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Performance analysis of graph metrics for assessing hand motor imagery tasks from electroencephalography data : Análise de desempenho de métricas de grafos para reconhecimento de tarefas de imaginação motora das mãos a partir de dados de eletroencefalografia / Análise de desempenho de métricas de grafos para reconhecimento de tarefas de imaginação motora das mãos a partir de dados de eletroencefalografia

Orientadores: Gabriela Castellano, Romis Ribeiro de Faissol Attux / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Física Gleb Wataghin / Made available in DSpace on 2018-09-06T19:40:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016 / Resumo: Interfaces cérebro-computador (BCIs, brain-computer interfaces) são sistemas cuja finalidade é fornecer um canal de comunicação direto entre o cérebro e um dispositivo externo, como um computador, uma prótese ou uma cadeira de rodas. Por não utilizarem as vias fisiológicas convencionais, BCIs podem constituir importantes tecnologias assistivas para pessoas que sofreram algum tipo de lesão e, por isso, tiveram sua interação com o ambiente externo comprometida. Os sinais cerebrais a serem extraídos para utilização nestes sistemas devem ser gerados mediante estratégias específicas. Nesta dissertação, trabalhamos com a estratégia de imaginação motora (MI, motor imagery), e extraímos a resposta cerebral correspondente a partir de dados de eletroencefalografia (EEG). Os objetivos do trabalho foram caracterizar as redes cerebrais funcionais oriundas das tarefas de MI das mãos e explorar a viabilidade de utilizar métricas da teoria de grafos para a classificação dos padrões mentais, gerados por esta estratégia, de usuários de um sistema BCI. Para isto, fez-se a hipótese de que as alterações no espectro de frequências dos sinais de eletroencefalografia devidas à MI das mãos deveria, de alguma forma, se refletir nos grafos construídos para representar as interações cerebrais corticais durante estas tarefas. Em termos de classificação, diferentes conjuntos de pares de eletrodos foram testados, assim como diferentes classificadores (análise de discriminantes lineares ¿ LDA, máquina de vetores de suporte ¿ SVM ¿ linear e polinomial). Os três classificadores testados tiveram desempenho similar na maioria dos casos. A taxa média de classificação para todos os voluntários considerando a melhor combinação de eletrodos e classificador foi de 78%, sendo que alguns voluntários tiveram taxas de acerto individuais de até 92%. Ainda assim, a metodologia empregada até o momento possui várias limitações, sendo a principal como encontrar os pares ótimos de eletrodos, que variam entre voluntários e aquisições; além do problema da realização online da análise / Abstract: Brain-computer interfaces (BCIs) are systems that aim to provide a direct communication channel between the brain and an external device, such as a computer, a prosthesis or a wheelchair. Since BCIs do not use the conventional physiological pathways, they can constitute important assistive technologies for people with lesions that compromised their interaction with the external environment. Brain signals to be extracted for these systems must be generated according to specific strategies. In this dissertation, we worked with the motor imagery (MI) strategy, and we extracted the corresponding cerebral response from electroencephalography (EEG) data. Our goals were to characterize the functional brain networks originating from hands¿ MI and investigate the feasibility of using metrics from graph theory for the classification of mental patterns, generated by this strategy, of BCI users. We hypothesized that frequency alterations in the EEG spectra due to MI should reflect themselves, in some manner, in the graphs representing cortical interactions during these tasks. For data classification, different sets of electrode pairs were tested, as well as different classifiers (linear discriminant analysis ¿ LDA, and both linear and polynomial support vector machines ¿ SVMs). All three classifiers tested performed similarly in most cases. The mean classification rate over subjects, considering the best electrode set and classifier, was 78%, while some subjects achieved individual hit rates of up to 92%. Still, the employed methodology has yet some limitations, being the main one how to find the optimum electrode pairs¿ sets, which vary among subjects and among acquisitions; in addition to the problem of performing an online analysis / Mestrado / Física / Mestre em Física / 165742/2014-3 / 1423625/2014 / CNPQ / CAPES

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/305739
Date07 July 2016
CreatorsStefano Filho, Carlos Alberto, 1991-
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Attux, Romis Ribeiro de Faissol, 1978-, Castellano, Gabriela, 1970-, Soriano, Diogo Coutinho, Mesquita, Rickson Coelho
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Física Gleb Wataghin, Programa de Pós-Graduação em Física
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguageInglês
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format166 f. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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