Remoção de artefatos em EEG para Neurofeedback
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPE |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/31808 |
Resumo: | A eletroencefalografia é a medida do somatório das atividades elétricas de diversos neurônios, sendo tradicionalmente utilizada para análises médicas. Nos últimos anos, tem crescido o interesse neste sinal devido ao aumento da incidência de transtornos cerebrais que, muitas vezes, podem ser auxiliados com o uso de Neurofeedback. Apesar disso, o uso do EEG encontra inúmeras dificuldades para ser utilizado na vida diária. Entre as dificuldades apresentadas estão os artefatos, sinais indesejados que introduzem mudanças nas medições. Assim, esse trabalho tem por objetivo desenvolver um método de remoção de artefatos de EEG com tempo de processamento viável para aplicações em Neurofeedback (tempo real) e que permita ser posteriormente embarcado em um hardware de baixo processamento. O método deste trabalho propõe a geração de filtros espaciais a partir da matriz de misturas estimada com o método de Análise de Componentes Independentes (ICA), executado com o algoritmo Infomax. Desse modo, foi possível atenuar artefatos fisiológicos (artefatos de origem muscular e ocular) e eletromagnéticos, com a vantagem de evitar a eliminação do sinal de interesse e obter resultados semelhantes quando comparado ao método tradicional utilizando o toolbox EEGLAB. Além de apresentar um tempo de execução viável para a aplicação de interesse deste trabalho e um algoritmo possível de ser implementado em sistemas embarcados. |
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JARDIM, Diogo dos Santoshttp://lattes.cnpq.br/0991814184863794http://lattes.cnpq.br/2448324832915432RODRIGUES, Marco Aurélio Benedetti2019-08-14T21:05:20Z2019-08-14T21:05:20Z2017-08-31https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/31808A eletroencefalografia é a medida do somatório das atividades elétricas de diversos neurônios, sendo tradicionalmente utilizada para análises médicas. Nos últimos anos, tem crescido o interesse neste sinal devido ao aumento da incidência de transtornos cerebrais que, muitas vezes, podem ser auxiliados com o uso de Neurofeedback. Apesar disso, o uso do EEG encontra inúmeras dificuldades para ser utilizado na vida diária. Entre as dificuldades apresentadas estão os artefatos, sinais indesejados que introduzem mudanças nas medições. Assim, esse trabalho tem por objetivo desenvolver um método de remoção de artefatos de EEG com tempo de processamento viável para aplicações em Neurofeedback (tempo real) e que permita ser posteriormente embarcado em um hardware de baixo processamento. O método deste trabalho propõe a geração de filtros espaciais a partir da matriz de misturas estimada com o método de Análise de Componentes Independentes (ICA), executado com o algoritmo Infomax. Desse modo, foi possível atenuar artefatos fisiológicos (artefatos de origem muscular e ocular) e eletromagnéticos, com a vantagem de evitar a eliminação do sinal de interesse e obter resultados semelhantes quando comparado ao método tradicional utilizando o toolbox EEGLAB. Além de apresentar um tempo de execução viável para a aplicação de interesse deste trabalho e um algoritmo possível de ser implementado em sistemas embarcados.Electroencephalography (EEG) is a sum measure of electrical activities from several neurons and it is generally used for medical analysis. Interest in this signal has been increased in recent years due to the increased incidence of brains disorders. It can often be aided by the use of neurofeedback. Nevertheless, the use of EEG has many difficulties in daily life such as artifacts, which are unwanted signals that can introduce changes in measurements. Thus, this work aims to develop an EEG artifacts removal method that should have a viable processing time to applications for Neurofeedback (real time) and that can be embedded in low processing hardware. The methods purposed the generation of spatial filters based on Independent Component Analysis (ICA), which are executed with Infomax algorithm. This way, it was possible to attenuate physiological (muscle and ocular artifacts) and electromagnetic artifacts, with the advantage of avoiding the loss of the interest signal and obtaining results when compared to the traditional method which uses the EEGLAB toolbox. Still presenting a feasible execution time for an application of interest of this work and a possible algorithm to be implemented in embedded systems.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia EletricaUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia ElétricaEEGArtefatosTempo realRemoção de artefatosRemoção de artefatos em EEG para Neurofeedbackinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILDISSERTAÇÃO Diogo dos Santos Jardim.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Diogo dos Santos Jardim.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1163https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/31808/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Diogo%20dos%20Santos%20Jardim.pdf.jpg44cfa0a351d302bc004acac07737dd66MD55ORIGINALDISSERTAÇÃO Diogo dos Santos Jardim.pdfDISSERTAÇÃO Diogo dos Santos Jardim.pdfapplication/pdf3523325https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/31808/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Diogo%20dos%20Santos%20Jardim.pdf688883b76fab2866cfbaa50fb3a40a22MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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