ClassificaÃÃo de estados de atenÃÃo a partir de sinais de eletroencefalografia.

AUTOR(ES)

Kruk, Luciano Augusto

DATA DE PUBLICAÇÃO

2003

RESUMO

PropÃe-se neste trabalho um sistema de aquisiÃÃo de dados de baixo custo para eletroencefalografia (EEG). O sistema realiza a amplificaÃÃo, filtragem e digitalizaÃÃo do sinal de EEG, que à entÃo enviado para um computador, o qual agrega informaÃÃes comportamentais concorrentes. Em particular, o sistema foi utilizado para investigar a detecÃÃo de episÃdios de falta de atenÃÃo em curtos perÃodos de tempo, para possÃveis aplicaÃÃes em tempo real. Para tal, foram comparadas duas tÃcnicas de classificaÃÃo: distÃncia euclidiana (DE) e anÃlise discriminante linear (ADL). Um algoritmo de seleÃÃo de variÃveis foi utilizado para reduzir a dimensÃo da entrada dos classificadores, de modo a evitar problemas de colinearidade. Com base em registros adquiridos com dois voluntÃrios, foi observada uma correlaÃÃo entre caracterÃsticas espectrais de pequenos segmentos (7(s)) de EEG e episÃdios de falta de atenÃÃo em uma atividade monÃtona. Os resultados sugerem que o sistema e a metodologia de aquisiÃÃo propostos possam ser usados em futuros estudos na Ãrea.

ASSUNTO(S)

classificaÃÃes eletroencefalografia processamento de sinais aquisiÃÃo de dados anÃlise numÃrica

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