Dissertação
{pt=Interface Cérebro-Computador (BCI) no paradigma de Imagiologia Motora} {} EVALUATED
{pt=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., en=Brain-Computer Interface (BCI) systems attempt to create a direct channel of communication between the brain and a computer. This is especially important for patients that are "locked in", as they have limited motor function. In a BCI system, measures of brain activity are used to command a computer application. Commonly, the EEG is used. The users, to operate the BCI, must acquire conscious control over their brain activity, producing visible changes in the EEG. This is done is through the imagination of motor tasks. In particular, motor tasks produce the so called Event-Related Desynchronization (ERD), which is a result of increased activity in the motor cortex. Traditionally, ERD is measured through the estimation of EEG signal power in specific frequency bands. This describes the first type of features explored in this thesis. The second type is inspired by the fact that neuronal populations in the motor cortex become desynchronized when processing a motor task. The proposed method is based on the phase information from the EEG channels, using the Phase-Locking Factor (PLF). Both feature types were tested in real data obtained from 6 voluntary subjects, performing 7 motor tasks in an EEG session. The features were classified using SVMs organized in a hierarchical structure. The results show that the PLF features are better, with an average accuracy of 86%, against an accuracy of 70% for the band power features. Although more research is still needed, the PLF measure shows promising results for use in a BCI system.}
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
