رسالة جامعية
Performance analysis of graph metrics for assessing hand motor imagery tasks from electroencephalography data : Análise de desempenho de métricas de grafos para reconhecimento de tarefas de imaginação motora das mãos a partir de dados de eletroencefalografia
| العنوان: | Performance analysis of graph metrics for assessing hand motor imagery tasks from electroencephalography data : Análise de desempenho de métricas de grafos para reconhecimento de tarefas de imaginação motora das mãos a partir de dados de eletroencefalografia |
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| العنوان البديل: | Análise de desempenho de métricas de grafos para reconhecimento de tarefas de imaginação motora das mãos a partir de dados de eletroencefalografia |
| المؤلفون: | Stefano Filho, Carlos Alberto, 1991 |
| مرشدي الرسالة: | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Attux, Romis Ribeiro de Faissol, 1978, Castellano, Gabriela, 1970, Soriano, Diogo Coutinho, Mesquita, Rickson Coelho |
| المصدر: | Repositório Institucional da UnicampUniversidade Estadual de CampinasUNICAMP. |
| حالة النشر: | publishedVersion |
| بيانات النشر: | Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Física Gleb Wataghin; Programa de Pós-Graduação em Física, 2016. |
| سنة النشر: | 2016 |
| المجموعة: | IBICT Brazilian ETDs |
| Original Material: | STEFANO FILHO, Carlos Alberto. Performance analysis of graph metrics for assessing hand motor imagery tasks from electroencephalography data: Análise de desempenho de métricas de grafos para reconhecimento de tarefas de imaginação motora das mãos a partir de dados de eletroencefalografia. 2016. 166 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Física Gleb Wataghin, Campinas, SP. Disponível em: . Acesso em: 6 set. 2018. |
| مصطلحات موضوعية: | Interfaces cérebro-computador, Teoria dos grafos, Eletroencefalografia, Processamento de sinais, Imaginação motora, Brain-computer interfaces, Graph theory, Electroencephalography, Signal processing, Motor imagery |
| الوصف: | Orientadores: Gabriela Castellano, Romis Ribeiro de Faissol Attux Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Física Gleb Wataghin Made available in DSpace on 2018-09-06T19:40:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 StefanoFilho_CarlosAlberto_M.pdf: 6581881 bytes, checksum: fb23f8cb938a72e69a97b2bf2ff14cab (MD5) Previous issue date: 2016 Interfaces cérebro-computador (BCIs, brain-computer interfaces) são sistemas cuja finalidade é fornecer um canal de comunicação direto entre o cérebro e um dispositivo externo, como um computador, uma prótese ou uma cadeira de rodas. Por não utilizarem as vias fisiológicas convencionais, BCIs podem constituir importantes tecnologias assistivas para pessoas que sofreram algum tipo de lesão e, por isso, tiveram sua interação com o ambiente externo comprometida. Os sinais cerebrais a serem extraídos para utilização nestes sistemas devem ser gerados mediante estratégias específicas. Nesta dissertação, trabalhamos com a estratégia de imaginação motora (MI, motor imagery), e extraímos a resposta cerebral correspondente a partir de dados de eletroencefalografia (EEG). Os objetivos do trabalho foram caracterizar as redes cerebrais funcionais oriundas das tarefas de MI das mãos e explorar a viabilidade de utilizar métricas da teoria de grafos para a classificação dos padrões mentais, gerados por esta estratégia, de usuários de um sistema BCI. Para isto, fez-se a hipótese de que as alterações no espectro de frequências dos sinais de eletroencefalografia devidas à MI das mãos deveria, de alguma forma, se refletir nos grafos construídos para representar as interações cerebrais corticais durante estas tarefas. Em termos de classificação, diferentes conjuntos de pares de eletrodos foram testados, assim como diferentes classificadores (análise de discriminantes lineares ¿ LDA, máquina de vetores de suporte ¿ SVM ¿ linear e polinomial). Os três classificadores testados tiveram desempenho similar na maioria dos casos. A taxa média de classificação para todos os voluntários considerando a melhor combinação de eletrodos e classificador foi de 78%, sendo que alguns voluntários tiveram taxas de acerto individuais de até 92%. Ainda assim, a metodologia empregada até o momento possui várias limitações, sendo a principal como encontrar os pares ótimos de eletrodos, que variam entre voluntários e aquisições; além do problema da realização online da análise Brain-computer interfaces (BCIs) are systems that aim to provide a direct communication channel between the brain and an external device, such as a computer, a prosthesis or a wheelchair. Since BCIs do not use the conventional physiological pathways, they can constitute important assistive technologies for people with lesions that compromised their interaction with the external environment. Brain signals to be extracted for these systems must be generated according to specific strategies. In this dissertation, we worked with the motor imagery (MI) strategy, and we extracted the corresponding cerebral response from electroencephalography (EEG) data. Our goals were to characterize the functional brain networks originating from hands¿ MI and investigate the feasibility of using metrics from graph theory for the classification of mental patterns, generated by this strategy, of BCI users. We hypothesized that frequency alterations in the EEG spectra due to MI should reflect themselves, in some manner, in the graphs representing cortical interactions during these tasks. For data classification, different sets of electrode pairs were tested, as well as different classifiers (linear discriminant analysis ¿ LDA, and both linear and polynomial support vector machines ¿ SVMs). All three classifiers tested performed similarly in most cases. The mean classification rate over subjects, considering the best electrode set and classifier, was 78%, while some subjects achieved individual hit rates of up to 92%. Still, the employed methodology has yet some limitations, being the main one how to find the optimum electrode pairs¿ sets, which vary among subjects and among acquisitions; in addition to the problem of performing an online analysis Mestrado Física Mestre em Física 165742/2014-3 1423625/2014 CNPQ CAPES |
| Original Identifier: | oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/305739 |
| نوع الوثيقة: | masterThesis |
| وصف الملف: | 166 f. : il.; application/pdf |
| الإتاحة: | http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/305739Test |
| حقوق: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| رقم الانضمام: | edsndl.IBICT.oai.repositorio.unicamp.br.REPOSIP.305739 |
| قاعدة البيانات: | Networked Digital Library of Theses & Dissertations |
| الوصف غير متاح. |