SARMIENTO VELA, LUIS CARLOS
Agradecimientos
Prólogo
Introducción
Capítulo 1. El procesamiento del lenguaje en los seres humanos
-El cerebro humano
-Modelos neurocognitivos del lenguaje en los seres humanos
Capítulo 2. Interfaces cerebro-computador
-Arquitectura de las BCI
-Métodos para capturar señales cerebrales
-Imágenes de resonancia magnética funcional
-Electroencefalografía
-Potencial de acción generado en las neuronas
-Generación de las señales EEG
-Ritmos cerebrales
-Convención para la colocación de los electrodos
BCI invasivas
-Estrategias mentales no invasivas
Capítulo 3. El habla silenciosa
-Captura del movimiento de puntos fijos en el aparato articulador usando sensores de articulografía electromagnética (EMA)
-Caracterización del tracto vocal usando ultrasonido (US) e imágenes ópticas de la lengua y los labios
-Electromiografía superficial (SEMG) basada en reconocimiento del habla
-Habla silenciosa con ser utilizando electrocorticografía
-Habla silenciosa con BCI empleando electroencefalografía (EEG)
Capítulo 4. Análisis de datos funcionales
-Fundamentación de los datos funcionales
-Funciones base para datos funcionales
-Número óptimo de funciones base para datos funcionales
-Derivada para datos funcionales
Capítulo 5. Diseño basado en el vector de características con datos funcionales para señales cerebrales con habla silenciosa
-Protocolo experimental
-Adquisición de datos para vocales con SS
-Arquitectura basada en vector de características con datos funcionales
-Filtraje
-Consideración de artefactos
-Remoción de artefactos de parpadeo
-Transformación a densidad espectral de potencia
-Transformación posición de los electrodos y PSD a datos funcionales
-Aplicación de los datos funcionales al habla silenciosa
-Clasificador multiclase con máquinas de soporte vectorial
-Clasificador multiclase SVM con one against-one
Capítulo 6. Análisis del desarrollo utilizando un vector de características con datos funcionales para señales cerebrales con habla silenciosa
-Análisis de señales EEG para vocales con habla silenciosa utilizando vector de características con datos funcionales
-Análisis por localización
-Observaciones sobre señales EEG para vocales con habla silenciosa utilizando vector de características con datos funcionales
Conclusiones
Anexo. Datos sobre vectores de características con datos funcionales
Referencias
Índice temático
El estudio de los procesos cerebrales se aborda desde diferentes campos como la neurociencia, la biología, la ingeniería, la psicología, entre otras áreas de conocimiento. Se ha buscado diferentes técnicas para visualizar los procesos que ocurren en el cerebro, entre ellas se encuentran las señales electroencefalográficas que se destacan por su alta resolución temporal. Dentro de los procesos cognitivos más complejos que realiza el cerebro humano se encuentra el lenguaje. Para su estudio se ha desarrollado modelos clásicos (Broca, Wernicke) y modernas técnicas de neuroimágenes utilizando resonancia magnética funcional y señales electroencefalográficas. Este libro presenta el desarrollo de un modelo computacional que permite identificar los procesos cognitivos del lenguaje relacionados al habla silenciosa de las vocales en español a través de señales electroencefalográficas ubicadas sobre el hemisferio izquierdo.
Asimismo, en la obra se hace una revisión detallada de los principales modelos de procesamiento del lenguaje en los seres humanos y las interfaces cerebro-computador. Además, se especifican los diferentes modelos de habla silenciosa y una descripción del campo de análisis de datos funcionales. Posteriormente, se expone el modelo computacional desarrollado y el procedimiento experimental respectivo. Los resultados y conclusiones invitan al lector a profundizar sobre los procesos cognitivos del lenguaje, generar modelos computacionales que lo expliquen y desarrollar interfaces cerebro-computador que interactúen con el ser humano.
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