Aquisição e processamento de biosinais de eletromiografia de superfície e eletroencelografia para caracterização de comandos verbais ou intenção de fala mediante seu processamento matemático em pacientes com disartria

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Sánchez Galego, Juliet
• Orientador(a): Balbinot, Alexandre
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Eletromiografia; Eletroencefalografia; Tecnologia assistiva; Máquinas de vetores de suporte
• Palavras-chave em Inglês: Electromyography; Electroencephalography; Assistive technology; Bayesian networks; Support vector machines
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/163247

Sistemas para assistência de pessoas com sequelas de Acidente Vascular Cerebral (AVC) como, por exemplo, a Disartria apresenta interesse crescente devido ao aumento da parcela da população com esses distúrbios. Este trabalho propõe a aquisição e o processamento dos biosinais de Eletromiografia de Superficie (sEMG) no músculos do rosto ligados ao processo da fala e de Eletroencefalografia (EEG), sincronizados no tempo mediante um arquivo de áudio. Para isso realizaram-se coletas em voluntários saudáveis no Laboratório IEE e com voluntários com Disartria, previamente diagnosticados com AVC, no departamento de Fisioterapia do Hospital de Clínicas de Porto Alegre. O objetivo principal é classificar esses biosinais frente a comandos verbais estabelecidos, mediante o método computacional Support Vector Machine (SVM) para o sinal de sEMG e Naive Bayes (NB) para o sinal de EEG, visando o futuro estudo e classificação do grau de Disartria do paciente. Estes métodos foram comparados com o Linear Discriminant Analysis (LDA), que foi implementado para os sinais de sEMG e EEG. As características extraídas do sinal de sEMG foram: desvio padrão, média aritmética, skewness, kurtosis e RMS; para o sinal de EEG as características extraídas na frequência foram: Mínimo, Máximo, Média e Desvio padrão e Skewness e Kurtosis, no domínio do tempo. Como parte do pré-processamento também foi empregado o filtro espacial Common Spatial Pattern (CSP) de forma a aumentar a atividade discriminativa entre as classes de movimento no sinal de EEG. Foi avaliado através de um Projeto de Experimentos Fatorial, a natureza das coletas, o sujeito, o método computacional, o estado do sujeito e a banda de frequência filtrada para EEG. Os comandos verbais definidos: “Direita”, “Esquerda”, “Para Frente” e “Para Trás”, possibilitaram a identificação de tarefas mentais em sujeitos saudáveis e com Disartria, atingindo-se Accuracy de 77,6% - 80,8%.