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Equipamentos Biométricos

 

A realização deste trabalho pressupõe como essencial a aquisição de equipamentos biométricos, pelo que a sua selecção e escolha final é feita com base num estudo rigoroso das potencialidades e finalidades dos vários equipamentos disponíveis no mercado. De forma a realizar uma pesquisa completa atendendo a todos os factores primordiais de cada equipamento, foram seleccionados e aprofundadas algumas características das quais se destacam a funcionalidade, o tipo de conectividade, a resolução, o preço e o país distribuidor do equipamento em causa. Esta pesquisa culminou, inicialmente, na escolha de dois equipamentos biométricos, o EEG Neurobit Lite e o oxímetro OxiCard, e mais tarde na introdução de um novo equipamento, um GSR ThoughtSream Biofeedback System no sentido de validar, reforçar e comprovar os padrões e comportamentos até então captados. De seguida são apresentados os equipamentos biométricos em questão e aprofundadas as suas características e vantagens que determinaram a sua escolha para este trabalho/investigação.

Electroencefalograma:

A actividade cerebral eléctrica inicia-se por volta das 17-23 semanas de gestação. Assume-se que no nascimento o número total de células neuronais está completamente desenvolvido, e ronda os 10^11 neurónios, o que se traduz numa densidade média de aproximadamente 10^4 neurónios por mm3. A interligação entre as redes neurais é realizada através de sinapses, cerca de 5x10^14 e que aumentam com a idade estando no entanto dependentes do número de neurónios que vão decrescendo com o avançar da idade. Quando as células nervosas – neurónios – são activadas, produzem-se fluxos de correntes locais. O EEG mede a maioria das correntes que fluem durante as sinapses e o excitamento das dendrites dos neurónios piramidais no córtex cerebral. As diferenças do potencial eléctrico são causadas por potenciais pós-somáticos das células piramidais que criam dipolos eléctricos entre o corpo do neurónio e as respectivas dendrites. A corrente eléctrica cerebral é constituída essencialmente pelos iões Na+, K+, Ca++ e Cl- que são bombeados através dos canais das membranas dos neurónios em direcção à membrana com potencial dominante. Para que seja criada corrente eléctrica suficiente para ser registada no crânio, são necessárias grandes populações de neurónios capazes de produzir tais valores (Teplan, 2002).

No passado a análise de EEGs era baseada numa prospecção visual dos registos em papel. Com a introdução de tecnologias mais avançadas e o início da era dos computadores, tornou-se possível aplicar um conjunto de métodos de análise de EEGs muito mais eficiente, aumentando assim o leque de potencialidades do uso deste equipamento. Essas funcionalidades têm também evoluindo, e desde 1924, quando Berger realizou a leitura e gravação da actividade cerebral eléctrica no Ser Humano, as análises de EEGs têm sido conduzidas principalmente em ambientes clínicos para detectar patologias e epilepsia e em ambientes investigacionais para quantificar os efeitos de novos agentes fármacos (Bronzino, 1995) (Oliveira P. G., 1981)

Em estudos mais recentes e essencialmente no âmbito investigacional, podem-se destacar diversos trabalhos na área das emoções e dos estados emocionais que visam a utilização de dispositivos biométricos como o EEG para a detecção de padrões e comportamentos em função de induções específicas (Chanel & ET AL., 2005) (Takahaski, 2004) (Aftanas & ET AL., 2006) (Aftanas & ET AL., 2002) (Aftanas & ET AL., 2004) (Herbelin & ET AL., 2004) (Nielson & ET AL., 2006) (Rosa & Soares, 2007) (Mullër, 1999). Dada a integração deste trabalho em dois outros projectos distintos, um deles já concluído e outro, de maior dimensão, em fase de desenvolvimento, é importante salientar o uso do EEG num estudo desenvolvido (Vinhas & Gomes, 2008) em 2008 que visa o controlo de um rato de computador através do piscar de olhos.

No que respeita às características e funcionalidades do EEG, é necessário ter em conta diversos aspectos como a frequência de amostragem , o número de eléctrodos e os artefactos. A frequência de amostragem varia consoante a finalidade dos dados captados pelo EEG, ou seja, se se pretender um estudo clínico aprofundado, nesse caso uma frequência de amostragem de 512kHz ou mesmo 1024kHz será a mais indicada. No entanto se o objectivo passar pelo estudo de comportamentos e padrões a nível académico e/ou investigacional, então bastará uma frequência de amostragem de 128Hz. Relativamente ao número de eléctrodos a usar, naturalmente que um maior número resulta numa captação mais alargada da actividade cerebral em várias áreas em simultâneo, no entanto o factor económico e o crescente grau de complexidade da análise dos dados estão fortemente ligados a este aspecto e vai depender essencialmente dos fundos e dos investimentos aplicados. Por fim os artefactos são uma característica muito importante do EEG e representam sinais ou actividades eléctricas de origem não cerebral, como movimentos oculares, batimentos cardíacos, movimentos musculares entre outros. No entanto, com a evolução da electrónica e das novas tecnologias tem sido desenvolvidos filtros, amplificadores e outros mecanismos capazes de eliminar quase na totalidade estes artefactos, razão pela qual não é necessária uma preocupação extrema com estes factores para a qualidade dos sinais eléctricos captados.

Galvanic Skin Resistance:

O GSR pode ser usado na captura de respostas nervosas a parâmetros do funcionamento das glândulas sudoríparas . Devido à simplicidade envolvida na medição, e a uma reprodutibilidade bastante boa, pode ser considerado um método útil para o estudo das funções do sistema nervoso, mais especificamente o sistema simpático periférico (Biosignal Analysis and Medical Imaging Group, 2004).

A actividade eléctrica da pele está directamente relacionada com dois fenómenos, um é a actividade endossomática e o outro a actividade exossomática. A actividade endossomática consiste na medição do potencial eléctrico da pele sem a aplicação de qualquer corrente eléctrica exterior ao corpo. A actividade exossomática é a de maior interesse para a comunidade científica e mede as propriedades eléctricas da pele quando submetidas a uma corrente eléctrica. Existem quatro métodos distintos de medição da actividade eléctrica da pele, dos quais se destaca a medição da resistência eléctrica da pele visto que é este o princípio usado para o dispositivo biométrico escolhido para este trabalho. A aplicação de uma corrente constante DC (Direct Current) cria alterações no potencial eléctrico, alterações essas que são registadas e caracterizadas. Essas alterações estão fortemente ligadas às glândulas produtoras de suor (Schmidt & Walach, 2000).

Oxímetro:

A utilização de um oxímetro no âmbito deste trabalho não tem como finalidade a utilização de todas as funcionalidades disponibilizadas, mas sim apenas a monitorização do batimento cardíaco de uma forma regular e com uma precisão suficiente para determinar alterações de comportamento ao longo das sessões experimentais. Não obstante este facto, as potencialidades do oxímetro vão muito para além da medição do batimento cardíaco.

O princípio de funcionamento deste dispositivo biométrico é baseado nas características de absorção da luz vermelha e infravermelha da hemoglobina oxigenada e desoxigenada. A hemoglobina desoxigenada absorve mais luz vermelha permitindo a passagem de mais luz infravermelha, pelo que a sua detecção é feita com base na luz absorvida. O oxímetro usa um emissor de luz vermelha e LEDs (Light emitting diode) infravermelhos que emitem luz através de uma superfície translúcida e com um grande fluxo de sangue, como é o caso da ponta do dedo ou o lóbulo da orelha nos adultos, e a palma do pé em crianças. Do lado oposto ao transmissor encontra-se um fotodetector que capta a luz que atravessou a superfície em causa e calcula o respectivo valor para a taxa de oxigenação do sangue. Esse cálculo é efectuado em função do rácio R/IR onde R representa a luz vermelha transmitida e IR a luz infravermelha transmitida. Os valores típicos para R/IR são convertidos em tabelas fornecidas pelos próprios fabricantes e que podem variar de acordo com as calibrações efectuadas. (Pulse oximetry principles, 2002)

Referências Bibliográficas:

- Aftanas, L. I., & ET AL. (2004). Analysis of Evoked EEG Synchronization and Desynchronization in Conditions of Emotional Activation in Humans: Temporal and Topographic Characteristics. Neuroscience and Behavioral Physiology, 34.

- Aftanas, L. I., & ET AL. (2006). Neurophysiological Correlates of Induced Discrete Emotions in Humans: An Individually Oriented Analysis. Neuroscience and Behavioral Physiology.

- Aftanas, L. I., & ET AL. (2002). Time-dependent cortical asymmetries induced by emotional arousal: EEG analysis of event-related synchronization and desynchronization on individually defined frequency bands. International Journal of Phychophysiology, (pp. 67-82, N 44).

- Teplan, M. (2002). Fundamentals of EEG Measurement. Measurement Science Review, (pp. Vol 2, Section 2).

- Bronzino, J. D. (1995). Principles of Electroencephalography. In The Biomedical Engineering Handbook.

- Oliveira, P. G. (1981). Reconhecimento automático de ondas características no EEG de doentes epilépticos: realização baseada num microcomputador. Universidade de Aveiro.

- Chanel, G., & ET AL. (2005). Emotion Assessment: Arousal Evaluation using EEG's and Peripheral Physiological Signals. University of Geneva, Switzerland: Computer Science Department.

- Takahaski, K. (2004). Remarks on Emotion Recognition from Bio-Potential Signals. 2nd International Conference on Autonomous Robots and Agents.

- Herbelin, B., & ET AL. (2004). Using physiological measures for emotional assessment: a computer-aided tool for cognitive and behavioural therapy. 5th International Conference for Disability, Virtual Reality & Associated Technologies. Oxford, UK.

- Nielson, K. D., & ET AL. (2006). EEG Based BCI – Towards a Better Control. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, (pp. Vol 14, N 2).

- Rosa, A. A., & Soares, A. B. (2007). Uma Proposta de um Sistema Computacional em Tempo Real para Biofeedback. WCCSETE’2006 – Congresso Mundial de Educação em Engenharia, Tecnologia e Ciência, 1, p. 5. Santos.

- Mullër, M. M. (1999). Processing of affective pictures modulates right-hemispheric gamma band activity. Clinical Neurophysiology, (pp. 1913-1920, Vol 110).

- Vinhas, V., & Gomes, A. (2008). Mouse Control through electromyography: Using biosignals towards new user interfaces paradigms. Biosignals.

- Biosignal Analysis and Medical Imaging Group. (2004). Obtido em Janeiro de 2008, de http://bsamig.uku.fi/research/gsr.shtml

- Schmidt, S., & Walach, H. (2000). Electrodermal activity - State of the Art measurement and techniques for parapsychological purposes. Jounal of Parapsychology.

- Pulse oximetry principles. (Setembro de 2002). Obtido em Janeiro de 2008, de http://www.oximetry.org/pulseox/principles.htm