Detecção de potenciais evocados P300 para ativação de uma interface cérebro-máquina.

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Godói, Antônio Carlos Bastos de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Assistive technology; AT; BCI; BMI; Brain-computer interface; Brain-machine interface; Interface cérebro-computador; Interface cérebro-máquina; Máquina de vetor de suporte; P300; Support-vector machine; SVM; Tecnologia assistiva
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-19112010-115232/

Interfaces cérebro-computador ou Interfaces cérebro-máquina (BCIs/BMIs do inglês Brain-computer interface/Brain-machine interface) são dispositivos que permitem ao usuário interagir com o ambiente ao seu redor sem que seja necessário ativar seus músculos esqueléticos. Estes dispositivos são de extrema valia para indivíduos portadores de deficiências motoras. Esta dissertação ambiciona revisar a literatura acerca de BMIs e expor diferentes técnicas de pré-processamento, extração de características e classificação de sinais neurofisiológicos. Em particular, uma maior ênfase será dada à Máquina de vetor de suporte (SVM do inglês Support-Vector machine), método de classificação baseado no princípio da minimização do risco estrutural. Será apresentado um estudo de caso, que ilustra o funcionamento de uma BMI, a qual permite ao usuário escolher um dentre seis objetos mostrados em uma tela de computador. Esta capacidade da BMI é conseqüência da implementação, através da SVM de um sistema capaz de detectar o potencial evocado P300 nos sinais de eletroencefalograma (EEG). A simulação será realizada em Matlab usando, como sinais de entrada, amostras de EEG de quatro indivíduos saudáveis e quatro deficientes. A análise estatística mostrou que o bom desempenho obtido pela BMI (80,73% de acerto em média) foi promovido pela aplicação da média coerente aos sinais, o que melhorou a relação sinal-ruído do EEG.