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dc.contributor.authorImatz-Ojanguren, Eukene
dc.contributor.authorIrigoyen Gordo, Eloy
dc.contributor.authorValencia Blanco, David
dc.contributor.authorZabaleta, Haritz
dc.contributor.authorKeller, Thierry
dc.date.accessioned2015-10-08T10:35:17Z
dc.date.available2015-10-08T10:35:17Z
dc.date.issued2015-09
dc.identifier.citationActas de las XXXVI Jornadas de Automática: 716-723 (2015)en
dc.identifier.isbn978-84-15914-12-9en
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11556/75
dc.description.abstractLas neuroprótesis son sistemas basados en la técnica de estimulación eléctrica funcional que provocan contracciones musculares mediante la excitación artificial de nervios periféricos, y son utilizadas para sustituir funciones motrices/sensoriales en aplicaciones tanto asistivas como terapéuticas. Este trabajo presenta la posibilidad de utilizar redes neuro-borrosas recurrentes para obtener modelos capaces de extraer las características principales del resultado de la aplicación de una neuroprótesis de miembro superior en distintos pacientes. Se ha entrenado una Recurrent Fuzzy Neural Network (RFNN) con datos reales obtenidos de pacientes crónicos de daño cerebral adquirido. Se han analizado distintas estrategias y estructuras y los resultados preliminares muestran la capacidad de estas redes de aprender las características principales de distintos sujetos y de proporcionar información fácilmente interpretable.en
dc.language.isospaen
dc.titleUso de redes neuro-borrosas RFNN para la aproximación del comportamiento de una neuroprótesis de antebrazo en pacientes con daño cerebralen
dc.typeconference outputen
dc.isiNoen
dc.rights.accessRightsopen accessen
dc.subject.keywordsestimulación eléctrica funcionalen
dc.subject.keywordsidentificación de sistemas biológicosen
dc.subject.keywordsneuroprótesisen
dc.subject.keywordsredes neuro-borrosasen
dc.subject.keywordsRFNNen


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