Analisis de datos procedentes de estudios de neuro fisiologia en entornos de realidad virtual

Abstract

[ES] El objetivo de la tesis fue investigar los métodos de eliminación de señales y artefactos previos al proceso en las señales de ECG y PPG. No solo, hemos evaluado e implementado algunos algoritmos existentes, sino que también hemos estudiado las principales características de la señal biomédica y las razones por las cuales aparece el ruido y los artefactos. Para la señal de ECG desarrollamos un nuevo método propuesto que utiliza un enfoque basado en tres etapas con filtro de ruido, algoritmo de Pan-Thomings y la sustitución de las áreas de artefactos por el promedio de la señal. Por otro lado, diseñamos un prototipo para el procesamiento de señal PPG basado en las características de los picos. Los resultados fueron prometedores y nuestro método propuesto es fácil de implementar. Este proyecto pertenece al estudio "Investigación de los efectos de la personalidad y la capacidad de respuesta al estrés sobre las respuestas y comportamientos autónomos en entornos de realidad virtual social". Durante esta investigación, recopilamos una gran cantidad de datos, por lo que en otra parte del proyecto, hemos contemplado diferentes formas de automatizar el preprocesamiento utilizando la aplicación de software AcqKnowledge 5.0.

[EN] The aim of thesis was investigate methods for pre-process signal and artifacts removal in ECG and PPG signals. Not only, we have evaluated and implemented a few existing algorithms, but also, we have studied main characteristics of biomedical signal and the reasons why noise and artifacts appear. For the ECG signal we developed a new pro-posed method that uses a three-stage based approach with noise filtering, Pan-Thomkings algorithm and the substitution of the artifacts areas by the average of the signal. On the other hand we design a prototype for the PPG signal processing based in the peaks characteristics. The results were promising and our proposed method is easy to implement. This project belongs to the study Investigating effects of personality and stress responsiveness on autonomic responses and behavior in social virtual reality settings . During, this research we collected a large amount of data, so as another part of the project, we have contemplated different ways to automate the pre-processing us-ing the software application AcqKnowledge 5.0.