Defesa de Tese de Doutorado – Cleison Daniel Silva – 09/05/2017
| Defesa de Tese de Doutorado | |
| Aluno | Cleison Daniel Silva |
| Orientador
Coorientador |
Prof. Alexandre Trofino Neto, Dr. – DAS/UFSC
Prof. Jefferson Luiz Brum Marques, Dr. – IBE/UFSC |
| Data
Local |
09/05/2017 14h00 (terça-feira)
Sala PPGEAS I (piso superior) |
| Prof. Alexandre Trofino Neto, Dr. – DAS/UFSC (orientador)
Prof. Carlos Julio Tierra Criollo, Dr. – PEB/UFRJ Prof. Sidney Nascimento Junior Givigi, Dr. – DECE/RMC Prof. Antonio Pereira Junior, Dr. – IC/UFRN Prof. Marcio Holsbach Costa, Dr. – DEEEL/UFSC Prof. Hector Bessa Silveira, Dr. – DAS/UFSC
|
|
| Título
|
Processamento de Sinais de EEG para Classificação de Tarefas Motoras em Sistemas de Interface Cérebro-Máquina |
| Resumo: Nesta tese, é proposta uma nova abordagem para o processamento do sinal de eletroencefalograma (EEG) aplicado à interface cérebro-máquina (ICM) baseado em imagética motora (IM). A nova abordagem consiste em introduzir graus de liberdade aos classificadores baseados em Padrões Espaciais Comuns (CSP – Common Spatial Pattern) mais Análise Discriminante Linear (LDA – Linear Discriminant Analysis) e um classificador baseado na distância de Riemann. Os graus de liberdade correspondem a uma transformação para os sinais que é expressa como uma parametrização das matrizes de correlação. Esses parâmetros são determinados resolvendo um problema de otimização convexa com restrições de Desigualdades Matriciais Lineares (LMI – Linear Matrix Inequalities). Estes problemas são formulados para destacar propriedades que melhoram a discriminação de sinais de diferentes classes. A fim de reduzir a demanda computacional dos problemas de otimização, uma representação compacta dos sinais EEG é usada para expressar a parametrização da matriz de correlação e reduzir a dimensão do problema. O conteúdo espectral dos sinais é explicitamente encontrado nos coeficientes da representação compacta que são obtidos eficientemente projetando os sinais numa base sinusoidal definida em uma faixa de freqüências de interesse. Esta propriedade permite emular a estratégia de filtro de passa-banda a partir dos coeficientes da nova representação. Os resultados, em termos de precisão de classificação, foram ilustrados através de um conjunto de dados de sinal EEG registrado durante a execução de tarefas cognitivas de imagética motora. Estes conjuntos de dados estão disponíveis online gratuitamente e foram gerados por duas competições internacionais, promovidos para testar e validar algoritmos aplicados a sistemas ICM. Embora os resultados obtidos possam ser melhorados, a introdução e ajuste dos novos graus de liberdade propostos nesta tese provaram ser uma alternativa
viável para obter melhores taxas de acurácia na classificação do sinal quando comparados com os métodos convencionais, via Riemann e via CSP -LDA, especialmente quando os métodos clássicos oferecem resultados ruins. Outro aspecto interessante é que a representação compacta permite reduzir drasticamente o custo computacional de métodos baseados em CSP e filtros de frequência sub-banda sem comprometer o desempenho da ICM. |
|
