Mineração de dados e neurociência: um estudo de sinais cerebrais com base na modulação da amplitude

Abstract

A neurociência é o estudo do sistema nervoso, sendo o encéfalo seu principal componente. Associado aos Sistemas BCI (Brain Computer Interface), é possível a comunicação do encéfalo com o computador. Umas das formas de coleta dos sinais cerebrais é a partir da eletroencefalografia (EEG). As ondas cerebrais podem ser classificadas usando sua frequência, amplitude, forma e posição no couro cabeludo. As aplicações EEG se concentram em uma faixa de 0,1 Hz a 100 Hz, onde os sinais de EEG são classificados com base em sua faixa de frequência e estão relacionados entre as ondas: Alfa, Beta, Teta, Gama e Delta. Este trabalho foca na modulação da amplitude da faixa de frequência da Banda Beta, que é a faixa de ondas cerebrais que situa-se entre 13 Hz e 30 Hz, associada ao estado de atenção. Os dados estudados referem-se ao reconhecimento de objetos espaciais por pessoas videntes e cegas, de forma a entender quais áreas são ativadas durante o reconhecimento. Para análise dos dados, são utilizadas técnicas de classificação, dando destaque aos algoritmos de Árvores de Decisão J48 e Random Tree, para a extração de outros tipos de padrões e informações. Os resultados obtidos sugerem que a modulação da amplitude para a Banda Beta não apresentam resultados melhores do que a banda completa, nem relacionado a confirmar ou a negar as hipóteses, nem relacionado a ter um percentual de acerto maior dos algoritmos de classificação.

Neuroscience is the study of the nervous system and the brain being is the main component. Associated with the BCI (Brain Computer Interface) Systems, it is possible to communicate with computers. One of the ways of collecting brain signals is from electroencephalography (EEG). Brain waves can be classified using their frequency, amplitude, shape and position on the scalp. EEG applications focus on a range of 0.1 Hz to 100 Hz, where EEG signals are classified based on their frequency range and are related between the waves: Alpha, Beta, Theta, Range and Delta. This work focuses on modulating the amplitude of the Beta Band frequency range, which is the range of brain waves that lies between 13 Hz and 30 Hz, associated with attention state. The data studied refer to the recognition of spatial objects by sightedand blind people, in order to understand which areas are activated during recognition. For data analysis, classification techniques are used, such as the algorithms of Decision Tree J48 and Random Tree, for the extraction of other types of patterns and information. The results suggest that the amplitude modulation for the Beta Band does not present better results than the complete band, neither related to confirm or to deny the hypothesis, nor related to having a higher accuracy percentage of the classification algorithms.