Análise estatística de dados eletroencefalográficos em aplicações com seres humanos.
Eletroencefalograma (EEG), Análise Estatística, Potenciais Estáticos Evocados Visualmente (SSVEP), P300.
As atividades motoras do corpo humano, assim como aquelas relacionadas a tomada de decisões e questões emocionais e psíquicas, podem ser compreendidas através da análise dos sinais elétricos provenientes do cérebro, também conhecidos como sinais de eletroencefalograma (EEG). O estudo e aplicação dos dados eletroencefalográficos vem crescendo dentro da comunidade científica. Sabe-se que o emprego desses sinais constitui a base do desenvolvimento das Interface Cérebro Computador (ICC), e que essas representam o futuro das tecnologias assistivas, especialmente aquelas direcionadas às pessoas que não possuem controle motor. Contudo, a extração de características e padrões desses sinais ainda é um processo complexo. Pesquisas envolvendo ICC e sinais EEG normalmente implementam análises dos potenciais relacionados à eventos (ERP); sendo os principais: os potenciais estáticos evocados visualmente (SSVEP) e os potenciais P300. De forma geral, são respostas à estímulos externos (visuais, auditivos, táteis), e são amplamente empregados no reconhecimento de padrões nos sinais EEG associados a mudanças da atividade cerebral. A proposta do trabalho é analisar estatisticamente os sinais advindos da atividade neural de indivíduos que são expostos a estímulos externos, fazendo uso da identificação dos potenciais SSVEP e P300. O projeto utiliza sensor de sinais EEG de baixo-custo, não invasivo, com tecnologia de conexão sem fio, wireless. Espera-se extrair dados EEG a ponto de viabilizar a correlação desses com características que possam ser aplicadas em ferramentas de controle.