A Dra. Helena Garay e o Dr. Josep Alemany, investigadores da Universidad Internacional Iberoamericana (Universidade Internacional Iberoamericana, UNIB), estão envolvidos num estudo que desenvolve um método para descodificar com maior precisão os sinais cerebrais a partir de electroencefalogramas com a ajuda da aprendizagem profunda.
O cérebro humano é um órgão complexo que contém a chave para compreender a percepção e a interação com o mundo. Há muito que os cientistas tentam descodificar os sinais cerebrais para compreender como é processada a informação visual. Graças ao desenvolvimento da tecnologia, foram feitos avanços significativos neste domínio, utilizando técnicas de aprendizagem profunda para analisar sinais de eletroencefalografia (EEG) de eventos rápidos.
O EEG é um método não invasivo que mede a atividade elétrica do cérebro através de eletrodos colocados no couro cabeludo. Ao registar estes sinais, é possível obter informações valiosas sobre a resposta do cérebro a diferentes estímulos, como imagens visuais. A informação obtida a partir destes sinais pode ser utilizada para o reconhecimento de emoções, fases do sono, previsão do pensamento crítico, detecção da atividade da fala em pacientes mudos, entre outros. No entanto, os sinais cerebrais mudam consoante o estado mental, os processos cognitivos e outros factores, pelo que descodificar estes sinais com precisão tem-se revelado uma tarefa difícil. Uma das razões para este facto é a concessão da estimulação temporal utilizada nas experiências. Tradicionalmente, os investigadores têm utilizado a estimulação em bloco, em que um único estímulo é apresentado durante um longo período de tempo. No entanto, esta abordagem não consegue captar a natureza dinâmica da resposta do cérebro a acontecimentos rápidos.
Por outro lado, existem várias técnicas de recolha de sinais cerebrais, como a fMRI, a PET, o ECoG, o MEG e o EEG. Embora a fMRI e a PET proporcionem uma elevada resolução espacial, não podem ser utilizadas para o reconhecimento visual de objetos devido à sua falta de natureza temporal. A técnica ECoG oferece uma excelente resolução temporal e espacial, mas é invasiva. A MEG fornece resoluções temporais e espaciais elevadas e não é invasiva, mas o seu custo elevado e a sua imobilidade dificultam a sua utilização. Em contrapartida, o EEG fornece dados com elevada resolução temporal e é adequado para tarefas de classificação de objectos.
Para ultrapassar estas limitações, o estudo que envolveu investigadores da UNIB realizou uma série de experiências utilizando sinais EEG de eventos rápidos. Recolheram dados de participantes a quem foi mostrada uma série de estímulos visuais numa sucessão rápida. Estes estímulos foram cuidadosamente concebidos para provocar respostas cerebrais específicas, o que permitiu aos investigadores analisar os sinais EEG correspondentes. Para a análise, foram utilizados algoritmos de aprendizagem profunda, um ramo da inteligência artificial que imita o funcionamento do cérebro humano. Estes algoritmos foram treinados para reconhecer padrões nos dados EEG e associá-los a estímulos visuais específicos, permitindo-lhes descodificar com precisão a resposta do cérebro a estímulos visuais.
Os resultados do estudo são promissores, uma vez que o modelo de aprendizagem profunda alcançou uma precisão significativamente mais elevada na descodificação dos sinais em comparação com os métodos tradicionais. Esta descoberta tem o potencial de revolucionar a compreensão do modo como o cérebro processa a informação visual e abre novas possibilidades de aplicação em domínios como a neurociência, a psicologia e a interação homem-computador.
Em conclusão, o estudo realça a importância de utilizar a estimulação rápida de eventos e técnicas de aprendizagem profunda na decodificação de sinais cerebrais a partir de dados EEG. Ao aproveitar o poder da inteligência artificial, estão a ser feitos progressos significativos na compreensão do complexo funcionamento do cérebro humano. Esta investigação tem o potencial de abrir caminho a avanços em vários domínios e melhorar a nossa compreensão da mente humana.
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