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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/10259/11804

    Título
    Análisis de registros multicanal en el comportamiento humano
    Autor
    Sáiz Manzanares, María ConsueloAutoridad UBU Orcid
    Marticorena Sánchez, RaúlAutoridad UBU Orcid
    García García, DavidAutoridad UBU Orcid
    Editorial
    Universidad de Burgos. Servicio de Publicaciones e Imagen Institucional
    Fecha de publicación
    2026-06
    ISBN
    979-13-87585-39-6
    DOI
    10.36443/9791387585402
    Resumo
    Este manual especializado, enmarcado en el Máster de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Burgos, ofrece una guía rigurosa para el estudio del comportamiento humano mediante registros multicanal. A través de un enfoque interdisciplinar, la obra fusiona la ingeniería con las ciencias de la salud para dotar al lector de las herramientas metodológicas necesarias en la captura y análisis de señales fisiológicas complejas. El lector encontrará un análisis profundo de tecnologías de vanguardia como el eye tracking, la electroencefalografía (EEG) y la respuesta psicogalvánica (GSR). Además, el texto aborda el procesamiento avanzado con MNE-Python y el uso de Machine Learning para la interpretación de datos. Con un enfoque práctico basado en proyectos y una reflexión necesaria sobre la ética en la IA generativa, esta obra es la referencia definitiva para profesionales e investigadores que buscan liderar la innovación tecnológica en entornos clínicos e industriales.
    Palabras clave
    Ingeniería biomédica
    Eye tracking
    Señales biomédicas
    Electroencefalografía (EEG)
    Respuesta galvánica de la piel (GSR)
    Registros multicanal
    Inteligencia artificial
    Análisis del comportamiento humano
    Materia
    Ciencias biomédicas
    Medical sciences
    URI
    https://hdl.handle.net/10259/11804
    Versión del editor
    https://doi.org/10.36443/9791387585402
    Aparece en las colecciones
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    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
    Documento(s) sujeto(s) a una licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
    Arquivos deste item
    Nombre:
    Saiz-Analisis_registros_multicanal-2026.pdf
    Tamaño:
    17.24Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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