Análise de sinais cerebrais utilizando árvores de decisão

Este trabalho propõe um estudo de sinais cerebrais aplicados em sistemas BCI (Brain-Computer Interface - Interfaces Cérebro Computador), através do uso de Árvores de Decisão e da análise dessas árvores com base nas Neurociências. Para realizar o tratamento dos dados são necessárias 5 fases: aquisição de dados, pré-processamento, extração de características, classificação e validação. Neste trabalho, todas as fases são contempladas. Contudo, enfatiza-se as fases de classificação e de validação. Na classificação utiliza-se a técnica de Inteligência Artificial denominada Árvores de Decisão. Essa técnica é reconhecida na literatura como uma das formas mais simples e bem sucedidas de algoritmos de aprendizagem. Já a fase de validação é realizada nos estudos baseados na Neurociência, que é um conjunto das disciplinas que estudam o sistema nervoso, sua estrutura, seu desenvolvimento, funcionamento, evolução, relação com o comportamento e a mente, e também suas alterações. Os resultados obtidos neste trabalho são promissores, mesmo sendo iniciais, visto que podem melhor explicar, com a utilização de uma forma automática, alguns processos cerebrais.