ABSTRACT

Brain-Computer Interfaces (BCI) are systems that use the electroencephalographic (EEG) activity of a subject as a communication way among this subject and a microcomputer, which main application is the interaction of seriously handicapped people with the world. This work investigates the utilization of visually evoked potentials by intermittent photic-stimulation as the modulation factor to the implementation of a BCI interface. The proposed system is composed by the modules of photic-stimulation, based on a LED matrix, signal acquisition, EEG signal processing and pattern recognition and classification. The last one is constituted by LVQ (Learning Vector Quantization) neural networks, which receive data from a feature generator based on the calculation of a spectrogram of the signals that contains the evoked potentials. Some of the classification system blocks were described in VHDL language, for their future implementation in a hardware-based real-time system. Some of the experiments were made using an EEG signals amplifier constructed specifically for the work, and others were made using a commercially available electroencephalograph. Results show that the use of LEDs as photic-stimulation elements is very efficient, permitting an increment of the evoked potentials characteristics by the change of some parameters of the stimulation pulses. The transient and steady-state visually evoked potentials analysis give important information about the way evoked potentials can be properly generated aiming their utilization in BCI systems. The use of frequency-domain analysis has shown low repeatability among volunteers and low separability of the simultaneous stimuli using monochromatic stimuli. The use of a chain of LVQ neural networks for pattern recognition of EEG signals without averaging has shown good efficiency for signals with high relative amplitude regarding the background activity. Results encourage the continuity of the implementation of a BCI interface based in visually evoked potentials by intermittent photic stimulation.

RESUMO

Interfaces cérebro-computador (BCI – Brain-Computer Interface) são sistemas que utilizam a atividade eletroencefalográfica (EEG) de um indivíduo como meio de comunicação entre este indivíduo e um microcomputador, tendo como principal aplicação a interação de pessoas portadoras de deficiência física severa com o ambiente. Este trabalho investiga a utilização de potenciais visualmente evocados por foto-estimulação intermitente como fator modulante para a implementação de uma interface BCI. O sistema proposto compõe-se dos módulos de foto-estimulação, baseada em uma matriz de LEDs, aquisição de sinais, processamento dos sinais de EEG e reconhecimento e classificação de padrões. Este último é constituído de redes neurais do tipo LVQ (Learning Vector Quantization - Quantização de Vetores por Aprendizagem), que recebem os dados de um preditor baseado no cálculo de um espectrograma dos sinais contendo os potenciais evocados. Alguns blocos do sistema classificador foram descritos em linguagem VHDL, para uma futura implementação em hardware operando em tempo-real. Os experimentos foram realizados em parte com um amplificador de sinais de EEG próprio e em parte utilizando-se um eletroencefalógrafo comercial. Os resultados mostraram que a utilização de LEDs como dispositivos foto-estimuladores é bastante eficiente, permitindo a melhora das características dos potenciais evocados através da variação de alguns parâmetros dos pulsos de estimulação. A análise de potenciais evocados em estado estável e estado transitório forneceu informações importantes quanto ao modo de geração destes potenciais evocados visando-se sua utilização na implementação de interfaces cérebro-computador. A utilização de análise no domínio da freqüência apresentou baixa repetibilidade entre os voluntários, além de baixa separabilidade dos estímulos simultâneos com estimulação monocromática. O uso de uma cadeia de redes neurais LVQ para o reconhecimento dos padrões no sinal de EEG sem promediação mostrou boa eficiência para sinais de alta amplitude em relação à atividade de fundo. Os resultados encorajam a continuidade da construção de uma interface BCI baseada em potenciais visualmente evocados por foto-estimulação intermitente.