Electroencephalogram signal analysis for brain-computer interface aiming at motor Rehabilitation application (2023)
- Authors:
- Autor USP: MELO, GABRIEL CHAVES DE - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PMR
- Subjects: INTERFACE HOMEM-COMPUTADOR; ELETROENCEFALOGRAFIA; ELETRODO DE REFERÊNCIA; REABILITAÇÃO; APRENDIZAGEM MOTORA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Há casos em que o caminho do sistema nervoso que conecta o cérebro aos membros do corpo fica comprometido. Depois de um acidente vascular cerebral (AVC), por exemplo, uma pessoa pode perder a capacidade de controlar seu braço. Nesses casos, a terapia de reabilitação motora pode devolver o controle total ou parcial sobre o membro afetado. Todavia, quando não há movimento residual no membro afetado, a reabilitação é extremamente difícil. Uma Interface Cérebro-Computador (ICC) registra sinais cerebrais e os transforma em comandos para uma máquina. As ICCs tornaram-se uma alternativa promissora para a reabilitação desses casos mais difíceis. Isso ocorre por meio de um dispositivo auxiliar, como um exoesqueleto, que movimenta o membro paralisado do paciente ao detectar essa intenção por meio de processamento em tempo real dos sinais cerebrais. ICCs não invasivas são preferíveis em função de sua segurança. Nas ICCs, a eletroencefalografia (EEG) é a técnica mais empregada para registrar os sinais cerebrais. ICC baseada em EEG é o foco deste trabalho. O maior desafio desses sistemas é a variabilidade dos sinais. Isso significa que os sinais cerebrais de uma pessoa em uma dada tarefa repetida várias vezes serão diferentes em cada repetição. O volume condutor entre o cérebro e o couro cabeludo e a impossibilidade de se registrar os sinais utilizando uma referência eletricamente neutra são duas das principais razões para a variabilidade do EEG. Este trabalho tem por objetivo desenvolver uma estratégia para melhorar a identificação do movimento em pseudo tempo real. Um estudo sobre sinais motores de membros superiores é realizado. Na sequência, é proposto um método para personalizar o algoritmo de uma ICC a cada indivíduo, visando reduzir a variabilidade do EEG e, assim, melhorar a identificação pretendida. Foi vistoque o método proposto foi eficaz, proporcionando uma acurácia média de 95% entre 15 sujeitos.
- Imprenta:
- Data da defesa: 11.05.2023
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ABNT
MELO, Gabriel Chaves de. Electroencephalogram signal analysis for brain-computer interface aiming at motor Rehabilitation application. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-22082023-075818/. Acesso em: 25 fev. 2026. -
APA
Melo, G. C. de. (2023). Electroencephalogram signal analysis for brain-computer interface aiming at motor Rehabilitation application (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-22082023-075818/ -
NLM
Melo GC de. Electroencephalogram signal analysis for brain-computer interface aiming at motor Rehabilitation application [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-22082023-075818/ -
Vancouver
Melo GC de. Electroencephalogram signal analysis for brain-computer interface aiming at motor Rehabilitation application [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-22082023-075818/
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