Interface cérebro-máquina baseada em potenciais visualmente evocados: análise de extração de épocas

A Interface Cérebro-Máquina (ICM) busca não apenas compreender, mas também otimizar os complexos processos neurais, estabelecendo uma comunicação entre o cérebro e um dispositivo eletrônico. A neurociência aplicada à ICM envolve o estudo dos sinais cerebrais para identificar padrões associados a intenções específicas, permitindo a criação de algoritmos capazes de interpretar essas intenções em comandos para controle de dispositivos, a evolução dessa área promissora se destaca por impulsionar a compreensão dos processos cerebrais e oferecer soluções práticas, como melhorias na qualidade de vida para pessoas com limitações motoras. Os sistemas ICM baseados em Steady State Visually Evoked Potential (SSVEP) usam respostas cerebrais a qualquer estímulo visual piscando em uma frequência constante como comando de entrada para um aplicativo ou dispositivo externo, embora seja amplamente utilizado para muitas aplicações, existem características do sistema que devem ser analisadas e discutidas visando aumentar o desempenho da aplicação. Este estudo aborda o préprocessamento, extração de características e classificação nas etapas de processamento digital de sinais em uma ICM baseada SSVEP. Os resultados incluem análises comparativas da extração de épocas em cinco diferentes tamanhos (2s, 1s, 500ms, 250ms, 125ms) para sinais de eletroencefalograma (EEG) em uma Interface Cérebro-Máquina diante de estímulos em três frequências distintas de SSVEP (8Hz, 14Hz e 28Hz). As acurácias de classificação são apresentadas para cada análise. Os resultados obtidos por meio da classificação do sistema revelam que épocas com durações maiores apresentam melhor desempenho. Entretanto, é notório que, ao analisar épocas com menor duração, estas possuem desempenho razoável, oferecendo eficácia para o cenário e proporcionando maior número de comandos aplicáveis em uma configuração de ICM-SSVEP.