Utilização de Novas Métricas para Avaliação de Usuários no Controle de Sistemas de Interface Cérebro-Computador Visando à Otimização dos Protocolos Referentes ao Paradigma de Imagética Motora
A métrica tipicamente utilizada para avaliar a destreza de usuários que utilizam sistemas de Interface Cérebro-Computador (Brain Computer Interface - BCI) no paradigma de imagética motora (Motor Imagery – MI) é o coeficiente de acurácia (CA), que pode até ser adequada para avaliar o sistema MI-BCI como um todo, mas não para avaliar isoladamente a destreza do usuário, já que o CA avalia o desempenho conjunto do usuário e do classificador. Os autores Fabien Lotte e Camille Jeunet propuseram novas métricas para avaliação dos usuários isoladamente, isto é, sem depender dos demais blocos do sistema BCI. Este trabalho tem como primeiro objetivo utilizar e aferir a eficiência destas métricas, que avaliam apenas os usuários, e que são: a “distintividade” entre o sinal de eletroencefalografia (EEG) de repouso e de uma determinada tarefa motora, a distintividade entre os sinais de EEG de duas tarefas, a estabilidade do sinal de EEG de repouso, e a estabilidade dos sinais de EEG de cada tarefa motora. Como segundo objetivo, pretende-se utilizar estas métricas de avaliação de destreza para verificar se, no caso de usuários sem deficiência motora, a execução do movimento antes de sua imaginação pode servir como indução para melhorar a eficácia da sua imagética motora, ou seja, para melhorar a sua capacidade de imaginar movimentos distintos. Para isso duas bases de dados com protocolos diferentes são comparadas e avaliadas. Pode ser intuitivo que, em todo sistema BCI, o treinamento melhora significativamente a destreza do usuário para controlar o sistema, isto é, quanto mais sessões de treinamento o sujeito realizar, melhor será seu controle. Assim, utilizando estas novas métricas pode ser possível avaliar se isso está realmente ocorrendo e em que medida.