Nuevos métodos para la detección de obstáculos inesperados durante la marcha normal a través de señales EEG

  1. María Elvira 1
  2. Eduardo Iáñez 1
  3. Vicente Quiles 1
  4. Mario Ortiz 1
  5. José M. Azorín 1
  1. 1 Universidad Miguel Hernández de Elche
    info

    Universidad Miguel Hernández de Elche

    Elche, España

    ROR https://ror.org/01azzms13

Libro:
XL Jornadas de Automática: libro de actas. Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019
  1. Jose Luis Calvo Rolle (coord.)
  2. Jose Luis Casteleiro Roca (coord.)
  3. María Isabel Fernández Ibáñez (coord.)
  4. Óscar Fontenla Romero (coord.)
  5. Esteban Jove Pérez (coord.)
  6. Alberto José Leira Rejas (coord.)
  7. José Antonio López Vázquez (coord.)
  8. Vanesa Loureiro Vázquez (coord.)
  9. María Carmen Meizoso López (coord.)
  10. Francisco Javier Pérez Castelo (coord.)
  11. Andrés José Piñón Pazos (coord.)
  12. Héctor Quintián Pardo (coord.)
  13. Juan Manuel Rivas Rodríguez (coord.)
  14. Benigno Rodríguez Gómez (coord.)
  15. Rafael Alejandro Vega Vega (coord.)

Editorial: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña

ISBN: 978-84-9749-716-9

Año de publicación: 2019

Páginas: 55-62

Congreso: Jornadas de Automática (40. 2019. Ferrol)

Tipo: Aportación congreso

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Resumen

El objetivo del presente trabajo es evaluar nuevos métodos que permitan detectar la aparición de un obstáculo inesperado durante la marcha normal a partir de señales electroencefalográficas (EEG), reduciendo la tasa de falsos positivos obtenida en estudios previos. De esta forma, se podría detener en caso de emergencia un exoesqueleto destinado tanto a tareas de rehabilitación como de asistencia a personas con alguna discapacidad motora. Se pretende así ir aproximándonos a una implementación de este en la vida real, consiguiendo una mayor interacción e implicación del sujeto con el sistema. Se ha conseguido una mejora en los resultados obtenidos respecto a un estudio previo, obteniendo un 75.0% de acierto y 4.5 falsos positivos por minuto (FP/min).

Fuente de los datos: Dialnet