Proposta de um modelo de fontes cerebrais para classificação de padrões mentais

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Benevides, Alessandro Botti
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Espírito Santo; BR; Mestrado em Engenharia Elétrica; Centro Tecnológico; UFES; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
• Palavras-chave em Português: Mental Pattern Classification; Brain Sources; Rule-based Classifiers; Regularized Discriminant Analysis; Artificial Neural Network; Short Time Fourier Transform; Análise por Discriminante Regularizado; Redes Neurais Artificiais; Transformada de Fourier; EEG; Classificação de padrões mentais; Fontes cerebrais; Classificadores baseados em regras; Interfaces (Computadores); Eletroencefalografia; Redes neurais (Computação); Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos; 621.3
• Link de acesso: http://repositorio.ufes.br/handle/10/4078

In this research, we studied the brain anatomy to understand the patterns of synchronization and des-synchronization related to events occurring in primary motor cortex during the performance of mental tasks. To that end, we studied the oscillatory patterns of neural circuits in the thalamo-cortical system and the motor loop circuit. So, we suggest a model based on electric dipoles to model the brain sources and we calculate the electric field attenuation. From the model, we form a system of linear equations to separate the linearly mixed EEG signals in the brain. We tested this method in rule-based classifiers, statistical classifiers (Quadratic Discriminant Analysis, Linear Discriminant Analysis and Regularized Discriminant Analysis) and Artificial Neural Networks during the classification of 3 mental tasks, related by right/left hand movement intention, and generation of words beginning with the same random letter.