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Alteraciones en la cognición social y su relación con la conciencia autonoética en una persona con traumatismo encéfalo craneal severo

Tobar Fredes, Luis January 2017 (has links)
Tesis para optar al grado de Magíster en Estudios Cognitivos / La amnesia retrógrada es definida como un trastorno adquirido para recolectar las experiencias ocurridas previo a un daño cerebral adquirido, con una relativa conservación de la memoria anterógrada, lo cual permite la adquisición de nueva información. Esta condición se asocia a una pérdida de la memoria autobiográfica y con ello, en el caso de ser muy severa la afectación, una alteración de la conciencia autonoética, la cual a su vez se ha planteado tendría un importante rol en habilidades dependientes de la cognición social. En esta investigación se presentan los hallazgos encontrados a partir del estudio de una paciente (M.G.) quien padece una amnesia retrógrada que ha afectado décadas de su vida a consecuencia de un traumatismo encéfalo craneal severo, pero con la clara conservación de su memoria anterógrada. Con el fin de determinar las posibles relaciones entre las habilidades mencionadas, se evaluaron las capacidades cognitivas generales, conciencia autonoética y habilidades cognitivas sociales de la paciente M.G. y un grupo control también afectado de un traumatismo encéfalo craneal, con características similares en aspectos clínicos, demográficos y cognitivos generales. Los resultados obtenidos, a través de la comparación de M.G. con el grupo control, demuestran la existencia de un efecto de la pérdida de la conciencia autonoética sobre las capacidades cognitivas sociales, en contexto de una amnesia retrógrada. Particularmente se encuentran diferencias significativas para aquellas habilidades cognitivas sociales complejas, como son el reconocimiento de faux pas y detección de insinuaciones; sin embargo, no se encuentran diferencias respecto a otras habilidades interdependientes como lo es la empatía.
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Relación entre alteraciones cognitivas y dificultades comunicativo-pragmáticas en pacientes con daño cerebral por traumatismo encéfalo craneano

Toloza Dauvergne, Marcia January 2017 (has links)
Tesis para optar al grado de Magíster en Estudios Cognitivos / En la siguiente investigación se realizó una exploración de la relación existente en las alteraciones cognitivas y dificultades comunicativo-pragmáticas de sujetos que hayan sufrido un traumatismo encéfalo craneano. Los instrumentos de evaluación utilizados fueron aplicados tanto a sujetos con traumatismo encéfalo craneano –muestra de 13 personas atendidas en el Hospital del Trabajador de la región Metropolitana- como así también, a una muestra de sujetos controles -13 personas de la región Metropolitana-, ambas muestras fueron seleccionadas por criterio de conveniencia. Las pruebas de evaluación incluyeron: Cuestionario comunicativo de La Trobe, versión paciente y familiar, RBMT-3 subpruebas de reconocimiento inmediato y diferido de imágenes y caras, además de subprueba de recontado de historia en formato inmediato y diferido, MEC –Protocolo para evaluación de la comunicación de Montreal- subprueba de actos de habla indirectos, D2 y FAB. En cuanto al análisis de resultados, se utilizó el coeficiente de correlación de Spearman, y el análisis según Wilcoxon, encontrándose significancia en los resultados para todas las pruebas evaluadas a excepción del protocolo MEC subprueba de actos de habla indirectos, cuyo valor p fue de 0,1858.
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Modelos de redes neuronales profundas para la predicción de secuencias de áreas de interés, datos de mirada e indicadores mentales, registrados para usuarios de un sitio web

Díaz Guerra, Francisco Javier January 2019 (has links)
Tesis para optar al grado de Magíster en Gestión de Operaciones / Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Industrial / Este trabajo busca generar tres modelos de predicción: fijaciones en áreas de interés que los usuarios visitan durante su navegación en un sitio web específico, fijaciones realizadas en las diferentes coordenadas del sitio, e indicadores mentales, bajo condiciones ambientales controladas, de iluminación y tarea asignada. Se basa en la experimentación llevada a cabo por Cristian Retamal [88] en el Estudio del comportamiento de la carga cognitiva de usuarios que navegan en un sitio web , bajo el contexto del proyecto Fondecyt A Cognitive Resource-Aware Mobile Service Framework to Support Human-Computer-Interactions in Ubiquitous Computing Environments , liderado por el Profesor Ángel Jiménez. La predicción del primer modelo utiliza señales fisio-psicológicas: Eye tracker, sensor de respuesta electrodermal (GSR), Sensor de Temperatura de la piel (ST) y fotopletismógrafo (PPG), para estudiar las transiciones entre zonas agrupadas semánticamente, basado en ventanas de tiempo de 5 segundos (parámetro a elección), pronosticando secuencias de áreas de interés, y aproximándose a una predicción en tiempo real. El modelo se basa en tres etapas, Predicción de intención de visita de cada área de interés , es decir, que zonas elige visitar cada usuario en cada ventana de tiempo, la Asignación de estado mental del usuario en cada ventana de tiempo, a partir de variables fisio-psicológicas y Algoritmo de generación de caminos visuales , etapa final en la cual se consideran los resultados anteriores para entregar la predicción se secuencias para una ventana de tiempo. Para llevar a cabo estas etapas, se utilizan respectivamente los métodos de Clasificación multi-etiqueta , Hard clustering y Redes neuronales recurrentes . El segundo modelo utiliza datos de mirada (fijaciones, sacadas y puntos indefinidos) registrados por el EyeTracker para generar densidades de probabilidad en las zonas de la página que son atendidas por el usuario. Utiliza redes neuronales recurrentes con mezclas de densidades gaussianas para generar secuencias de probabilidades de movimientos oculares registrados en una ventana de tiempo. Este modelo se basa en una arquitectura encoder decoder, donde los datos de mirada son codificados por una red neuronal recurrente bidireccional y decodificados en los parámetros de las distribuciones gaussianas a ser mezcladas. El tercer modelo utiliza cluster de K-mean para categorizar las ventanas de tiempo con los diferentes índices mentales. Posteriormente se utilizan métodos de clasificación de secuencias para las señales EEG, para la predicción de cada índice mental, utilizando las señales fisiológicas del usuario, usando una arquitectura encoder-decoder. Todos los modelos se evalúan con validación cruzada de diez conjuntos de entrenamientoprueba,utilizando diferentes medidas de distancia para cada caso.

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