| TAZ-TFG-2024-2923 |
Visión por computador para monitorización de terapias con neurotecnología en casa
Eizaguerri Serrano, Juan
Montesano del Campo, Luis (dir.)
Universidad de Zaragoza,
EINA,
2024
Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas, Área de Lenguajes y Sistemas Informáticos
Graduado en Ingeniería Informática
Resumen: En los últimos años, los avances en neurotecnología han permitido desarrollar sistemas de medida de la actividad cerebral portables y usables por no expertos. Se abre por tanto la oportunidad de realizar intervenciones de neurotecnología en el entorno doméstico, tales como Elevvo, cuyo objetivo es la mejora cognitiva. Su realización en casa permitiría reducir costes, favorecer la comodidad de los sujetos, y permitir intervenciones más largas. Esto sin embargo trae consigo retos en cuanto al aseguramiento de la correcta realización de las sesiones sin supervisión de un experto. Como posible solución a estos problemas surge este trabajo. El objetivo principal del estudio es desarrollar y evaluar un sistema de visión por computador capaz de supervisar sesiones de terapia de neurotecnología en un entorno doméstico no controlado. Para ello, utilizando técnicas de detección de rostros, detección de puntos faciales y estimación de mirada se ha desarrollado una serie de algoritmos para monitorizar el movimiento de los usuarios, determinar si están hablando o tienen los ojos cerrados y hacer una estimación general de hacia dónde miran. El proyecto se centra en varios componentes clave: el estudio del arte de las tecnologías relacionadas, el desarrollo e implementación de algoritmos de monitorización mediante visión por computador, el diseño y ejecución de un protocolo de recogida de datos, y su utilización para evaluar los algoritmos desarrollados. Por último se muestra la viabilidad del sistema propuesto mediante el desarrollo e integración de un sistema de monitorización en tiempo real completo en la plataforma de neurotecnología de Bitbrain. Se discute la precisión de los distintos algoritmos utilizados y se proponen posibles mejoras en la eficacia del sistema. Los resultados obtenidos muestran que la visión por computador es una opción viable para identificar con precisión patrones de movimiento relevantes para la monitorización de terapias con neurotecnología.
Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado
Notas: Trabajo desarrollado en colaboración con Bitbrain.
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