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https://hdl.handle.net/1822/92813
Título: | Decoding activities of daily living and incipient falls using brain signals |
Outro(s) título(s): | Descodificação de atividades do dia a dia e quedas iminentes com recurso a sinais cerebrais |
Autor(es): | Manso, José Pedro Rodrigues |
Orientador(es): | Santos, Cristina Ribeiro, Nuno F. |
Palavras-chave: | EEG ADL Falls Artificial Intelligence Slip-like perturbations Quedas Inteligência Artificial Perturbações do tipo escorregar |
Data: | 8-Jan-2024 |
Resumo(s): | Falls represent one of the biggest causes of deaths related to unintentional injuries. The increasing number
of occurrences is associated a continuously expanding elderly population, along with its detrimental effects
on the survival and well-being of those aged 65 and above, has turned the issue of falls into a global
public health concern. It is estimated that 684,000 people worldwide lose their lives due to falls, which
happen approximately 37.3 million times annually. As a result, the financial expenses associated with
hospitalisations are significant and present a complex challenge.
The Electroencephalogram (EEG) technique is widely utilised to assess brain electrical activity and
detect indicators of balance disruptions, such as Perturbation Evoked Potentials (PEPs), in brain signals.
This is possible because EEG data provides insights into motor planning and intention, making it a valuable
tool for monitoring both falls and Activities of Daily Living (ADLs). Accordingly, this dissertation will establish
two experimental protocols: one for simulating slip-like incidents and another for ADLs, with the aim of
collecting EEG data. The primary goal of this dissertation is to leverage Artificial Intelligence (AI)-based
systems to identify slip-like perturbations and various ADLs using the data from both protocols. The ultimate
objective is to integrate these algorithms into assistive robotic devices, e.g. exoskeletons.
In the context of the methods employed, the PEP components were identified within a time frame
of 75–137 ms after the external perturbation onset. To analyse the pre-processed EEG data, four distinct
artificial neural networks were evaluated, each with varying network architecture parameters. Among these
architectures, the Convolutional Neural Network (CNN)-Long Short-Term Memory (LSTM) model, trained
to predict EEG perturbations, exhibited superior classification performance, achieving an accuracy rate of
86% when using a short time window of 100 ms. In contrast, for classifying ADL, the best result obtained
was 53% accuracy, and this was also achieved using the CNN-LSTM architecture. As quedas representam uma das maiores causas de morte relacionadas com lesões não intencionais. O número crescente de ocorrências está associado a uma população idosa em constante expansão, juntamente com os seus efeitos prejudiciais na sobrevivência e no bem-estar das pessoas com 65 anos ou mais, o que transformou a questão das quedas num problema de saúde pública global. Estima-se que 684.000 pessoas em todo o mundo perdem a vida devido a quedas. Consequentemente, as despesas financeiras são significativas e representam um desafio complexo. A técnica eletroencefalograma (EEG) é amplamente utilizada para avaliar a atividade eléctrica cerebral e detetar potenciais evocados por perturbação (PEPs) e Atividades Diárias (ADLs). Assim, esta dissertação irá estabelecer dois protocolos experimentais: um para simular incidentes do tipo escorregar e outro para ADLs, com o objetivo de recolher dados EEG. O objetivo principal desta dissertação é utilizar sistemas baseados em Inteligência Artificial (IA) para identificar perturbações do tipo escorregar e várias ADLs utilizando os dados de ambos os protocolos. O objetivo final é integrar estes algoritmos em dispositivos robóticos de assistência, por exemplo, exoesqueletos. No contexto dos métodos utilizados, os componentes PEP foram identificados num período de tempo de 75-137 ms após o início da perturbação externa. Para analisar os dados EEG, foram avaliadas quatro redes neurais artificiais distintas, cada uma com parâmetros de arquitetura de rede variáveis. Entre estas arquitecturas, o modelo de Rede Neuronal Convolucional (CNN)-Long Short-Term Memory (LSTM) apre sentou um desempenho de classificação superior, alcançando uma taxa de precisão de 86% quando se utilizou uma janela de tempo curta de 100 ms. Em contraste, para a classificação de ADL, o melhor resul tado obtido foi uma precisão de 53%, o que também foi conseguido utilizando a arquitetura CNN-LSTM. |
Tipo: | Dissertação de mestrado |
Descrição: | Dissertação de mestrado em Informatics Engineering |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/92813 |
Acesso: | Acesso aberto |
Aparece nas coleções: | BUM - Dissertações de Mestrado DI - Dissertações de Mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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