Dissertação
{en=Monogenic-based Synchronization Maps for a Brain-Computer Interface Motor Paradigm} {} EVALUATED
{pt=Interface Cérebro-Computador (ICC) é uma técnica que visa o controlo de computadores ou dispositivos robóticos através do uso de informação recolhida directamente do cérebro. A quantificação e caracterização de padrões de Eventos de (De)sincronização (ERD/ERS) é uma abordagem comum para detectar actividade cerebral relacionada com intenção motora. Nesta tese, é proposto um novo método para detecção de actividade cerebral correspondentes a intenções motoras específicas. É estimado um campo de actividade eléctrica contínuo a partir de posições discretas de eléctrodos de EEG e decomposto através da definição de signal monogénico. O novo método é comparado com o método tradicional de extracção de ERD/ERS. De seguida, o método é aplicado a um sujeito saudável que realizou um paradigma de imagética motora. Foram comparadas, não só duas métricas (baseadas na potência e na fase), como também o desempenho entre um processo de treino com retroalimentação háptica e visual. Os resultados mostram que características baseadas na potência revelam valores de precisão mais elevados para a classificação entre `Mover' e `Não Mover' (em média 85%), do que características baseadas na fase (em média 63%). No entanto, as características baseadas na fase apresentam valores de precisão mais elevados na classificação entre mão `Esquerda' e `Direita', do que as baseadas em potência (48% contra 8%). Apesar de, em geral, os resultados não indicarem uma diferença significativa entre retroalimentação háptica e visual, o utilizador descreve a técnica de retroalimentação háptica como sendo mais intuitiva e menos mentalmente exigente. , en=Brain-Computer Interface (BCI) is a technique aiming at controlling computers and/or robotic devices with information collected directly from the brain. A common approach is to use event related (de)synchronization (ERD/ERS) patterns elicited by imagining specific movements. Here, a novel method to detect brain activity corresponding to specific movement intentions is proposed. A continuous electrical activity field, mapped at the scalp surface, is estimated from the discrete locations of the EEG signals recorded from a set of electrode site and decomposed by using a monogenic phase-based approach. Experiments were carried out to develop and to compare the novel method with the traditional approach based on ERD/ERS. Further, this method was applied to one healthy subject performing a motor imagery paradigm of the hand. Two metrics (one power- and one phase-based) were compared, as well as the performance between a haptic feedback procedure and a common visual based one. The results showed that the power-based features report are more accurate for classification between ‘Moving’ and ‘Idle’ (on average 85%) than phase-based features (on average 63%). However, when classifying between ‘Left’ and ‘Right’ hand, the phase-based features reveal higher values than the power-based features (48% against 8%). Furthermore, haptic and traditional visual feedback were compared: in general, the results do not indicate a significant difference between haptic and visual feedback, but the user evaluation indicates that the haptic feedback is more intuitive and less mentally demanding.}
novembro 19, 2013, 11:0
Orientação
