PPGEE

Programa de Pós-graduação
em Engenharia Elétrica

UFRGS

Defesa Pública da Dissertação de Mestrado do Engenheiro Eletricista Fabiano Romero de Souza Badaraco

Data: 25/09/2019 - quarta-feira
Horário: 14h00min
Local: Salão de Eventos do Instituto Eletrotécnico da UFRGS (Av. Osvaldo Aranha, nº 103 - 1º andar - Campus Centro)

Banca examinadora:
Prof. Dr. Henrique Takachi Moriya - LEB - PPGEE - USP
Prof. Dr. Raphael Martins Brum - DELET-UFRGS
Prof. Dr. Valner João Brusamarello – PPGEE-UFRGS
Orientador: Prof. Dr. Alexandre Balbinot - PPGEE - UFRGS

Título da Dissertação: "CLASSIFICAÇÃO BINÁRIA DE MOVIMENTOS IMAGINÁRIOS DA FLEXÃO DA MÃO CAPTURADOS POR ELETROENCEFALOGRAFIA ATRAVÉS DE UM SISTEMA NEURO-FUZZY E REDES NEURAIS "

Resumo:

"Este trabalho consiste na avaliação de duas técnicas de aprendizagem de máquina, Neuro-Fuzzy e Perceptron Multicamadas como classificadores de sistemas Brain Control Interface (BCI), utilizando a combinação de três diferentes características para a classificação de sinais de Eletroencefalografia durante a imaginação do movimento de flexão da mão direita ou esquerda. Para isto é avaliado a ocorrência dos fenômenos ERD e ERS, com o objetivo de determinar em qual segmentação no tempo devem ser extraídas as características. Os sinais de Eletroencefalografia avaliados são provenientes do banco de dados do BCI Competition e de um ensaio adquirido no Laboratório de Instrumentação Eletroeletrônica & Biosinais da UFRGS. As técnicas de aprendizagem de máquina são testadas e avaliadas com o objetivo de conhecer qual a combinação de características apresenta a maior taxa de acerto utilizando esses classificadores. Por fim, estas taxas de acerto são comparadas com as taxas de acerto de outros trabalhos da área e apresentam uma taxa de acerto máxima de 93,3% para a ANFIS SC e 87,06% para a MLP LM.

Palavras-chave: Processamento de Sinais de EEG, Movimento Imaginário, ERD/ERS, ANFIS, MLP"