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Title: Modelo computacional baseado em interface cérebro-computador para extração de características e classificação de sinais EEG
Authors: Santos, Alex Álisson Bandeira
Gomes, Osmar Ferreira
Pinheiro, Oberdan Rocha
Monteiro, Roberto Luiz Souza
Souza, Josemar Rodrigues de
Keywords: Análise de componentes independentes - ICA
Eletroencefalograma
Interface cérebro-computador
Issue Date: 18-Aug-2020
Publisher: Centro Universitário SENAI CIMATEC
Citation: GOMES, Osmar Ferreira; SANTOS, Alex Álisson Bandeira (Orientador); PINHEIRO; Oberdan Rocha (Coorientador).Modelo computacional baseado em interface cérebro-computador para extração de características e classificação de sinais EEG. Salvador, 2020. 125 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial ) - SENAI CIMATEC, Salvador, 2020
Abstract: Qualquer pessoa que seja tolhida de seus movimentos físicos, por um impacto ou um trauma, fica prejudicada de forma dramática. Quanto mais tempo isso permanecer ou maior for o acidente, pior. Os movimentos físicos representam a liberdade, a capacidade de expressar-se, de ser, de movimentar-se e de revelar-se como pessoa. Sucede que, a Incapacidade física, parcial ou total produz um elevado custo social e, uma elevada carga econômica para os familiares. Tais acometimentos levam os pacientes a perderem suas qualidades de vida de modo inevitável e incontestável. Epidemiologicamente, observa-se que o número de pessoas acometidas com doenças neurológicas têm crescido devido a diversos fatores oriundos da sociedade moderna. A ciência contemporânea — incluindo: medicina, neurológica, biomecânica, robótica, informática, física e engenharias — vem progredindo expressivamente no desenvolvimento de conhecimento multidisciplinar. O principal foco tem sido trazer esses pacientes acometidos dessas enfermidades a um patamar superior de qualidade de vida. Isso significa maior cognição, mais liberdade e mais movimentos controlados e controláveis. Epidemiologicamente, observa-se que o número de pessoas acometidas com doenças neurológicas têm crescido devido a diversos fatores oriundos da sociedade moderna. A ciência contemporânea — incluindo: medicina, neurológica, biomecânica, robótica, informática, física e engenharias — vem progredindo expressivamente no desenvolvimento de conhecimento multidisciplinar. O principal foco tem sido trazer esses pacientes acometidos dessas enfermidades a um patamar superior de qualidade de vida. Isso significa maior cognição, mais liberdade e mais movimentos controlados e controláveis. Esta dissertação desenvolve um modelo matemático baseado em interface cérebro-computador que permite o desenvolvimento de novas tecnologias tomando como base sinais de eletroencefalogramas. Tal esforço teórico reflete a necessidade de se produzir cadeiras de rodas mais inteligentes, interfaces flexíveis [para se adaptar a distintos indivíduos]. Num extremo, tentando-se eliminar o ruído de sinais indesejados (os artefatos), se terá a essência, o precioso teor dos sinais pensados que conseguem expressar a origem das variações cerebrais que podem movimentar uma cadeira, por exemplo. Ademais, a cadeira é incômoda, requer ajuda de outros e, precisa de alterações nas estruturas arquitetônicas, para se dizer o mínimo. O método utilizado para essa modelagem baseou-se em usar os sinais de eletroencefalogramas do banco de dados eegmmidb – EEG Motor Movement-Imagery Dataset, que está disponível. Tal amostra contém sinais de eletroencefalogramas de 105 indivíduos. Esses sinais foram utilizados para validação do modelo computacional proposto. Os resultados obtidos da simulação, mostraram que o modelo consegue explicar algo como 75% dos movimentos, quando os outros semelhantes alcançavam, no máximo 50%. Assim, este modelo-interface cérebro-computador ofereceu maior robustez revelando que os esforços feitos aqui foram proveitosos. Mais que isso, que outras tentativas podem ser feitas a partir das suposições inerentes ou das associações feitas na construção desse modelo.
URI: http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1111
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