Classificação do estado de sonolência para motoristas com base em eletroencefalograma, redes neurais artificiais e algoritmos genéticos. - XAVIER, Felipe Porge. (2018)
O cérebro humano está, na maior parte do tempo, processando informações para reagir de acordo com os estímulos recebidos pelo conjunto sensorial do corpo humano. A fadiga men- tal é um estado de sonolência e baixa atenção que aumenta o tempo de reação do indivíduo. No trânsito, o baixo tempo de reação é crucial para evitar acidentes, o que torna a fadiga mental um fator de risco para os motoristas, principalmente ao trafegar em rodovias, as quais normalmente permitem velocidades mais altas. Neste trabalho, é descrito um método de classificação de sinais de eletroencefalograma (EEG) em sonolência, utilizando redes neu- rais artificiais otimizadas utilizando algoritmos genéticos. Os parâmetros de entrada foram calculados para grupos de 256 amostras (janelas de 1 segundo) do canal AF7 de um headset de EEG portátil denominado Muse. A aplicação do método proposto resultou em 13,42% de erro na classificação das amostras (confusão), 14,49% de erro quadrático médio, 85,21% de sensitividade e 87,95% de especificidade, a partir da utilização de dados adquiridos durante sessões em um simulador de direção.