Uma contribuição ao estudo de sinais de EEG para avaliar estados emocionais e mentais de crianças com autismo na interação com robô móvel

O Transtorno do Espectro do Autismo (TEA) caracteriza-se por uma série de distúrbios cognitivos e neurocomportamentais e sua prevalência mundial é estimada em 1 criança com TEA a cada 160 crianças com típico desenvolvimento (TD). Indivíduos com TEA apresentam dificuldade em interpretar as emoções alheias e em expressar sentimentos. As emoções podem ser associadas à manifestação de sinais fisiológicos, e, dentre eles, os sinais cerebrais têm sido muito abordados. A detecção dos sinais cerebrais de crianças com TEA pode ser benéfica para o esclarecimento de suas emoções e expressões. Atualmente, muitas pesquisas integram a robótica ao tratamento pedagógico do TEA, através da interação com crianças com esse transtorno, estimulando habilidades sociais, como a imitação e a comunicação. A avaliação dos estados mentais de crianças com TEA durante a sua interação com um robô móvel é promissora e assume um aspecto inovador. Assim, os objetivos deste trabalho foram captar sinais cerebrais de crianças com TEA e de crianças com TD, como grupo controle, para o estudo de seus estados emocionais e para avaliar seus estados mentais durante a interação com um robô móvel, e avaliar também a interação dessas crianças com o robô, através de escalas quantitativas. A técnica de registro dos sinais cerebrais escolhida foi a eletroencefalografia (EEG), a qual utiliza eletrodos colocados de forma não invasiva e não dolorosa sobre o couro cabeludo da criança. Os métodos para avaliar a eficiência do uso da robótica nessa interação foram baseados em duas escalas internacionais quantitativas: Escala de Alcance de Metas (do inglês Goal Attainment Scaling - GAS) e Escala de Usabilidade de Sistemas (do inglês System Usability Scale - SUS). Os resultados obtidos mostraram que, pela técnica de EEG, foi possível classificar os estados emocionais de crianças com TD e com TEA e analisar a atividade cerebral durante o início da interação com o robô, através dos ritmos alfa e beta. Com as avaliações GAS e SUS, verificou-se que o robô móvel pode ser considerado uma potencial ferramenta terapêutica para crianças com TEA.

Análise do nível de estresse baseada em sinais de eletroencefalografia e de condutância da pele

O estresse pode afetar qualquer pessoa, independente de idade, sexo ou etnia. O organismo humano o utiliza como uma resposta adaptativa frente a situações diversas, as quais requeiram alguma adaptação do organismo para que possa enfrentar tal situação. Dependendo do estímulo estressor, pode ser gerado no indivíduo desgastes físico, mental ou emocional, no entanto, o estresse não representa necessariamente algo ruim ou patológico; este é um mecanismo de adaptação vital para a sobrevivência da espécie humana. Porém, o número de pessoas que são afetadas de forma negativa pelo estresse tem crescido imensamente nas últimas décadas. Pesquisas destacam que nos Estados Unidos cerca de 60% a 90% dos atendimentos médicos estão relacionados de alguma maneira com o estresse, enquanto que no Brasil aproximadamente 80% da população sofre de estresse, sendo que desses, 30% encontram-se na fase mais crítica, a chamada fase de exaustão. Tendo em vista que a principal forma de identificação de estresse ainda é realizada através do uso de questionário de autorrelato. O presente estudo apresenta como contribuição uma metodologia de análise do nível de estresse baseada na variação da condutância galvânica da pele e de sinais de eletroencefalografia, sendo utilizados como parâmetros a assimetria do ritmo alfa, assim como a razão entre os ritmos beta e alfa no córtex frontal e pré-frontal. Para a gravação dos sinais de EEG foi utilizado um dispositivo portátil, com eletrodos especificamente situados nas posições aF3, F3, F4 e aF4, de acordo com o Sistema Internacional 10/20 de posicionamento de eletrodos. Os participantes deste estudo são Bombeiros Militares da 1ª Cia de Vitória-ES. Foram utilizadas três classes de estímulos emocionais positivos, calmos e negativos, através da utilização de imagens pertencentes ao banco de dados IAPS (International Affective Picture System). Os resultados de acurácia obtidos através de um classificador SVM (Support Vector Machine) chegam a 88,24% para classe de estímulos positivos, 84,09% para classe calma e de 92,86% para os estímulos negativos. Deste modo, esta pesquisa apresenta uma combinação de parâmetros que podem ser aferidos com equipamentos de baixo custo, e fornecem condições de diferenciar estímulos estressantes, podendo assim, ser utilizada para auxiliar no treinamento de profissionais da área de urgência e emergência.