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Classificação de emoções baseado na variabilidade da frequência cardíaca

Processo: 21/05658-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Data de Início da vigência: 01 de julho de 2021
Data de Término da vigência: 30 de junho de 2023
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:André Fujita
Beneficiário:Mario Muramatsu Junior
Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:20/01479-1 - Classificação de estados do corpo/mente para uma interface homem-máquina baseada na variabilidade da frequência cardíaca, AP.ESCIENCE.R
Assunto(s):Variabilidade da frequência cardíaca   Frequência cardíaca   Emoções   Interface usuário-computador
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:interface homem-máquina | Variabilidade da Freqüência Cardíaca | Interface homem-máquina

Resumo

Evidências sugerem que as emoções/estados cerebrais envolvem padrões de comportamento, ativação fisiológica e neural. Algumas emoções foram classificadas com sucesso a partir de respostas fisiológicas periféricas, padrões de ativação corporal (Kragel e Labar, 2015; Kreibig et al., 2007; Nummenmaa et al., 2014; Hietanen et al. 2016; Siegel et al., 2018), e sentimentos subjetivos (Saarimäki et al., 2018). Estes resultados sugerem que diferentes emoções têm uma característica distintiva em expressões, sensações corporais e experiências subjetivas (Nummenmaa e Saarimäki, 2019). No nível neural, estudos revelaram que as regiões cortical média e somatomotora e subcortical límbica estão subjacentes a diferentes categorias de emoções (Chikazoe et al., 2014; Kragel e LaBar, 2015; Peelen et al., 2010; Saarimäki et al., 2018). A linha média cortical, as regiões somatosensoriais e as áreas subcorticais límbicas têm todas fortes conexões recíprocas com as áreas de controle do ritmo cardíaco. Assim, testaremos se a variabilidade da freqüência cardíaca (HRV) pode, por si só, distinguir algumas emoções. Este projeto está associado ao "Objetivo 4" do documento primário. (AU)

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Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
MURAMATSU JUNIOR, Mario. Predição de escolhas de baixa capacidade cognitiva baseada na variabilidade da frequência cardíaca. 2024. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI) São Paulo.