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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/10259/11510

    Título
    Estudio del procesamiento emocional mediante señales de EEG multicanal
    Autor
    Águeda Miguel, Rocío
    Curiel Rodríguez, Gloria
    Díaz Sutil, Mario
    Martín Arroyal, Gonzalo
    Rodríguez Martín, Eira
    Director
    Sáiz Manzanares, María ConsueloAutoridad UBU Orcid
    Pérez López de Echazarreta, Gloria
    Fecha de publicación
    2026-01-16
    Resumen
    El presente proyecto se encuentra enmarcado en el análisis de registros multicanal para el estudio del comportamiento humano, estando específicamente centrado su desarrollo en el procesamiento y análisis de las señales electroencefalográficas (EEG). Aunque el proceso de adquisición de los datos fue realizado en un entorno multimodal empleando el software Tobii Pro Lab para registrar de manera simultánea diversas métricas biomédicas, este trabajo focaliza su estudio en la actividad eléctrica cerebral capturada mediante un sistema EEG Bitbrain de 12 canales. La elección de la señal de EEG se justifica debido a su elevada resolución temporal, ya que es una característica fundamental para la observación precisa de las respuestas neurofisiológicas instantáneas ante los estímulos externos. A lo largo del documento se describirá el flujo de trabajo con el objetivo de identificar patrones cerebrales asociados al procesamiento de las emociones.
    Asignatura
    9092 - Análisis de registros multicanal en el comportamiento humano
    Materia
    Electroencefalografía
    Electroencephalography
    Emociones y sentimientos-Aspectos fisiológicos
    Emotions-Physiological aspects
    URI
    https://hdl.handle.net/10259/11510
    Aparece en las colecciones
    • Máster Universitario en Ingeniería Biomédica
    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
    Documento(s) sujeto(s) a una licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
    Ficheros en este ítem
    Nombre:
    Agueda-Curiel-Diaz-Martin-Rodriguez_2026.pdf
    Tamaño:
    2.794Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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