agregando diferentes niveles de ruido bajo un esquema de validación cruzada de 10 particiones. En este sentido, se genera una base de datos sintética basada en el estándar IEEE 1159, considerando 3000 señales y diez clases (300 muestras por clase). Los resultados obtenidos muestran un rendimiento de clasificación adecuado con clasificadores simples, cuadrático y k-NN, en comparación con las metodologías más avanzadas del estado del art

Determinación de movimientos a partir de señales electromiográficas utilizando máquinas de soporte vectorial.

Este documento discute una metodología para el reconocimiento de patrones de movimiento a partir de señales electromiográficas (EMG) del sistema fisiológico brazo – antebrazo, el cual parte del diseño y construcción de un sistema de instrumentación para la captación de señales electromiográficas teniendo en cuenta la normatividad SENIAM (Surface ElectroMyoGraphy for the Non-Invasive Assessment of Muscles) para electromiografía de superficie y las características de la señal EMG. Además, se aplicaron técnicas de procesamiento y caracterización basadas en: aproximación temporal, modelamiento paramétrico, STFT (Short Time Fourier Transform) y Wavelets en la construcción de un conjunto de características híbrido para ser utilizado en el reconocimiento de patrones de movimiento utilizando máquinas de soporte vectorial, que pueda ser utilizado para el control de una prótesis, una silla de ruedas en personas con discapacidad, o para la ejecución de tareas donde el contacto directo por parte del usuario no sea posible

Determinación de movimientos a partir de señales electromiográficas utilizando máquinas de soporte vectorial.

Este documento discute una metodología para el reconocimiento de patrones de movimiento a partir de señales electromiográficas (EMG) del sistema fisiológico brazo – antebrazo, el cual parte del diseño y construcción de un sistema de instrumentación para la captación de señales electromiográficas teniendo en cuenta la normatividad SENIAM (Surface ElectroMyoGraphy for the Non-Invasive Assessment of Muscles) para electromiografía de superficie y las características de la señal EMG. Además, se aplicaron técnicas de procesamiento y caracterización basadas en: aproximación temporal, modelamiento paramétrico, STFT (Short Time Fourier Transform) y Wavelets en la construcción de un conjunto de características híbrido para ser utilizado en el reconocimiento de patrones de movimiento utilizando máquinas de soporte vectorial, que pueda ser utilizado para el control de una prótesis, una silla de ruedas en personas con discapacidad, o para la ejecución de tareas donde el contacto directo por parte del usuario no sea posible