| Resumo: | O grupo IEETA-BCI desenvolve, há vários anos, experiências com interfaces do tipo BCI, e os resultados são promissores. Algumas técnicas para aquisição de sinal, extracção de características e classificação foram já desenvolvidas. Como diversos estudos comprovam, as propriedades que melhor permitem identificar certos padrões em sinais EEG têm sido reportadas a determinadas regiões corticais e a certas bandas de frequência. Tirando partido desse conhecimento a priori, é possível tratar os dados, reduzindo a entropia na entrada. No entanto, tais soluções são, por norma, independentes do utilizador: os eléctrodos seguem uma localização padrão e os filtros dimensionados têm margens bem definidas. Nesse sentido, o grande objectivo da presente investigação é o de procurar uma forma mais abrangente de seleccionar, em cada indivíduo, um sub-conjunto personalizado de propriedades (presentes nos dados) que maximizem a discriminação de estados mentais, em particular aqueles que dizem respeito a padrões ERD/ERS, nomeadamente nos ritmos mu. Enquanto trabalho direccionado à classificação, faz-se um estudo da natureza e qualidade dos dados a discriminar, e apresenta-se o método que determina a relevância de certas características, no problema de classificação. Ainda que sem perda de generalidade, tais módulos de extracção de características e classificação serão pensados numa filosofia de aplicação em operações assíncronas, como a navegação em ambientes gráficos/virtuais. Por ser a que permite um maior grau de iniciativa ao utilizador, é na operação assíncrona que se concentra, hoje, o desenvolvimento de BCIs e daí poderão advir, potencialmente, as aplicações mais interessantes.
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