[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-125456-es":3,"doc-seo-125456-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":96},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},125456,962085564807,"Aurelia","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_6f874abed73319feea01a86fa6f0fab8",41,"Investigación e Informes","Uso de Machine Learning para detectar señales cerebrales de tipo P300 generando estímulos visuales y auditivos","El documento presenta un proyecto orientado al uso de Machine Learning para detectar señales cerebrales tipo P300, mediante la generación de estímulos visuales y auditivos. Incluye un estudio teórico con introducción, planteamiento del problema, justificación e impactos en calidad de vida, biomédico y neurocientífico, además de marco teórico y estado del arte. Luego desarrolla etapas de recolección y procesamiento de datos, creación del sistema, validación con métricas (F1) y análisis de resultados. Se anexan programas Matlab, JupyterLab y Psychopy, datasets, consentimientos y manual de usuario.","Uso de Machine Learning para detectar señales cerebrales de tipo P300 generando  \nestímulos visuales y auditivos.  \nAlejandro Jesús Perdomo Cely.  \nAutor  \nCamilo Ernesto Pardo Beainy, MSc. Ph. D(c).  \nDirector de tesis  \nMoshé Alonso Amarillo, Mg.  \nCodirector de tesis  \nFacultad de Ingeniería Electrónica, Universidad Santo Tomás seccional Tunja.  \n2 de abril de 2024.  \nPágina | 1  \nCONTENIDO  \n1. Estudio Teórico del Proyecto: ................................................................................................ 14  \n1.1. Introducción:.................................................................................................................... 14  \n1.2. Planteamiento del problema: ........................................................................................... 14  \n1.3. Justificación:.................................................................................................................... 17  \n1.3.1. Impacto en Calidad de Vida:........................................................................................ 17  \n1.3.2. Impacto Biomédico: ..................................................................................................... 17  \n1.3.3. Impacto Neurocientífico:.............................................................................................. 17  \n1.4. Objetivos:......................................................................................................................... 18  \n1.4.1. General: ........................................................................................................................ 18  \n1.4.2. Especificos: .................................................................................................................. 18  \n1.5. Marco teórico:.................................................................................................................. 18  \n1.6. Estado del arte: ................................................................................................................27  \n2. Desarrollo del proyecto: .........................................................................................................29  \n2.1. Fase 1, Recolección de datos de entrenamiento: .............................................................29  \n2.2. Fase 2, Análisis y procesamiento de datos: .....................................................................49  \n2.3. Fase 3, Creación del sistema de Machine Learning: .......................................................62  \n2.4. Fase 4, Validación y métricas de evaluación:..................................................................65  \n3. Análisis de resultados y discusión:......................................................................................... 68  \nPágina | 2  \n3.1. F1 Score Datos de Validación: ....................................................................................69  \n3.2. F1 Score Datos de Prueba: ...........................................................................................71  \n4. Conclusiones y trabajos futuros: ............................................................................................72  \n5. Referencias bibliográficas:.....................................................................................................74  \n6. Anexos:...................................................................................................................................77  \n6.1. Programas Matlab:...........................................................................................................77  \n6.1.1. EEGLAB: .................................................................................................................77  \n6.1.2. Clasificación P300: ..................................................................................................77  \n6.1.3. Acoplador de Datos:.................................................................................................77  \n6.1.4. 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