Interfaz-cerebro computadora para el control de agarre prensil cilíndrico de una prótesis de mano derecha

El proyecto Interfaz-Cerebro Computadora para el Control de Agarre Prensil Cilíndrico de una Prótesis de Mano Derecha, elaborado en la Universidad El Bosque, se centró en el desarrollo de una interfaz cerebro-computadora (BCI) no invasiva para usuarios con amputaciones transradiales. El enfoque espe...

Full description

Autores:
Guzmán Arciniegas, Jorge Alberto
Jiménez Jiménez, Santiago
Tipo de recurso:
https://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad El Bosque
Repositorio:
Repositorio U. El Bosque
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/14586
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12495/14586
Palabra clave:
Interfaz cerebro-computadora
Electroencefalografía (EEG)
Prótesis de mano
Imaginación motora
Agarre prensil cilíndrico
621.381
Brain-computer interface
Electroencephalography (EEG)
Hand prosthesis
Motor imagery
Cylindrical grasp
Rights
License
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
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Fue posible realizar el procesamiento de las señales Mu y Beta para la identificación y decodificación de la tarea de imaginación motora, mediante el análisis de la densidad espectral de potencia para generar los comandos de control sobre el actuador de la prótesis. Aunque el subsistema de adquisición de EEG nativo no logró captar señales en el rango esperado de 0.1 Hz a 50 Hz debido a problemas en las frecuencias de corte y acoples entre etapas, se propuso un rediseño que ajusta el factor de calidad Q del filtro Notch y elimina los acoples problemáticos, permitiendo un ancho de banda adecuado para la aplicación verificado mediante simulaciones. En el desarrollo del proyecto se muestran los cálculos, simulaciones, y diagramas de flujo realizados para los componentes de hardware y software del sistema.Ingeniero ElectrónicoPregradoThe Brain-Computer Interface for Cylindrical Grasp Control of a Right-Hand Prosthesis project, developed at Universidad El Bosque, focused on creating a non-invasive brain-computer interface (BCI) for users with transradial amputations. The specific approach was the use of EEG signals to identify a motor imagery task to control a right-hand prosthesis, enabling a cylindrical grasp essential for many daily activities. The project successfully processed Mu and Beta signals to identify and decode the motor imagery task through power spectral density analysis, generating control commands for the prosthesis actuator. Although the native EEG acquisition subsystem was unable to capture signals within the expected 0.1 Hz to 50 Hz range due to issues with cutoff frequencies and coupling between stages, a redesign was proposed. This redesign adjusted the quality factor (Q) of the Notch filter and eliminated problematic couplings, allowing an adequate bandwidth for the application, which was verified through simulations. The project includes calculations, simulations, and flowcharts detailing the hardware and software components of the system.application/pdfAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Acceso abiertohttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Interfaz cerebro-computadoraElectroencefalografía (EEG)Prótesis de manoImaginación motoraAgarre prensil cilíndrico621.381Brain-computer interfaceElectroencephalography (EEG)Hand prosthesisMotor imageryCylindrical graspInterfaz-cerebro computadora para el control de agarre prensil cilíndrico de una prótesis de mano derechaBrain-computer interface for cylindrical prehensile grip control of a right hand prosthesisIngeniería ElectrónicaUniversidad El BosqueFacultad de IngenieríaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttps://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa[1] D. 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