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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14238
Title: Brain-machine interface using nonlinear Kalman filters and channel selection
Authors: Dantas, Henrique Cunha
Keywords: Redes neurais;Interface cérebro-computador
Issue Date: 26-Jun-2015
Abstract: Essa dissertação descreve o uso dos Filtros de Kalman para decodificar sinais neurais, que são gravados na superfície do córtex cerebral por uma malha densa de micro eletrodos, para interfaces cérebro computador. Esse trabalho representa a combinação entre os campos das engenharia eletrônica e biomédica, aprendizagem de máquina e neuro ciência. Filtros de Kalman tem sido usados para decodificar sinais neurais e estimar os estados cinemáticos da mão em diversos estudos. No entanto, na maioria dos trabalhos anteriores é assumido linearidade, tal premissa é quase certa de ser falsa em sistemas neurais. Nessa dissertação, foi adicionado não linearidades ao algoritmo de decodificação, que resultou em uma melhora na acurácia da predição dos movimentos da mão para sinais adquiridos por uma malha de 32 micro canais eletrocortigráfico (mECoG), colocados sobre as áreas que representam mão e braços no córtex motor. Comparações experimentais indicam que os Filtros de Kalman com quinta ordem polinomial no modelo generativo com o produto cruzado para relacionar o estado cinemático da mão com os sinais neurais melhoram o erro quadrático se comparado com os Filtros de Kalman tradicionais. Enquanto em outros trabalhos os retardos dos canais são estimados com algoritmos de subida de encosta ou assumindo uniformidade entre os atrasos. Nesse trabalho, foi usado otimização po exame (PSO) para estimar os melhores retardos para cada canal. Nesse trabalho, também foi desenvolvido uma generalização da informação mutua para selecionar os melhores canais. Como o esperado a redução para 16 canais neurais, levou a uma perda de desempenho, porém os resultados são comparáveis. Essa dissertação representa uma compreensiva investigação sobre a adição de não linearidades, estimação de atrasos e seleção de características para Filtros de Kalman, quando usados como interface entre homem e máquina.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14238
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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