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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2014.tde-10022015-203830
Documento
Autor
Nome completo
Denis Renato de Moraes Piazentin
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2014
Orientador
Banca examinadora
Rosa, João Luis Garcia (Presidente)
Gudwin, Ricardo Ribeiro
Romero, Roseli Aparecida Francelin
Título em português
Conjuntos K de redes neurais e sua aplicação na classificação de imagética motora
Palavras-chave em português
Conjuntos-K
Eletroencefalograma
Interface cérebro-computador
Redes neurais artificiais
Resumo em português
Esta dissertação de mestrado tem por objetivo analisar os conjuntos-K, uma hierarquia de redes neurais biologicamente mais plausíveis, e aplicá-los ao problema de classificação de imagética motora através do eletroencefalograma (EEG). A imagética motora consiste no ato de processar um movimento motor da memória humana de longo tempo para a memória de curto prazo. A imagética motora deixa um rastro no sinal do EEG que torna possível a identificação e classificação dos diferentes movimentos motores. A tarefa de classificação de imagética motora através do EEG é reconhecida como complexa devido à não linearidade e quantidade de ruído da série temporal do EEG e da pequena quantidade de dados disponíveis para aprendizagem. Os conjuntos-K são um modelo conexionista que simula o comportamento dinâmico e caótico de populações de neurônios do cérebro e foram modelados com base em observações do sistema olfatório feitas por Walter Freeman. Os conjuntos-K já foram aplicados em diversos domínios de classificação diferentes, incluindo EEG, tendo demonstrado bons resultados. Devido às características da classificação de imagética motora, levantou-se a hipótese de que a aplicação dos conjuntos-K na tarefa pudesse prover bons resultados. Um simulador para os conjuntos-K foi construído para a realização dos experimentos. Não foi possível validar a hipótese levantada no trabalho, dado que os resultados dos experimentos realizados com conjuntos-K e imagética motora não apresentaram melhorias significativas para a tarefa nas comparações realizadas.
Título em inglês
K-sets of neural networks and its application on motor imagery classification
Palavras-chave em inglês
Artificial neural networks
Brain-computer interfaces
Electroencephalogram
K-sets
Resumo em inglês
This dissertation aims to examine the K-sets, a hierarchy of biologically plausible neural networks, and apply them to the problem of motor imagery classification through electroencephalogram (EEG). Motor imagery is the act of processing a motor movement from long-term to short-term memory. Motor imagery leaves a trail in the EEG signal, which makes possible the identification and classification of different motor movements. Motor imagery classification is a complex problem due to non-linearity of the EEG time series, low signal-to-noise ratio, and the small amount of data typically available for learning. K-sets are a connectionist model that simulates the dynamic and chaotic behavior of populations of neurons in the brain, modeled based on observations of the olfactory system by Walter Freeman. K-sets have already been used in several different classification domains, including EEG, showing good results. Due to the characteristics of motor imagery classification, a hypothesis that the application of K-sets in the task could provide good results was raised. A simulator for K-sets was created for the experiments. Unfortunately, the hypothesis could not be validated, as the results of the conducted experiments with K-sets and motor imagery showed no significant improvements in comparison in the task performed.
 
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Data de Publicação
2015-03-20
 
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