Desenvolvimento de uma interface cérebro computador baseada em ritmos sensório-motores para controle de dispositivos
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/198346 |
Resumo: | O desenvolvimento de ferramentas voltadas para a área da tecnologia assistida tem crescido muito nos últimos anos devido ao avanço tecnológico e científico. Uma das áreas em destaque na Comunidade Científica nos últimos anos é a área denominada de Brain-Computer Interface ou simplesmente BCI, que basicamente utiliza sinais cerebrais para controlar ou gerenciar dispositivos. Neste trabalho é desenvolvido um sistema experimental BCI, síncrono e não invasivo, utilizando sinais cerebrais da região do córtex somatossensorial capturados com um EEG de 3 canais, com o objetivo de comandar um protótipo de cadeira de rodas motorizada sem a participação de nervos periféricos e músculos. São realizados 4 experimentos onde voluntários não treinados realizam tarefas motoras imaginárias de 2, 3 ou 4 movimentos, onde são avaliados diversos aspectos como, por exemplo, o método de seleção e extração de características, taxas de acerto na classificação, aplicação do método empregado em uma base de dados internacional conhecida para comparação de resultados, assim como a avaliação geral do sistema. Foram obtidas taxas de acerto médias de 74,9% para os 3 melhores voluntários do experimento com 2 movimentos, 60% para o experimento com 3 movimentos e 40,2% para o experimento de 4 movimentos. No experimento de interface com a cadeira de rodas foram obtidas taxas de acerto médias de 65,7 e 49,2% para 2 ou 3 direções, respectivamente. É importante ressaltar que essas taxas de acerto são similares às obtidas em outros trabalhos. |
id |
URGS_79cc6ac6dee699d61a172ccaabfc6a19 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:www.lume.ufrgs.br:10183/198346 |
network_acronym_str |
URGS |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
repository_id_str |
1853 |
spelling |
Carra, MichelBalbinot, Alexandre2019-08-23T02:30:13Z2012http://hdl.handle.net/10183/198346000878216O desenvolvimento de ferramentas voltadas para a área da tecnologia assistida tem crescido muito nos últimos anos devido ao avanço tecnológico e científico. Uma das áreas em destaque na Comunidade Científica nos últimos anos é a área denominada de Brain-Computer Interface ou simplesmente BCI, que basicamente utiliza sinais cerebrais para controlar ou gerenciar dispositivos. Neste trabalho é desenvolvido um sistema experimental BCI, síncrono e não invasivo, utilizando sinais cerebrais da região do córtex somatossensorial capturados com um EEG de 3 canais, com o objetivo de comandar um protótipo de cadeira de rodas motorizada sem a participação de nervos periféricos e músculos. São realizados 4 experimentos onde voluntários não treinados realizam tarefas motoras imaginárias de 2, 3 ou 4 movimentos, onde são avaliados diversos aspectos como, por exemplo, o método de seleção e extração de características, taxas de acerto na classificação, aplicação do método empregado em uma base de dados internacional conhecida para comparação de resultados, assim como a avaliação geral do sistema. Foram obtidas taxas de acerto médias de 74,9% para os 3 melhores voluntários do experimento com 2 movimentos, 60% para o experimento com 3 movimentos e 40,2% para o experimento de 4 movimentos. No experimento de interface com a cadeira de rodas foram obtidas taxas de acerto médias de 65,7 e 49,2% para 2 ou 3 direções, respectivamente. É importante ressaltar que essas taxas de acerto são similares às obtidas em outros trabalhos.The development of tools for assistive technology has grown tremendously in recent years due to technological and scientific advancement. One of the areas highlighted in the scientific community in recent years is called Brain-Computer Interface or simply BCI, which basically uses brain signals to control or manage devices. In this work is developed an experimental BCI system, synchronous and non-invasive, using brain signals from somatosensory cortex captured with a 3-channel EEG, in order to command a motorized wheelchair without the involvement of peripheral nerves and muscles. Four experiments are performed where untrained volunteers perform imaginary tasks (two, three or four imaginary movements), which are evaluated several aspects, such as the method of selection and feature extraction, classification accuracy rates, application of the method employed in an international database for comparison, as well as the general evaluation of the system. Were obtained hit rates (average) of 74.9% for the three best volunteers of the experiment with two movements, 60% for the experiment with three movements and 40.2% for the experiment with four movements. In the experiment with the wheelchair were obtained 65.7 and 49.2% hit rates (average) for 2 or 3 directions, respectively. It is noteworthy that these hit rates are compatible with other works.application/pdfporTecnologia assistivaEletroencefalografiaInterface cérebro-computadorProcessamento de sinaisBrain-computer interfaceEEGAssistive technologyMotor imageryBiomedical instrumentationDesenvolvimento de uma interface cérebro computador baseada em ritmos sensório-motores para controle de dispositivosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaPorto Alegre, BR-RS2012mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT000878216.pdf.txt000878216.pdf.txtExtracted Texttext/plain254424http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/198346/2/000878216.pdf.txtb3e6c017f3460e5f101a1e5a052c4165MD52ORIGINAL000878216.pdfTexto completoapplication/pdf8990564http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/198346/1/000878216.pdfaa80cfd3690f3a49e62f61fee9ebf8a3MD5110183/1983462019-08-24 02:31:32.443554oai:www.lume.ufrgs.br:10183/198346Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532019-08-24T05:31:32Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Desenvolvimento de uma interface cérebro computador baseada em ritmos sensório-motores para controle de dispositivos |
title |
Desenvolvimento de uma interface cérebro computador baseada em ritmos sensório-motores para controle de dispositivos |
spellingShingle |
Desenvolvimento de uma interface cérebro computador baseada em ritmos sensório-motores para controle de dispositivos Carra, Michel Tecnologia assistiva Eletroencefalografia Interface cérebro-computador Processamento de sinais Brain-computer interface EEG Assistive technology Motor imagery Biomedical instrumentation |
title_short |
Desenvolvimento de uma interface cérebro computador baseada em ritmos sensório-motores para controle de dispositivos |
title_full |
Desenvolvimento de uma interface cérebro computador baseada em ritmos sensório-motores para controle de dispositivos |
title_fullStr |
Desenvolvimento de uma interface cérebro computador baseada em ritmos sensório-motores para controle de dispositivos |
title_full_unstemmed |
Desenvolvimento de uma interface cérebro computador baseada em ritmos sensório-motores para controle de dispositivos |
title_sort |
Desenvolvimento de uma interface cérebro computador baseada em ritmos sensório-motores para controle de dispositivos |
author |
Carra, Michel |
author_facet |
Carra, Michel |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Carra, Michel |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Balbinot, Alexandre |
contributor_str_mv |
Balbinot, Alexandre |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Tecnologia assistiva Eletroencefalografia Interface cérebro-computador Processamento de sinais |
topic |
Tecnologia assistiva Eletroencefalografia Interface cérebro-computador Processamento de sinais Brain-computer interface EEG Assistive technology Motor imagery Biomedical instrumentation |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Brain-computer interface EEG Assistive technology Motor imagery Biomedical instrumentation |
description |
O desenvolvimento de ferramentas voltadas para a área da tecnologia assistida tem crescido muito nos últimos anos devido ao avanço tecnológico e científico. Uma das áreas em destaque na Comunidade Científica nos últimos anos é a área denominada de Brain-Computer Interface ou simplesmente BCI, que basicamente utiliza sinais cerebrais para controlar ou gerenciar dispositivos. Neste trabalho é desenvolvido um sistema experimental BCI, síncrono e não invasivo, utilizando sinais cerebrais da região do córtex somatossensorial capturados com um EEG de 3 canais, com o objetivo de comandar um protótipo de cadeira de rodas motorizada sem a participação de nervos periféricos e músculos. São realizados 4 experimentos onde voluntários não treinados realizam tarefas motoras imaginárias de 2, 3 ou 4 movimentos, onde são avaliados diversos aspectos como, por exemplo, o método de seleção e extração de características, taxas de acerto na classificação, aplicação do método empregado em uma base de dados internacional conhecida para comparação de resultados, assim como a avaliação geral do sistema. Foram obtidas taxas de acerto médias de 74,9% para os 3 melhores voluntários do experimento com 2 movimentos, 60% para o experimento com 3 movimentos e 40,2% para o experimento de 4 movimentos. No experimento de interface com a cadeira de rodas foram obtidas taxas de acerto médias de 65,7 e 49,2% para 2 ou 3 direções, respectivamente. É importante ressaltar que essas taxas de acerto são similares às obtidas em outros trabalhos. |
publishDate |
2012 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2012 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2019-08-23T02:30:13Z |
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 |
http://hdl.handle.net/10183/198346 |
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv |
000878216 |
url |
http://hdl.handle.net/10183/198346 |
identifier_str_mv |
000878216 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) instacron:UFRGS |
instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
instacron_str |
UFRGS |
institution |
UFRGS |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/198346/2/000878216.pdf.txt http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/198346/1/000878216.pdf |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
b3e6c017f3460e5f101a1e5a052c4165 aa80cfd3690f3a49e62f61fee9ebf8a3 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
repository.mail.fl_str_mv |
lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br |
_version_ |
1810085494664462336 |