INTERFACE CÉREBRO – MÁQUINA (ICM): DA TRANSDUÇÃO DO ESTÍMULO EXTERNO EM IMPULSO NERVOSO A TRADUÇÃO EM COMANDOS DIGITAIS

Autori

  • Johseph Paballo Gomes de Souza UNIT/AL
  • Juliana Krizan UNIT/AL
  • Gabriela de Melo Costa UNIT/AL
  • André Fernando de Oliveira Fermoseli UNIT/AL

Parole chiave:

Interface Cérebro-Maquina. Impulso nervoso. Transdução.

Abstract

A Interface Cérebro – Máquina (ICM) é um sistema que utiliza os sinais da atividade cerebral para comandar dispositivos externos como cadeira de rodas, sintetizador de voz, próteses mecânicas e até mesmo Exoesqueletos. Dentre as diversas aplicações, este tipo de tecnologia tem especial interesse de pessoas com elevado grau de incapacidade física decorrente de amputações, traumatismos ou doenças neurodegenerativas, como a Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA). O presente trabalho tem por objetivo fazer uma revisão sobre o tema Interface Cérebro – Máquina traçando o caminho que vai desde a transdução do estímulo externo realizado pelas células receptoras do sistema nervoso periférico em impulso nervoso até a tradução desse impulso no sistema nervoso central (SNC) e sua conversão em comandos digitais. Foi realizada uma revisão bibliográfica de livros e artigos indexados nas bases de dados Scielo, PLOS e Pubmed, nos idiomas português e inglês. Apesar das recentes pesquisas terem feito grandes descobertas, a ICM ainda está longe de chegar ao nosso cotidiano. Um dos desafios encontrados é a busca por técnicas não invasivas que sejam eficazes para a detecção e transmissão de sinais cerebrais. Desafio que está chegando cada vez mais perto do fim com os grandes avanços da tecnologia moderna. 

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Riferimenti bibliografici

ALONSO, L. F. N. e GIL J. G. "Brain computer interfaces, a review", Sensors, vol. 12, pp.1211 -1279 2012. Disponível em: <http://www.mdpi.com/1424-8220/12/2/1211>. Acesso em 04 de fevereiro de 2015

BARBOSA, A. O. G. Controle de um manipulador robótico através de uma interface cérebro máquina não-invasiva com aprendizagem mútua. Dissertação (mestrado)–Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Departamento de Engenharia Mecânica, 2010.

BIRBAUMER, N.; ELBERT, T.; CANAVAN, A.G.; ROCKSTROH, B. Slow potentials of the cerebral cortex and behavior. Physiol. Rev. 1990, 70, 1–41, Pubmed. Disponível em: < http://www.researchgate.net/publication/20752394_Slow_potentials_of_the_cerebral_cortex_and_behavior>. Acesso em 28 de Fevereiro de 2015.

COSTA, E. J. X. Estudo da atividade elétrica cerebral em humanos e bovinos usando processamento digital de sinais e instrumentação eletrônica. 2006. Tese (Livre Docência em Processamento de Sinais Biológicos) - Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos, University of São Paulo, Pirassununga, 2006. Disponível em: <http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/livredocencia/74/tde-08102007-070647/>. Acesso em: 12 de abril de 2015.

DIAS, N. S. Interface cérebro-máquina baseada em biotelemetria eléctrodos secos. Universidade do Minho: Tese de Doutorado em Engenharia Electrónica e de Computadores. 2009. Disponível em: < http://hdl.handle.net/1822/9897>. Acesso em: 01 Fev. 2015.

FARIAS, F. C. Interface cérebro-máquina: reconhecimento de sinais cerebrais através de reservoir computing. Trabalho de conclusão de curso de engenharia de computação, 2014. Disponível em: . Acesso em: 25 Jan. 2015.

FERREIRA, A. Uma proposta de interface cérebro-computador para comando de cadeiras de rodas. Universidade Federal do Espírito Santo: Tese de Doutorado em Engenharia Elétrica, 2008. Disponível em: <http://portais4.ufes.br/posgrad/teses/tese_2854_TeseDoutoradoAndreFerreira.pdf>. Acesso em: 08 Fev. 2015.

Furdea, A.; Halder, S.; Krusienski, D.J.; Bross, D.; Nijboer, F.; Birbaumer, N.; Kübler, A. An auditory oddball (P300) spelling system for brain-computer interfaces. Psychophysiology 2009, 46, 617–625. Dísponível em: < http://ww2.odu.edu/~dkrusien/papers/PsychoPhys2009.pdf>. Acesso em: 21 de Agosto de 2015.

GRAIMANN, B.; ALLISON, B.; PFURTSCHELLER, G. Brain–Computer Interfaces: A Gentle Introduction. 2010. Disponível em: <http://www.springer.com/cda/content/document/cda_downloaddocument/9783642020902-c1.pdf?SGWID=0-0-45-1015086-p173959822>. Acesso em: 31 Jan. 2015.

HAINES, D. E. et al. Neurociência fundamental: Com aplicações básicas e clinicas. Rio de Janeiro: Elsevier, 2006.

LEBEDEV, M. A.; NICOLELIS, M. A. L. Brain-machine interfaces: past, present and future. TRENDS in Neurosciences v. 29, n. 9, Duke University, Durham, USA, 2006. Disponível em: <https://cs.rochester.edu/~kautz/Courses/290Bspring2008/NeuroRobots/TiNS_2006.pdf>. Acesso em: 06 Fev. 2015

LENT, R. - Cem bilhões de neurônios: conceitos fundamentais da neurociência. - 2ed. -São Paulo: Editora Atheneu, 2010.

LI, Z. O’Doherty, J.E.; HANSON T.L.; LEBEDEV M.A.; HENRIQUEZ C.S.; et al. Unscented Kalman Filter for Brain-Machine Interfaces, 2009. PLoS ONE 4(7): e6243. doi:10.1371/journal.pone.0006243. Disponível em: < http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0006243>. Acesso em: 26 de março de 2015.

LUNDY-EKMAN, L. Neurociências: Fundamentos para Reabilitação – Rio de Janeiro: Elsevier, 2008

MELO JUNIOR, P. A. et al. Fundamentos da Operação de Interfaces Cérebro-Computador, 2012. Disponível em: <http://www.prp.rei.unicamp.br/pibic/congressos/xxcongresso/paineis/106203.pdf>. Acesso em: 06 Fev. 2015.

MUSSATTO, G. G.; SILVA, S.A. Perspectivas e Potencialidades da Interface Cérebro-Máquina. Revista de Sistemas de Informação da FSMA n. 13, 2014 pp. 51-56. Disponível em: < http://www.fsma.edu.br/si/edicao13/FSMA_SI_2014_1_Estudantil_3.pdf>. Acesso em: 05 março de 2015.

NICOLELIS, M. A. L. Brain-to-Brain Interface for Real-Time Sharing of Sensorimotor Information, 2013. SCIENTIFIC REPORTS Sci Rep. 2013; 3:1319. doi: 10.1038/srep01319. Disponível em: <http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23448946>. Acesso em: 25 Jan. 2015.

NISHIDA, M. S. – Mecanismos de comunicação entre os neurônios e dos neurônios com os órgãos efetuadores. – Curso de Fisiologia, 2013. Ciclo de Neurofisiologia. Departamento de Fisiologia, IB Unesp - Botucatu. Disponível em: <http://www.ibb.unesp.br/Home/Departamentos/Fisiologia/Neuro/04.sinapse.pdf> Acesso em: 10 de fevereiro de 2015

TEHOVNIK, E. J.; WOODS, L. C.; SLOCUM, W. M. Transfer of information by BMI, 2013. Neuroscience 255, 134–146 10.1016/j.neuroscience.2013.10.003. Disponível em: < http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24120558 >. Acesso em: 12 abril de 2015.

VOIGHT, M; COOK, G. Controle neuromuscular deficiente: treinamento de reativação neuromuscular. In: Prentice WE, Voight ML. Técnicas em reabilitação musculoesqulelética. Porto Alegre: Artmed; 2003.

WOLPAW, R.; WOLPAW, E.W. Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice. Oxford University Press, 2012.

YIJUN, W.; RUIPING, W.; XIAORONG, G.; BO, H.; SHANGKAI, G. A practical VEP-based

brain-computer interface. IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Eng. 2006, 14, 234–240. Disponível em: < http://sccn.ucsd.edu/~yijun/pdfs/TNSRE06.pdf>. Acesso em: 21 de Agosto de 2015

YOO, S. S., KIM, H., FILANDRIANOS, E., TAGHADOS, S. J. & Park, S. Non-invasive brain-to-brain interface (BBI): establishing functional links between two brains. PLoS One 8, e60410, 2013. Disponível em: < http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0060410 >. Acesso em 04 de Fevereiro de 2015.

Pubblicato

2015-11-30

Come citare

Souza, J. P. G. de, Krizan, J., Costa, G. de M., & Fermoseli, A. F. de O. (2015). INTERFACE CÉREBRO – MÁQUINA (ICM): DA TRANSDUÇÃO DO ESTÍMULO EXTERNO EM IMPULSO NERVOSO A TRADUÇÃO EM COMANDOS DIGITAIS. Caderno De Graduação - Ciências Biológicas E Da Saúde - UNIT - ALAGOAS, 3(1), 139–152. Recuperato da https://periodicos.set.edu.br/fitsbiosaude/article/view/2634

Fascicolo

Sezione

Artigos