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Modelo computacional baseado em interface cérebro-computador para extração de características e classificação de sinais EEG

2024; Servicios Academicos Intercontinentales; Volume: 22; Issue: 2 Linguagem: Português

10.55905/oelv22n2-174

1696-8352

Osmar Ferreira Gomes, Oberdan Rocha Pinheiro, Alex Álisson Bandeira Santos,

Sensor Technology and Measurement Systems

Epidemiologicamente, observa-se que o número de pessoas acometidas com doenças neurológicas tem crescido devido a diversos fatores oriundos da sociedade moderna. A ciência contemporânea incluindo: medicina neurológica, biomecânica, robótica, informática, física e engenharias vem progredindo expressivamente no desenvolvimento de conhecimento multidisciplinar. O principal foco tem sido trazer esses pacientes acometidos dessas enfermidades a um patamar superior de qualidade de vida. Isso significa maior cognição, mais liberdade e mais movimentos controlados e controláveis. Este artigo desenvolve um modelo matemático baseado em interface cérebro-computador que permite o desenvolvimento de novas tecnologias tomando como base sinais de eletroencefalogramas. Tal esforço teórico reflete a necessidade de se produzir cadeiras de rodas mais inteligentes, interfaces flexíveis [para se adaptar a distintos indivíduos]. Num extremo, tentando-se eliminar o ruído de sinais indesejados (artefatos), se terá a essência, o precioso teor dos sinais pensados que conseguem expressar a origem das variações cerebrais que podem movimentar uma cadeira, por exemplo. Ademais, a cadeira é incômoda, requer ajuda de outros e, precisa de alterações nas estruturas arquitetônicas, para se dizer o mínimo. O método utilizado para essa modelagem baseou-se em usar os sinais de eletroencefalogramas do banco de dados eegmmidb – EEG Motor Movement-Imagery Dataset, que está disponível. Tal amostra contém sinais de eletroencefalogramas de 105 indivíduos. Esses sinais foram utilizados para validação do modelo computacional proposto. Os resultados obtidos da simulação, mostraram que o modelo consegue explicar algo como 75% dos movimentos, quando os outros semelhantes alcançavam, no máximo 50%. Assim, este modelo-interface cérebro-computador ofereceu maior robustez revelando que os esforços feitos aqui foram proveitosos. Mais que isso, que outras tentativas podem ser feitas a partir das suposições inerentes ou das associações feitas na construção desse modelo.