Filtragem espaço-temporal baseada no princípio MVDR aplicada a interfaces cérebro-computador sob o paradigma SSVEP

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Vargas, Guilherme Vettorazzi, 1993-
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641158
Resumo: Orientador: Levy Boccato
id UNICAMP-30_c3822af333925b78452fa7c3575db8c1
oai_identifier_str oai::1162318
network_acronym_str UNICAMP-30
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository_id_str
spelling Filtragem espaço-temporal baseada no princípio MVDR aplicada a interfaces cérebro-computador sob o paradigma SSVEPSpatiotemporal filtering based on MVDR principle applied to SSVEP brain-computer interfacesInterfaces cérebro-computadorPotenciais evocadosEletroencefalografiaFiltros adaptativosProcessamento de sinaisBrain-computer interfacesEvoked potentialsElectroencephalographySignal processingAdaptive filtersOrientador: Levy BoccatoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: O desenvolvimento de tecnologias assistivas visa melhorar a qualidade de vida e a inclusão na sociedade de indivíduos que apresentem algum tipo de deficiência (como visual, motora e/ou intelectual). Em particular, as interfaces cérebro-computador baseadas no potencial evocado visualmente em regime permanente (BCI-SSVEP) constituem uma opção em desenvolvimento que permite a interação direta entre o cérebro humano e o computador, mapeando sinais cerebrais em comandos para dispositivos externos. Na construção de uma BCI-SSVEP, os sinais cerebrais registrados via eletroencefalografia (EEG) são amplificados e pré-processados a fim de remover artefatos e ruídos indesejados. Em seguida, feita a digitalização deste conjunto de sinais, faz-se a extração e seleção de atributos representativos e, por fim, a classificação, associando aos sinais de entrada uma classe que codifica o comando desejado pelo usuário. Neste trabalho, vamos estudar uma técnica promissora de filtragem espaço-temporal, denominada filtro MVDR (do inglês, minimum variance distortionless response). Essa técnica, por meio da combinação de sinais provenientes de diversos eletrodos, é capaz de atenuar componentes interferentes, preservando as frequências relacionadas aos estímulos visuais, de acordo com as restrições de minimização de variância. Inicialmente, de acordo com testes de sensibilidade, avaliou-se o comportamento do filtro com relação a alguns fatores do sistema BCI-SSVEP: proximidade entre frequências de estímulo, número de estímulos e tamanho da janela de estimulação. Em seguida, os principais parâmetros de ajuste do filtro foram alterados, como sua ordem e o número de eletrodos a serem combinados. Mediante a inferioridade do método proposto em relação às demais técnicas de pré-processamento empregadas, como o CAR e a CCA, propusemos uma extensão do MVDR na forma de um banco de filtros, FBMVDR, estendendo-o posteriormente para o modo de operação adaptativo. Resultados indicam que a implementação do banco de filtros, FBMVDR, proporcionou um aumento superior a 5% em relação ao MVDR, atingindo um desempenho de 92,6% em cenários com 4 estímulos visuais e janelas de 1 s. Em uma segunda abordagem, o FBMVDRR superou uma das técnicas estado da arte, o FBCCA, em pouco mais de 1 ponto percentual. Portanto, a técnica de filtragem espaço-temporal proposta se mostrou capaz de trazer benefícios relevantes para os sistemas BCIAbstract: The development of assistive technologies aims to improve the quality of life and the inclusion in society of individuals who have some type of disability (such as visual, motorand/or intellectual). In particular, brain-computer interfaces based on steady-state visually evoked potentials (BCI-SSVEP) constitute an option under development that allows direct interaction between the human brain and the computer, mapping signals into commands for external devices. When building a BCI-SSVEP, brain signals registered via electroencephalography (EEG) are amplified and pre-processed in order to remove artifacts and undesired noise. Then, the digitalization of this set of signals is provided, followed by the extraction and selection of representative attributes and, finally, the classification, assigning the input signals to a class that encodes the command selected by the user. In this work, we study a promising space-time filtering technique, called MVDR (minimum variance distortionless response filter). By combining the signals from different electrodes, this technique is capable of attenuating interfering components, while preserving the frequencies related to visual stimuli, according to the variance minimization restrictions. Initially, with the aid of sensitivity tests, the behavior of the MVDR filter was evaluated with respect to some factors of the BCI-SSVEP system: proximity amid stimulus frequencies, number of stimuli and stimulation window-length. Then, the main parameters of the filter were varied, such as the order and the number of electrodes to be combined. Due to the inferiority of the proposed method when compared with other pre-processing techniques, such as CAR and CCA, we proposed an extension of the MVDR in the form of a filter bank, FBMVDR, extending it later to the adaptive operation mode. The obtained results indicate that the implementation of the filter bank, FBMVDR, provided an increaseof more than 5 % in relation to the MVDR, reaching a performance of 92.6 % in scenarios with 4 visual stimuli and 1 s window-length. In a second approach, the FBMVDR surpassed one of the state-of-the-art techniques, the FBCCA, by approximately 1 percentage point. Therefore, the proposed space-time filtering technique was capable of bringing relevant benefits to the BCI systemsMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia ElétricaCAPES88887.341753/2019-00[s.n.]Boccato, Levy, 1986-Ferrari, RafaelSoriano, Diogo CoutinhoUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASVargas, Guilherme Vettorazzi, 1993-20212021-03-02T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (86 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641158VARGAS, Guilherme Vettorazzi. Filtragem espaço-temporal baseada no princípio MVDR aplicada a interfaces cérebro-computador sob o paradigma SSVEP. 2021. 1 recurso online (86 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641158. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1162318Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-04-27T10:50:25Zoai::1162318Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2021-04-27T10:50:25Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
dc.title.none.fl_str_mv Filtragem espaço-temporal baseada no princípio MVDR aplicada a interfaces cérebro-computador sob o paradigma SSVEP
Spatiotemporal filtering based on MVDR principle applied to SSVEP brain-computer interfaces
title Filtragem espaço-temporal baseada no princípio MVDR aplicada a interfaces cérebro-computador sob o paradigma SSVEP
spellingShingle Filtragem espaço-temporal baseada no princípio MVDR aplicada a interfaces cérebro-computador sob o paradigma SSVEP
Vargas, Guilherme Vettorazzi, 1993-
Interfaces cérebro-computador
Potenciais evocados
Eletroencefalografia
Filtros adaptativos
Processamento de sinais
Brain-computer interfaces
Evoked potentials
Electroencephalography
Signal processing
Adaptive filters
title_short Filtragem espaço-temporal baseada no princípio MVDR aplicada a interfaces cérebro-computador sob o paradigma SSVEP
title_full Filtragem espaço-temporal baseada no princípio MVDR aplicada a interfaces cérebro-computador sob o paradigma SSVEP
title_fullStr Filtragem espaço-temporal baseada no princípio MVDR aplicada a interfaces cérebro-computador sob o paradigma SSVEP
title_full_unstemmed Filtragem espaço-temporal baseada no princípio MVDR aplicada a interfaces cérebro-computador sob o paradigma SSVEP
title_sort Filtragem espaço-temporal baseada no princípio MVDR aplicada a interfaces cérebro-computador sob o paradigma SSVEP
author Vargas, Guilherme Vettorazzi, 1993-
author_facet Vargas, Guilherme Vettorazzi, 1993-
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Boccato, Levy, 1986-
Ferrari, Rafael
Soriano, Diogo Coutinho
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
dc.contributor.author.fl_str_mv Vargas, Guilherme Vettorazzi, 1993-
dc.subject.por.fl_str_mv Interfaces cérebro-computador
Potenciais evocados
Eletroencefalografia
Filtros adaptativos
Processamento de sinais
Brain-computer interfaces
Evoked potentials
Electroencephalography
Signal processing
Adaptive filters
topic Interfaces cérebro-computador
Potenciais evocados
Eletroencefalografia
Filtros adaptativos
Processamento de sinais
Brain-computer interfaces
Evoked potentials
Electroencephalography
Signal processing
Adaptive filters
description Orientador: Levy Boccato
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021
2021-03-02T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641158
VARGAS, Guilherme Vettorazzi. Filtragem espaço-temporal baseada no princípio MVDR aplicada a interfaces cérebro-computador sob o paradigma SSVEP. 2021. 1 recurso online (86 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641158. Acesso em: 3 set. 2024.
url https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641158
identifier_str_mv VARGAS, Guilherme Vettorazzi. Filtragem espaço-temporal baseada no princípio MVDR aplicada a interfaces cérebro-computador sob o paradigma SSVEP. 2021. 1 recurso online (86 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641158. Acesso em: 3 set. 2024.
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1162318
Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
1 recurso online (86 p.) : il., digital, arquivo PDF.
dc.publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
instname_str Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron_str UNICAMP
institution UNICAMP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.mail.fl_str_mv sbubd@unicamp.br
_version_ 1809189172303364096

Registros relacionados