Banca de DEFESA: NÉLIO LEMOS FREIRE JUNIOR

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: NÉLIO LEMOS FREIRE JUNIOR
DATA: 26/06/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Remoto: meet.google.com/xjr-ynmz-yvd
TÍTULO:

CLASSIFICAÇÃO DE EMOÇÕES USANDO DADOS BIOPOTENCIAIS: UMA ABORDAGEM EVOLUTIVA

PALAVRAS-CHAVES:

Dados Biopotenciais. Eletroencefalograma. Sistemas Fuzzy. Redes Neurais Artificiais. Aprendizado de Máquina Online

PÁGINAS: 112
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Biomédica
SUBÁREA: Bioengenharia
ESPECIALIDADE: Processamento de Sinais Biológicos
RESUMO:

Com o aumento da expectativa de vida, é vital melhorar a qualidade de vida de
idosos e pessoas com condições como paraparesia ou paraplegia. Esta disserta-
ção propõe o desenvolvimento de modelos computacionais para a classificação de
emoções humanas, utilizando dados biopotenciais coletados por EEG. O estudo
explora três abordagens principais: a eGNN (Evolving Granular Neural Network),
que ajusta dinamicamente grânulos fuzzy para capturar padrões temporais emer-
gentes no sinal; o Random Forest, que combina diversas árvores de decisão para
lidar com a variabilidade e o ruído característicos do EEG, fornecendo robustez
e interpretabilidade; e o MLP (Multi-Layer Perceptron), uma rede neural feed-
forward que extrai relações não lineares entre componentes principais do sinal
para melhorar a sensibilidade emocional. Todos os métodos foram avaliados com
a base de dados DEAP, um repositório público de registros de EEG e avaliações
subjetivas de afeto, adotando procedimentos de pré-processamento (filtragem, re-
moção de artefatos e extração de features espectrais e de entropia) e validação
cruzada. Os resultados obtidos demonstram que a eGNN se adapta efi-
cientemente a fluxos contínuos de dados, o Random Forest oferece estabilidade
geral e interpretação de importância de variáveis, e o MLP atinge alta acurácia
em cenários balanceados, compondo assim um portfólio de soluções eficazes para
interfaces cérebro-computador mais precisas e responsivas. Esses avanços podem
aprimorar a comunicação e a interação de pessoas com limitações motoras, além
de contribuir para a tecnologia assistiva e terapias adaptativas.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - CARLOS FREDERICO MESCHINI ALMEIDA - USP (Membro)
Externo à Instituição - DANIEL FURTADO LEITE - ND (Membro)
Externo à Instituição - LANE MARIA RABELO - UFSJ (Suplente)
Externo ao Programa - SERGIO MARTINS DE SOUZA - DFI/ICN (Suplente)
Interno - BRUNO HENRIQUE GROENNER BARBOSA (Membro)
Presidente - WILIAN SOARES LACERDA (Membro)