Interface Cérebro-Computador Voltada a Jogo Sério para o Suporte ao Tratamento do Transtorno do Déficit de Atenção e Hiperatividade

Nome: Henrique Luiz de Oliveira Júnior
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 28/08/2020
Orientador:

Nome Papelordem crescente
Anselmo Frizera Neto Orientador

Banca:

Nome Papelordem crescente
Anselmo Frizera Neto Orientador
Diego Roberto Colombo Dias Examinador Externo
Andre Ferreira Examinador Externo
Denis Delisle Rodriguez Coorientador

Resumo: O Transtorno do Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH) é uma síndrome que ocorre inicialmente na infância. Segundo dados da Organização Mundial de Saúde (OMS), a síndrome atinge uma pequena parcela da população adulta mundial. No Brasil, houve um aumento no interesse de pesquisas relacionadas ao TDAH nas últimas décadas. Esse aumento aconteceu principalmente na área pedagógica, justificando as dificuldades de convivência entre pais e filhos e a falta de disciplina. Embora o tratamento farmacológico tenha se mostrado eficaz, ainda apresenta reações adversas como alterações do apetite, alterações do sono, náuseas, entre outros. Dada a taxa relativamente alta de sintomas residuais, a incapacidade gerada por este distúrbio e a possível resistência ao tratamento farmacológico, é necessário combinar o arsenal terapêutico disponível com novos métodos não farmacológicos. O neurofeedback tem como objetivo modular a dinâmica neural através do aprendizado induzido por feedback sendo assim, este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma interface cérebro-computador (ICC) para dar suporte ao tratamento convencional em sujeitos com TDAH, juntamente com um jogo sério com intuito de se gerar o feedback visual. O mesmo utiliza os sinais eletroencefalográficos captados através de um sistema de captura de EEG para classificar a tarefa mental de atenção e não atenção. Para a análise e processamento dos sinais, a geometria de Riemannian foi utilizada para extrair padrões a partir de uma análise de matrizes de covariância, a máquina de vetores de suporte (SVM) para o reconhecimento dos padrões de atenção e não atenção. Foi usado nos jogos online (para a fase 2 de calibração e treinamento da atenção), um modelo que permite calcular a velocidade do foguete baseado no nível de atenção do sujeito. O método de seleção de padrões baseado em probabilidade foi utilizado para retreinar a ICC, com objetivo de selecionar os padrões mais confiáveis de atenção obtendo uma matriz de projeção, um modelo que permite calcular a velocidade do foguete, e um modelo e de classificação mais confiáveis. Desta maneira, pode-se complementar o tratamento convencional baseado em medicamentos para melhorar a resposta final dos pacientes. Um protocolo experimental de testes foi proposto e os resultados demonstraram que o sistema foi capaz de adquirir, processar e classificar os sinais. Os resultados das etapas de processamento dos sinais biológicos, bem como os valores de acurácia, kappa (k), ajustes das curvas de velocidades, mapas topográficos contendo a potência relativa theta/beta, pontuações no jogo e resultados dos testes de atenção (BPA). Trabalhos futuros envolvem o aprimoramento das técnicas utilizadas no processamento dos sinais e a validação do sistema com sujeitos que possuem TDAH.

Acesso ao documento

Acesso à informação
Transparência Pública

© 2013 Universidade Federal do Espírito Santo. Todos os direitos reservados.
Av. Fernando Ferrari, 514 - Goiabeiras, Vitória - ES | CEP 29075-910