Interface cérebro computador

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Interface cérebro computador

  1. 1. Interface Cérebro Computador O futuro da relação homem-máquina Rogério Santos UFPR
  2. 2. Estrutura1. Neuroanatomia2. Eletroencefalografia3. Hardware4. Como funciona a ICC?5. Metodologias6. Referencial
  3. 3. NeuroanatomiaLóbulos Cerebrais Áreas Cerebrais
  4. 4. Standard 10-20 system
  5. 5. 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 lesõesna coluna etc. poderiam empregar tal tecnologia para controlarsistemas ICC.
  6. 6. 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: $299.00Software: SDK research: US$750,00 SDK developer: US$500,00 Cognitive, emotiv;
  7. 7. Hardware & Software OCZ - Neural Impulse ActuatorHardware: Software: 3 canais;  Runtime. Conexão USB;  SDK Inexistente. Amplificador externo; Preço: US$ 126,00 Empregado em jogos. NeuroSky - MindWaveHardware: Software: 2 canais;  SDK Gratuito. Wireless; Preço: US$99,00• Detecção de meditação, atenção, blink;
  8. 8. Hardware & Software OpenEEGHardware: Software:• ModularEEG • Neuroserver• Eletrodos • BioEra • BrainBay • Brainathlon • ABI • BWView • EEGMIR • ElectricGuru • BioExplorer
  9. 9. BiometriaBiometria [bio (vida) + metria (medida)] é o estudo estatístico das características físicas ou comportamentais dos seres vivos.
  10. 10. 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.
  11. 11. EEG - Classificações
  12. 12. ArtefatosArtefatos são fenômenos indesejáveis que interferem na qualidade dosinal eletroencefálico, degradando os padrões de dados a sereminterpretados.Um objeto metálico em uma radiografia ou uma nuvem em umaimagem de satélite são exemplos de artefatos. Em ICC os artefatossão causados por movimentos musculares faciais (EMG) e pormovimentos oculares (EoG).Podem ocorrer artefatos de fontes não fisiológicas também.
  13. 13. Tratando ArtefatosRemoção 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.
  14. 14. MetodologiasDois 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.
  15. 15. Sinais EspontâneosPotenciais 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
  16. 16. Sinais EspontâneosAtividade 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.
  17. 17. Potenciais EvocadosPotenciais 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.
  18. 18. Potenciais EvocadosPotenciais 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.
  19. 19. Potenciais EvocadosPotenciais 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.
  20. 20. ReferencialMehrdad 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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