Detecção do potencial relacionado à imaginação do movimento usando a filtragem de Kalman

• Autor(a) principal: Wendy Yadira Eras Herrera
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-9GJFWC
• topic: Engenharia Elétrica; Engenharia elétrica; Kalman, Filtragem de

A interface cérebro-máquina (ICM) é um sistema de comunicação que utiliza sinais cerebrais para controlar a ativação de dispositivos externos. AICM é uma via de interação entre pessoas que apresentam alguma incapacidade motora e o ambiente externo. Uma das formas de aperfeiçoar os conhecimentos envolvidos no desenvolvimento de ICMs é por meio do estudo dos sinais de potenciais relacionados ao evento (PRE), os quais são obtidos pelo registro do sinal de encefalograma (EEG).Aidentificação do PRE em meio da atividade elétrica espontânea é uma etapa fundamental na implementação de uma ICM. O PRE motor, provocado por uma tarefa motora, pode ser caracterizado por componentes pré-evento, como contingente de variação negativa (CNV). Assim, os sinais de EEG registrados durante as tarefas mentais, como execução do movimento voluntário EEGTVM ou imaginação do movimento EEGIM, podem, a principio, serem utilizados para o acionamento de dispositivos externos, como próteses, órteses ou cadeiras de rodas. Neste trabalho foram utilizados sinais de EEG de 7 indivíduos saudáveis por meio de 19 eletrodos utilizando o sistema internacional 10-20. Acontibuição deste trabalho é estimar e detectar o PRE relacionado à imaginação do movimento do dedo indicador da mão esquerda utilizando um banco interativo com dois filtros de Kalman (BIFK) em paralelo. O primeiro FK fornece uma estimativa dos sinais de EEGTV, ao passo que o segundo fornece uma estimativa para o sinal de EEGTVM ou EEGIM . Neste trabalho, a metodologia inclui duas etapas: a etapa de modelagem e a etapa de estimação. O BIFK alcançou taxas de classificação de 65, 92, 89, 94, 90, 54 e 67 % para os sete indivíduos, respectivamente, para M = 30 trechos. Inicialmente, o sinal de EEG durante a EEGIM contêm M=30 trechos. Além disso, é analisado o efeito do número de repetições da tarefa mental na detecção do PRE. Do ponto de vista prático, o menor número de repetições da tarefa tornaria a ICM mais rápida, pois o individuo executaria um menor número de repetições da mesma tarefa. Dessa forma, com a finalidade de detectar o sinal de PRE utilizando menos repetições da EEGIM, propõe-se obter modelos matemáticos a partir da promediação dos trechos do sinal de EEG com M=15, M=10 e M=5 durante as tarefas mentais. Os resultados obtidos sugerem que o BIFK é um método promissor para a detecção de PRE relacionados à imaginação do movimento, tornando-se uma ferramenta útil para aplicações de ICMs.