Interface cérebro computador

Interface Cérebro Computador
O futuro da relação homem-máquina
Rogério Santos
UFPR

Estrutura

1. Neuroanatomia
2. Eletroencefalografia
3. Hardware
4. Como funciona a ICC?
5. Metodologias
6. Referencial

Neuroanatomia
Lóbulos Cerebrais Áreas Cerebrais

Eletroencefalografia (EeG)
Definição:

Uma eletroencefalografia constitui uma medição da flutuação das voltagens do cérebro
medidas a partir de elétrodos posicionados sobre o couro cabeludo.

Para que serve?

Tratamento de patologias e neurofeedback (ICC).
Pessoas com disfunções motoras, portadoras de ELA , com lesões
na coluna etc. poderiam empregar tal tecnologia para controlar
sistemas ICC.

Hardware & Software
Epoc - Neuroheadset da Emotiv
 - 14 canais
 - Transmissão wireless
 - Canais (AF3, F7, F3, FC5, T7, P7,
O1, O2, P8, T8, FC6, F4, F8, AF4)
Sistema 10-20.
 Gyro display;

Hardware:
 EPOC Neuroheadset: $299.00
Software:
 SDK research: US$750,00
 SDK developer: US$500,00
 Cognitive, emotiv;

Hardware & Software
OCZ - Neural Impulse Actuator
Hardware: Software:
 3 canais;  Runtime.
 Conexão USB;  SDK Inexistente.
 Amplificador externo; Preço: US$ 126,00
 Empregado em jogos.

NeuroSky - MindWave

Hardware: Software:
 2 canais;  SDK Gratuito.
 Wireless; Preço: US$99,00
• Detecção de
meditação,
atenção, blink;

Hardware & Software
OpenEEG

Hardware: Software:
• ModularEEG • Neuroserver
• Eletrodos • BioEra
• BrainBay
• Brainathlon
• ABI
• BWView
• EEGMIR
• ElectricGuru
• BioExplorer

Biometria
Biometria [bio (vida) + metria (medida)] é o estudo estatístico das
características físicas ou comportamentais dos seres vivos.

Como funciona?
1. Aquisição dos sinais:
 EEG;
 fMRI.
2. Processamento do sinal:
 Amplificação;
 Conversão Analógico – Digital;
 Remoção de artefatos.
3. Classificação:
 HMM;
 FFT;
 Base Biométrica.
4. Realização do comando.

Artefatos
Artefatos são fenômenos indesejáveis que interferem na qualidade do
sinal eletroencefálico, degradando os padrões de dados a serem
interpretados.
Um objeto metálico em uma radiografia ou uma nuvem em uma
imagem de satélite são exemplos de artefatos. Em ICC os artefatos
são causados por movimentos musculares faciais (EMG) e por
movimentos oculares (EoG).
Podem ocorrer artefatos de fontes não fisiológicas também.

Tratando Artefatos
Remoção manual – Pedir para o indivíduo não se movimentar ou mover os olhos
durante a entrada de dados. (Insatisfatório – respiração)
Remoção automática -
 Empregar leituras EmG e EoG para comparar e eliminar os ruídos;
 Eliminar sinais acima de um limite pré-determinado;

Métodos de remoção:
 Combinação Linear e Regressão;
 Filtro Linear;
 Principio da análise dos componentes e;
 Blind Source Separation.

Metodologias
Dois contextos de obtenção de padrões eletro encefálicos são empregados para o
desenvolvimento de ICC que são:

 Potenciais evocados :
Dependem de respostas neuronais emitidas após estímulos externos como
imagens, sons, estimulações somatosensoriais etc.

 Sinais espontâneos:
São sistemas que empregam como entrada de dados sinais obtidos a partir de
fenômenos associados com vários aspectos do funcionamento cerebral. Ocorrem
quando o indivíduo desempenha uma ação por sua própria vontade o que causa a
geração espontânea de padrões elétricos por descargas neuronais podendo ser
identificadas por EEG.

Sinais Espontâneos
Potenciais Corticais Lentos: São chamados potenciais corticais lentos amplitudes de
sinais detectadas por EEG que ocorrem a nível de excitação preparatória de uma
dada rede cortical em um dos córtex. A capacidade dos usuários realizarem de
forma voluntária mudanças nesses padrões possibilita o desenvolvimento de
interfaces cérebro computador empregando essa técnica. Seriam exemplos de
alteração voluntária no PCL:

 Aumento do sinal cortical – Realização de funções envolvendo ativações corticais;
 Decremento do sinal cortical – Redução voluntária (“parada”) na realização da
função incorrendo em uma ativação cortical reduzida

Sinais Espontâneos
Atividade Rítmica (AR): Um potencial usuário de um sistema que classifique estados
mentais de acordo com o comprimento da onda poderia controlar o fluxo de dados de
entrada em um sistema ao mudar seu nível de concentração/ relaxamento, sendo que
quanto mais relaxado menor a freqüência de classificação das ondas cerebrais:
 1Hz – 3Hz ondas Delta;
 4hz – 7 Hz ondas Theta;
 8Hz – 12Hz ondas Alpha e;
 13Hz- 30Hz ondas Beta.

Potenciais Evocados
Potenciais Visuais Evocados: Os potenciais visuais evocados (PVE) refletem os
mecanismos eletrofisiológicos que ocorrem durante o processamento de informação
visual no córtex visual do cérebro e a resposta a esses estímulos variam conforme a
alteração no padrão do estímulo.

Potenciais Evocados
Potenciais Auditivos Evocados (PAE): Tal metodologia constitui outro modelo de
padrão evocado (resposta do cérebro a estímulos ambientais) só que voltada para
o contexto dos estímulos sonoros.

Potenciais Evocados
Potenciais Somatosensoriais Evocados (PAE):
Padrão evocado sendo que os estímulos indutores
de resposta pode ser: tátil, pressão, temperatura
etc.. em uma determinada área do corpo sendo
interpretado por uma sub-rotina de um sistema
possibilitando a entrada de dados.
Usando essa técnica poderíamos por exemplo fazer
com que uma prótese mecânica recebesse
estímulos de temperatura, pressão etc e enviasse
tais sensações diretamente para o cérebro.

Referencial
Mehrdad Fatourechi , Ali Bashashati, Rabab K Ward and Gary E Birch. “EMG and
EOG Artifacts in Brain Computer Interface Systems: A Survey.”
José del R. Milán, Pierre W. Ferrez, Anna Buttfield. “Non Invasiv Brain-Machine
Interfaces.”
N. Birbaumer, H. Flor, N. Ghanayim, T. Hinterberger, I. Iverson, E. Taub, B.
Kotchoubey, A. Kübler, and J. Perelmouter, “A Spelling Device for the
Paralyzed,” Nature, vol. 398, pp. 297-298, 1999.
Trejo, Leonard J., Rosipal, Roman, Matthews, Bryan. “Brain-Computer Interfaces for
1-D and 2-D Cursor Control: Designs Using Volitional Controlo f the EEG
Spectrum or Steady-State Visual Evoked Potentials.”, iee transactions on Neural
Systems and Rehabilitation Engineering, Junho de 2006.
Hill NJ, Lal TN, Bierig K, Birbaumer N, Scholkopf B. “An auditory paradigm for
brain–computer interfaces. In: Advances in neural information processing
systems”. Cambridge, MA, USA: MIT Press; 2005. p. 569–76

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