A Dra. Mirtha Silvana Garat, pesquisadora da Universidad Internacional Iberoamericana (Universidade Internacional Iberoamericana, UNIB), está participando de um estudo que propõe uma nova metodologia que melhora a precisão, robustez e praticidade das interfaces cérebro-computador, baseadas em eletroencefalografia, para melhorar a qualidade de vida de pessoas com limitações motoras.
As interfaces cérebro-computador (BCIs) são uma tecnologia inovadora que permite a comunicação direta e o controle de dispositivos externos através de sinais cerebrais, sem a necessidade da tradicional interação muscular. Este desenvolvimento é particularmente promissor para as pessoas com limitações motoras, uma vez que lhes permitirá utilizar a sua atividade cerebral para comunicar e controlar dispositivos. As interfaces funcionam através da medição, análise e descodificação de sinais cerebrais. Entre as várias técnicas utilizadas, a eletroencefalografia (EEG) destaca-se como um método não invasivo e é amplamente utilizada. Utilizando eletrodos colocados no couro cabeludo, o EEG regista a atividade elétrica do cérebro, captando padrões neurais relacionados com processos cognitivos, como a imagética motora (IM).
A IM, um conceito-chave nas BCI, envolve a simulação mental de movimentos físicos sem os executar efetivamente. Pede-se aos utilizadores que imaginem ações como mover as mãos ou os pés enquanto a sua atividade cerebral é monitorizada através de EEG. Estas gravações revelam padrões distintos durante a IM, constituindo a base para o controle e a comunicação através de BCI.
Apesar das suas vantagens, a extração de informações valiosas dos sinais EEG apresenta desafios significativos devido ao ruído e aos artefactos causados pela atividade muscular, pelos movimentos oculares e pelas perturbações ambientais. Os registos do couro cabeludo limitam a localização precisa das regiões cerebrais, exigindo um processamento de sinal avançado e a aprendizagem automática para atenuar estas limitações e melhorar a especificidade espacial das aplicações BCI. Neste contexto, o estudo propõe uma nova metodologia para a classificação de imagens motoras utilizando técnicas de aprendizagem profunda, como as redes neurais convolucionais (CNN) e as redes neurais recorrentes (RNN), e a seleção de caraterísticas.
Principais resultados
A utilização de uma metodologia de otimização híbrida associada à aprendizagem profunda de dois níveis melhorou significativamente a classificação dos sinais EEG associados a imagens motoras. Este método não só otimiza a seleção de canais, como também melhora a precisão na descodificação das intenções do utilizador, o que é crucial para o desenvolvimento de interfaces cérebro-computador mais eficazes e precisas. Além disso, esta metodologia oferece uma vantagem em termos de custo-eficácia em comparação com outras modalidades, como a espetroscopia funcional de infravermelhos próximos (fNIRS) e a ressonância magnética funcional (fMRI), mantendo simultaneamente uma elevada resolução temporal.
O estudo salienta a necessidade de inovação contínua no processamento de sinais e na aprendizagem automática para ultrapassar as atuais limitações e maximizar o potencial das interfaces cérebro-computador. Com efeito, a capacidade de descodificar com precisão as intenções do utilizador através de sinais cerebrais não só melhora a qualidade de vida das pessoas com deficiências motoras, como também abre novas possibilidades na interação homem-computador.
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