Seleção de Features por Sub-Banda Aplicada a Interface Cérebro-Máquina Baseada em Imagética Motora

Este artigo apresenta uma abordagem de pré-processamento dos sinais em Interfaces Cérebro-Máquina baseadas em imagética motora (ICM-IM). A proposta aumenta a redundância de filtros espaciais determinados via Common Spatial Pattern (CSP) e seleciona um subconjunto de features via algoritmos LASSO e SelectKBest. O dataset da IV Competição de ICM é utilizado para a avaliação. A ICM-IM é formada por uma filtragem por sub-banda, extração e seleção de features seguida de um classificador SVM. Os resultados de acurácia de classificação dos sinais comparados entre uma ICM-IM de referência e a abordagem proposta apontam para um ganho médio de 2%.