Resumen:
En este trabajo se propone una nueva técnica de selección y agrupación de Electrodos de Electroencefalografía (EEG). Las señales medidas con estos electrodos son analizadas por algoritmos entrenados en la clasificación de tareas motoras. Esta clasificación nos permite controlar una prótesis activa llegando a alcanzar una precisión del 93,7% y un tiempo de clasificación de 8,8 microsegundos.
Expositor:
Víctor Asanza, M.Sc.
Se graduó como Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones en 2009 (ESPOL, Ecuador). Se ha desempeñado como Catedrático del Departamento de Electrónica desde 2012 en la Escuela Superior Politécnica del Litoral. Ha estado investigando en campos como Diseño de Sistemas Digitales basados en FPGA, Sistemas Embebidos, Diseño de Hardware y Procesamiento de Señales Biomédicas con un interés de investigación importante en Inteligencia Artificial e Interfaz Cerebro-Computadora. Se graduó como magíster en Automatización y Control Industrial en 2012 (ESPOL, Ecuador). Actualmente es Ph.D. Candidato de la Escuela Superior Politécnica del Litoral en Informática Aplicada.
