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Previous issue date: 2016-09-01 / Durante os últimos dez anos, as Interfaces Cérebro Computador (ICC)
baseadas em Potenciais Evocados Visuais de Regime Permanente (SSVEP) têm
chamado a atenção de muitos pesquisadores devido aos resultados promissores e as altas taxas de precisão atingidas. Este tipo de ICC permite que pessoas com dificuldades motoras severas possam se comunicar com o mundo exterior através da modulação da atenção visual a luzes piscantes com frequência determinada. Esta Tese de Doutorado tem o intuito de desenvolver um novo enfoque dentro das chamadas ICC Independentes, nas quais os usuários não necessitam executar tarefas neuromusculares para seleção visual de objetivos específicos, característica que a distingue das tradicionais ICCs-SSVEP. Assim, pessoas com difculdades motoras severas, como pessoas com Esclerose Lateral Amiotrófca (ELA), contam com uma nova alternativa de se comunicar através de sinais cerebrais. Diversas contribuições foram realizadas neste trabalho, como, por exemplo, melhoria do algoritmo extrator de características, denominado Índice de Sincronização Multivariável (ou MSI,
do Inglês), para a detecção de potenciais evocados; desenvolvimento de um novo método de detecção de potenciais evocados através da correlação entre modelos multidimensionais (tensores); o desenvolvimento do primeiro estudo sobre a influência de estímulos coloridos na detecção de SSVEPs usando LEDs; a aplicação do conceito de Compressão na detecção de SSVEPs; e, fnalmente, o desenvolvimento de uma nova ICC independente que utiliza o enfoque de Percepção Fundo-Figura (ou FGP, do Inglês).
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/9683 |
Date | 01 September 2016 |
Creators | TELLO, R. J. M. G. |
Contributors | Sandra Mara Torres Muller, FERREIRA, A., SA, A. M. F. L. M., LIMA, E. R., CIARELLI, P. M., BASTOS FILHO, T. F. |
Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Doutorado em Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFES, BR |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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