Banca de QUALIFICAÇÃO: ELIANA MARIA DOS SANTOS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ELIANA MARIA DOS SANTOS
DATA : 06/02/2019
HORA: 10:00
LOCAL: Sala 306, Bloco B, Campus Santo André da UFABC
TÍTULO:

Localização de Fontes de Sinais de Eletroencefalograma para Utilização em Interfaces Cérebro-Computador

PÁGINAS: 93
RESUMO:

Os sinais de EEG são estudados desde o início do século XX, quando pesquisadores começaram a perceber que era possível captar sinais elétricos através da superfície craniana, sem a necessidade de serem feitas cirurgias. Esta aquisição é feita com eletrodos e amplificadores que, quando em contato com o couro cabeludo, captam variações de correntes elétricas de acordo com a atividade cerebral do indivíduo. A correta identificação da atividade cerebral associada a imaginação motora (IM) é necessária para o desenvolvimento de uma BCI. Assim, muitos são os estudos que comparam os efeitos do movimento real sobre as atividades dos ritmos alfa aos efeitos do movimento imaginado, com objetivo de auxiliar no desenvolvimento de BCI´s. Outros estudos, porém, preocupam-se em melhorar a acurácia das tarefas de imaginação motora para auxiliar no desenvolvimento de BCI’s mais confiáveis. Para isso, são aplicadas várias técnicas de pré-processamento de sinais, buscando melhorar a seleção de características para obtenção dos melhores resultados no reconhecimento de padrões. Neste trabalho, abordaremos as seguintes técnicas de pré-processamento de sinais: localização de fontes do sinal, modulação de amplitude e Common Spatial Patterns (CSP) com regularização de Tikhonov. O estudo 1 foi desenvolvido com o uso da localização de fontes de sinais aplicado a 2 bases de dados do BCI Competition. Trata-se de um estudo piloto onde, utilizando o software LORETA, aplicamos a técnica de localização de fontes de maneira pouco precisa, o que resultou em um fraco desempenho das tarefas de IM. No estudo 2, implementamos a técnica de modulação de amplitude como estágio inicial de análise para definir regiões de filtragem no domínio frequência de modulação e o CSP com a Regularização de Tikhonov, para decompor os sinais em padrões espaciais extraídos de duas classes, maximizando as características.   Percebemos que ao definirmos regiões diferenciadas para cada sujeito, é possível melhorar o desempenho das tarefas de IM. O estudo secundário, assim denominado por não abordar a classificação de tarefas, foi inserido neste trabalho por ter sido desenvolvido a partir da análise da base de dados UFABC, adquirida no contexto do projeto de pesquisa “Localização de fontes de sinais de Eletroencefalografia para utilização em Interfaces Cérebro-Computador”. Este estudo aborda a lateralidade de tarefas motoras, ora executadas, ora imaginadas, diferenciando-as a partir da análise de sinais utilizando o evento relacionado a perturbação espectral (ERSP). O classificador LDA foi utilizado nos estudos 1 e 2, sendo que no estudo 2, foi utilizado como primeira camada de classificação, gerando saídas binárias que serviram de entrada para o classificador Naive Bayes, implementado para multiclasses. Por fim abordamos detalhes sobre a realização futura do estudo 3.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1545987 - FRANCISCO JOSE FRAGA DA SILVA
Interno - 2334927 - ANDRE KAZUO TAKAHATA
Interno - 1761107 - RICARDO SUYAMA