Classificação de movimentos imaginários através de redes bayesianas em sistema baseado em touca EMOTIV

• Autor(a) principal: Silva, Vinicius de Nardi Stock da
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/183353
• topic: Engenharia elétrica; Brain-computer interface; Event related desynchronization; Common spatial pattern; Electroencephalography; Bayesian networks; Naive bayes

Interfaces cérebro computador (BCI) são um meio de comunicação e controle, para tecnologia assistiva, que não necessitam de atuação motora do usuário. O objetivo deste trabalho é classificar duas classes de movimentos imaginários, sendo estes mãos esquerda e direita, e realizar uma análise preliminar em relação aos resultados de outros estudos da área. O processamento de sinais de eletroencefalografia (EEG) é realizado através de filtros Common Spatial Pattern e o classificador utilizado é o Naive Bayes. A aquisição dos sinais de EEG é realizada com a touca de eletrodos EMOTIV, em dois voluntários, para dois modelos de trilhas diferentes. Os canais selecionados são os FC5, FC6, P7 e P8 do sistema 10-20, e uma discussão sobre as diferenças do uso dos canais C3, C4, P3 e P4 é realizada. O banco de dados número 3 do BCI Competition II também é analisado pelo sistema desenvolvido. Os resultados máximos de classificação para o experimento proposto e para o banco de dados do BCI Competition foram, respectivamente, de 79 % e 85 %. A conclusão do estudo é que as posições de eletrodos adotadas podem ser usadas para sistemas BCI de duas classes, com taxas de acerto satisfatórias.