Estilos cognitivos y adquisición de señales de imaginería del habla por medio de señales EEG.

Durante los últimos años, el cerebro ha sido un tema de estudio importante debido a la interpretación de sus funciones, dentro de las que se encuentra la relación entre la conducta y la forma en la que aprende el individuo (Uva, 2017). Las funciones hemisféricas específicas del cerebro humano, han d...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Claros Collazos, Ana Silvia
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión aceptada para publicación
Fecha de publicación:2021
País:Colombia
Institución:Universidad Pedagógica Nacional
Repositorio:Repositorio Institucional UPN
Idioma:español
OAI Identifier:oai:repository.pedagogica.edu.co:20.500.12209/16427
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12209/16427
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Estilos cognitivos
Imaginería del habla
Señales electroencefalográficas
Dependencia de campo
Independencia de campo
Cognitive style
Speech imagery
EEG signals
Field dependency
Field independence
id CO_5ec8498d2feb69ffaa4e5d5e54061744
oai_identifier_str oai:repository.pedagogica.edu.co:20.500.12209/16427
network_acronym_str CO
network_name_str Colombia
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Estilos cognitivos y adquisición de señales de imaginería del habla por medio de señales EEG.
title Estilos cognitivos y adquisición de señales de imaginería del habla por medio de señales EEG.
spellingShingle Estilos cognitivos y adquisición de señales de imaginería del habla por medio de señales EEG.
Claros Collazos, Ana Silvia
Estilos cognitivos
Imaginería del habla
Señales electroencefalográficas
Dependencia de campo
Independencia de campo
Cognitive style
Speech imagery
EEG signals
Field dependency
Field independence
title_short Estilos cognitivos y adquisición de señales de imaginería del habla por medio de señales EEG.
title_full Estilos cognitivos y adquisición de señales de imaginería del habla por medio de señales EEG.
title_fullStr Estilos cognitivos y adquisición de señales de imaginería del habla por medio de señales EEG.
title_full_unstemmed Estilos cognitivos y adquisición de señales de imaginería del habla por medio de señales EEG.
title_sort Estilos cognitivos y adquisición de señales de imaginería del habla por medio de señales EEG.
dc.creator.none.fl_str_mv Claros Collazos, Ana Silvia
author Claros Collazos, Ana Silvia
author_facet Claros Collazos, Ana Silvia
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Sarmiento Vela, Luis Carlos
dc.subject.none.fl_str_mv Estilos cognitivos
Imaginería del habla
Señales electroencefalográficas
Dependencia de campo
Independencia de campo
Cognitive style
Speech imagery
EEG signals
Field dependency
Field independence
topic Estilos cognitivos
Imaginería del habla
Señales electroencefalográficas
Dependencia de campo
Independencia de campo
Cognitive style
Speech imagery
EEG signals
Field dependency
Field independence
description Durante los últimos años, el cerebro ha sido un tema de estudio importante debido a la interpretación de sus funciones, dentro de las que se encuentra la relación entre la conducta y la forma en la que aprende el individuo (Uva, 2017). Las funciones hemisféricas específicas del cerebro humano, han dado lugar a la distinción de los estilos cognitivos, permitiendo así identificar la forma particular en la que las personas procesan la información, actúan en un proceso de aprendizaje, características de su personalidad, su relación con el entorno, entre otras (Hayes y Allinson, 1998). Particularmente, el hemisferio izquierdo juega un papel fundamental en la conducta humana. Este tiene un predominio en la actividad lingüística, dentro de sus funciones está la elaboración del lenguaje proposicional y la emisión de palabras, debido a su relación directa con las áreas de Broca y de Wernicke, encargadas de la producción del lenguaje y la comprensión de las palabras (Portellano, 1992; Desrosiers, 1993). Adicional a lo anterior, en este hemisferio se lleva a cabo la producción interna de palabras sin la emisión de un sonido verbal, a lo que se le denomina imaginería del habla (Tamm, et al. 2020; Martin, et al. 2017) que junto con los estilos cognitivos en las dimensiones dependencia e independencia de campo, son el tema principal de esta investigación.
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021-10-05T23:16:21Z
2021-10-05T23:16:21Z
2021
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
info:eu-repo/semantics/masterThesis
http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
format masterThesis
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12209/16427
instname:Universidad Pedagógica Nacional
reponame: Repositorio Institucional UPN
repourl: http://repositorio.pedagogica.edu.co/
url http://hdl.handle.net/20.500.12209/16427
identifier_str_mv instname:Universidad Pedagógica Nacional
reponame: Repositorio Institucional UPN
repourl: http://repositorio.pedagogica.edu.co/
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv Amezcua-Aguilar, T., & Amezcua-Aguilar, P. (2018). Contextos inclusivos: el reconocimiento de la lengua de signos como derecho de las personas con diversidad funcional.
Ashok Muzumdar, Ed., Powered Upper Limb Prostheses. OttawaCanada: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2004.
Bakardjian, H., Tanaka, T., & Cichocki, A. (2010). Optimization of SSVEP brain responses with application to eight-command brain–computer interface. Neuroscience letters, 469(1), 34-38.
Balaji, A., Haldar, A., Patil, K., Ruthvik, T. S., Valliappan, C. A., Jartarkar, M., & Baths, V. (2017, July). EEG-based classification of bilingual unspoken speech using ANN. In 2017 39th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) (pp. 1022-1025). IEEE.
Bengio, Y., Goodfellow, I., & Courville, A. (2017). Deep learning (Vol. 1). Massachusetts, USA: MIT press.
Bera, T. K. Brain Computer Interfaces: Current Trends and Applications.
Camacho, L. J. R., & Martínez, C. H. (2012). Escritura inicial y estilo cognitivo. Folios, (35), 49-65.
Chen, Q., Li, Y., & Yuan, X. (2021). A hybrid method for muscle artifact removal from EEG signals. Journal of Neuroscience Methods, 353, 109104.
Cooney, C., Korik, A., Folli, R., & Coyle, D. (2020). Evaluation of Hyperparameter Optimization in Machine and Deep Learning Methods for Decoding Imagined Speech EEG. Sensors, 20(16), 4629.
Cooney, C., Korik, A., Raffaella, F., & Coyle, D. (2019, September). Classification of imagined spoken word-pairs using convolutional neural networks. In The 8th Graz BCI Conference, 2019 (pp. 338-343). Verlag der Technischen Universitat Graz.
Coretto, G. A. P., Gareis, I. E., & Rufiner, H. L. (2017, January). Open access database of EEG signals recorded during imagined speech. In 12th International Symposium on 62 Medical Information Processing and Analysis (Vol. 10160, p. 1016002). International Society for Optics and Photonics.
Desrosiers-Sabbath, R. (1993). L’Enseignement et L’Hémisphère Cérebral Droit. Quebec: Ed. Presses de L’Université du Quebec.
Edelman, B. J., Baxter, B., & He, B. (2015). EEG source imaging enhances the decoding of complex right-hand motor imagery tasks. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 63(1), 4-14.
El Imrani, N. (2018). Una revisión de la neuroanatomía y neurofisiología del lenguaje. Revista de Neuro-Psiquiatría, 81(3), 196-202.
Farina, D., Jiang, N., Rehbaum, H., Holobar, A., Graimann, B., Dietl, H., & Aszmann, O. C. (2014). The extraction of neural information from the surface EMG for the control of upper-limb prostheses: emerging avenues and challenges. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 22(4), 797-809.
Fujimaki, N., Takeuchi, F., Kobayashi, T., Kuriki, S., & Hasuo, S. (1994). Event-related potentials in silent speech. Brain topography, 6(4), 259-267.
García, M. A., & Galán, Y. I. J. (2009). Diagnóstico de los estilos de aprendizaje en los estudiantes: Estrategia docente para elevar la calidad educativa. CPU-e, Revista de Investigación educativa, (9), 1-21.
García-Salinas, J. S., Villaseñor-Pineda, L., Reyes-García, C. A., & Torres-García, A. A. (2019). Transfer learning in imagined speech EEG-based BCIs. Biomedical Signal Processing and Control, 50, 151-157.
Ghosh, R., Sinha, N., Biswas, S. K., & Phadikar, S. (2019). A modified grey wolf optimization based feature selection method from EEG for silent speech classification. Journal of Information and Optimization Sciences, 40(8), 1639-1652.
González, R., & Hornauer-Hughes, A. (2014). Cerebro y lenguaje. Revista Hospital Clínico Universidad de Chile, 25(1), 144-153.
González-Castañeda, E. F., Torres-García, A. A., Reyes-García, C. A., & Villaseñor-Pineda, L. (2017). Sonification and textification: Proposing methods for classifying unspoken words from EEG signals. Biomedical Signal Processing and Control, 37, 82-91.
Graimann, B., Allison, B. Z., & Pfurtscheller, G. (Eds.). (2010). Brain-computer interfaces: Revolutionizing human-computer interaction. Springer Science & Business Media.
Hashim, N., Ali, A., & Mohd-Isa, W. N. (2017, November). Word-based classification of imagined speech using EEG. In International Conference on Computational Science and Technology (pp. 195-204). Springer, Singapore.
Hassanien, A. E., & Azar, A. A. (2015). Brain-computer interfaces. Switzerland: Springer.
Heilmeyer, F. A., Schirrmeister, R. T., Fiederer, L. D., Völker, M., Behncke, J., & Ball, T. (2018). A framework for large-scale evaluation of deep learning for EEG. In IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC).
Herrera, L. (2019). Procesamiento Cerebral del Lenguaje: Historia y evolución teórica. Fides et Ratio-Revista de Difusión cultural y científica de la Universidad La Salle en Bolivia, 17(17), 101-130.
Ito, N., Ono, N., Vincent, E., & Sagayama, S. (2010, March). Designing the Wiener post-filter for diffuse noise suppression using imaginary parts of inter-channel cross-spectra. In 2010 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (pp. 2818-2821). IEEE.
Jingwei, L., Yin, C., & Weidong, Z. (2015, July). Deep learning EEG response representation for brain computer interface. In 2015 34th Chinese Control Conference (CCC) (pp. 3518-3523). IEEE.
Kaongoen, N., & Jo, S. (2017). A novel hybrid auditory BCI paradigm combining ASSR and P300. Journal of neuroscience methods, 279, 44-51.
Lee, D. Y., Lee, M., & Lee, S. W. (2020, October). Classification of Imagined Speech Using Siamese Neural Network. In 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) (pp. 2979-2984). IEEE.
Li, G., Lee, C. H., Jung, J. J., Youn, Y. C., & Camacho, D. (2020). Deep learning for EEG data analytics: A survey. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 32(18), e5199.
López-Vargas, O., Hederich-Martínez, C., & Camargo-Uribe, Á. (2011). Estilo cognitivo y logro académico. Educación y educadores, 14(1).
Martin, S., Brunner, P., Holdgraf, C., Heinze, H. J., Crone, N. E., Rieger, J., ... & Pasley, B. N. (2014). Decoding spectrotemporal features of overt and covert speech from the human cortex. Frontiers in neuroengineering, 7, 14.
Martin, S., Brunner, P., Iturrate, I., Millán, J. D. R., Schalk, G., Knight, R. T., & Pasley, B. N. (2016). Word pair classification during imagined speech using direct brain recordings. Scientific reports, 6, 25803.
Martin, S., Brunner, P., Iturrate, I., Millán, J. D. R., Schalk, G., Knight, R. T., & Pasley, B. N. (2017). Corrigendum: Word pair classification during imagined speech using direct brain recordings. Scientific reports, 7.
Mathew, A., Amudha, P., & Sivakumari, S. (2020, February). Deep Learning Techniques: An Overview. In International Conference on Advanced Machine Learning Technologies and Applications (pp. 599-608). Springer, Singapore.
Moctezuma, L. A., & Molinas Cabrera, M. M. (2018). Towards an API for EEG-based imagined speech classification. In ITISE 2018-International Conference on Time Series and Forecasting.
Moctezuma, L. A., Torres-García, A. A., Villaseñor-Pineda, L., & Carrillo, M. (2019). Subjects identification using EEG-recorded imagined speech. Expert Systems with Applications, 118, 201-208.
Mohammad, A., Siddiqui, F., & Alam, M. A. (2021, January). Feature Extraction from EEG Signals: A deep learning perspective. In 2021 11th International Conference on Cloud Computing, Data Science & Engineering (Confluence) (pp. 757-760). IEEE.
Muñoz González, J. M., Gutiérrez-Arenas, M. P., & Serrano Rodríguez, R. (2012). Los hemisferios cerebrales: dos estilos de pensar, dos modos de enseñar y aprender.
Nguyen, C. H., Karavas, G. K., & Artemiadis, P. (2017). Inferring imagined speech using EEG signals: a new approach using Riemannian manifold features. Journal of neural engineering, 15(1), 016002.
Panachakel, J. T., Ramakrishnan, A. G., & Ananthapadmanabha, T. V. (2020). A novel deep learning architecture for decoding imagined speech from eeg. arXiv preprint arXiv:2003.09374.
Portellano Pérez, J. (1992). Introducción al estudio de las asimetrías cerebrales. Madrid: Colección Neurociencia Ciencias de la Educación Preescolar y Especia
Qureshi, M. N. I., Min, B., Park, H. J., Cho, D., Choi, W., & Lee, B. (2017). Multiclass classification of word imagination speech with hybrid connectivity features. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 65(10), 2168-2177.
Roy, Y., Banville, H., Albuquerque, I., Gramfort, A., Falk, T. H., & Faubert, J. (2019). Deep learning-based electroencephalography analysis: a systematic review. Journal of neural engineering, 16(5), 051001.
Salama Salama, M., ElSherif, L., Lashin, H., & Gamal, T. (2014). Recognition of unspoken words using electrode electroencephalograhic signals. In The Sixth International Conference on Advanced Cognitive Technologies and Applications (pp. 51-5)
Sarmiento Vela, L. C. (2019). Interfaces cerebro-computador para el reconocimiento automático del habla silenciosa. Universidad Pedagógica Nacional.
Stern, J. M. (2005). Atlas of EEG patterns. Lippincott Williams & Wilkins.
Tamm, M. O., Muhammad, Y., & Muhammad, N. (2020). Classification of Vowels from Imagined Speech with Convolutional Neural Networks. Computers, 9(2), 46.
Tong, S., & Thakor, N. V. (2009). Quantitative EEG analysis methods and clinical applications. Artech House.
Torres-García, A. A., Reyes-García, C. A., Villaseñor-Pineda, L., & Ramírez-Cortés, J. M. (2013). Electroencephalographic Signals Analysis for Imagined Speech Classification. Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica, 34(1), 23-39. Uva,
Uva, A. (2017). Neurociencias en el ámbito educativo. Estilos cognitivos y estrategias de aprendizaje. Revista Internacional Magisterio, 68.
Villamizar, S. I., Sarmiento, L. C., López, O., Caballero, J., & Bacca, J. (2019, November). EEG Vowel Silent Speech Signal Discrimination Based on APIT-EMD and SVD. In International Conference on Advanced Engineering Theory and Applications (pp. 74-83). Springer, Cham.
Wang, L., Zhang, X., Zhong, X., & Zhang, Y. (2013). Analysis and classification of speech imagery EEG for BCI. Biomedical signal processing and control, 8(6), 901-908.
dc.rights.none.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Acceso abierto
info:eu-repo/semantics/openAccess
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Acceso abierto
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv PDF
application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv Bogotá, Colombia
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Pedagógica Nacional
Maestría en Tecnologías de la Información aplicadas a la Educación
Facultad de Ciencia y Tecnología
publisher.none.fl_str_mv Universidad Pedagógica Nacional
Maestría en Tecnologías de la Información aplicadas a la Educación
Facultad de Ciencia y Tecnología
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional UPN
instname:Universidad Pedagógica Nacional
instacron:Universidad Pedagógica Nacional
instname_str Universidad Pedagógica Nacional
instacron_str Universidad Pedagógica Nacional
institution Universidad Pedagógica Nacional
reponame_str Repositorio Institucional UPN
collection Repositorio Institucional UPN
_version_ 1825053091917987840
spelling Estilos cognitivos y adquisición de señales de imaginería del habla por medio de señales EEG.Claros Collazos, Ana SilviaEstilos cognitivosImaginería del hablaSeñales electroencefalográficasDependencia de campoIndependencia de campoCognitive styleSpeech imageryEEG signalsField dependencyField independenceDurante los últimos años, el cerebro ha sido un tema de estudio importante debido a la interpretación de sus funciones, dentro de las que se encuentra la relación entre la conducta y la forma en la que aprende el individuo (Uva, 2017). Las funciones hemisféricas específicas del cerebro humano, han dado lugar a la distinción de los estilos cognitivos, permitiendo así identificar la forma particular en la que las personas procesan la información, actúan en un proceso de aprendizaje, características de su personalidad, su relación con el entorno, entre otras (Hayes y Allinson, 1998). Particularmente, el hemisferio izquierdo juega un papel fundamental en la conducta humana. Este tiene un predominio en la actividad lingüística, dentro de sus funciones está la elaboración del lenguaje proposicional y la emisión de palabras, debido a su relación directa con las áreas de Broca y de Wernicke, encargadas de la producción del lenguaje y la comprensión de las palabras (Portellano, 1992; Desrosiers, 1993). Adicional a lo anterior, en este hemisferio se lleva a cabo la producción interna de palabras sin la emisión de un sonido verbal, a lo que se le denomina imaginería del habla (Tamm, et al. 2020; Martin, et al. 2017) que junto con los estilos cognitivos en las dimensiones dependencia e independencia de campo, son el tema principal de esta investigación.Magister en Tecnologías de la Información aplicadas a la EducaciónMaestríaUniversidad Pedagógica NacionalMaestría en Tecnologías de la Información aplicadas a la EducaciónFacultad de Ciencia y TecnologíaSarmiento Vela, Luis Carlos2021-10-05T23:16:21Z2021-10-05T23:16:21Z2021info:eu-repo/semantics/acceptedVersionTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaPDFapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12209/16427instname:Universidad Pedagógica Nacionalreponame: Repositorio Institucional UPNrepourl: http://repositorio.pedagogica.edu.co/spaAmezcua-Aguilar, T., & Amezcua-Aguilar, P. (2018). Contextos inclusivos: el reconocimiento de la lengua de signos como derecho de las personas con diversidad funcional.Ashok Muzumdar, Ed., Powered Upper Limb Prostheses. OttawaCanada: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2004.Bakardjian, H., Tanaka, T., & Cichocki, A. (2010). Optimization of SSVEP brain responses with application to eight-command brain–computer interface. Neuroscience letters, 469(1), 34-38.Balaji, A., Haldar, A., Patil, K., Ruthvik, T. S., Valliappan, C. A., Jartarkar, M., & Baths, V. (2017, July). EEG-based classification of bilingual unspoken speech using ANN. In 2017 39th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) (pp. 1022-1025). IEEE.Bengio, Y., Goodfellow, I., & Courville, A. (2017). Deep learning (Vol. 1). Massachusetts, USA: MIT press.Bera, T. K. Brain Computer Interfaces: Current Trends and Applications.Camacho, L. J. R., & Martínez, C. H. (2012). Escritura inicial y estilo cognitivo. Folios, (35), 49-65.Chen, Q., Li, Y., & Yuan, X. (2021). A hybrid method for muscle artifact removal from EEG signals. Journal of Neuroscience Methods, 353, 109104.Cooney, C., Korik, A., Folli, R., & Coyle, D. (2020). Evaluation of Hyperparameter Optimization in Machine and Deep Learning Methods for Decoding Imagined Speech EEG. Sensors, 20(16), 4629.Cooney, C., Korik, A., Raffaella, F., & Coyle, D. (2019, September). Classification of imagined spoken word-pairs using convolutional neural networks. In The 8th Graz BCI Conference, 2019 (pp. 338-343). Verlag der Technischen Universitat Graz.Coretto, G. A. P., Gareis, I. E., & Rufiner, H. L. (2017, January). Open access database of EEG signals recorded during imagined speech. In 12th International Symposium on 62 Medical Information Processing and Analysis (Vol. 10160, p. 1016002). International Society for Optics and Photonics.Desrosiers-Sabbath, R. (1993). L’Enseignement et L’Hémisphère Cérebral Droit. Quebec: Ed. Presses de L’Université du Quebec.Edelman, B. J., Baxter, B., & He, B. (2015). EEG source imaging enhances the decoding of complex right-hand motor imagery tasks. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 63(1), 4-14.El Imrani, N. (2018). Una revisión de la neuroanatomía y neurofisiología del lenguaje. Revista de Neuro-Psiquiatría, 81(3), 196-202.Farina, D., Jiang, N., Rehbaum, H., Holobar, A., Graimann, B., Dietl, H., & Aszmann, O. C. (2014). The extraction of neural information from the surface EMG for the control of upper-limb prostheses: emerging avenues and challenges. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 22(4), 797-809.Fujimaki, N., Takeuchi, F., Kobayashi, T., Kuriki, S., & Hasuo, S. (1994). Event-related potentials in silent speech. Brain topography, 6(4), 259-267.García, M. A., & Galán, Y. I. J. (2009). Diagnóstico de los estilos de aprendizaje en los estudiantes: Estrategia docente para elevar la calidad educativa. CPU-e, Revista de Investigación educativa, (9), 1-21.García-Salinas, J. S., Villaseñor-Pineda, L., Reyes-García, C. A., & Torres-García, A. A. (2019). Transfer learning in imagined speech EEG-based BCIs. Biomedical Signal Processing and Control, 50, 151-157.Ghosh, R., Sinha, N., Biswas, S. K., & Phadikar, S. (2019). A modified grey wolf optimization based feature selection method from EEG for silent speech classification. Journal of Information and Optimization Sciences, 40(8), 1639-1652.González, R., & Hornauer-Hughes, A. (2014). Cerebro y lenguaje. Revista Hospital Clínico Universidad de Chile, 25(1), 144-153.González-Castañeda, E. F., Torres-García, A. A., Reyes-García, C. A., & Villaseñor-Pineda, L. (2017). Sonification and textification: Proposing methods for classifying unspoken words from EEG signals. Biomedical Signal Processing and Control, 37, 82-91.Graimann, B., Allison, B. Z., & Pfurtscheller, G. (Eds.). (2010). Brain-computer interfaces: Revolutionizing human-computer interaction. Springer Science & Business Media.Hashim, N., Ali, A., & Mohd-Isa, W. N. (2017, November). Word-based classification of imagined speech using EEG. In International Conference on Computational Science and Technology (pp. 195-204). Springer, Singapore.Hassanien, A. E., & Azar, A. A. (2015). Brain-computer interfaces. Switzerland: Springer.Heilmeyer, F. A., Schirrmeister, R. T., Fiederer, L. D., Völker, M., Behncke, J., & Ball, T. (2018). A framework for large-scale evaluation of deep learning for EEG. In IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC).Herrera, L. (2019). Procesamiento Cerebral del Lenguaje: Historia y evolución teórica. Fides et Ratio-Revista de Difusión cultural y científica de la Universidad La Salle en Bolivia, 17(17), 101-130.Ito, N., Ono, N., Vincent, E., & Sagayama, S. (2010, March). Designing the Wiener post-filter for diffuse noise suppression using imaginary parts of inter-channel cross-spectra. In 2010 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (pp. 2818-2821). IEEE.Jingwei, L., Yin, C., & Weidong, Z. (2015, July). Deep learning EEG response representation for brain computer interface. In 2015 34th Chinese Control Conference (CCC) (pp. 3518-3523). IEEE.Kaongoen, N., & Jo, S. (2017). A novel hybrid auditory BCI paradigm combining ASSR and P300. Journal of neuroscience methods, 279, 44-51.Lee, D. Y., Lee, M., & Lee, S. W. (2020, October). Classification of Imagined Speech Using Siamese Neural Network. In 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) (pp. 2979-2984). IEEE.Li, G., Lee, C. H., Jung, J. J., Youn, Y. C., & Camacho, D. (2020). Deep learning for EEG data analytics: A survey. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 32(18), e5199.López-Vargas, O., Hederich-Martínez, C., & Camargo-Uribe, Á. (2011). Estilo cognitivo y logro académico. Educación y educadores, 14(1).Martin, S., Brunner, P., Holdgraf, C., Heinze, H. J., Crone, N. E., Rieger, J., ... & Pasley, B. N. (2014). Decoding spectrotemporal features of overt and covert speech from the human cortex. Frontiers in neuroengineering, 7, 14.Martin, S., Brunner, P., Iturrate, I., Millán, J. D. R., Schalk, G., Knight, R. T., & Pasley, B. N. (2016). Word pair classification during imagined speech using direct brain recordings. Scientific reports, 6, 25803.Martin, S., Brunner, P., Iturrate, I., Millán, J. D. R., Schalk, G., Knight, R. T., & Pasley, B. N. (2017). Corrigendum: Word pair classification during imagined speech using direct brain recordings. Scientific reports, 7.Mathew, A., Amudha, P., & Sivakumari, S. (2020, February). Deep Learning Techniques: An Overview. In International Conference on Advanced Machine Learning Technologies and Applications (pp. 599-608). Springer, Singapore.Moctezuma, L. A., & Molinas Cabrera, M. M. (2018). Towards an API for EEG-based imagined speech classification. In ITISE 2018-International Conference on Time Series and Forecasting.Moctezuma, L. A., Torres-García, A. A., Villaseñor-Pineda, L., & Carrillo, M. (2019). Subjects identification using EEG-recorded imagined speech. Expert Systems with Applications, 118, 201-208.Mohammad, A., Siddiqui, F., & Alam, M. A. (2021, January). Feature Extraction from EEG Signals: A deep learning perspective. In 2021 11th International Conference on Cloud Computing, Data Science & Engineering (Confluence) (pp. 757-760). IEEE.Muñoz González, J. M., Gutiérrez-Arenas, M. P., & Serrano Rodríguez, R. (2012). Los hemisferios cerebrales: dos estilos de pensar, dos modos de enseñar y aprender.Nguyen, C. H., Karavas, G. K., & Artemiadis, P. (2017). Inferring imagined speech using EEG signals: a new approach using Riemannian manifold features. Journal of neural engineering, 15(1), 016002.Panachakel, J. T., Ramakrishnan, A. G., & Ananthapadmanabha, T. V. (2020). A novel deep learning architecture for decoding imagined speech from eeg. arXiv preprint arXiv:2003.09374.Portellano Pérez, J. (1992). Introducción al estudio de las asimetrías cerebrales. Madrid: Colección Neurociencia Ciencias de la Educación Preescolar y EspeciaQureshi, M. N. I., Min, B., Park, H. J., Cho, D., Choi, W., & Lee, B. (2017). Multiclass classification of word imagination speech with hybrid connectivity features. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 65(10), 2168-2177.Roy, Y., Banville, H., Albuquerque, I., Gramfort, A., Falk, T. H., & Faubert, J. (2019). Deep learning-based electroencephalography analysis: a systematic review. Journal of neural engineering, 16(5), 051001.Salama Salama, M., ElSherif, L., Lashin, H., & Gamal, T. (2014). Recognition of unspoken words using electrode electroencephalograhic signals. In The Sixth International Conference on Advanced Cognitive Technologies and Applications (pp. 51-5)Sarmiento Vela, L. C. (2019). Interfaces cerebro-computador para el reconocimiento automático del habla silenciosa. Universidad Pedagógica Nacional.Stern, J. M. (2005). Atlas of EEG patterns. Lippincott Williams & Wilkins.Tamm, M. O., Muhammad, Y., & Muhammad, N. (2020). Classification of Vowels from Imagined Speech with Convolutional Neural Networks. Computers, 9(2), 46.Tong, S., & Thakor, N. V. (2009). Quantitative EEG analysis methods and clinical applications. Artech House.Torres-García, A. A., Reyes-García, C. A., Villaseñor-Pineda, L., & Ramírez-Cortés, J. M. (2013). Electroencephalographic Signals Analysis for Imagined Speech Classification. Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica, 34(1), 23-39. Uva,Uva, A. (2017). Neurociencias en el ámbito educativo. Estilos cognitivos y estrategias de aprendizaje. Revista Internacional Magisterio, 68.Villamizar, S. I., Sarmiento, L. C., López, O., Caballero, J., & Bacca, J. (2019, November). EEG Vowel Silent Speech Signal Discrimination Based on APIT-EMD and SVD. In International Conference on Advanced Engineering Theory and Applications (pp. 74-83). Springer, Cham.Wang, L., Zhang, X., Zhong, X., & Zhang, Y. (2013). Analysis and classification of speech imagery EEG for BCI. Biomedical signal processing and control, 8(6), 901-908.Bogotá, Colombiahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalreponame:Repositorio Institucional UPNinstname:Universidad Pedagógica Nacionalinstacron:Universidad Pedagógica Nacional2023-12-07T20:12:53Z
score 15,812429