Desarrollo de un Codificador de los Movimientos oculares en Tiempo Real Basado en Electroculografia para contribuir en mejorar en Calidad de Vida de Personas con Discapacidad

Detalles del proyecto

Descripción

Desarrollar un Codificador de los Movimientos oculares en Tiempo Real Basado en Electrooculografia para contribuir en mejorar en Calidad de Vida de Personas con Discapacidad.

Descripción de Layman

Según los reportes de Instituto Nacional de Estadística e Informática existen cerca de 1 millón 600 mil peruanos que sufren algún tipo de discapacidad. Entre las discapacidades están las personas con lesión cerebral, síndrome de Down, parálisis cerebral, distrofia muscular o la esclerosis lateral amiotrófica. Las personas con discapacidades pueden tener la capacidad de movimiento muy limitado en sus extremidades, o que también pueden estar acompañadas de trastornos del habla. Estas condiciones los dejan completamente dependiente de los demás, lo que lleva a una muy mala calidad de vida. Se han desarrollado dispositivos de asistencia que buscan mejorar la calidad de vida de personas con discapacidad y aquellas personas que tienen lesiones graves en la médula espinal. Estos dispositivos promueven una mayor independencia permitiendo a las personas realizar tareas con la ayuda de la tecnología. En este proyecto se propone el desarrollo de un prototipo consistente en un Codificador de los Movimientos oculares en Tiempo Real Basado en Electrooculografia con capacidad de adaptabilidad al usuario y entorno. Para diseño del presente prototipo inicialmente se diseñará un prototipo electrónico que registre las señales del EOG, seguidamente en una segunda etapa, se entranará un modelo máquina adaptativo. Finalmente, se diseñara un prototipo de silla de ruedas inteligente donde se hace uso del codificar. Estos resultados servirán para el diseño de sillas de ruedas inteligentes que contribuirán en mejorar en Calidad de Vida de Personas con discapacidad.

Hallazgos clave

Protipo, Electrooculografia, Silla inteligente, Codificador de movimientos, procesamiento de señales, aprendizaje máquina, UNSA
EstadoActivo
Fecha de inicio / finalización efectiva31/03/17 → …