Metodologia para análise EEG utilizando árvores de decisão : um estudo de caso para reconhecimento de objetos espaciais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bastos, Narúsci dos Santos
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
Texto Completo: http://repositorio.furg.br/handle/1/8449
Resumo: O Eletroencefalograma (EEG) baseia-se em registros de atividade elétrica cerebral medidas através do escalpo, e é comumente utilizado para estudos e exames neurológicos. Atualmente tem sido usado em conjunto com sistemas BMI (Brain Machine Interface), que permitem a comunicação entre um indivíduo e um equipamento externo, como um computador, somente através do estímulo cerebral, sem que haja qualquer movimento muscular. Estas ferramentas normalmente apresentam os dados em forma de gráficos ou mapas topográficos, para monitoramento ou análise das atividades cerebrais. Sendo assim, propõem-se uma metodologia de análise EEG através da mineração de dados, que trata de extrair conhecimento de uma grande base de dados. Neste trabalho é apresentado um estudo de caso utilizando sinais EEG de indivíduos cegos e videntes durante a execução de uma atividade que estimulou a habilidade espacial. A fim de verificar a hipótese de que videntes e cegos utilizam áreas diferentes do cérebro para visualizar objetos espaciais. Em videntes, prioritariamente o lobo occipital é ativado. Em cegos, prioritariamente, o lobo parietal é ativado. Foi feito um experimento e através dos dados dos sinais cerebrais gravados foram aplicadas técnicas de árvores de decisão para compreender as principais áreas cerebrais envolvidas durante a execução da tarefa de reconhecimento de objetos. Os resultados obtidos sugerem que a hipótese é verdadeira mostrando que os sujeitos videntes e cegos ativam áreas cerebrais distintas.
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