Fabricación avanzada textiles inteligentes y digitalización
RECONOCIMIENTO BIOMÉTRICO Y ANÁLISIS DE SEÑALES NEURONALES INTEGRADAS CON APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
BRAIN-ML
Motivaciones
BRAIN-ML responde a la necesidad de monitorizar de forma no invasiva y continua la actividad cerebral y neuromotriz para personalizar la rehabilitación y evaluar la función. Integra análisis EEG en plataformas biomédicas para procesar grandes volúmenes de datos y generar métricas objetivas que complementan la clínica. Su enfoque textil-electrónico mejora ergonomía y usabilidad, asegurando la colocación estable de electrodos y elevando la calidad de señal y la aceptación de usuarios y profesionales. Incorpora electrónica portable y protocolos de comunicación para captura y procesamiento en entornos reales mediante Machine Learning. En colaboración con Blautic Designs, S.L., facilitará la transferencia al ámbito clínico-empresarial y abrirá aplicaciones como monitorización cognitiva, neurofeedback y detección precoz de alteraciones.
Objetivos
El objetivo principal de este experimento es ampliar la funcionalidad de esta plataforma de machine learning incorporando el análisis de patrones de señales encefalográficas (EEG). La integración de EEG permitirá abordar nuevas áreas de aplicación, como el análisis de la actividad cerebral en tareas cognitivas, el monitoreo de estados de atención y relajación, o la detección temprana de anomalías neurológicas. En este experimento se va a realizar una prueba piloto en entorno real para validar los modelos de Inteligencia Artificial que identifiquen patrones de las señales neuromotoras con el fin de optimizar procesos de rehabilitación biomecánica. Con ello, se busca personalizar y mejorar la efectividad de las terapias para pacientes con lesiones neuromusculares, promoviendo recuperaciones más rápidas y adaptadas a las necesidades individuales.
Resultados obtenidos
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Prototipo funcional y electrónica de adquisición desarrollados y operativos
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Aplicación móvil desarrollada para captura de señales EEG
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Modelos de Machine Learning entrenados y validados
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Informe de validación con ensayos, repetibilidad y recomendaciones
Expediente: INREIA/2024/110
Programa: Ajudes a projectes d’Intel·ligència Artificial i Espais de Dades, en el marc del PRTR
Período de ejecución: enero 2025 – marzo 2026
Estado: En ejecución
Entidad: Conselleria Innovación
Proyecto financiado por el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia (PRTR) y cofinanciado por la Unión Europea a través de NextGenerationEU, gestionado por la Conselleria de Innovación, Industria, Comercio y Turismo de la Generalitat Valenciana
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