Desenvolvimento de uma interface cérebro-computador não invasiva baseada em potenciais evocados visuais de regime permanente aplicada à comunicação alternativa e robô de telepresença

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Floriano, Alan Silva da Paz
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Espírito Santo
BR
Mestrado em Engenharia Elétrica
Centro Tecnológico
UFES
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
BCI
Telepresence Robot
Alternative Communication
SSVEP
ICC
Robô de telepresença
Comunicação alternativa
Sinais cerebrais
Interface cérebro-computador
Potencial evocado (Eletrofisiologia)
Robôs móveis
Telepresença
Robótica
Comunicação não-verbal
Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
621.3
Link de acesso: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9673
Resumo: There are people who have their communication skills impaired due to infirmities, accidents or injuries. New technologies are emerging for those people, in order to provide them an alternative communication through brain signals. These systems are known as Brain Computer Interfaces (BCIs). This thesis describes the development of a SSVEP (Steady State Visual Evoked Potential) based BCI applied to alternative communication and that can also be used in a telepresence robot. The interface allows the choice of four commands using visual stimuli, which were developed using the OpenGL graphical library and that runs in distinct frequencies (5.6Hz, 6.4Hz, 6.9Hz and 8.0Hz). All volunteers who participated the tests using the online system could complete the tasks. The average rate of success was 88.3% ± 5.4% and the classification time was 5.6s ± 0.5s, with mean ITR of 14.2 bits/min ± 3.5 bits/min, without the need of training and using a single channel. The results show the possibility of building a BCI that can be used in future projects of assistive technologies in the Intelligent Automation Laboratory at University of Espirito Santo.
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