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Análise de dados de estresse com o uso de EEG utilizando aprendizagem de máquina

Processo: 17/12213-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2018
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2019
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia
Pesquisador responsável:Carlos Dias Maciel
Beneficiário:Rafael Augusto Caracciolo Arone
Instituição-sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Eletroencefalografia   Processamento de sinais   Redes neurais (computação)   Modelagem de sistemas biológicos   Aprendizado computacional   Estresse psicológico

Resumo

O eletroencefalograma é um dispositivo que permite a obtenção dos sinais cerebrais de uma determinada região do crânio, uma das informações que podem ser retiradas dele é o nível de estresse do indivíduo. Para isto, pode filtrar o sinal e classificá-lo através de algoritmos de aprendizagem de máquina, mais especificamente utilizando códigos de redes neurais com perceptrons multicamadas. Com o uso do método da tarefa de estresse pela imagem de Montreal a fim de levar o indivíduo a uma situação em que se possa obter sinais, e com o algoritmo criado, sendo capaz de mensurar diferentes níveis de estresse com base nos dados coletados. (AU)