Desenvolvimento e avaliação de um sistema de espectroscopia funcional de infravermelho próximo para detecção de movimento intencional com base na atividade cerebral

Abstract

Pessoas que possuem doenças do neurônio motor têm dificuldades de interagir e de se comunicar com o ambiente ao seu redor. Umas das doenças do neurônio motor mais comuns é a Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA), em que os acometidos pela doença perdem a capacidade de se comunicar verbalmente. Em um estágio avançado da ELA, chamado de Síndrome do Encarceramento Total, do inglês Complete Locked-In State (CLIS), os pacientes perdem o controle de todas as resposta musculares voluntárias, porém possuem um estado de consciência normal. Uma das alternativas para pessoas que possuem essas síndromes é a utilização de uma Interface Cérebro Computador (ICC) como mecanismo de comunicação. ICCs são sistemas eletrônicos que tentam discernir padrões em sinais de atividades encefalográficas para utilizá-los como auxílio à seres humanos com mobilidades reduzidas. Dentre as técnicas utilizadas para captar esses sinais encefalográficos, a Espectroscopia Funcional de Infravermelho Próximo, do inglês functional Near Infrared Spectroscopy (fNIRS), tem sido objeto crescente de estudo nos últimos anos. A fNIRS é uma técnica não-invasiva, que utiliza uma abordagem óptica para adquirir tais sinais. Seu principio baseia-se em mensurar as taxas de oxigenação e desoxigenação do fluxo sanguíneo no córtex cerebral. Ela situa-se em um meio termo entre as técnicas de Eletroencefalografia (EEG) e Imagem por Ressonância Magnética Funcional, do inglês functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI), porém com maior flexibilidade e menor risco à saúde de quem a utiliza. Nesse contexto, a pesquisa propôs a desenvolver um sistema eletrônico de aquisição multicanal de sinais de fNIRS, e avaliá-lo em um cenário de classificação de sinais reais de humanos, buscando diferenciar movimentos intencionais de não-intencionais. A metodologia consistiu em projetar a instrumentação de aquisição, implementar um modelo de classificação SVM, e coletar sinais do córtex cerebral de humanos, com base em um protocolo experimental aprovado por um Comitê de Ética. O processo de classificação foi realizado utilizando um modelo preditivo do tipo SVM, com kernel gaussiano. Para estimar melhor as métricas de desempenho do modelo, foi utilizada a técnica de validação cruzada K-Fold, com k=5. Ao todo foram avaliados três cenários distintos de classificação. Participaram das coletas, no total, cinco voluntários. Cada sessão de coleta teve duração de 6 minutos, onde cada participante foi instruído a passar metade do tempo em repouso e a outra metade realizando movimentos sequenciais com as mãos. O primeiro consistiu em adquirir sinais com apenas um canal, formado por uma topologia simples de uma fonte de luz com um fotodetector. Os sinais foram coletados em duas sessões em um mesmo dia, com condições de iluminação controladas. Cada sessão utilizou uma fonte de emissão distinta uma da outra. A acurácia média obtida ficou superior a 90% para os dois participantes. O segundo experimento avaliou um cenário de classificação com a aquisição de 10 canais simultaneamente, adquiridos com 3 voluntários, em um mesmo dia cada. Os 10 canais foram gerados utilizando duas fontes de emissão em conjunto com cinco fotodetectores. A acurácia média para esse cenário foi de 98%, indicando que o modelo conseguiu discernir bem a presença da ausência de movimento. O último experimento teve como objetivo avaliar o desempenho de classificação com sinais coletados em dias distintos para um mesmo participante, simulando condições de iluminação distintas. Para tal, foram repetidas as coletas com os últimos 3 voluntários, dois dias após às primeiras sessões. O modelo foi treinado com os sinais da primeira sessão, e a inferência foi feita com os sinais da segunda sessão. Nesse cenário, as métricas de desempenho obtidas revelaram que não foi possível discernir com boa acurácia as classes avaliadas. No geral, os resultados obtidos com os experimentos foram similares aos de trabalhos da literatura levantada, validando o sistema de aquisição implementado.