Utilização dos sinais de eletroencefalograma e eletrodermal no aprendizado por reforço de uma interface cérebro-máquina
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRRJ |
Texto Completo: | https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/14318 |
Resumo: | O objetivo deste trabalho é a construção de um sistema de controle inteligente para uma interface cérebro-máquina, usando o paradigma das Redes Neurais Artificiais. A interface construída traduz sinais cerebrais para movimentar um cursor em uma tela digital. O sistema de controle utiliza um sinal de feedback vindo do próprio usuário para realizar a sua calibração, fazendo com que o mesmo ajuste o movimento do cursor, de forma personalizada, de acordo com os sinais que o usuário envia. Com o uso de redes neurais artificiais conseguimos reduzir o tempo de treinamento que, em sistemas de controle tradicionais pode levar de dois a três meses, para a ordem de cinco minutos. O projeto visa facilitar a acessibilidade de indivíduos que possuam limitações de sua capacidade físico-motora, sejam elas temporárias ou permanentes. A construção do sistema tradutor dos sinais límbicos em respostas digitais, possibilita o desenvolvimento de uma gama de novas aplicações para o aumento da autonomia em pessoas com limitações motoras. Como continuação desse trabalho, muitos aplicativos poderão ser desenvolvidos visando a automação doméstica de tarefas básicas, como acender uma luz ou um eletrodoméstico, ou ainda para utilização similar em hospitais. Por se utilizar de plataformas de baixo custo, o mesmo possui grande potencial de produção e distribuição. Em algumas pesquisas, o sistema de Interface Cérebro Máquina se mostrou uma ferramenta promissora em aplicações que auxiliam pessoas com graves limitações motoras e na programação de dispositivos de assistência médica, remotas ou não. |
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O sistema de controle utiliza um sinal de feedback vindo do próprio usuário para realizar a sua calibração, fazendo com que o mesmo ajuste o movimento do cursor, de forma personalizada, de acordo com os sinais que o usuário envia. Com o uso de redes neurais artificiais conseguimos reduzir o tempo de treinamento que, em sistemas de controle tradicionais pode levar de dois a três meses, para a ordem de cinco minutos. O projeto visa facilitar a acessibilidade de indivíduos que possuam limitações de sua capacidade físico-motora, sejam elas temporárias ou permanentes. A construção do sistema tradutor dos sinais límbicos em respostas digitais, possibilita o desenvolvimento de uma gama de novas aplicações para o aumento da autonomia em pessoas com limitações motoras. Como continuação desse trabalho, muitos aplicativos poderão ser desenvolvidos visando a automação doméstica de tarefas básicas, como acender uma luz ou um eletrodoméstico, ou ainda para utilização similar em hospitais. Por se utilizar de plataformas de baixo custo, o mesmo possui grande potencial de produção e distribuição. Em algumas pesquisas, o sistema de Interface Cérebro Máquina se mostrou uma ferramenta promissora em aplicações que auxiliam pessoas com graves limitações motoras e na programação de dispositivos de assistência médica, remotas ou não.The objective of this work is to construct an intelligent control system for a brain-machine interface using the Artificial Neural Networks paradigm. The built-in interface translates brain signals to move a cursor on a digital screen. The control system uses a feedback signal from the user to adjust the cursor movement in a personalized way according to the signals that the user sends. With the use of artificial neural networks we have been able to reduce the training time from up to 45 days, in traditional control systems, to less than 10 minutes. The project aims to facilitate the accessibility of individuals who have limitations of their physical and motor capacity, whether temporary or permanent. The construction of the limbic signal translator system in digital responses allows the development of a range of new applications to increase the autonomy of people with motor limitations. As a continuation of this work, many automation applications may be developed, for home or hospital use. By using low cost platforms, it has great potential for production and distribution. . In some researches, the Brain Computer Interface (BCI) system has proven to be a promising tool in applications that assist people with severe motor limitations and in health care devices, remote or otherwise.application/pdfporUniversidade Federal Rural do Rio de JaneiroPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e ComputacionalUFRRJBrasilInstituto de Ciências Exatasinterface cérebro máquinasistemas de controle inteligentesredes neurais artificiaisEEGsinal eletrodermalinteligência computacionalBrain computer interfaceintelligent control systemsartificial neural networksfuzzy logicelectrodermal signalcomputational intelligenceMatemáticaUtilização dos sinais de eletroencefalograma e eletrodermal no aprendizado por reforço de uma interface cérebro-máquinaUse of the electroencefalogram and electrodemal signais in learning by reinforcement in a brain-machine interfaceinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://tede.ufrrj.br/retrieve/9123/2017%20-%20Werley%20de%20Oliveira%20Gon%c3%a7alves.pdf.jpghttps://tede.ufrrj.br/retrieve/15726/2017%20-%20Werley%20de%20Oliveira%20Gon%c3%a7alves.pdf.jpghttps://tede.ufrrj.br/retrieve/22032/2017%20-%20Werley%20de%20Oliveira%20Gon%c3%a7alves.pdf.jpghttps://tede.ufrrj.br/retrieve/28416/2017%20-%20Werley%20de%20Oliveira%20Gon%c3%a7alves.pdf.jpghttps://tede.ufrrj.br/retrieve/34830/2017%20-%20Werley%20de%20Oliveira%20Gon%c3%a7alves.pdf.jpghttps://tede.ufrrj.br/retrieve/41226/2017%20-%20Werley%20de%20Oliveira%20Gon%c3%a7alves.pdf.jpghttps://tede.ufrrj.br/retrieve/47628/2017%20-%20Werley%20de%20Oliveira%20Gon%c3%a7alves.pdf.jpghttps://tede.ufrrj.br/retrieve/54064/2017%20-%20Werley%20de%20Oliveira%20Gon%c3%a7alves.pdf.jpghttps://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/2554Submitted by Jorge Silva (jorgelmsilva@ufrrj.br) on 2019-01-04T14:24:54Z No. of bitstreams: 1 2017 - Werley de Oliveira Gonçalves.pdf: 3354923 bytes, checksum: 7b8503f65eff4c2b3312648d89663b33 (MD5)Made available in DSpace on 2019-01-04T14:24:54Z (GMT). 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