Documentos de Velázquez-Rodríguez C. | REDI

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Objetivos de Desarrollo Sostenible: "ODS 17: Alianzas para lograr los objetivos"

Subtipo de publicación

Conference Object(3)

Publisher

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)(2)

Proceedings of the International Workshop on Artificial Neural Networks and Intelligent Information Processing, ANNIIP 2014 - In Conjunction with ICINCO 2014(1)

Área temáticas

Métodos informáticos especiales(2)

Ciencias de la computación(1)

Cirugía y especialidades médicas afines(1)

Electricidad y electrónica(1)

Fisiología humana(1)

Área de conocimiento

Aprendizaje automático(1)

Ciencias de la computación(1)

Modelo matemático(1)

Optimización matemática(1)

Objetivos de Desarrollo Sostenible

ODS 3: Salud y bienestar(3)

ODS 9: Industria, innovación e infraestructura(3)

Año de Publicación

Origen

Palabras Claves

Clinical electrooculography(1)

Curve fitting(1)

Eye movements(1)

Gaussian series(1)

A comparison of two fitting functions for sacadic pulse component mathematical modelling

Conference Object

Abstract: An accepted model for the saccade signal of ocular motor neurons comprises two components in the for

Palabras claves:

Becerra-García R.A., López L., Rodolfo García−Bermúdez, Ruiz F.R., Velázquez-Mariño M., Velazquez-Perez L., Velázquez-Rodríguez C.

Evaluation of fitting functions for the saccade velocity profile in electrooculographic records

Conference Object

Abstract: A saccade is an ocular movement that is characterized by speed and precision. The velocity profile o

Palabras claves:

Ataxia, Curve fitting, Eye movements, Gaussian series, Nonlinear regression, Saccade, SCA2, velocity profile

Becerra-García R.A., José Arteaga-Vera, Rodolfo García−Bermúdez, Rodríguez M., Ruiz F.R., Velázquez-Mariño M., Velazquez-Perez L., Velázquez-Rodríguez C.

Non spontaneous saccadic movements identification in clinical electrooculography using machine learning

Conference Object

Abstract: In this paper we evaluate the use of the machine learning algorithms Support Vector Machines (SVM),

Palabras claves:

classification, Clinical electrooculography, Saccade identification

Becerra-García R.A., Cuevas-Beltrán F.R., Fernández-Higuera A., García-Lagos F., Joya-Caparrós G., Rodolfo García−Bermúdez, Rodríguez-Labrada R., Velázquez-Mariño M., Velázquez-Rodríguez C.