Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11182/10
Título : Caracterización electrofisiológica de procesos cognitivos en el desarrollo de una tarea motora
Autor : Segura Giraldo, Berlamino
Restrepo de Mejía, Francia
Giraldo Torres, Laura Rocío
Palabras clave : Electromiografía
Electroencefalografía
Electrodo
Actividad motora
Fecha de publicación : 2018
Resumen : En el transcurso de esta tesis, se presentará el desarrollo de una aplicación computacional que permite la caracterización y simulación del proceso cognitivo existente en una tarea motora simple; la fase de caracterización presenta los componentes de adquisición de señales mediante la sincronización de los equipos electromiógrafo y elecroencefalógrafo, filtrado y procesamiento digital de éstas señales; en la fase de simulación, se presenta un módulo dentro de la aplicación computacional que permite analizar y simular las señales electrofisiológicas desde un enfoque de potencial de membrana, el cual abarca modelos establecidos para cargas eléctricas y potencial iónico de membrana. Adicionalmente, con el fin de evaluar la aplicación computacional desarrollada, se presenta una aplicación con 9 sujetos de investigación, la cual abarca desde la creación de los protocolos de estimulación motora hasta la caracterización de las ondas obtenidas en los potenciales relacionados a eventos motores. Se encuentra a través de la evaluación de la aplicación con los sujetos, que hay congruencia en las señales de los sujetos analizados y en las reportadas en la literatura, donde hay presencia de ondas antes, durante y después de realizar un movimiento voluntario siguiendo un protocolo de estimulación. Se tiene la onda NS o Late BP, que indica la Activación de la Corteza Motora Primaria M1, la Premotor Positivity ó PMP, que indica la organización de la secuencia motora, las ondas P100 y N100 o MP, que indican la retroalimentación del movimiento, y la Desincronización Relacionada a Eventos DRE, que indica la activación del sistema de neuronas espejo mediante la supresión del ritmo Mu.
URI : http://hdl.handle.net/11182/10
Aparece en las colecciones: Maestría en Bio-informática y Biología computacional



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