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dc.contributor.advisorAlves, Lynn Rosalina Gama-
dc.contributor.authorPinheiro, Oberdan Rocha-
dc.date.accessioned2022-02-26T02:45:03Z-
dc.date.available2022-02-26T02:45:03Z-
dc.date.issued2016-12-16-
dc.identifier.citationPINHEIRO, Oberdan Rocha; ALVES, Lynn Rosalina Gama (Orientadora); SOUZA, Josemar Rodrigues de (Coorientador). SmartChair: cadeira de rodas inteligente com interface flexível. Salvador, 2016. 131 f. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial) - Faculdade de Tecnologia SENAI CIMATEC, Salvador, 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1180-
dc.description.abstractNa sociedade contemporânea, observa-se o aumento do número de pessoas diagnosticadas com algum tipo de deficiência física que possuem mobilidade reduzida, o que afeta sensivelmente a qualidade de vida e independência dessas pessoas. As atividades de controle do corpo realizadas pelo ser humano utilizam as vias neuromusculares e pessoas diagnosticadas com quadros clínicos como esclerose lateral amiotrófica, lesão na medula espinhal ou acidente vascular cerebral, por exemplo, têm as vias neuromusculares comprometidas, por esse motivo tem dificuldade em locomover-se. Uma das alternativas para contornar esse problema é o desenvolvimento de tecnologias que substituam, em parte, as funções perdidas das pessoas com deficiências motoras graves. Nesse contexto, as interfaces cérebro-computador, apresentam-se como solução para ajudar indivíduos com graves comprometimentos motores e neurológicos em suas atividades de vida diária. Entretanto, grande parte dessas interfaces é construída de forma isolada, possuindo estruturas próprias, impactando negativamente na capacidade de reuso, integração e extensão dessas interfaces. O objetivo geral desse trabalho de investigação é desenvolver um modelo computacional baseado em interface cérebro-computador que permita o estudo e desenvolvimento de novas tecnologias a partir dos sinais de eletroencefalograma para ajudar indivíduos com mobilidade reduzida a conduzir uma cadeira de rodas inteligente em suas atividades de vida diária. Os sinais de eletroencefalograma foram adquiridos através do banco de dados eegmmidb - EEG Motor Movement/Imagery Dataset. Amostras de sinais de eletroencefalograma de 106 indivíduos foram utilizadas para validação do modelo computacional. Os resultados alcançados nesse trabalho de investigação, evidenciam que a arquitetura proposta é viável e recusável para o desenvolvimento de interfaces cérebro-computador. ABSTRACT: In contemporary society, the number of people diagnosed with some kind of physical disor der and who present motor impairment can be observed as it rises. These disorders affect considerably their life quality and their autonomy. Body control activities performed by human beings utilize neuromuscular traits. People diagnosed with clinical conditions such as Amyotrophic Lateral Sclerosis, Spinal Cord Lesion or Cerebrovascular Accident, for instance, present their neuromuscular traits compromised, and for that reason, they face difficulties regarding mobility. One of the alternatives to overcome that problem is the development of technologies that partially substitute the lost functions of the people with severe motor impairment. In this context the cerebro-computer interfaces, present themselves as a solution to aid individuals with severe motor and neurologic impairment of their daily activities. However, many of these interfaces are constructed isolatedly, thus having their own structures, what generates a negative impact in their reutilization capacity, integration and extension. The general aim of the present investigative paper is to develop a computational model based on a cerebro-computer interface which allows the study and the development of new technologies from electroencephalography signals in order to help individuals with motor impairment in conducting an intelligent wheelchair during their daily activities. Those signals were acquired through a database eegmmidb - EEG Motor Movement/Imagery Dataset. Samples of electroencephalography signals from 106 individuals were utilized in order to validate the computational model. The results obtained in this research work show that the proposed architecture is feasible and reusable for the development of brain-computer interfaces.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherFaculdade de Tecnologia SENAI CIMATECpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.uri"Todos os direitos reservados. É permitida a reprodução parcial ou total desta obra, desde que citada a fonte e que não seja para venda ou qualquer fim comercial."pt_BR
dc.subjectEeg motor movimentpt_BR
dc.subjectEletroencefalogramapt_BR
dc.subjectImagery datasetpt_BR
dc.subjectInterface cérebro-computadorpt_BR
dc.subjectMobilidade reduzidapt_BR
dc.titleSmartchair: cadeira de rodas inteligente com interface flexívelpt_BR
dc.title.alternativeSmartchair: smart wheelchair with flexible interfacept_BR
dc.typetesept_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.publisher.departamentFaculdade de Tecnologia SENAI CIMATECpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação Stricto Sensupt_BR
dc.publisher.initialsSENAI CIMATECpt_BR
dc.subject.cnpqInterdisciplinarpt_BR
dc.contributor.advisor-coSouza, Josemar Rodrigues de-
dc.contributor.refereesPereira-Guizzo, Camila de Sousa-
dc.contributor.refereesSilva, Valéria Loureiro da-
dc.contributor.refereesColombini, Esther Luna-
dc.contributor.refereesRios, Tatiane Nogueira-
Appears in Collections:Teses de Doutorado (PPG MCTI)

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