Orientadores Eleri Cardozo, Diogo Coutinho Soriano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-24T05:15:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2013 / Resumo: Os potenciais evocados visuais de estado em regime permanente (SSVEP) são uma resposta cerebral medida ao capturar sinais cerebrais através de Eletroencefalograma (EEG) usando-se uma touca com eletrodos posicionados no escalpo mediante estimulação visual externa. Um sistema que detecta a resposta SSVEP gerada em um sujeito estimulado com fontes de luz (LEDs) piscando a frequências diferentes foi desenvolvido nesta dissertação com o intuito de criar uma interface homen-máquina. Para tanto, foram usados quatro estímulos visuais codificando quatro possíveis comandos, mais o estado de repouso, a serem classificados e identificados a partir da resposta observada no EEG de um sujeito e da devida análise espectral deste sinal. As características que determinam se a resposta SSVEP está presente foram estudadas através de diferentes heurísticas para a seleção de descritores (coeficientes associados a densidade espectral de potência), os quais foram posteriormente passados para um classificador linear para a determinação do comando associado ao estímulo. Para a seleção de características, o índice Davies Bouldin (DB) foi utilizado. No que concerne a análise de frequência realizado para os três sujeitos estudados foi possível observar a presença da resposta SSVEP nas frequências de estimulação, mas tal como esperado, com forte presença de ruído e com grande variabilidade entre os sujeitos. Apesar da variabilidade das características selecionadas pela estratégia adotada, obteve-se aqui resultados de classificação próximos a 90% de acerto para cada classe. Estes resultados de classificação indicaram que esta metodologia de processamento pode ser usada num sistema de BCI em tempo real, dado que o atual sistema foi projetado para operar somente com dados que foram gravados off-line / Abstract: Steady State Visual Evoked Potentials (SSVEP) is a brain response measured by capturing brain signals generated by external visual stimulation, through electroencephalogram (EEG) using a cap with electrodes placed on the scalp. A system for detection SSVEP response generated in a subject stimulated with light sources (LEDs) flashing at different frequencies has been developed in this dissertation in order to implement a human machine interface. Thus, we used four visual stimuli encoding four possible commands, besides idle state, to be classified and identified from the response observed in the EEG of a subject through the spectral analysis of this signal. The characteristics that determine if a SSVEP response is present were studied through different heuristics for selecting descriptors (coefficients associated with power spectral density), which were then passed to a linear classifier for the determination of the stimulus associated command. Davies Bouldin (DB) index was the method used for the selection of features. From the frequency analysis carried out for three subjects it was observed the presence of SSVEP response on the stimulation frequencies, but in some cases, as expected, was blurred by noise, which differ among individuals. Despite the variability of the features selected by the strategy adopted, it was obtained classification results with accuracy nearly 90\% for each class. These classification results indicated that this processing methodology could be used in a BCI system in real time, as the current system was designed to operate only with data that were recorded off-line / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestra em Engenharia Elétrica
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/261866 |
| Date | 24 August 2018 |
| Creators | Suarez Uribe, Luisa Fernanda, 1985- |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Soriano, Diogo Coutinho, Cardozo, Eleri, 1954-, Suyama, Ricardo, Attux, Romis Ribeiro de Faissol |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 66 f. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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