Detalle Proyecto- Sistema de Información VIIS

Reducción del estrés mediante estímulos sensoriales basados en el análisis de señales fisiológicas mediante Machine Learning

Código: 2870 • Estado: Cancelado

Investigador Principal Andres Dario Pantoja Bucheli

Facultad Ingeniería

Departamento Electrónica

Resumen del Proyecto El estrés es uno de los factores que más aquejan a la sociedad actual, produciendo complicaciones en la salud física y mental de las personas ante la exposición prolongada. A pesar que se ha mostrado que estímulos externos como la música han reducido el estrés en ciertas circunstancias, este es un campo abierto a la investigación, especialmente al plantearse un sistema en lazo cerrado. En este proyecto se propone la exploración de un sistema de control adaptivo que tome una indicación de estrés medida a partir de sensores no invasivos de pulso y produzca cambios en la música que el paciente está escuchando, por medio de la identificación del efecto de los estímulos y la producción de cambios en ciertos parámetros musicales.
El proyecto incluye la medición y análisis con técnicas de inteligencia computacional de los parámetros de las señales de variabilidad cardiaca con el fin de identificar y categorizar los niveles de estrés. Esta caracterización se procesa para modificar parámetros de señales de música de corta duración, con el fin de producir distintas emociones con cambios en la frecuencia, volumen y tempo, entre otros parámetros de las señales de audio.
La estrategia de control estará basada en principios de optimización con el objeto de reducir los indicadores de estrés, teniendo en cuenta restricciones en los parámetros a modificar. El diseño del controlador está basado en la identificación recursiva y continua del cambio de ánimo con las entradas musicales, de tal manera que se puedan apreciar los parámetros con mayor influencia, que dependen, no solo de cada persona, sino también del estado de ánimo en el momento de la prueba.
Dada la complejidad del esquema propuesto, se propone la realización de pruebas en estudiantes universitarios de diferentes semestres con el fin de obtener datos estadísticos representativos que permitan evaluar el desempeño del sistema y realimentar el diseño mediante las lecciones aprendidas a lo largo de la aplicación de la metodología.

Convocatoria Docente 2023

Datos de aprobación

Acuerdo de Aprobación No. 206

Fecha de Aprobación 03/10/2023

Acta de Cumplimiento 11

Fecha del Acta (Inicio del proyecto) 03/10/2023

Duración 24 Meses

Fin Proyectado 04/10/2025

Grupos de Investigación

Nombre	Línea	Clasificación
Grupo de Investigación en Ingeniería Eléctrica y Electrónica (GIIEE)	Automatización y Control	Categoría A
Psicología y Salud	Medicion y Evaluacion Psicológica	Categoría A1

Equipo Investigador

Nombre	Tipo
Alvaro Dorado Martínez	INT
Carlos Andres Viteri Mera	INT
Luis Felipe Giraldo Trujillo	EXT
Alvaro Andrés Jiménez Ocaña	EXT

Estudiantes

Nombre	Programa Académico
Jhonier Stybf Gómez Delgado	Ingeniería Electrónica
Juan Carlos España	Ingeniería Electrónica