Uma Abordagem para Classificação de Fadiga Mental baseada em Sinais de Eletroencefalografia (EEG) - Ferreira, Mylena N. M. R.; Siravenha, Ana C. Q.; Carvalho, Schubert R.; Gomes, Bruno D.; Zampolo, Ronaldo F.; Castro, Agostinho S.; Castro, Adriana R. G. (Anais do Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe), 2018)
A complexidade da análise da fadiga mental em pessoas saudáveis é evidenciada pela ausência de pertubações abruptas no sinal de eletroencefalografia e pela singularidade e variabilidade do perfil cognitivo de cada indivíduo. Identificar esse tipo de estado mental requer a análise de fatores que o caracterize, como o comportamento das bandas de frequência e das regiões cerebrais. Este trabalho propõe classificar a fadiga mental a partir da análise de bandas de frequência e razões dessas bandas em dois modelos de aprendizado de máquina: Rede Neural Perceptron de Múltiplas camadas e Redes Neurais auto-associativas encadeadas. Três frequências e quatro razões foram calculadas a partir dos dados eletroencefalográficos em termos de densidade de energia espectral: α, β, θ, e as razões θ/α, (α+θ)/β, β/α e (α+θ)/(α+ β). Propõe-se também uma estratégia para seleção de canais baseada na significância estatística de Wilcoxon entre as amostras do dado normal e fadigado. Além disso, emprega-se a normalização do vetor de características de forma a reduzir a variabilidade dos dados e melhorar a caracterização dos estados. Os testes mostram que o uso da normalização aumenta efetivamente a acurácia da classificação, independente do modelo utilizado. A seleção de canais reduziu a quantidade de sensores de 30 para 11 e impactou levemente a acurácia dos modelos. A acurácia máxima de 99, 97% foi atingida quando usados dados normalizados com seleção de canais, treinados com Redes Neurais auto-associativas.