Tratamento e processamento de sinais cerebrais por meio de eletroencefalografia

metadataTrad.dc.contributor.author	Santos, Carlos Júnior Oliveira dos;
metadataTrad.dc.contributor.advisor	Figueiredo, Rodrigo Marques de;
metadataTrad.dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/0192178587738651;
metadataTrad.dc.publisher	Universidade do Vale do Rio dos Sinos;
metadataTrad.dc.title	Tratamento e processamento de sinais cerebrais por meio de eletroencefalografia;
metadataTrad.dc.description.resumo	Interpretar com precisão o cérebro humano é um desejo do homem desde a criação do primeiro aparelho capaz de ler seus impulsos elétricos. As aplicações resultantes deste estudo são ilimitadas e podem representar um grande avanço na tecnologia atual, uma vez que muitas tarefas poderiam ser executadas se esses impulsos fossem completamente compreendidos (como por exemplo controlar aparelhos eletrônicos com a mente). O objetivo deste projeto é elaborar um método capaz de receber, processar e compreender os impulsos elétricos do cérebro utilizando um aparelho de eletroencefalografia com método não-invasivo. Desta forma, movimentos como levantar as mãos poderão ser identificados e assimilados pelo computador. Para tal, um aparelho de eletroencefalografia comercial chamado Emotiv Epoc+ foi utilizado para captar os sinais cerebrais e o resultado destas medições foi tratado para servir como dados de treinamento e teste de uma rede neural, em uma aplicação na linguagem de programação Python e utilizando a biblioteca Scikitlearn com a rede neural MLPClassifier. Esta rede foi treinada com os dados de entrada e conseguiu determinar qual movimento havia sido executado com 100% de precisão, mostrando que é possível, por meio do método proposto, prever ações do cérebro humano ao conectá-lo a um computador.;
metadataTrad.dc.subject	Cérebro; Rede; Elétrico; Python; Computador;
metadataTrad.dc.type	TCC;
metadataTrad.dc.date.issued	2019-11-28;
metadataTrad.dc.identifier.uri	http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/11234;
metadataTrad.dc.audience.educationLevel	Graduação;
metadataTrad.dc.curso	Engenharia de Controle e Automação;