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Interfaces Cérebro-Computador pela Atividade do Córtex Elétrico
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Interfícies Cérebro-Computador pela Atividade Elétrica do Córtex: Desafios na Criação de um Sistema Cognitivo para Dispositivos Móveis Usando Potenciais Visualmente Evocados em Estado Estável
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Resumo
O campo de pesquisa de Interfícies Cérebro–Computador (BCI) surgiu na tentativa de permitir a comunicação entre pacientes paralisados e a tecnologia. Identificando o estado mental de um indivíduo, através da atividade elétrica de seu cérebro, um sistema BCI típico atribui a ele uma ação particular no computador. Sabe-se que quando o córtex visual é estimulado com uma certa frequência, ele apresenta atividade com a mesma frequência. Essa atividade de Potencial Visualmente Evocado em Estado Estável (SSVEP) pode ser usada para alcançar o mencionado objetivo de comunicação. Neste trabalho, primeiro analisamos a atividade elétrica espontânea do cérebro, para distinguir dois estados mentais (concentração/meditação). Em seguida, seguindo uma abordagem do tipo SSVEP, dividimos a tela estimuladora em quatro áreas, cada uma piscando a uma frequência distinta. Ao observar a frequência de resposta do lobo occipital do sujeito, podemos então estimar a decisão de 2 bits que ele tomou. Observamos que tal configuração é eficiente para BCI em tempo real e pode ser facilmente integrada em dispositivos móveis. Além disso, o usuário é capaz de mudar voluntariamente suas decisões, interagindo com o sistema de maneira natural.
Interfícies Cérebro-Computador pela Atividade Elétrica do Córtex: Desafios na Criação de um Sistema Cognitivo para Dispositivos Móveis Usando Potenciais Visualmente Evocados em Estado Estável
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Resumo
O campo de pesquisa de Interfícies Cérebro–Computador (BCI) surgiu na tentativa de permitir a comunicação entre pacientes paralisados e a tecnologia. Identificando o estado mental de um indivíduo, através da atividade elétrica de seu cérebro, um sistema BCI típico atribui a ele uma ação particular no computador. Sabe-se que quando o córtex visual é estimulado com uma certa frequência, ele apresenta atividade com a mesma frequência. Essa atividade de Potencial Visualmente Evocado em Estado Estável (SSVEP) pode ser usada para alcançar o mencionado objetivo de comunicação. Neste trabalho, primeiro analisamos a atividade elétrica espontânea do cérebro, para distinguir dois estados mentais (concentração/meditação). Em seguida, seguindo uma abordagem do tipo SSVEP, dividimos a tela estimuladora em quatro áreas, cada uma piscando a uma frequência distinta. Ao observar a frequência de resposta do lobo occipital do sujeito, podemos então estimar a decisão de 2 bits que ele tomou. Observamos que tal configuração é eficiente para BCI em tempo real e pode ser facilmente integrada em dispositivos móveis. Além disso, o usuário é capaz de mudar voluntariamente suas decisões, interagindo com o sistema de maneira natural.
Interfícies Cérebro-Computador pela Atividade Elétrica do Córtex: Desafios na Criação de um Sistema Cognitivo para Dispositivos Móveis Usando Potenciais Visualmente Evocados em Estado Estável
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Resumo
O campo de pesquisa de Interfícies Cérebro–Computador (BCI) surgiu na tentativa de permitir a comunicação entre pacientes paralisados e a tecnologia. Identificando o estado mental de um indivíduo, através da atividade elétrica de seu cérebro, um sistema BCI típico atribui a ele uma ação particular no computador. Sabe-se que quando o córtex visual é estimulado com uma certa frequência, ele apresenta atividade com a mesma frequência. Essa atividade de Potencial Visualmente Evocado em Estado Estável (SSVEP) pode ser usada para alcançar o mencionado objetivo de comunicação. Neste trabalho, primeiro analisamos a atividade elétrica espontânea do cérebro, para distinguir dois estados mentais (concentração/meditação). Em seguida, seguindo uma abordagem do tipo SSVEP, dividimos a tela estimuladora em quatro áreas, cada uma piscando a uma frequência distinta. Ao observar a frequência de resposta do lobo occipital do sujeito, podemos então estimar a decisão de 2 bits que ele tomou. Observamos que tal configuração é eficiente para BCI em tempo real e pode ser facilmente integrada em dispositivos móveis. Além disso, o usuário é capaz de mudar voluntariamente suas decisões, interagindo com o sistema de maneira natural.
