@MASTERSTHESIS{ 2017:1763947686,
 	title = {Interface cérebro-computador híbrida e colaborativa no processo de tomada de decisão},
 	year = {2017},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/7711",
 	abstract = "Interface Cérebro-Máquina (ICM) ou Interface Cérebro-Computador (ICC) é um sistema computacional capaz de estabelecer a comunicação entre a atividade neurofisiológica humana e um computador. Uma ICC híbrida (ICCh) consiste na combinação de dois ou mais tipos de ICC, duas ou mais técnicas de aquisição de sinal, ou, ainda, da combinação de uma ICC com outras técnicas de interação não baseadas em ICC. Uma ICC Colaborativa (ICCc) integra a atividade cerebral de um grupo de indivíduos, atuando, principalmente, no aumento da capacidade humana. Atualmente, no mercado, estão disponíveis equipamentos de Eletroencefalograma (EEG) de baixo custo, sendo um desses o Emotiv EEG, que é portátil, possui 14 eletrodos, e, além e registrar os sinais neurofisiológicos, os processa e disponibiliza em forma de medidas neurais, como, por exemplo, níveis de atenção e excitamento. Além de medidas neurais, outras medidas podem revelar o comportamento de um indivíduo, como, por exemplo, a velocidade com que responde um desafio, que pode sugerir o quão confiante ele está sobre esta tomada de decisão. Este trabalho tem como principal objetivo “Verificar se medidas neurais e comportamentais possuem relação com as tomadas de decisão corretas e erradas”. Inicialmente, foi realizada uma revisão sistemática da literatura. Após, foram desenvolvidos um sistema de coleta de dados e uma tarefa de tomada de decisão baseada em Rapid Serial Visual Presentation (RSVP). O experimento contou com 10 participantes, no qual cada um executou 112 ensaios, sendo registradas as medidas neurais captadas pelo Emotiv EEG, além do Tempo de Reação (RT) como medida comportamental e, a resposta dada pelo usuário, ambas coletadas por um teclado convencional. Para a análise dos dados, foram aplicadas técnicas de estatística, tais como análise descritiva, incluindo sumarização dos dados e gráficos de boxplots, e análise multivariada, utilizando regressão logística para estimar a relação entre medidas neurais e comportamentais com as decisões tomadas. A tarefa proposta mostrou-se eficiente, revelando nos resultados que a dificuldade empregada se mostrou efetiva. O banco de dados desenvolvido mostrou-se eficiente na sincronização dos dados da tarefa e as medidas registradas. Após diferentes abordagens de análise estatística dos dados, não foi encontrado um modelo de regressão que pudesse explicar com alto poder explicativo os dados amostrados. Desta maneira, baseado no experimento realizado e nas análises estatísticas, não foram encontradas relações entre medidas neurais e comportamentais e as tomadas de decisão corretas ou erradas.",
 	publisher = {Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação},
 	note = {Faculdade de Informática}
}