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Avaliação do substrato neural do aprendizado de controle de Interface Cérebro-Computador em indivíduos saudáveis

Processo: 13/10952-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de janeiro de 2014
Vigência (Término): 30 de setembro de 2014
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:João Ricardo Sato
Beneficiário:Lucas Remoaldo Trambaiolli
Instituição-sede: Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil
Assunto(s):Eletroencefalografia   Aprendizagem

Resumo

A linha de pesquisa com interfaces cérebro-máquina (ICM) busca utilizar sinais elétricos cerebrais, registrados por eletroencefalografia (EEG), com o objetivo de prover a interação e controle de equipamentos eletromecânicos, sem a necessidade de um comportamento motor do usuário. Um dos conceitos utilizados em estudos de ICM utiliza sinais neurais decorrentes da imaginação motora (IM) para controlar computadores e/ou dispositivos robóticos. A IM unilateral pode resultar na atuação lateralizada de áreas cerebrais sensório-motoras, similarmente com o encontrado na fase preparatória do movimento de mãos e pés.Embora a literatura não apresente muitos trabalhos com avaliação dos efeitos longitudinais da IM, alguns trabalhos encontrados demonstram que a IM e a prática mental de um movimento desencadeia uma reorganização dos substratos neurais, similares à realização e à prática física dos mesmos. Desta forma, este estudo tem por objetivo a investigação longitudinal da reorganização da conectividade sináptica decorrente do aprendizado do uso de ICMs por sujeitos saudáveis, assim como a variação de performance ao longo do tempo. Para tal, os sujeitos realizarão quatro sessões do chamado paradigma do basquete, onde devem levar um cursor em movimento para um dos alvos na parte inferior da tela utilizando apenas a IM das mãos.Além da esperada melhora de desempenho também serão avaliadas possíveis variações em medidas de conectividade neural, como coerência e variação de potência espectral, nas regiões relacionadas à IM decorrente do aprendizado dos indivíduos.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
TRAMBAIOLLI, L. R.; SPOLAOR, N.; LORENA, A. C.; ANGHINAH, R.; SATO, J. R. Feature selection before EEG classification supports the diagnosis of Alzheimer's disease. CLINICAL NEUROPHYSIOLOGY, v. 128, n. 10, p. 2058-2067, OCT 2017. Citações Web of Science: 10.

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