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<title>Preprocesado y procesado de señales de electroencefalograma (EEG)</title>
<creator>Ortega Renuncio, Raúl</creator>
<contributor>Sáiz Manzanares, María Consuelo</contributor>
<contributor>Marticorena Sánchez, Raúl</contributor>
<subject>Electroencefalograma (EEG)</subject>
<subject>Interfaz cerebro computador</subject>
<subject>Pipeline</subject>
<subject>Procesamiento de datos</subject>
<subject>Análisis automatizado</subject>
<subject>Reproducibilidad</subject>
<subject>Visualización interactiva</subject>
<subject>Electroencephalogram (EEG)</subject>
<subject>Brain computer interface</subject>
<subject>Data processing</subject>
<subject>Automated analysis</subject>
<subject>Reproducibility</subject>
<subject>Interactive visualization</subject>
<description>El electroencefalograma (EEG) es una tecnología fundamental&#xd;
en neurociencia que permite registrar la actividad eléctrica cerebral&#xd;
de manera no invasiva. Sin embargo, el volumen masivo de datos&#xd;
generado por los sistemas de registro de EEG presenta desafíos&#xd;
significativos. El procesamiento eficaz de estos datos crudos requiere la&#xd;
implementación de pipelines robustos que integren preprocesamiento,&#xd;
procesamiento y análisis, junto con herramientas computacionales&#xd;
avanzadas y conocimientos en técnicas de análisis de datos que no&#xd;
siempre están disponibles en todos los contextos de investigación&#xd;
clínica. Además, la falta de estandarización en los procedimientos&#xd;
de preprocesamiento ha sido históricamente un obstáculo para la&#xd;
comparabilidad y replicabilidad de estudios.&#xd;
Este Trabajo Fin de Grado se enfoca en el desarrollo de un&#xd;
pipeline integral de preprocesamiento y procesamiento de datos EEG&#xd;
crudos, recogidos en un estudio específico, con el objetivo de facilitar&#xd;
el análisis automatizado y reutilizable de estos datos. La solución se&#xd;
materializa en una aplicación interactiva que permitirá democratizar&#xd;
el acceso a estos análisis complejos, facilitando a investigadores sin&#xd;
conocimientos profundos en programación la visualización (cómo&#xd;
puede ser la topografía cerebral), procesamiento e interpretación de&#xd;
datos de EEG de forma intuitiva e integrada.&#xd;
Se espera que este pipeline establezca una herramienta práctica&#xd;
y accesible para el análisis de EEG que combine rigor metodológico&#xd;
con usabilidad, proporcionando resultados reproducibles y permitiendo a profesionales e investigadores optimizar sus análisis según sus&#xd;
necesidades particulares.</description>
<description>The electroencephalogram (EEG) is a fundamental technology in&#xd;
neuroscience that enables non-invasive recording of brain electrical&#xd;
activity. However, the massive volume of data generated by EEG&#xd;
recording systems presents significant challenges. Effective processing&#xd;
of raw data requires the implementation of robust pipelines that&#xd;
integrate preprocessing, processing, and analysis, along with advanced&#xd;
computational tools and data analysis techniques not always available&#xd;
in all clinical research contexts. Furthermore, the historical lack of&#xd;
standardization in preprocessing procedures has been a barrier to&#xd;
study comparability and reproducibility.&#xd;
This Final Degree Project focuses on developing a comprehensive&#xd;
pipeline for preprocessing and processing of raw EEG data collected&#xd;
in a specific study, with the aim of facilitating automated and reusable&#xd;
analysis of this data. The solution will be materialized in an interactive&#xd;
application that will democratize access to complex analyses, enabling&#xd;
researchers without deep programming knowledge to visualize (how&#xd;
brain topography can be), process, and interpret EEG data in an&#xd;
intuitive and integrated manner.&#xd;
This pipeline is expected to establish a practical and accessible&#xd;
tool for EEG analysis that combines methodological rigor with usability, providing reproducible results and enabling professionals and&#xd;
researchers to optimize their analyses according to their particular&#xd;
needs.</description>
<date>2026-04-14</date>
<date>2026-04-14</date>
<date>2026-02-19</date>
<type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</type>
<identifier>https://hdl.handle.net/10259/11511</identifier>
<language>spa</language>
<rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</rights>
<rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</rights>
<rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</rights>
</thesis></metadata></record></GetRecord></OAI-PMH>