Extração de características de sinais de EEG durante imagética motora por meio das técnicas Empirical Mode Decomposition e Local Mean Decomposition
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Dissertação de mestrado
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Primeiro orientador
Membros da banca
Wallace do Couto Boaventura
Renan Fernandes Kozan
Renan Fernandes Kozan
Resumo
Este trabalho teve por objetivo investigar as técnicas Empirical Mode Decomposition (EMD) e Local Mead Decomposition (LMD) como métodos de extração de características de sinais de Eletroencefalograma (EEG) durante imaginação de movimento (IM – Imagética motora). Para tanto, foram utilizados sinais de EEG das derivações C3 e C4 de indivíduos durante IM da mão direita e esquerda, sinais provenientes das bases da Graz University of Technology e do Instituto de Ciência e Tecnologia de Gwangju, com 3 e 50 indivíduos, respectivamente. Inicialmente, aplicou-se a transformação de Hjorth, obtendo-se as derivações transformadas C3H e C4H. Posteriormente, a EMD e a LMD foram aplicadas a janelas de 7 segundos dos ensaios de IM para cada derivação e cada indivíduo, sendo obtidas as funções de modo intrínseco (IMF, de Intrinsic Mode Function) e as Funções-Produto (PF, Product Function). Com base na análise do Espectro Marginal de Hilbert (EMH), identificou-se que as componentes IMF1 e IMF2 para EMD e PF1 e PF2 para a LMD, foram as que melhor representaram os ritmos sensório-motores nas bandas mu (8-12 Hz) e beta baixa (13-20 Hz), atividades distintivas de tarefas de processamento sensorial e de controle motor. A seguir, foi analisada a evolução temporal do EMH para segmentos de 0,5s (t1:0-0,5s; t2:0,5-1s até t14:6,5-7s), visando identificar em qual intervalo, dentro do ensaio de 7s, ocorre a diferenciação entre a IM da mão direita e da mão esquerda. Os resultados mostraram que o intervalo t6-t10 (2,5-5s) é o que apresenta melhor distinção entre as IMs. Posteriormente, diversos parâmetros foram calculados sobre as componentes IMF1, IMF2, PF1 e PF2, quais sejam: i) Parâmetros Espectrais (Soma de Picos dos EMHs de t6-t10, Momento Espectral, Integral da Amplitude Instantânea, Integral da Dessincronização Relacionada a Evento), ii) Parâmetros Estatísticos (Assimetria e Curtose) e iii) Parâmetros de Hjorth (Atividade, Mobilidade e Complexidade). Para cada um dos 50 voluntários, a partir das distribuições amostrais desses parâmetros calculados para cada um dos 100 ensaios de IM, foi aplicado o Teste de Wilcoxon visando a avaliar se as distribuições apresentavam diferença estatisticamente significativa entre as IMs da mão direita e mão esquerda. O resultado desta análise apontou que os Parâmetros Estatísticos não são adequados para diferenciar as IMs. Por outro lado, os Parâmetros Espectrais para as duas IMFs e as duas PFs, e os Parâmetros de Hjorth para a IMF2 e a PF1 podem ser utilizadas para diferenciar as classes de imagética motora na condição de ensaio único.
Abstract
Assunto
Engenharia elétrica, Eletroencefalografia, Neurociência computacional, Representação mental, Capacidade motora
Palavras-chave
Interface Cérebro-Máquina (ICM), Imagética Motora (IM), Empirical Mode Decomposition (EMD), Local Mean Decomposition (LMD), Espectro Marginal de Hilbert (EMH)