Um sistema inteligente de classificação de sinais de EEG para Interface Cérebro-Computador


Autoria(s): Barbosa, André Freitas
Contribuinte(s)

Guerreiro, Ana Maria Guimarães

CPF:06922184408

http://lattes.cnpq.br/0526453721641978

CPF:01207607703

http://lattes.cnpq.br/8556144121380013

Dória Neto, Adrião Duarte

CPF:10749896434

http://lattes.cnpq.br/1987295209521433

Pereira Júnior, Antônio

CPF:25715330297

http://lattes.cnpq.br/1402289786010170

Soares, Heliana Bezerra

CPF:80674585453

Bresolin, Adriano de Andrade

CPF:66195136972

http://lattes.cnpq.br/8862209760730631

Data(s)

17/12/2014

08/01/2013

17/12/2014

24/02/2012

Resumo

The Brain-Computer Interfaces (BCI) have as main purpose to establish a communication path with the central nervous system (CNS) independently from the standard pathway (nervous, muscles), aiming to control a device. The main objective of the current research is to develop an off-line BCI that separates the different EEG patterns resulting from strictly mental tasks performed by an experimental subject, comparing the effectiveness of different signal-preprocessing approaches. We also tested different classification approaches: all versus all, one versus one and a hierarchic classification approach. No preprocessing techniques were found able to improve the system performance. Furthermore, the hierarchic approach proved to be capable to produce results above the expected by literature

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

As interfaces cérebro-computador (ICC) têm como objetivo estabelecer uma via de comunicação com o sistema nervoso central (SNC) que seja independente das vias padrão (nervos, músculos), visando o controle de algum dispositivo. O objetivo principal da presente pesquisa é desenvolver uma ICC off-line que separe os diferentes padrões de EEG resultantes de tarefas puramente mentais realizadas por um sujeito experimental, comparando a eficácia de diferentes abordagens de pré-processamento do sinal. Também foram testadas diferentes abordagens de classificação: todos contra todos, um contra um e uma abordagem hierárquica de classificação. Não foram encontradas técnicas de pré-processamento que melhorem os resultados do sistema. Além disso, a abordagem hierárquica sugerida mostrou-se capaz de produzir resultados acima do padrão esperado pela literatura

Formato

application/pdf

Identificador

BARBOSA, André Freitas. Um sistema inteligente de classificação de sinais de EEG para Interface Cérebro-Computador. 2012. 52 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2012.

http://repositorio.ufrn.br:8080/jspui/handle/123456789/15432

Idioma(s)

por

Publicador

Universidade Federal do Rio Grande do Norte

BR

UFRN

Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica

Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações

Direitos

Acesso Aberto

Palavras-Chave #interface cérebro-computador #EEG #classificação de padrões #PCA #ICA #brain-computer interfaces #EEG #pattern classification #PCA #ICA #CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Tipo

Dissertação