Implementação de classificador de tarefas mentais baseado em EEG
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Data de Publicação: | 2009 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/1/2940 |
Resumo: | BARBOSA, André F. ; SOUZA, Bryan C. ; PEREIRA JUNIOR, Antônio ; MEDEIROS, Adelardo A. D.de, . Implementação de Classificador de Tarefas Mentais Baseado em EEG. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE REDES NEURAIS, 9., 2009, Ouro Preto, MG. Anais... Ouro Preto, MG, 2009 |
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Medeiros, Adelardo Adelino Dantas deBarbosa, André FreitasSouza, Bryan C.Pereira Júnior, Antônio2010-09-01T17:30:49Z2010-09-01T17:30:49Z2009-10BARBOSA, André F. ; SOUZA, Bryan C. ; PEREIRA JUNIOR, Antônio ; MEDEIROS, Adelardo A. D.de, . (2009)https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/1/2940BARBOSA, André F. ; SOUZA, Bryan C. ; PEREIRA JUNIOR, Antônio ; MEDEIROS, Adelardo A. D.de, . Implementação de Classificador de Tarefas Mentais Baseado em EEG. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE REDES NEURAIS, 9., 2009, Ouro Preto, MG. Anais... Ouro Preto, MG, 2009Interfaces Cérebro-Máquina (ICMs) provêm comunicação direta entre o cérebro e dispositivos externos. Elas podem ser usadas para restaurar ou aumentar funcionamento motor humano e tem sido foco de grande interesse nas últimas duas décadas em paralelo com avanços consistentes em microeletrônica e do nosso entendimento geral do cérebro. Em geral,ICMs podem ser classificadas em invasivas e não-invasivas, dependendo da necessidade de acesso através de cirurgia para o posicionamento dos eletrodos que irão registrar a atividade de agrupamento neuronais. Neste trabalho nós propomos um novo método para controlar uma interface não-invasiva, baseada em EEG, de três classes, utilizando imagética motora. Para a classificação, utilizamos uma implementação de rede neural artificial (RNA) que aprendeu a distinguir entre os três padrões de EEG relacionados com as tarefas________________________________________________________________________________Abstract – Brain-Machine Interfaces (BMIs) provide direct communication between the brain and external devices. They can be used to restore or augment human motor function and have been the focus of great interest in the last two decades in parallel with steady advances in microelectronics and our general understanding of the brain. In general, BMIs can be classified in invasive and non-invasive, depending on the need for surgical access to position the electrodes that will record the activity of neural ensembles. In the current work, we propose a new method for controlling a non-invasive, EEG-based, three class BMI, using motor imagery. For the classifier, we used an artificial neural network(ANN)implementation that learned to distinguish among three task-related EEG patternsporSociedade Brasileira de Redes NeuraisRedes NeuraisInterface Cérebro - MáquinaEletroencefalografia - EEGImplementação de classificador de tarefas mentais baseado em EEGinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINAL2009Ev_Implementacao de classificador_AdelardoADM.pdf2009Ev_Implementacao de classificador_AdelardoADM.pdfapplication/pdf102400https://repositorio.ufrn.br/bitstream/1/2940/1/2009Ev_Implementacao%20de%20classificador_AdelardoADM.pdfa8c60edf7a08d67254ff9810c438f223MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ufrn.br/bitstream/1/2940/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXT2009Ev_Implementacao de classificador_AdelardoADM.pdf.txt2009Ev_Implementacao de classificador_AdelardoADM.pdf.txtExtracted texttext/plain14307https://repositorio.ufrn.br/bitstream/1/2940/7/2009Ev_Implementacao%20de%20classificador_AdelardoADM.pdf.txt303da34d4e2874618314942939001044MD57THUMBNAIL2009Ev_Implementacao de classificador_AdelardoADM.pdf.jpg2009Ev_Implementacao de classificador_AdelardoADM.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8605https://repositorio.ufrn.br/bitstream/1/2940/8/2009Ev_Implementacao%20de%20classificador_AdelardoADM.pdf.jpg7cfc889bccbe04b1e4597ab91649e7fbMD581/29402017-11-03 02:07:45.282oai:https://repositorio.ufrn.br:1/2940Tk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2017-11-03T05:07:45Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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