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Doctorado Industrial - INDRA

Marcadores digitales para la evaluación fisiológica y cognitiva de operarios singulares. Correlación entre EEG, EMG, IMUS y movimientos oculares.

Directores de la Tesis: Prof. Cecilia E. García Cena (UPM, cecilia.garcia@upm.es) y Prof. Fernando Farfán (UMH, Elche, ffarfan@herrera.unt.edu.ar )

Motivación: Existe un grupo de trabajadores singulares que por las características de su actividad están sometidos a alto estrés, fatiga, carga mental, etc. Además, tienen la responsabilidad de tomar decisiones en espacios de tiempo corto, que pueden tener un alto impacto en un entorno cada vez más demandante. Ejemplos de estos trabajadores son los controladore aéreos, los operadores de las centrales nuclearen, los conductores profesionales o los pilotos aéreos entre otros. Monitorizar las constantes de estas personas durante su actividad laboral contribuirá a mejorar la tecnología y los sistemas de apoyo para una mayor eficacia y rendimiento de su trabajo a la vez que mitiga los efectos adversos sobre su persona.
Hipótesis: los datos provenientes de diferentes fuentes tales como las señales electromiográficas y señales de electroencefalografía, señales de sensores inerciales y oculares para analizar los patrones de movimiento cuando el sujeto realiza algunas tareas específicas, proveen información relevante para la obtención de marcadores digitales para evaluar el estado fisiológico y cognitivo del trabajador.

Objetivos de la Tesis. (1) Estudiar el estado del arte sobre las tecnologías que se utilizarán en esta tesis. Definir criterios de inclusión y exclusión de artículos. Publicar un review con el estado del arte y las conclusiones. (2) Familiarizarse con el uso de las tecnologías a utilizar. Analizar las características a extraer de cada una de ellas en relación con las limitaciones/bondades del hardware y en relación al estado del arte anterior. (3) Diseño del protocolo, redacción de documentos para comité de ética. (3) Recogida de datos según protocolo. (4) Aplicación de técnicas de machine learning y fusión sensorial para obtener patrones. Análisis del coste/beneficio de cada sensor. (5) Publicación de resultados.

Condiciones: Cumplir con los requisitos de acceso al programa de doctorado en Automática y Robótica. Poseer nacionalidad española. Interesados enviar CV a: cecilia.garcia@upm.es y a Javier Corchero Téllez <jcorchero@indra.es>