2026-06-05T07:53:41Zhttps://riubu.ubu.es/oai/requestoai:riubu.ubu.es:10259/118042026-06-05T00:05:37Zcom_10259_5841com_10259_5086com_10259_2604com_10259_5377com_10259_4219com_10259_7354com_10259_7353col_10259_7759col_10259_9107col_10259_8653col_10259_9641
Sáiz Manzanares, María Consuelo
Marticorena Sánchez, Raúl
García García, David
2026-06-04T11:41:15Z
2026-06-04T11:41:15Z
2026-06
979-13-87585-39-6
979-13-87585-40-2 (edición digital)
https://hdl.handle.net/10259/11804
10.36443/9791387585402
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.
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Universidad de Burgos. Servicio de Publicaciones e Imagen Institucional
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
Ingeniería biomédica
Eye tracking
Señales biomédicas
Electroencefalografía (EEG)
Respuesta galvánica de la piel (GSR)
Registros multicanal
Inteligencia artificial
Análisis del comportamiento humano
Ciencias biomédicas
Medical sciences
Análisis de registros multicanal en el comportamiento humano
info:eu-repo/semantics/book
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
https://doi.org/10.36443/9791387585402