Análise dos Estados de Atenção Visual e Auditiva com Base na Análise de Electroencefalogramas

• Autor(a) principal: Oliveira, Inês
• Data de Publicação: 2007
• Outros Autores: Carriço, Luís, Guimarães, Nuno, Chambel, Teresa, Teixeira, Carlos
• Tipo de documento: Relatório
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/14084

Os electroencefalogramas são actualmente uma técnica médica, não invasiva e pouco dispensiosa, que mede a função do cérebro através da monitorização da actividade eléctrica gerada pelas estruturas cerebrais. A descoberta dos padrões resultantes desta actividade irá permitir determinar a ocorrência de certos estados mentais e por conseguinte: diagnosticar algumas anomalias, tratar certas patologias e mesmo interagir com dispositivos sem a utilização do sistema nervoso periférico - os mecanismos computador-cérebro. As técnicas de processamento dos electroencefalogramas são, contudo, complexas. Os padrões obtidos nos registos variam com o sujeito e o seu estado de espírito, e podem ser afectados por diversos tipos de perturbações, como por exemplo movimentos oculares. Neste âmbito, este relatório irá abordar, com base em técnicas de análise e processamento de electroencefalogramas, a detecção da abertura ou fecho de olhos em sujeitos com o sentido da visão dentro dos parâmetros normais, e da ocorrência de sons que sobressaiem no ambiente que envolve sujeitos, como é o caso por exemplo do ruído de um avião. Ambos os problemas em estudo são relevantes, uma vez que permitem de uma forma preliminar analisar os estados de atenção visual e auditiva do utilizador. O trabalho descrito integra-se num objectivo de investigação mais vasto, na qual se pretende utilizar técnicas de análise e processamento de electroencefalogramas na avaliação da usabilidade de interfaces. O trabalho desenvolvido envolveu a realização de experiências específicas, com sujeitos distintos, utilizando um sistema de mapeamento electroencefalográfico com 16 electródos. Os dados obtidos foram processados utilizando algoritmos desenvolvidos em MatLab 6.5 [1] e 2]