Arias Ballén, Oscar MauricioTriana Carreño, Lina MaríaLandinez Cuevas, Angie Carolina2024-07-082024-07-082024-05https://hdl.handle.net/20.500.12495/12587La Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA), es una enfermedad neurodegenerativa que afecta principalmente a las células motoras del cerebro y la médula espinal, causando una pérdida progresiva de los músculos voluntarios del cuerpo y limitando la capacidad de movimiento y comunicación de quienes la padecen. A lo largo de la enfermedad, la habilidad para hablar y expresarse de manera convencional puede disminuir, lo que impulsa la búsqueda de alternativas tecnológicas para una comunicación efectiva y no invasiva. Por tanto, el objetivo de nuestro trabajo de grado es mejorar la calidad de vida de las personas con ELA mediante el desarrollo de un prototipo funcional de un sistema de deletreo de bajo costo, utilizando la tecnología de seguimiento ocular. La metodología se dividió en cuatro etapas, acordes a los objetivos específicos propuestos: diseño, desarrollo, implementación y evaluación. En la etapa de diseño se realizó el levantamiento de información sobre softwares, librerías, cámaras y sistemas de iluminación para crear la interfaz hombre-máquina y el menú de inicio. En la etapa de desarrollo, se creó el algoritmo fundamental del proyecto para detectar con precisión la posición del ojo y los movimientos oculares en tiempo real. En la etapa de implementación se integraron, la interfaz diseñada y el algoritmo desarrollado y así preparar el sistema para el envío del mensaje generado a un dispositivo móvil. Finalmente, en la etapa de evaluación, se probó el sistema con 8 sujetos sanos quienes realizaron una serie de tareas con el objetivo de evaluar su rendimiento y garantizar la fiabilidad y la precisión del sistema mediante dos métodos de control de cursor. El primer método consiste en la captación de los movimientos oculares tomando como referencia el aprendizaje realizado durante la etapa de calibración. El segundo método, basado en la interpolación lineal consiste en la extracción de información de los movimientos oculares a partir del cálculo de las coordenadas de la posición de la letra/número/botón hacia donde el sujeto estaba observando. Este segundo método demostró ser el más robusto por lograr una precisión superior al 96% destacando la eficiencia y éxito del sistema en términos de usabilidad y rendimiento, proporcionando así una alternativa viable para mejorar la comunicación y la independencia de las personas con ELA.application/pdfesAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalELAEye TrackingDlibPupilaClasificador KNNInterpolación lineal610.28Tesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoALSEye TrackingDlibPupilKNN classifierLinear interpolationinstname:Universidad El Bosquereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquehttps://repositorio.unbosque.edu.coAcceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2