Classificação de estados de atenção a partir de sinais de eletroencefalografia.

• Ano de defesa: 2003
• Autor(a) principal: Luciano Augusto Kruk
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
• Palavras-chave em Português: Aquisição de dados; Processamento de sinais; Eletroencefalografia; Classificações; Análise numérica; Engenharia eletrônica; Medicina
• Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=76

Propõe-se neste trabalho um sistema de aquisição de dados de baixo custo para eletroencefalografia (EEG). O sistema realiza a amplificação, filtragem e digitalização do sinal de EEG, que é então enviado para um computador, o qual agrega informações comportamentais concorrentes. Em particular, o sistema foi utilizado para investigar a detecção de episódios de falta de atenção em curtos períodos de tempo, para possíveis aplicações em tempo real. Para tal, foram comparadas duas técnicas de classificação: distância euclidiana (DE) e análise discriminante linear (ADL). Um algoritmo de seleção de variáveis foi utilizado para reduzir a dimensão da entrada dos classificadores, de modo a evitar problemas de colinearidade. Com base em registros adquiridos com dois voluntários, foi observada uma correlação entre características espectrais de pequenos segmentos (7(s)) de EEG e episódios de falta de atenção em uma atividade monótona. Os resultados sugerem que o sistema e a metodologia de aquisição propostos possam ser usados em futuros estudos na área.