Konputazio fisiologikorako ekarpenak ikasketa automatikoaren bidez

• Autores: Asier Salazar Ramírez
• Directores de la Tesis: Andoni Arruti Illarramendi (dir. tes.), José Ignacio Martín Aramburu (dir. tes.), Javier Muguerza Rivero (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea ( España ) en 2020
• Idioma: euskera
• Títulos paralelos:
  • Contribuciones a la computación fisiológica a través del aprendizaje automático
  • Contributions to physiological computing by means of automatic learning
• Tribunal Calificador de la Tesis: Olatz Arbelaitz Gallego (presid.), José Luis Calvo-Rolle (secret.), Hugo Alexandre Ferreira (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería Informática por la Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
      • Informática
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: ADDI
• Resumen

  • El trabajo presentado en esta tesis se enmarca dentro de dos áreas dentro de la computación fisiológica, que a su vez forma parte de las ciencias de la computación. La primera área trabajada corresponde a la de la detección de fenómenos psicológicos y estados mentales mediante la monitorización de las variables fisiológicas de las personas. La segunda área que se estudia en esta tesis forma parte del estudio de formas alternativas de interacción: los interfaces cerebro-computador.La primera contribución mejora un sistema de lógica difusa que, mediante la monitorización de las señales fisiológicas, es capaz de dar una estimación continuada en el tiempo del nivel del estrés mental. La segunda contribución continua con esta línea y estudia la detección de las respuestas fisiológicas del fenómeno opuesto al estrés: la relajación. En esta contribución se presentan características innovadoras que facilitan dicha detección y la pone en práctica con métodos de aprendizaje automático.Finalmente, la tercera contribución estudia diferentes técnicas de aprendizaje para distinguir entre cuatro clases de movimiento más una quinta clase de no intencionalidad de movimiento en un problema de BCI. // El trabajo presentado en esta tesis se enmarca dentro de dos áreas dentro de la computación fisiológica, que a su vez forma parte de las ciencias de la computación. La primera área trabajada corresponde a la de la detección de fenómenos psicológicos y estados mentales mediante la monitorización de las variables fisiológicas de las personas. La segunda área que se estudia en esta tesis forma parte del estudio de formas alternativas de interacción: los interfaces cerebro-computador.La primera contribución mejora un sistema de lógica difusa que, mediante la monitorización de las señales fisiológicas, es capaz de dar una estimación continuada en el tiempo del nivel del estrés mental. La segunda contribución continua con esta línea y estudia la detección de las respuestas fisiológicas del fenómeno opuesto al estrés: la relajación. En esta contribución se presentan características innovadoras que facilitan dicha detección y la pone en práctica con métodos de aprendizaje automático.Finalmente, la tercera contribución estudia diferentes técnicas de aprendizaje para distinguir entre cuatro clases de movimiento más una quinta clase de no intencionalidad de movimiento en un problema de BCI.