Mais de um bilhão de indivíduos no mundo convivem com alguma forma de deficiência. Em 2010, aproximadamente 3,7 milhões de brasileiros apresentavam graus severos de deficiência motora que ocorrem por traumas físicos ou doenças tais como a esclerose lateral amiotrófica (ELA). ELA e outras doenças ou traumas físicos podem resultar em paralisias motoras severas com exceção dos movimentos dos olhos, que motivam o desenvolvimento de tecnologias assistivas controladas pelos olhos. A eletrooculografia (EOG) é uma técnica que mede biopotenciais gerados pelos movimentos oculares e que já foi aplicada no controle de cadeiras de rodas motorizadas, controle de drones e interfaces homem-máquina para fins de comunicação. Esse estudo tem como objetivo desenvolver um interface home-máquina baseada em eletro-oculografia visando oferecer um método de comunicação conveniente, eficiente e prático para pessoas com mobilidade reduzida e impossibilidade da fala. Um estudo piloto foi desenvolvido a partir de um sistema analógico de aquisição de EOG para detectar movimentos horizontais dos olhos e traduzi-los em respostas a perguntas pré-programadas mostradas em uma interface gráfica. Os resultados desse estudo inicial e discussões com os pesquisadores do Instituto de Reabilitação Lucy Montor sugeriram a viabilidade de se desenvolver um sistema de comunicação baseado em EOG acessível. Foi desenvolvido um sistema de comunicação EOG de canal único que usa apenas piscadas de olhos, em sincronia com o flash do botão alvo, para controlar uma interface gráfica de usuário (GUI). A GUI foi projetada com opções para informar suas necessidades e um teclado virtual para escrita. O software desenvolvido neste estudo executa a interface e detecta quando o usuário pisca. Dois testes online diferentes foram realizados com participantes que não apresentavam deficiência motora. Os resultados obtidos mostram que o sistema desenvolvido tem exatidão de 89,38% para detecção de piscar de olhos, 89,91% para uso do teclado virtual e 8,26 s de tempo de resposta, demonstrando o bom desempenho do sistema projetado. Resultados similares foram obtidos em quatro participantes com deficiência atendidos no Instituto Lucy Montoro com acurácia de 85,62% na detecção do piscar de olhos, 91,97% no uso do teclado virtual e tempo de resposta de 9,79 s. Os resultados mostraram que a velocidade máxima de interação dependente do intervalo entre flashes e que o sistema requer treinamento e adaptação do usuário. O sistema desenvolvido tem menor complexidade de processamento e consumo de energia comparado a outros descritos na literatura e pode ser utilizado como plataforma para o desenvolvimento de sistemas portáteis.

Over one billion people worldwide deal with a type of disability. In 2010, approximately 3.7 million Brazilians showed severe motor impairments from physical traumas or diseases such as amyotrophic lateral sclerosis (ALS). ALS and other diseases or physical traumas can cause severe impairment excluding the movements of the eyes, which motivates the development of assistive technologies controlled only by eye movements. Electrooculography (EOG) measures biopotential signals generated by eye movements and has been used for wheelchair control, drone control, and human-machine interfaces for communication purposes. This study aims to develop a human-machine interface based on electrooculography to provide an efficient, practical, and convenient communication method for people with mobility and speech impairments. A pilot study was conducted to develop an analog EOG communication interface based on the detection of horizontal movements of the eyes and translate them into answers to pre-programmed questions shown on a graphical interface screen. The initial results and discussions with researchers of the Instituto de Reabilitação Lucy Montoro (IRLM) suggested the feasibility of creating an affordable EOG communication device. A single-channel EOG communication system was developed that uses only eye blinks, in synchrony with the flash of the target button, to control a graphical interface. A graphical user interface (GUI) was designed with options for users to inform their needs and a virtual keyboard for writing. The software developed in this study runs the interface and detects when the user blinks. Two different online tests were conducted with participants with no disabilities, and the results showed 89.38% accuracy of blink detection, 89.91% virtual keyboard use, and 8.26 s of response time (RT), demonstrating a good performance of the system designed. The system was also evaluated at the Lucy Montoro Institute. Four participants with disabilities were included and the results were similar regarding accuracy in blink detection (85.62%), use of virtual keyboard (91.97%), and response time (9.79 s). Overall, the results show that the speed of the interactions depends on the interval between the flashes, and the system requires the users training and adaptation. The system designed has lower processing complexity and power requirements compared to previous studies reported in the literature and may be further developed into a wearable EOG acquisition system.