Análise de sinais de eletroencefalografia durante imagética motora por meio de técnicas de processamento tempo-frequência
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Hani Camille Yehia
Renan Fernandes Kozan
Renan Fernandes Kozan
Resumo
A imagética motora (IM) consiste no ato de imaginar um movimento sem efetivamente executá-lo, sendo possível encontrar atividade correlata no eletroencefalograma (EEG). A dessincronização relacionada a evento (DRE) na banda alfa do EEG é o fenômeno mais consistente durante IM, representando uma redução na potência nas frequências de 8 a 13 Hz. O EEG durante IM vem sendo estudado nos domínio do tempo, da frequência e tempo-frequência. Neste trabalho, foi investigada a evolução temporal de parâmetros espectrais dinâmicos (PEDs) calculados a partir da transformada de Fourier de tempo curto (TFTC) e da transformada discreta de Hilbert (TDH). Os PEDs calculados foram: a amplitude instantânea (Ai) e a frequência instantânea (Fi) pela TDH, e a amplitude eficaz (Aef) e a frequência central (Fce) pela TFTC. Estes parâmetros foram calculados para registros de EEG durante IM, visando ao desenvolvimento de interfaces cérebro-máquina baseando-se em medidas de fácil interpretação. Estes registros são de 9 voluntários, oriundos do conjunto de dados 2A da quarta Competição de Interface Cérebro-Máquina de Berlim. O protocolo experimental possui os seguintes marcos temporais: beep sonoro em t = 0 s; sinal visual indicando início da IM a desempenhar (4 classes de IM: mão direita - MD, mão esquerda - ME, pés e língua) de t = 2 s a t = 3,25 s; sustentação da IM até t = 6 s; pausa entre ensaios com pelo menos 1,5 s de duração após t = 6 s. Os resultados indicam que os parâmetros de amplitude (Ai, e Aef) começa a aumentar em t = 2 s, atingindo um pico em torno de t = 3 s, seguido por uma queda até t = 4 s, voltando a subir ao fim da IM (t = 6 s). Os parâmetros de frequência (Fi e Fce) apresentaram traçados com perfil invertido em relação aos parâmetros de amplitude, com correlação negativa (corr(Ai, Fi) e corr(Aef, Fce)) presente de t = 1 s a t = 6 s. Usando a integral dos PEDs no intervalo de 3 a 4 s, foram identificadas diferenças estatisticamente significativas (DES) entre as IMs na maioria das derivações e para todos os PEDs, tendo sido mais evidente as diferenças entre a IM dos pés quando comparada a IM da língua ou MD. Também foram identificadas DES usando as integrais dos PEDs no intervalo de 4 a 5 s para a maioria das derivações, com os PEDs de frequência complementando os PEDs de amplitude, um identificando DES para os casos em que o outro falhou em detectar, e vice-versa. Assim como reportado por outros trabalhos, foi mais fácil diferenciar IMs relacionadas a grupos musculares distintos (pés vs MD e pés vs língua) do que IMs relacionadas a grupos musculares similares (MD vs ME).
Abstract
Motor imagery (MI) is the act of imagining a movement without actually executing it, and correlated activity can be found in the electroencephalogram (EEG). Event-related desynchronization (ERD) in the alpha band of the EEG is the most consistent phenomenon during MI, representing a reduction in power at frequencies from 8 to 13 Hz. MI EEG has been studied in the time, frequency and time-frequency domains. In this work, we investigated the temporal evolution of dynamic spectral parameters (DSPs) calculated from the short-time Fourier transform (STFT) and the discrete Hilbert transform (DHT). The DSPs calculated were: instantaneous amplitude (Ai) and instantaneous frequency (Fi) from the DHT, and root-mean-square (Arms) and center frequency (Fce) from the STFT. These parameters were calculated for EEG recordings during MI, with the aim of developing brain-machine interfaces based on easy-to-interpret measurements. These recordings are from 9 volunteers, taken from the 2A dataset of the fourth Berlin Brain-Computer Interface Competition. The experimental protocol has the following key events: a beep at t = 0 s; a visual signal prompting the subject to start the MI to be performed (4 classes of MI: right hand - RH, left hand - LH, feet and tongue) from t = 2 s to t = 3.25 s; sustained MI until t = 6 s; pause between trials lasting at least 1.5 s after t = 6 s. The results indicate the amplitude parameters (Ai, and Arms) start to increase at t = 2 s, reaching a peak around t = 3 s, decreasing until t = 4 s, and rising again at the end of the MI (t = 6 s). The frequency parameters (Fi and Fce) showed an inverted profile with respect to the amplitude parameters, with a negative correlation (corr(Ai, Fi) and corr(Arms, Fce)) present from t = 1 s to t = 6 s. Using the integral of the DSPs in the 3 to 4 s interval, statistically significant differences (SSD) were identified between the MIs in most leads and for all DSPs, with the differences between the MI of the feet compared to the MI of the tongue or RH being more evident. SSDs were also identified using the DSP integrals in the 4 to 5 s range for most leads, with the frequency DSPs complementing the amplitude DSPs, one identifying SSDs for cases where the other failed to detect, and vice-versa. As reported by other studies, it was easier to differentiate MIs related to different muscle groups (feet vs RH and feet vs tongue) than MIs related to similar muscle groups (RH vs LH).
Assunto
Engenharia elétrica, Eletroencefalografia, Fourier, transformações de, Hilbert, Transformadas de
Palavras-chave
Imagética motora, EEG, Análise tempo-frequência, Transformada discreta de Hilbert, Transformada de Fourier de tempo curto