Título: Proposta de Modelo de Processamento e Classificação de Sinais de Eletroencefalografia Baseado em Imagética Motora
Autores: Joao Victor Soares and José Maria Menezes Junior.
Resumo:
A construção de uma interface de comunicação direta entre o cérebro e o computador tem se mostrado uma tarefa desafiadora e que pode trazer inúmeras aplicações em controle, especialmente ajudando na qualidade de vida de pessoas com disrupções no sistema neuromotor, permitindo a criação de um novo canal de comunicação independente dos caminhos neurais. Este trabalho busca desenvolver um algorítmo de processamento digital de sinais cerebrais obtidos através de Eletroencefalografia (EEG) utilizando técnicas de Análise de Componentes Independentes (ICA), Análises Espectrais, padrões comuns espaciais (CSP) e banco de filtros (FBCSP) e um classificador de Máquinas de Vetores de Suporte (SVM Linear) e implementando internamente uma solução para a classificação multiclasse utilizando um classificador binário. A integração desses técnicas, implementadas individualmente, é feita pelo algorítmo, que foi construído pensando numa arquitetura que facilite a adição de outras técnicas desde que trabalhando no formato de dados definidos pré-definidos. Com as técnicas utilizadas conseguiu-se taxas de acerto em um banco de dados de 4 classes, dependendo do usuário, de até 76,4% no melhor caso e a forma de construção do algorítmo com a padronização dos dados permite a constante melhoria do processamento com a fácil implementação de novas técnicas.
Palavras-chave:
EEG, BCI, Imagética Motora, FBCSP, Processamento Digital.
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2021-77
Artigo em pdf: CBIC_2021_paper_77.pdf
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