Generalização da técnica de correlação canônica para aplicações em interface cérebro-máquina

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dc.contributor.advisorBueno, Douglas Domingues [UNESP]
dc.contributor.advisorSilva, Samuel da
dc.contributor.advisorAbreu, Jean Faber Ferreira de
dc.contributor.authorBrogin, João Angelo Ferres
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2019-02-15T13:05:04Z
dc.date.available2019-02-15T13:05:04Z
dc.date.issued2018-12-17
dc.description.abstractA busca por uma melhor compreensão das regiões do cérebro e suas funções nas ações humanas tem sido uma tarefa árdua, porém muito útil, principalmente para aplicações da engenharia de interface cérebro-máquina (ICM), bem como para o auxílio a diagnósticos médicos a partir de sinais obtidos dos pacientes em avaliação. No contexto do presente trabalho, destacam-se os trabalhos de interface cérebro-máquina (ICM) pela abrangência no envolvimento de técnicas, métodos e ferramentas comumente estudadas nos cursos de engenharia. Em particular, análises envolvendo técnicas de processamento de sinais de eletroencefalograma (EEG) têm se mostrado de significativa importância para o desenvolvimento dessa área. Uma abordagem amplamente utilizada nesse contexto é a ICM usando Potenciais Visuais Evocados de Estados Estacionários (SSVEP, do inglês Steady-State Visual Evoked Potentials), que, de forma geral, são sinais caracterizados pela resposta evocada do cérebro a estímulos visuais modulados em uma frequência específica. Assim, este trabalho tem o objetivo de propor uma generalização do coeficiente de correlação, conceito-base da análise de correlação canônica (CCA), técnica que tem se mostrado robusta e eficiente no reconhecimento de padrões, especialmente no caso dos SSVEP, e detalhar seu comportamento em função dos parâmetros relevantes para se estabelecer melhores práticas de uso em aplicações de ICM, incluindo fatores fisiológicos, técnicos e operacionais.pt
dc.description.abstractThe search for a better understanding of the brain's anatomy and its functions on human actions has been a harsh yet very useful task, especially for brain-computer interface engineering applications, as well as for medical diagnosis using signals from patients. In the context of this work, brain-computer interface (BCI) applications are highlighted due to their compreehensiveness related to techniques, methods and tools commonly studied in engineering. In particular, analyses involving eletroencephalogram (EEG) signals processing have proven to be of great significance for developing this field of study. A widely used approach is Steady State Visual Evoked Potentials (SSVEP) based BCI, which, in general, are signals characterized by the brain’s evoked response to visual stimuli modulated at a certain frequency. This work aims thus to propose a generalization of the correlation coefficient, which entails Canonical Correlation Analysis (CCA), a technique that has presented robustness and efficiency for pattern recognition, especially in SSVEP-based BCIs, and describe its behavior under relevant varying parameters to stablish better use practices in BCI applications, comprising physiological, technical and operational factors.en
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
dc.description.sponsorshipIdCNPq: 130973/2017-3
dc.identifier.aleph000912767
dc.identifier.capes33004099082P2
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/180763
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.subjectAnálise de sinaispt
dc.subjectInterface cérebro-máquinapt
dc.subjectEletroencefalogramapt
dc.subjectPotenciais visuais evocadospt
dc.subjectAnálise de correlação canônicapt
dc.subjectSignal analysisen
dc.subjectBrain-computer interfaceen
dc.subjectEletroencephalogramen
dc.subjectVisual evoked potentialsen
dc.subjectCanonical correlation analysisen
dc.titleGeneralização da técnica de correlação canônica para aplicações em interface cérebro-máquinapt
dc.title.alternativeGeneralization of the canonical correlation technique for brain-computer interface applicationsen
dc.typeDissertação de mestrado
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Faculdade de Engenharia, Ilha Solteirapt
unesp.embargoOnlinept
unesp.graduateProgramEngenharia Mecânica - FEISpt
unesp.knowledgeAreaMatemática aplicada e computacionalpt
unesp.researchAreaInterface cérebro-máquinapt

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