Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2017 |
Autor(a) principal: |
JARDIM, Diogo dos Santos |
Orientador(a): |
RODRIGUES, Marco Aurélio Benedetti |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Engenharia Eletrica
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/31808
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Resumo: |
A eletroencefalografia é a medida do somatório das atividades elétricas de diversos neurônios, sendo tradicionalmente utilizada para análises médicas. Nos últimos anos, tem crescido o interesse neste sinal devido ao aumento da incidência de transtornos cerebrais que, muitas vezes, podem ser auxiliados com o uso de Neurofeedback. Apesar disso, o uso do EEG encontra inúmeras dificuldades para ser utilizado na vida diária. Entre as dificuldades apresentadas estão os artefatos, sinais indesejados que introduzem mudanças nas medições. Assim, esse trabalho tem por objetivo desenvolver um método de remoção de artefatos de EEG com tempo de processamento viável para aplicações em Neurofeedback (tempo real) e que permita ser posteriormente embarcado em um hardware de baixo processamento. O método deste trabalho propõe a geração de filtros espaciais a partir da matriz de misturas estimada com o método de Análise de Componentes Independentes (ICA), executado com o algoritmo Infomax. Desse modo, foi possível atenuar artefatos fisiológicos (artefatos de origem muscular e ocular) e eletromagnéticos, com a vantagem de evitar a eliminação do sinal de interesse e obter resultados semelhantes quando comparado ao método tradicional utilizando o toolbox EEGLAB. Além de apresentar um tempo de execução viável para a aplicação de interesse deste trabalho e um algoritmo possível de ser implementado em sistemas embarcados. |