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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Relação entre desempenho e conforto em interfaces cérebro-máquina: análise paramétrica em potenciais evocados visuais
Autor(es): Maurício, João Stephan Silva
Primeiro Orientador: Souza, Gabriel Henrique de
Co-orientador: Bernardino, Heder Soares
Membro da banca: Fonseca, Leonardo Goliatt da
Membro da banca: Santis, Rodrigo Barbosa de
Resumo: Interfaces Cérebro-Máquina (BCI) possuem uma variada gama de aplicações como o controle de mãos robóticas, reabilitação de pacientes com membros paralisados por acidentes vasculares cerebrais, treinamento atencional para indivíduos com déficit de atenção e controle de interfaces de comunicação alternativa. Cada aplicação envolve o reconhecimento de um conjunto de atividades cerebrais diferentes, como a Imaginação Motora (MI), atenção e Potenciais Evocados Visuais em Regime Estacionário (SSVEP). Nesse trabalho, será estudado o paradigma SSVEP, esses sinais surgem após estímulos visuais em frequências definidas que geram ondas sincronizadas no cérebro. A classificação das ondas geradas em suas frequências respectivas permite o uso desses sistemas para controle de interfaces contínuas ou discretas apenas com o foco visual do sujeito. Esses sistemas tem uma vantagem pois usualmente não é necessário nenhum treinamento do modelo para seu funcionamento, ao contrário de modelos para Imaginação Motora ou atenção. Embora possuam altas acurácias e taxas de transferência de informação (ITR), essas aplicações geram grande fadiga visual aos usuários. Essa fadiga é assunto recorrente em trabalhos de aplicação do SSVEP, porém poucas análises são feitas com relação à escolha das frequências levando em consideração o conforto. Por esse motivo, este trabalho analisa diferentes janelas de tempo e frequência com relação ao desempenho do modelo e ao conforto médio dos sujeitos. Além disso, a análise considerando diferentes quantidades de alvos possibilita avaliar a usabilidade do modelo em diversas aplicações, como sistemas de digitação, controle de braços mecânicos e interação em jogos digitais. Adicionalmente, a análise focada no ITR permitiu identificar um conjunto de parâmetros que se destacam tanto em conforto quanto em desempenho, oferecendo opções que podem priorizar a eficiência do sistema ou a experiência do usuário.
Abstract: Brain-Computer Interfaces (BCIs) have a wide range of applications, such as controlling robotic hands, rehabilitating patients with limb paralysis caused by strokes, attention training for individuals with attention deficit, and controlling alternative communication interfaces. Each application involves recognizing different sets of brain activities, such as Motor Imagery (MI), attention, and Steady-State Visual Evoked Potentials (SSVEP). In this study, the SSVEP paradigm will be analyzed. These signals arise after visual stimuli at specific frequencies, generating synchronized brain waves. Classifying the generated waves into their respective frequencies enables the use of these systems for controlling continuous or discrete interfaces solely through the subject’s visual focus. These systems have an advantage, as they typically do not require any model training for operation, unlike models for Motor Imagery or attention. Although they achieve high accuracy and Information Transfer Rates (ITR), these applications induce significant visual fatigue in users. This fatigue is a recurring topic in SSVEP application studies; however, few analyses consider frequency selection concerning user comfort. For this reason, this study examines different time and frequency windows concerning the model’s performance and the subjects’ average comfort. Furthermore, analyzing different target quantities allows the evaluation of the model’s usability in various applications, such as typing systems, mechanical arm control, and interaction in digital games. Additionally, an analysis focused on ITR identified a set of parameters that stand out in both comfort and performance, providing options that can prioritize either system efficiency or user experience.
Palavras-chave: Interfaces cérebro-máquina
Potenciais evocados visuais em regime estacionário
Eletroencefalograma
Brain-computer interfaces
Steady-state visually evoked potentials
Electroencephalogram
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::MATEMATICA DA COMPUTACAO::MODELOS ANALITICOS E DE SIMULACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Sigla da Instituição: UFJF
Departamento: Faculdade de Engenharia
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
Attribution-ShareAlike 3.0 Brazil
Licenças Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/19135
Data do documento: 14-Mar-2025
Aparece nas coleções:Engenharia Computacional - TCC Graduação



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