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

Resumen

Na sociedade contemporânea, observa-se o aumento do número de pessoas diagnosticadas com algum tipo de deficiência física que possuem mobilidade reduzida. As atividades de controle do corpo realizadas pelo ser humano utilizam as vias neuromusculares e pessoas diagnosticadas com quadros clínicos como esclerose lateral amiotróca, lesão na medula espinhal ou acidente vascular cerebral, por exemplo, têm as vias neuromusculares comprometidas, por esse motivo tem diculdade em locomover-se. Uma das alternativas para contornar esse problema é o desenvolvimento de tecnologias que substituam, em parte, as funções perdidas das pessoas com deficiências motoras graves. Nesse contexto, as interfaces cérebro-computador, apresentam-se como solução para ajudar indivíduos com graves comprometimentos motores e neurológicos em suas atividades de vida diária. Entretanto, grande parte dessas interfaces é construída de forma isolada, possuindo estruturas próprias, impactando negativamente na capacidade de reúso, integração e extensão dessas interfaces. O objetivo geral desse trabalho de investigação é desenvolver um modelo computacional baseado em interface cérebro-computador que permita o estudo e desenvolvimento de novas tecnologias a partir dos sinais de eletroencefalograma para ajudar indivíduos com mobilidade reduzida a conduzir uma cadeira de rodas inteligente em suas atividades de vida diária. Os sinais de eletroencefalograma foram adquiridos através do banco de dados eegmmidb - EEG Motor Movement/Imagery Dataset. Amostras de sinais de eletroencefalograma de 106 indivíduos foram utilizadas para validação do modelo computacional. Os resultados alcançados nesse trabalho de investigação, evidenciam que a arquitetura proposta é viável e reusável para o desenvolvimento de interfaces cérebro-computador.