Plataforma para análise do sinal de EEG aplicado ao ERD/ERS no reconhecimento em tempo real da imaginação do movimento
Dispositivos portáteis para aquisição e processamento digital de sinais de eletroencefalografia (EEG) são peças fundamentais para construção de Interfaces Cérebro Máquina (BCI – Brain Computer Interface). Estas interfaces possibilitam o acionamento de dispositivos eletromecânicos controlados via pen...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFPE |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ufpe.br:123456789/34166 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34166 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Engenharia Elétrica Eletroencefalografia Instrumentação Biomédica Processamento de Sinais Bioelétricos BCI DWT FPGA ERD/ERS Sistemas Embarcados |
| Sumario: | Dispositivos portáteis para aquisição e processamento digital de sinais de eletroencefalografia (EEG) são peças fundamentais para construção de Interfaces Cérebro Máquina (BCI – Brain Computer Interface). Estas interfaces possibilitam o acionamento de dispositivos eletromecânicos controlados via pensamento e possuem diversas aplicações: reabilitação motor-neural de pacientes com limitações de movimento; equipamentos para intervenções em processos industriais/militares perigosos; entretenimento. Este trabalho propõe uma plataforma para aquisição de EEG e processamento digital em FPGA (Field Programmable Gate Array), com a finalidade de reconhecer a imaginação do movimento (IM) das mãos em tempo real e possibilitar um feedback visual. Construiu-se um amplificador de dois canais específico para captação analógica do sinal de EEG. O tratamento digital dos dados foi realizado através da implantação de um algoritmo adaptado da transformada wavelet discreta Daubechies-4, capaz de decompor o EEG em suas faixas de frequência constituintes β, α, θ e δ. Em seguida, o sistema executa o escalograma em hardware e classifica os sinais de forma síncrona medindo a ERD/ERS (Event Related Desynchronization/Synchronization) para identificar de forma online a IM da mão direita ou esquerda pelo método de threshold. A técnica foi aplicada em sinais gravados de um banco de dados de três indivíduos e em sinais adquiridos diretamente de um voluntário. Os resultados foram comparados com algoritmos offline e mostram a viabilidade do processo. O sistema reconhece a IM e indica qual das mãos foi imaginada. A principal contribuição desta tese é uma ferramenta para trabalhar com ERD/ERD através de uma plataforma embarcada para reconhecimento de IM em tempo real com feedback visual, não invasiva, construída com hardware reconfigurável, que funciona à bateria e possui canal de comunicação sem fio. |
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