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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/2697| Title: | Desenvolvimento de uma interface cérebro-computador utilizando arquitetura ARM. |
| Authors: | Barbosa, Vitor Martins |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Leite, Harlei Miguel de Arruda Leite, Sarah Negreiros de Carvalho |
| metadata.dc.contributor.referee: | Leite, Harlei Miguel de Arruda Torres, Luiz Carlos Bambirra Tiago, Marcelo Moreira Yared, Glauco Ferreira Gazel |
| Keywords: | Interação homem-máquina Interface cérebro-computador Potencial Evocado - eletrofisiologia Eletroencefalograma OpenBCI |
| Issue Date: | 2020 |
| Citation: | BARBOSA, Vitor Martins. Desenvolvimento de uma interface cérebro-computador utilizando arquitetura ARM. 2020. 63 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2020. |
| Abstract: | Interface Cérebro-Computador (BCI, do inglês Brain Computer-Interface) é um sistema que permite a comunicação por meio do reconhecimento de padrões de sinais cerebrais.O desenvolvimento desta modalidade de interação humano-computador promete trazer avanços significativos na forma como pessoas com necessidades especiais interagem coma tecnologia, uma vez que permite a comunicação com pouca ou nenhuma necessidade de movimento muscular. Neste projeto, foi desenvolvido um sistema BCI baseado no paradigma Steady State Visually Evoked Potencial (SSVEP). O sistema foi embarcado em um Raspberry PI e utilizando o equipamento de aquisição de sinais cerebrais OpenBCI. A BCI-SSVEP implementada é de baixo custo e portátil. Através de testes preliminares realizados com quatro estímulos visuais, obteve-se taxa de acerto médio superior a 80% no sistema offline e a 60% no funcionamento online. |
| metadata.dc.description.abstracten: | The Brain-Computer Interface (BCI) is a system that enables to communication through the recognition of brain signal patterns. The development of this human-computer interaction modality promises to bring advances to people with special needs, enabling interaction with technology and making possible communication with little or without muscle movement.In this project, a BCI system was developed bases on the Steady State Visually Evoked Potential Paradigram (SSVEP) and implemented on Raspberry Pi, using the OpenBCI device to acquire brain signals. The developed BCI-SSVEP is a portable and low cost system. The preliminary tests performed with four visual stimuli, obtained an average hit rate higher than 80 % in offline system and 60% in online system. |
| URI: | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/2697 |
| Appears in Collections: | Engenharia Elétrica - JMV |
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