Aplicações de redes neurais artificiais profundas em reconhecimento de padrões motores e eletroencefalograma utilizando redes complexas.

Abstract

Os projetos de Interface Cérebro-Máquina têm se destacado na comunidade da Engenharia Biomédica na última década, devido aos avanços dos recursos computacionais e dos algoritmos de Aprendizagem de Máquina e também às diversas aplicações que este tipo de sistema pode proporcionar aos usuários. Entretanto, as pesquisas apresentadas na literatura ainda apresentam barreiras impedindo a utilização destes sistemas pelo público em geral, sejam por limites de praticidade ou de eficácia. Neste trabalho, propomos um estudo sobre as Interfaces Cérebro-Máquina, apresentando os conceitos básicos para sua implementação e para o entendimento do funcionamento dos mesmos. Um projeto prático também foi realizado e avaliado utilizando um banco de dados de eletroencefalograma de Imageria Motora, testando um método proposto recentemente que ainda não havia sido utilizado para este propósito, com o intuito de expandir as pesquisas nesta área. Os resultados mostram que ainda há muitos testes a serem realizados com este método, e que a definição dos valores dos hiper-parâmetros do algoritmo é a maior dificuldade de implementação deste modelo de Interface Cérebro-Máquina.