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https://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/6504
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Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor1 | SILVA, Cleison Daniel | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1445401605385329 | pt_BR |
dc.creator | LOPES, Danilo de Sousa | - |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/1285540960572750 | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-01-09T19:00:20Z | - |
dc.date.available | 2024-01-09T19:00:20Z | - |
dc.date.issued | 2023-12-19 | - |
dc.identifier.citation | LOPES, Danilo de Sousa. Sistemas de interface cérebro-máquina: classificação de imagética motora via geometria de Riemann com otimização bayesiana. Orientador: Cleison Daniel Silva. 2023. [6], 17 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) – Campus Universitário de Tucuruí, Universidade Federal do Pará, Tucuruí, 2023. Disponível em: https://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/6504. Acesso em:. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/6504 | - |
dc.description.resumo | Neste estudo, é apresentada uma nova metodologia para aprimorar o desempenho de sistemas de Interface Cérebro-Máquina baseados em Imagética Motora. Utilizaram-se informações de diferentes regiões do espectro dos sinais de eletroencefalografia, representadas como matrizes de covariância ponderadas pelo janelamento de sub-bandas no espaço Riemanniano. Para classificar essas matrizes, foi empregado o algoritmo Distância Mínima à Média de Riemann. Os hiperparâmetro que influenciam a faixa de frequência de interesse, comprimento da sub-banda e taxa de sobreposição, são refinados por meio da Otimização Bayesiana, que proporcionou novos graus de liberdade de ajustes individuais. Para a fusão da classificação das matrizes, foi adotado o algoritmo Light Gradient Boosting Machine, baseado no m´método Ensemble, que assegura uma melhor precisão final do modelo e alto desempenho na classificação da Imagética Motora. Os experimentos foram conduzidos com o conjunto de dados IIa da IV Competição Internacional de Interface Cérebro-Máquina, e, apesar dos resultados superiores em apenas dois sujeitos, não foram observadas melhorias substanciais em relação à abordagem do estado da arte. Ainda assim, a metodologia é promissora e indica potencial para futuras otimizações e desenvolvimentos. | pt_BR |
dc.description.provenance | Submitted by Lucas Viana Aguiar (lucasvianaaguiar@outlook.com) on 2024-01-04T13:50:31Z No. of bitstreams: 1 TCC_Artigo_SistemasInterfaceCerebro.pdf: 2989383 bytes, checksum: 752d16fa9e0752570c15a466ea874d96 (MD5) | en |
dc.description.provenance | Approved for entry into archive by Mayara Menezes (mayara@ufpa.br) on 2024-01-09T19:00:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TCC_Artigo_SistemasInterfaceCerebro.pdf: 2989383 bytes, checksum: 752d16fa9e0752570c15a466ea874d96 (MD5) | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2024-01-09T19:00:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TCC_Artigo_SistemasInterfaceCerebro.pdf: 2989383 bytes, checksum: 752d16fa9e0752570c15a466ea874d96 (MD5) Previous issue date: 2023-12-19 | en |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.source.uri | Disponível na Internet via Sagitta | pt_BR |
dc.subject | Interface cérebro-máquina | pt_BR |
dc.subject | Eletroencefalograma | pt_BR |
dc.subject | Otimização Bayesiana | pt_BR |
dc.subject | Geometria de Riemann | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO | pt_BR |
dc.title | Sistemas de interface cérebro-máquina: classificação de imagética motora via geometria de Riemann com otimização bayesiana | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Artigo | pt_BR |
dc.contributor.advisor1ORCID | https://orcid.org/0000-0001-8280-2928 | pt_BR |
Appears in Collections: | Faculdade de Engenharia da Computação - FECOMP/CAMTUC |
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TCC_Artigo_SistemasInterfaceCerebro.pdf | 2,92 MB | Adobe PDF | View/Open |
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