Utilização de novas métricas para avaliação de usuários no controle de sistemas de interface cérebro computador para a melhoria dos protocolos referentes ao paradigma de imagética motora

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ascenção, Paulo Victor Baroni Souza Araujo de
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFABC
Texto Completo: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122430
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Francisco José Fraga da Silva
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Os autores Fabien Lotte e Camille Jeunet propuseram novas métricas exclusivamente para avaliação da destreza dos usuários isoladamente, isto é, sem depender dos demais blocos do sistema BCI. Este trabalho teve como primeiro objetivo avaliar a eficiência destas métricas, quais sejam: a distintividade entre o sinal de eletroencefalografia (EEG) em estado de repouso e o sinal de uma determinada tarefa de imagética 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 de imagética motora. Como segundo objetivo, pretendeu-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 poderia 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 de EEG com protocolos de imagética motora diferentes foram comparadas e avaliadas. A comparação mostrou diferenças estatisticamente significantes entre as duas bases para a grande maioria das métricas aplicadas. A base de dados cujo protocolo incluía execução do movimento antes da sua imaginação se mostrou superior em algumas métricas relativamente à base que iniciava o protocolo diretamente com imaginação motora. Conclui-se assim que a escolha do protocolo altera a aprendizagem do usuário, reforçando assim a visão de que mais esforços devem ser direcionados para as questões envolvendo diretamente o usuário dos sistemas BCI, e não prioritariamente focados nos algoritmos de processamento dos sinais como ocorre atualmente na grande maioria da comunidade acadêmica.The metric typically used to assess the skills of Brain Computer Interface (BCI) systems users in the Motor Imagery (MI) paradigm is the classification accuracy (CA), which may be adequate to evaluate the MI-BCI system as a whole, but not to assess the user itself, since CA evaluates the joint performance of the user and the classifier. The authors Fabien Lotte and Camille Jeunet proposed new metrics exclusively to evaluate the users' dexterity, that is, without dependence on the other blocks of the BCI system. The first objective of this study was to evaluate the efficiency of such metrics, namely: the distinctiveness between the resting-state electroencephalography (EEG) signal and a certain task of motor imagery, the distinctiveness between EEG signals from two tasks, the stability of the resting EEG signal, and the stability of the EEG signals of each motor imagery task. As a second objective, it was intended to use these dexterity assessment metrics to verify if, in the case of users without motor deficiency, the execution of movements before their imagination could serve as induction to improve the effectiveness of their motor imagery, i.e., to enhance their ability to imagine different movements. In order to do this, two EEG databases with different motor imagery protocols were compared and evaluated. The comparison showed statistically significant differences between the two bases for the great majority of applied metrics. The database whose protocol included execution of the movement before its imagination proved to be superior in some metrics relative to the base that initiated the protocol directly with motor imagery. It is concluded that the choice of the protocol changes the user's learning, thus reinforcing the view that more efforts should be directed to the questions directly involving the BCI systems user, and not primarily focused on signal processing algorithms as it currently occurs in the great majority of the academic community.Takahata, André KazuoThomaz, Carlos EduardoSuyama, RicardoSilva, Francisco José Fraga daAscenção, Paulo Victor Baroni Souza Araujo de2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf66 f. : il.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122430http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122430&midiaext=79836http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122430&midiaext=79835Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=122430porreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-06-13T18:05:12Zoai:BDTD:122430Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2022-06-13T18:05:12Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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