Brain machine interface (BMI) para próteses artificiais: sub-sistema de aquisição de sinais cerebrais.

Abstract

A movimentação dos membros inferiores pode ser uma tarefa simples para muitas pessoas e provém das informações neurológicas criadas pela interação e ativação de substâncias químicas denominadas neurotransmissores e neuroreceptores. O estudo sobre eletroencefalografia (EEG) é crescente na comunidade científica devido suas diversas aplicações em sistemas de interface cérebro máquina (BMI). O objetivo deste trabalho consiste na modelagem e implementação de um BMI através do mapeamento dos sinais cerebrais por meio da aprendizagem de máquina para que seja realizada a atuação sobre um exoesqueleto. Para definição de escopo deste projeto, tomou-se como alvo o processo de reabilitação dos membros inferiores por pessoas que, por algum motivo, perderam (totalmente ou parcialmente) a capacidade motora dos membros inferiores. Para compor a base de dados foram coletados, de um indivíduo feminino de 24 anos, 70 amostras em situação de repouso e 70 amostras de movimento, totalizando, assim, 140 amostras (quantidade plausível em que a rede apresentou bom desempenho). Após a aquisição dos dados foram realizadas as seguintes etapas: Pré-processamento, extração de características, processamento dos dados, treinamento, classificação e validação. A acurácia obtida do modelo foi de 94,44\%. Dessa maneira, a partir dos resultados obtidos, demonstrou que as técnicas referenciadas neste projeto são promissoras para a sua utilização com mais usuários para aquisição do sinal. E que, apesar dos testes terem sido realizados em apenas um usuário, e de fato, não possuir grande relevância estatística, foi possível observar o comportamento dos sinais coletados pelo capacete de aquisição.