Dissertação
Interface Cérebro-Computador (BCI) no paradigma de Imagiologia Motora EVALUATED
As Interfaces Cérebro-Computador (BCI) estabelecem um canal de comunicação directo entre o cérebro e um computador. Isto tem particular importância para pacientes que apresentem função motora limitada. Num sistema BCI, mediadas da actividade cerebral são usadas para controlar uma aplicação de computador. Mais frequentemente, é usado o EEG. Os utilizadores, para controlarem a BCI, têm de modular conscientemente a sua actividade cerebral, produzindo alterações visíveis no EEG. Isto é feito recorrendo à imaginação de tarefas motoras, que originam os chamados Eventos de Dessincronização (ERD), resultado do aumento de actividade no córtex motor. Tradicionalmente, a ERD é medida através da estimação da energia do EEG em bandas de frequência específicas. Isto constitui o primeiro tipo de features usadas nesta tese. O segundo tipo inspira-se no facto de populações neuronais no córtex motor perderem sincronia durante o processamento de tarefas motoras. O método proposto baseia-se na fase obtida do EEG, usando o Phase-Locking Factor (PLF). Ambos os tipos de features foram testados em dados reais obtidos de 6 voluntários, que executaram 7 tarefas motoras numa sessão de EEG. As features foram classificadas usando SVMs organizados numa estrutura hierárquica. Os resultados mostram que as features PLF são melhores, com uma exactidão media de 86%, contra uma exactidão de 70% para as features baseadas na energia. Apesar de ser necessária mais investigação, as features baseadas no PLF mostram ser prometedoras para a sua utilização em sistemas BCI.
dezembro 14, 2011, 17:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
CO-ORIENTADOR
Luís Henrique Martins Borges de Almeida
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Catedrático
