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???metadata.dc.type???: Dissertação
Title: Utilização dos sinais de eletroencefalograma e eletrodermal no aprendizado por reforço de uma interface cérebro-máquina
Other Titles: Use of the electroencefalogram and electrodemal signais in learning by reinforcement in a brain-machine interface
???metadata.dc.creator???: GONÇALVES, Werley de Oliveira 
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Vianna, Gizelle Kupac
First advisor-co: Castelo Branco, Luiz Maltar
???metadata.dc.contributor.referee1???: Vianna, Gizelle Kupac
???metadata.dc.contributor.referee2???: Costa, Rosa Maria Esteves
???metadata.dc.contributor.referee3???: Cruz, Marcelo Dib
???metadata.dc.description.resumo???: O objetivo deste trabalho é a construção de um sistema de controle inteligente para uma interface cérebro-máquina, usando o paradigma das Redes Neurais Artificiais. A interface construída traduz sinais cerebrais para movimentar um cursor em uma tela digital. O sistema de controle utiliza um sinal de feedback vindo do próprio usuário para realizar a sua calibração, fazendo com que o mesmo ajuste o movimento do cursor, de forma personalizada, de acordo com os sinais que o usuário envia. Com o uso de redes neurais artificiais conseguimos reduzir o tempo de treinamento que, em sistemas de controle tradicionais pode levar de dois a três meses, para a ordem de cinco minutos. O projeto visa facilitar a acessibilidade de indivíduos que possuam limitações de sua capacidade físico-motora, sejam elas temporárias ou permanentes. A construção do sistema tradutor dos sinais límbicos em respostas digitais, possibilita o desenvolvimento de uma gama de novas aplicações para o aumento da autonomia em pessoas com limitações motoras. Como continuação desse trabalho, muitos aplicativos poderão ser desenvolvidos visando a automação doméstica de tarefas básicas, como acender uma luz ou um eletrodoméstico, ou ainda para utilização similar em hospitais. Por se utilizar de plataformas de baixo custo, o mesmo possui grande potencial de produção e distribuição. Em algumas pesquisas, o sistema de Interface Cérebro Máquina se mostrou uma ferramenta promissora em aplicações que auxiliam pessoas com graves limitações motoras e na programação de dispositivos de assistência médica, remotas ou não.
Abstract: The objective of this work is to construct an intelligent control system for a brain-machine interface using the Artificial Neural Networks paradigm. The built-in interface translates brain signals to move a cursor on a digital screen. The control system uses a feedback signal from the user to adjust the cursor movement in a personalized way according to the signals that the user sends. With the use of artificial neural networks we have been able to reduce the training time from up to 45 days, in traditional control systems, to less than 10 minutes. The project aims to facilitate the accessibility of individuals who have limitations of their physical and motor capacity, whether temporary or permanent. The construction of the limbic signal translator system in digital responses allows the development of a range of new applications to increase the autonomy of people with motor limitations. As a continuation of this work, many automation applications may be developed, for home or hospital use. By using low cost platforms, it has great potential for production and distribution. . In some researches, the Brain Computer Interface (BCI) system has proven to be a promising tool in applications that assist people with severe motor limitations and in health care devices, remote or otherwise.
Keywords: interface cérebro máquina
sistemas de controle inteligentes
redes neurais artificiais
EEG
sinal eletrodermal
inteligência computacional
Brain computer interface
intelligent control systems
artificial neural networks
fuzzy logic
electrodermal signal
computational intelligence
???metadata.dc.subject.cnpq???: Modelagem Matemática e Computacional
Language: por
???metadata.dc.publisher.country???: Brasil
Publisher: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
???metadata.dc.publisher.initials???: UFRRJ
???metadata.dc.publisher.department???: Instituto de Ciências Exatas
???metadata.dc.publisher.program???: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional
Citation: GONÇALVES, Werley de Oliveira. Utilização dos sinais de eletroencefalograma e eletrodermal no aprendizado por reforço de uma interface cérebro-máquina. 2017. 59 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional). Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, RJ, 2017.
???metadata.dc.rights???: Acesso Aberto
URI: https://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/2554
Issue Date: 12-Jul-2017
Appears in Collections:MESTRADO EM MODELAGEM MATEMÁTICA E COMPUTACIONAL

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