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Seleção de canais para BCIs baseadas no P300 / Channel selection for P300-based BCIsUlisses, Pedro Henrique da Costa 19 February 2019 (has links)
Interface Cérebro-Computador é um meio que permite a comunicação do cérebro com dispositivos externos e tem como principal público-alvo as pessoas com problemas motores, incapazes de se comunicarem e/ou se locomoverem. Uma das principais aplicações são os soletradores baseados no P300 que fornecem um meio de indivíduos se comunicarem através de um teclado virtual. Devolver a capacidade de comunicação para uma pessoa é de extrema importância para a qualidade de vida das pessoas. Esse tipo de aplicação possui diversos desafios, um deles é a necessidade da BCI ser treinada especificamente para cada indivíduo. Esse treinamento pode levar horas e até mesmo dias. Uma das formas de diminuir esse tempo é utilizar um dos conjuntos de canais pré-definidos que são sugeridos na literatura, porém esses conjuntos não garantem um funcionamento adequado da BCI, o que pode frustar os indivíduos não desejar mais utilizar uma BCI. Para solucionar esse problema, é proposto no presente trabalho a seleção de canais a partir de um conjunto de canais para agilizar o processo de treinamento e atingir um ótimo desempenho com a BCI. / Brain-Computer Interface is a means that allows the communication of the brain with external devices and has as main target audience the people with motor problems, unable to communicate and/or move around. One of the main applications is the P300-based spellers that provide a means for individuals to communicate through a virtual keyboard. Recovering the ability to communicate to a person is of extreme importance to the quality of peoples lives. This type of application has several challenges, one of which is the need for BCI to be trained specifically for each individual. This training can take hours and even days. One of the ways to decrease this time is to use one of the predefined set of channels that are suggested in the literature, but these sets do not guarantee an adequate functioning of BCI, which can frustrate individuals no longer want to use a BCI. To solve this problem, it is proposed in the present work the selection of channels from a set of channels to accelerate the training process and achieve optimal performance with BCI.
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