Resumo: Interfaces cérebro-máquina têm se apresentado como uma grande promessa para a atualidade. A interação entre cérebro e computadores pode ser realizada de diversas maneiras, uma delas é por potencial evocado visual por meio de cores. Este trabalho visa identificar a influência de cores nos sinais eletroencefalográficos para serem utilizadas como meio de ativação de interfaces. Foram realizados testes envolvendo voluntários hígidos onde foram analisadas as influências de 4 cores (amarelo, azul, verde e vermelho). Foi realizada análise estatística para comparações entre as potências do sinal nos períodos com e sem estimulação visual para constatar quais canais apresentavam diferença significativa. Os canais identificados foram O1, O2, P3, P4 e PZ. Por fim, um classificador multiclasse (SVM-ECOC) foi utilizado para realizar a diferenciação entre as cores. Como resultado, a cor vermelha foi a melhor identificada pelo classificador, enquanto a verde obteve a menor acurácia. Palavras-chave:Eletroencefalografia, potencial evocado, cores, classificador SVM. [2]. A intensidade dos sinais captados na superfície do escalpo varia de 0 a 200µV, com frequências mais proeminentes entre 0 e 50 Hz. Alguns padrões de onda distintos foram identificados na atividade EEG, como, por exemplo, ondas delta (frequências menores que 3,5Hz), theta (4 a 7Hz), alfa (8 a 13Hz) e beta (14 a 30Hz) [3]. AbstractA resposta cerebral gerada com um estímulo, ou seja, o potencial elétrico produzido no córtex em resposta a um estímulo é conhecida como potencial evocado. Os estímulos podem ser: visuais, [1], auditivos [4] ou somato-sensoriais [5]. Todas estas modalidades têm sido objeto de investigação em literatura recente, no intuito de desenvolver mecanismos de comunicação baseados na atividade cortical (interfaces cérebro-máquina -ICMs) para sujeitos com deficiências motoras diversas.Alguns estudos recentes [6,7,8,9, 10] avaliaram diferentes estímulos visuais com o objetivo de desenvolver ICMs confiáveis e confortáveis. No entanto, diversos aspectos ainda necessitam ser aprofundados para que tal técnica possa ser efetivamente utilizada no futuro. Um dos aspectos ainda sob investigação, é o efeito de diferentes cores na atividade cortical e na performance de ICMs.Neste sentido, este artigo investiga alterações específicas na atividade cerebral provocadas por diferentes estímulos por meio de cores, bem como a possibilidade de se identificar padrões corticais representativos de cada cor e qual delas apresenta maior eficácia para uso em ICMs. Materiais e métodosCinco indivíduos hígidos, com idades entre 21 e 32 anos, foram recrutados para o estudo. Os critérios de

Há uma tendência em utilizar os gestos/movimentos da mão para controle destes dispositivos residenciais. Sensores híbridos (inerciais e eletromiográficos) e Kinect podem ser usados para reconhecer e medir estes gestos. O Myo é um dispositivo em forma de bracelete que combina sensor inercial e eletromiográfico para estas medições [5]. O sensor inercial ou de movimento baseiase em medidas inerciais [6] (aceleração linear, velocidade angular, variação do campo magnético etc.) para realizar as mensurações, já o sensor eletromiográfico é capaz de medir a atividade elétrica do músculo.Esta ferramenta, Myo, foi utilizada por [2] para controle de dispositivos domésticos. Os autores de [4] também usaram o Myo juntamente com um relógio inteligente para obter informações da mão e utilizá-las para controle de dispositivos. Já os autores de [3] propuseram o uso de tecnologias inteligentes domésticas, fundindo sensor inercial e Kinect para auxiliar pacientes com AVC em atividades da vida diária.Porém, um grande desafio destes trabalhos é tornar a tecnologia útil e de simples manipulação. Diante disso, essa pesquisa propõe o controle de funções básicas de uma televisão por meio do bracelete Myo, executando gestos simples e funcionais. Materiais e métodosPara desenvolvimento do sistema, foi utilizado um notebook para receber os comandos do Myo via bluetooth e, o mesmo notebook, se conecta via porta serial à um Arduino Uno®. O Arduino foi responsável pela conversão dos sinais obtidos pelo Myo em comandos para o emissor infravermelho que controla uma televisão. O diagrama de blocos do estudo é mostrado na Figura 1.