Identificação de potenciais relacionados a eventos em sinais de eletroencefalografia durante uma tarefa de timing coincidente para controle de interfaces cérebro-máquina

• Processo: 21/03407-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2021
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2022
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia
• Pesquisador responsável: Arturo Forner Cordero
• Beneficiário: Marco Aurélio Macieira Matalani
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Reabilitação Interfaces cérebro-computador Eletroencefalografia
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Eletroencefalografia (EEG) | Event-related Desynchronization (ERD) | Event-related Synchronization (ERS) | Interface Cérebro-Máquina (ICM) | Potenciais relacionados a eventos (ERPs) | Biomecatrônica

Resumo

Interfaces cérebro-máquina (ICMs) têm atraído constante atenção da comunidade científica para diversas aplicações, especialmente para assistência e reabilitação motora, visto que - para pessoas com limitações severas - não há uma grande variedade de tratamentos disponíveis atualmente e estes não trazem resultados completamente satisfatórios. Apesar do grande potencial das ICMs baseadas na eletroencefalografia (EEG) para a reabilitação motora, ainda existem desafios a serem superados antes de seu uso ser difundido. Um dos mais notáveis é a grande variabilidade interpessoal presente nos sinais adquiridos por EEG, o que dificulta a extração de informações relevantes dos sinais para uma ICM - como a identificação destes potenciais relacionados a eventos: Event-related Desynchronization (ERD) e Event-related Synchronization (ERS) - sugerindo que a personalização da interface ao indivíduo seja o caminho para se implementar uma ICM confiável. Desta maneira, este projeto tem por objetivo identificar a intenção de movimento de um indivíduo em uma tarefa de timing coincidente por meio da EEG, levando em consideração a variabilidade interpessoal dos sinais adquiridos, com o intuito de contribuir com a implementação de ICMs para reabilitação motora. (AU)