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UNIVERSIDADE DE AVEIRO

POTENCIAIS CEREBRAIS RELACIONADOSCOM A VERIFICAÇÃO DE ORAÇÕES

António Joaquim André Esteves

Lic. em Eng. Electrónica e Telecomunicações pela


Agosto de 1992

POTENCIAIS CEREBRAIS RELACIONADOSCOM A VERIFICAÇÃO DE ORAÇÕES

António Joaquim André Esteves

Licenciado em Engenharia Electrónica e Telecomunicações

pela


Tese submetida na Universidade de Aveiro

para prova de Mestrado em

Engenharia Electrónica e Telecomunicações


DEPARTAMENTO DE ELECTRÓNICA E TELECOMUNICAÇÕES

Agosto de 1992

Tese realizada sob a supervisão de

Prof. Doutor Francisco Vaz

Professor Associado do

DEPARTAMENTO DE ELECTRÓNICA E TELECOMUNICAÇÕES


Resumo

Com o presente trabalho pretende averiguar-se se é possível obter evidências nos potenciais

cerebrais acerca dos processos semânticos que ocorrem durante a verificação de orações. O estudo

destes processos incide essencialmente nos "event-brain related potentials" - ERPs - originados pelo

estímulo principal para a decisão lexical (P300, N400, etc) e em certos casos na decisão exigida aos

colaboradores. Na primeira fase do trabalho, fez-se um levantamento da teoria associada com a

realização de tarefas que envolvam processamento semântico e/ou lexical, com o objectivo de obter

algumas certezas para a estruturação do nosso trabalho. Numa segunda fase, já com a ideia do que

se pretendia, fez-se o "software" que controla as experiências a realizar e que permitem adquirir os

potenciais cerebrais no decorrer da tarefa de verificação de orações. Posteriormente, fez-se o

processamento "off-line" dos dados adquiridos. Inclui-se nesta fase o pré-processamento dos dados,

o cálculo de respostas corticais médias, averiguação da possibilidade de fazer filtragem, aplicação da

técnica da "Singular Value Decomposition" - SVD - no intuito de melhorar a relação sinal ruído

aumentando a variância dos potenciais em relação ao ruído e a implementação de uma análise de

variância sobre os dados. Da análise de variância tiraram-se conclusões bastante interessantes sobre

os factores que condicionam as experiências. Na última parte do trabalho, processa-se a classificação

das respostas corticais numa de duas classes possíveis (Verdade ou Falso), através de dois métodos

(Elementar e de Fisher). Para terminar, comparam-se os dois métodos. Com o método de Fisher

obtiveram-se resultados animadores e dentro do que é conseguido noutros trabalhos referidos na

bibliografia, provando-se assim que os ERPs podem ser utilizados como uma ferramenta para

estudar os fenómenos envolvidos no processamento semântico de palavras.

Palavras chave: ERP, N400, processamento semântico, contexto, classificação, verificação de

orações.

Abstract

The purpose of the present work is to determine if is possible to get evidences in the brain potentials

about the semantic processes that happen during the sentence verification task. The study of the

these processes is centred mainly at the event-brain related potentials - ERPs (P300, N400, etc.)

originated by the stimulus that produces the lexical decision, and in some cases it is centred at the

decision demanded to the subjects. First, did a review of the theory related with the semantic and/or

lexical processing tasks, with the purpose of achieving some evidences to structure our work. Next,

taking in account what we want to do, we built the software that controls the experiences that allow

us to record the brain potentials during the sentence verification task. In the next step, we processed

off-line the data recorded. Here we include: the pre-processing of the data, data averaging,

determination if it is possible to apply a filter in the data recorded, application of the Singular Value

Decomposition technique (SVD) in order to improve the signal to noise ratio by increasing the

variance of the signal in relation to the noise and the implementation of a variance analysis with the

data. The results of this analysis show us some interesting conclusions about the factors that

influence the experiences. Finally, we did the classification, in one of the two possible classes (True

or False), of the cortical responses using two different methods (Elementar and Fisher’s). After that,

we compared the two methods. The Fisher’s method provided us good results, in the same range of

what is referred in the literature, proving in this way that the ERPs can be used to as a tool to study

the mechanisms associated with the semantic processing of words.

Keywords: event-brain related potentials, N400, semantic processing, context, classification,

sentence verification.

Agradecimentos

Aos Professores Francisco Vaz e Pedro Guedes de Oliveira que me sugeriram que eu trabalhasse no

tema em que se centrou o trabalho desenvolvido, e essencialmente pela orientação, apoio e críticas

no decorrer dos acontecimentos.

Ao Doutor António Martins que me elucidou sobre os requisitos médicos necessários à realização

das experiências e coordenou as experiências realizadas no Departamento de Neurofisiologia do

Hospital Geral de Santo António no Porto.

Ao Professor José Carlos Principe pelas críticas enriquecedoras proporcionadas, devido

especialmente ao seus elevados conhecimento e experiência na matéria.

À Doutora Maria São Luis Castro por me ter dado o suporte necessário sobre aos aspectos de

linguística e psicologia envolvidos na estruturação das experiências.

À Doutora Denisa Mendonça pelo apoio prestado durante a fase crítica do processamento estatístico

dos dados.

Ao Engenheiro Tomás Oliveira e Silva pelo apoio imprescindível dispensado em múltiplas ocasiões.

Ao Doutor Proimos que me acompanhou durante a minha estada na Grécia, ou seja, no decorrer da

minha parte escolar do Mestrado.

À JNICT que me proporcionou a bolsa que me possibilitou a preparação da tese de Mestrado.

Para terminar, agradeço ao INESC e à Universidade de Aveiro pelos meios disponibilizados para a

realização deste trabalho.

Índice i

ÍNDICE

ÍNDICE______________________________________________________________________________ vi

CAPÍTULO 1 - Introdução, Objectivos e Estruturação do Trabalho ____________________________ 1

1.1 - Equacionamento do Problema a Tratar_______________________________________________ 1

1.2 - Objectivos do Trabalho ___________________________________________________________ 4

1.3 - Organização e Estrutura do Trabalho________________________________________________ 5

CAPÍTULO 2 - Teoria Associada com a Realização de Tarefas que Envolvam Processamento Semântico

e/ou Lexical___________________________________________________________________________ 7

2.1 - Introdução _____________________________________________________________________ 7

2.2 - Teoria sobre a Tarefa de Verificação de Orações _______________________________________ 7

2.3 - Efeitos de Facilitação e de Inibição por parte do Contexto Preparador _____________________ 9

2.4 - Processos de Activação Automática e de Atenção Consciente Associados com a Realização de

Tarefas que Envolvam Processamento de Material Linguístico _______________________________ 12

2.5 - Componentes Principais que se Detectam nas Respostas Corticais Associadas com a eExecução de

Tarefas que Envolvam Processamento Semântico e/ou Lexical________________________________ 16

2.5.1 - A Componente Positiva Posterior P300................................................................................................. 16

2.5.2 - A Componente Negativa Posterior N400............................................................................................... 18

2.5.3 - A Variação Contingente Negativa (CNV) .............................................................................................. 20

2.6 - Aspectos do Processamento de Orações que se Traduzem em Diferenças nas Componentes

Posteriores ________________________________________________________________________ 21

2.7 - Aplicação da Teoria Revista no Presente Trabalho ____________________________________ 23

CAPÍTULO 3 - Material de Suporte à Realização das Experiências com ERPs ___________________ 26

3.1 - "Hardware" Utilizado nas Experiências Realizadas ____________________________________ 26

3.2 - "Software" de Suporte às Experiências com ERPs _____________________________________ 28

Índice ii

3.2.1 - Configuração do Sistema ...................................................................................................................... 28

3.2.2 - Definição da Base de Dados que se Utiliza na Sessão Experimental ..................................................... 36

3.2.3 - Calibração do "Hardware" ................................................................................................................... 38

3.2.4 - Identificação dos Colaboradores e das Condições das Sessões de Experiências.................................... 41

3.2.5 - Controlo da Realização das Experiências ............................................................................................. 43

3.2.6 - Alguns Pormenores e as Principais Limitações do "Software" Implementado........................................ 48

Capítulo 4 – Realização de Experiências com ERPS _________________________________________ 51

4.1 - Filosofia Subjacente às Experiências________________________________________________ 51

4.2 - Descrição da Experiência 1 _______________________________________________________ 53

4.2.1 - Objectivos da Experiência 1 ................................................................................................................. 53

4.2.2 - Material Utilizado na Experiência 1 ..................................................................................................... 53

4.2.3 - Procedimento Empregue na Experiência 1............................................................................................ 55

4.2.4 - Recolha do Sinal na Experiência 1 ....................................................................................................... 56

4.3 - Descrição da Experiência 2 _______________________________________________________ 57

4.3.1 - Objectivos da Experiência 2 ................................................................................................................. 57

4.3.2 - Material Utilizado na Experiência 2 ..................................................................................................... 58

4.3.3 - Procedimento Empregue na Experiência 2............................................................................................ 59

4.3.4 - Recolha do Sinal na Experiência 2 ....................................................................................................... 59

CAPÍTULO 5 - Processamento dos Dados e Análise dos Resultados ____________________________ 61

5.1 - Pré-Processamento dos Dados_____________________________________________________ 61

5.2 – Processamento Baseado em Medidas de Localização___________________________________ 64

5.2.1 - Média entre Sinais Pertencentes a Ensaios Diferentes .......................................................................... 66

5.3 - Processamento Utilizando o Método da "Singular Value Decomposition -SVD" ______________ 97

5.3.1 - Introdução ao Método da SVD.............................................................................................................. 97

5.3.2 - O Teorema da SVD ............................................................................................................................... 98

5.3.3 - Terminologia Associada com o Método da SVD.................................................................................. 100

5.3.4 - Utilização da Técnica da SVD para Resolver Sistemas de Equações Lineares..................................... 101

Índice iii

5.3.5 - Outras Aplicações da Técnica da SVD................................................................................................ 102

5.3.6 - Aplicação da SVD no Presente Trabalho ............................................................................................ 102

5.3.7 - Resultados Obtidos com a SVD ........................................................................................................... 106

CAPÍTULO 6 - Classificação das Respostas Corticais_______________________________________ 110

6.1 - Introdução ___________________________________________________________________ 110

6.2 - Método de Classificação Elementar________________________________________________ 110

6.2.1 - Fundamentos Básicos do Método ........................................................................................................ 110

6.2.2 - Algumas Nuances Incorporadas no Método Elementar ....................................................................... 113

6.2.3 - Resultados Preliminares ao Desenho do Classificador........................................................................ 114

6.2.4 - Desenho do Classificador Elementar .................................................................................................. 116

6.3 - Método de Classificação Baseado no Discriminante Linear de Fisher_____________________ 120

6.3.1 - Introdução ao Método de Fisher ......................................................................................................... 120

6.3.2 - A Teoria do Método de Fisher............................................................................................................. 124

6.3.3 - Implementação do Classificador Baseado no Discriminante Linear de Fisher .................................... 128

6.3.4 - Resultados Preliminares ao Desenho do Classificador de Fisher ........................................................ 132

6.3.6 - Resultados Obtidos com o Teste do Classificador de Fisher................................................................ 135

6.4 - Comparação dos Dois Métodos de Classificação _____________________________________ 136

CAPÍTULO 7 - Conclusões e Discussão __________________________________________________ 139

APÊNDICE 1 - Caracteristicas da Placa de Aquisição Utilizada nas Experiências ( DT2821 ) ______ 149

APÊNDICE 2 - Descrição da Metodologia Empregue na Calibração __________________________ 154

APÊNDICE 3 - Fluxogramas de Algumas Rotinas e Programas Implementados _________________ 159

1. Rotina que Controla a Calibração do "Hardware" Utilizado nas Experiências com ERPs _______ 159

2. Rotina que Realiza a Calibração de Baixo Nível do "Hardware" ___________________________ 160

3. Rotina que Determina o Valor e o Erro da Frequência dum Sinal Representado por uma Sequência de

Valores __________________________________________________________________________ 162

Índice iv

4. Rotina que Controla a Execução das Sessões de Experiências _____________________________ 165

5. Rotina que Programa a Placa de Aquisição para Funcionar com DMA Dupla ________________ 168

6. Rotina que Calcula a Palavra de Programação a Colocar no Registo TMRCTR para Programar uma

Frequência Desejada _______________________________________________________________ 170

7. Rotina que Reprograma o Controlador de DMA para se Continuar a Aquisição com DMA Dupla 171

8. Programa que Obtém uma Estimativa do Espectro dum Sinal pelo Método de Bartlett__________ 172

9. Rotina que Calcula Pontos Representativos de uma Janela de Hamming_____________________ 173

10. Programa que Calcula a Direcção de uma Matriz Unitária V (Obtida com a SVD) Correspondente à

Direcção em que a matriz W ( ∑ nas Fórmulas da SVD) Tem o Maior Valor Singular ____________ 174

11. Programa que Projecta um segmento de EEG sobre uma Direcção Obtida pelo Método da SVD_ 175

12. Programa que Classifica as Respostas Corticais pelo Método Elementar ___________________ 177

13. Programa que Obtém uma Direcção de Projecção Óptima, 2º a Teoria de Bayes, pelo Método do

Discriminante Linear de Fisher _______________________________________________________ 179

14. Rotina que Determina a Direcção de Projecção Óptima (W) pelo Método do Discriminante Linear de

Fisher ___________________________________________________________________________ 180

15. Programa que Classifica um Objecto numa de 2 Classes Possíveis, Através de uma Direcção de

Projecção e uma Fronteira de Decisão Obtidas pelo Método do Discriminante Linear de Fisher ___ 181

APÊNDICE 4 - Formato Standard dos Ficheiros de Dados __________________________________ 182

1. Sumário dos Campos a Incluir nos Ficheiros __________________________________________ 182

2. Notas Gerais ____________________________________________________________________ 183

3. Notas Numeradas ________________________________________________________________ 184

4. Tabelas ________________________________________________________________________ 187

APÊNDICE 5.1 - Orações e Parâmetros Utilizados nas Experiências 1_________________________ 190

1. Orações Utilizadas na Experiência 1 _________________________________________________ 190

Índice v

2. Parâmetros Utilizados na Experiência 1 ______________________________________________ 191

APÊNDICE 5.2 - Orações e Parâmetros Utilizados nas Experiências 2_________________________ 192

1. Orações Utilizadas na Experiência 2 ______________________________________________ 192

2. Parâmetros Utilizados na Experiência 2 ______________________________________________ 193

APÊNDICE 6 - Resultados da Análise de Variância Efectuada Sobre a Amplitude e Latência das ERPs

___________________________________________________________________________________ 194

1 - Interacção Entre os Factores que Influenciam a Amplitude e a Latência das ERPs ____________ 194

1.1 - A Variável de Teste é a Amplitude de N200 ........................................................................................... 194

1.2 - A Variável de Teste é a Latência de N200.............................................................................................. 195

1.3 - A Variável de Teste é a Amplitude de P300............................................................................................ 196

1.4 - A Variável de Teste é a Latência de P300 .............................................................................................. 197

1.5 - A Variável de Teste é a Amplitude de N400 ........................................................................................... 198

1.6 - A Variável de Teste é a Latência de N400.............................................................................................. 199

1.7 - A Variável de Teste é a Amplitude de P500............................................................................................ 200

1.8 - A Variável de Teste é a Latência de P500 .............................................................................................. 201

2.1 - Análise da Influência do Factor Forma das Orações Sobre a Amplitude e Latência das ERPs............... 202

2.2 - Análise da Influência do Factor Tarefa a Realizar Sobre a Amplitude e Latência das ERPs .................. 205

3 - Análise da Influência do Factor Valor Lógico das Orações Sobre a Amplitude e Latência das ERPs

_________________________________________________________________________________ 208

3.1 - Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre a Amplitude de N200.......................................... 208

3.2 - Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre a Latência de N200 ............................................ 208

3.3 - Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre a Amplitude de P300 .......................................... 209

3.4 - Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre a Latência de P300 ............................................ 209

3.5 - Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre a Amplitude de N400.......................................... 209

3.6 - Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre a Latência de N400 ............................................ 210

3.7 - Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre a Amplitude de P500 .......................................... 210

3.8 - Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre a Latência de P500 ............................................ 210

Índice vi

4 - Influência do Factor Localização de Recolha do EEG sobre a Amplitude e Latência das ERPs __ 211

BIBLIOGRAFIA ____________________________________________________________________ 212

CAPÍTULO 1 - Introdução, Objectivos e Estruturação do Trabalho 1

CAPÍTULO 1 - Introdução, Objectivos e Estruturação do

Trabalho

1.1 - Equacionamento do Problema a Tratar

O presente trabalho tem como objectivo principal estudar o que acontece no cérebro, ao nível

morfológico, quando se coloca um indivíduo a realizar determinadas tarefas que exigem actividade

intelectual. A actividade morfológica é observada através da sua «reflexão» nos potenciais eléctricos

medidos no escalpe.

Normalmente designam-se os potenciais eléctricos do cérebro gerados em consequência de, ou

por associação com, um dado fenómeno físico exterior ao indivíduo (estímulo) por potenciais

evocados. Intimamente relacionados com os potenciais evocados surgem os "event-related brain

potentials", ou apenas ERPs. Pode dizer-se de um modo grosseiro que os ERPs são segmentos de

sinal associados com a realização de uma dada parcela da tarefa global. De um modo mais preciso

definem-se os ERPs como sendo variações dos potenciais que se medem no escalpe, normalmente

através da repetição do processo para obter um potencial médio. Os ERPs são uma consequência de

a actividade cerebral estar «sincronizada» temporalmente com o estímulo e são gerados por

populações de neurónios cuja geometria faz com que os seus campos eléctricos se somem de modo a

serem «visíveis» nos eléctrodos colocados no escalpe. As componentes endógenas, ou internas, dos

ERPs são manifestações destas actividades intracranianas e parece que estão relacionadas com uma

variedade de actividades em que se processa informação [1].

No trabalho que aqui se descreve, os potenciais cerebrais são observados/adquiridos na condição

de os indivíduos/colaboradores realizarem uma tarefa designada por verificação de orações. Neste

caso particular, os colaboradores lêem uma proposição simples, tipo "uma rosa é uma flor", tendo

depois que decidir se essa proposição é verdadeira ou falsa. Esta tarefa de verificação de orações é

usada geralmente em estudos do comportamento da memória semântica e requere que : (i) a

representação semântica do sujeito e a do complemento da oração sejam retiradas da memória de

longa duração - MLD (ii) as partes da oração (sujeito, predicado e elemento complementar) sejam

combinados num significado global; (iii) a oração seja analisada em relação a uma situação real, de

modo a que o valor lógico da proposição (verdadeiro ou falso) possa ser determinado [2]. O

paradigma essencial a resolver com o presente trabalho pode equacionar-se simplesmente na


resposta à questão : será possível distinguir entre o processamento semântico de orações verdadeiras

e de orações falsas através da análise dos potenciais eléctricos medidos no escalpe? Como se verá no

próximo capítulo, esta análise recairá maioritariamente sobre alguns ERPs associados com estágios

da análise semântica da oração. Dois exemplos de ERPs vulgarmente referidas na literatura dão pelo

nome de P300 e N400. O nome destas componentes vem do facto de corresponderem a uma

positividade reforçada com um atraso de ≈300ms relativamente ao estímulo que a originou (no caso

do P300) e uma negatividade reforçada com um atraso de ≈400ms relativamente ao mesmo estímulo

(no caso do N400). De referir que as amplitudes e as latências serão os aspectos essenciais a analisar

nos ERPs, tendo em vista a resolver o paradigma.

Por oposição a memória de curta duração, a MLD pode definir-se como a parte da memória em

que a informação armazenada está numa zona mais «profunda» da estrutura neuronal da memória e

em que para se usar essa informação é necessário realizar uma actividade ao nível do processamento

semântico e não apenas ao nível da associação de palavras. Em princípio a MLD deverá conter

conceitos compreendidos e não apenas memorizados (no sentido vulgar da palavra). No entanto, a

informação guardada na MLD poderá não estar bem representada na estrutura da memória, por

exemplo, por ser pouco utilizada ou por ter sido aprendida há muito tempo.

Normalmente a tarefa de verificação de orações apresenta uma estrutura de tal forma que leva ao

aparecimento de estímulos preparadores. Como o nome indica, estes estímulos podem definir-se

como aqueles que preparam ou predispõem o indivíduo para o que se lhe segue, influenciando a

análise do que se segue aos estímulos. No presente trabalho o estímulo preparador define-se como o

contexto da oração, por exemplo "uma rosa é", consistindo de um sujeito/substantivo e de um

predicado/verbo. Algumas das razões da influência do contexto na análise posterior da oração, reside

nos condicionalismos impostos ao que se lhe segue (elemento complementar), por exemplo ao nível

semântico e sintáctico. Do contexto resultam dois efeitos importantes, designados por facilitação e

inibição, e que influenciam o futuro processamento do que se lhe segue (ver o capítulo 2 para mais

pormenores sobre estes efeitos). Estes efeitos levam a que o contexto possa influenciar a latência da

resposta dada pelo indivíduo aos estímulos «preparados» pelo contexto, tornado-a mais rápida se o

contexto for maioritariamente facilitador ou mais lenta se for maioritariamente inibidor.

Podem definir-se cinco tipos de contexto : o co-texto, o contexto existencial, o contexto

situacional, o contexto accional e o contexto psicológico [3]. O co-texto tem a ver com o conjunto

das relações que cada unidade do discurso estabelece com as outras unidades, para além das frases e

proposições em que estão inseridas. Tem portanto a ver com a coerência e coesão macrotextual que


«habilita o leitor para descobrir o significado dessas macrounidades». O contexto existencial ou

referencial é constituido por tudo quanto permite relacionar o texto com o equivalente do mundo

real a que se refere. O contexto situacional forma o conjunto das determinações sociais do discurso.

Tem mais a ver com o discurso oral e que permite dar um significado diferente a um enunciado

proferido por pessoas de escalões sociais ou situacionais diferentes. O contexto accional tem a ver

com a discriminação dos actos ilocutórios e perlocutórios que são visados pelo locutor quando

profere o discurso. O contexto psicológico pretende englobar os efeitos de factores como o estado

mental, a intenção, as crenças, os desejos, etc, quando se podem reconhecer no processo enunciativo

do discurso. Há que esclarecer que quando acima se usou o termo discurso, se pretende referir um

enunciado de ideias ou frases, escritas ou faladas.

Como já se disse, a tarefa de verificação de orações envolve processamento semântico e/ou

lexical e pode ainda envolver memória semântica ou episódica. Por definição léxico é o conjunto de

vocábulos de uma língua e semântica é a parte da linguística que estuda a significação das palavras e

da evolução do seu sentido. Por outro lado, sintaxe é a parte da gramática que trata da disposição

das palavras nas proposições e das proposições no discurso, de modo a que este esteja perfeito. A

sintaxe define a ordem correcta das palavras, as concordâncias em género (masculino / feminino) e

número (singular / plural); no fundo define as regras gramaticais. Pode dizer-se que a sintaxe é a

parte da gramática que estuda a estrutura ou construção de frases, enquanto que a outra parte da

gramática é a morfologia e estuda as palavras nas suas formas e declinações.

Outro conceito que se relaciona com os aqui apresentados, é a fonética, que se pode definir como

a parte da gramática que estuda os sons articulados, as leis que presidiram às articulações dos

mesmos e a pronunciação correcta das palavras.

De uma forma simplista pode definir-se memória semântica como aquela que diz respeito ao

conhecimento do mundo em geral, enquanto que memória episódica diz respeito a experiências

indivíduais ou casuais.

Podem exemplificar-se os conceitos de sintaxe, semântica e fonética com casos de incongruência,

susceptíveis de ser aplicados nas tarefas de verificação de orações :

(1) Incongruência semântica - " A mesa caminha rapidamente".

(2) Incongruência sintáctica - "O carro temos um volante".

(3) Incongruência fonética - normalmente consiste numa sequência de letras não aceitável e

ocorre de duas formas : (i) pseudo-palavra, por exemplo "plima"; (ii) não-palavra propriamente dita,

por exemplo "mbule".


Por associação com a definição de semântica, designa-se por processamento semântico, no

presente trabalho, a actividade mental em que se exige que se avalie o significado das palavras

apresentadas e o sentido que se lhe quer dar no conjunto da oração. Não será errado dizer-se que no

processamento semântico acontece uma sequência de mecanismos que conduzem à decisão de

pertença ou não das «palavras» apresentadas ao léxico do indivíduo. A este conjunto de mecanismos

chama-se processamento lexical.

Dado que cada ensaio das experiências a realizar no presente trabalho inclui a apresentação ao

colaborador de uma oração, é importante esclarecer a noção de oração e compará-la com a de frase

e proposição. Por definição, entende-se por oração uma reunião de palavras dispostas segundo

regras gramaticais de uma língua e que formam um sentido (ideia, pensamento, etc) completo. Uma

frase é uma associação de uma ou mais orações ligadas entre si através de conjunções. Uma oração

pode ser declarada como verdadeira ou falsa, enquanto que duma frase nem sempre se pode dizer

qual o valor lógico. Do que se disse é óbvio que uma frase é o mesmo que uma oração quando só

contém uma oração.

Os elementos fundamentais de uma oração são o sujeito (ser ou coisa sobre o que se faz a

afirmação), que pode ser simples, composto ou indeterminado, e o predicado (o que se afirma do

sujeito), podendo ser verbal (verbo de significação definida) ou nominal (verbo de significação

indefinida, necessitando de um complemento). Geralmente uma oração não é formada apenas por

sujeito e predicado, mas também por elementos complementares, tais como complementos do verbo

(complemento directo, complemento indirecto, etc) e complementos do nome.

Por proposição pode entender-se um enunciado verbal susceptível de ser declarado verdadeiro ou

falso, ou seja, é uma oração a nível gramatical.

No presente trabalho usa-se o termo oração para designar o conjunto de palavras que se

apresentam em cada ensaio das experiências e são orações constituidas por um sujeito, um predicado

e um elemento complementar.

1.2 - Objectivos do Trabalho

O objectivo final deste trabalho, pode dizer-se que é a classificação, se possível em tempo real, de

respostas corticais reflexo do processamento semântico de orações de tipos diferentes, de repostas

corticais recolhidas sobre a actuação de factores que influenciam o processamento ou provenientes

de diferentes localizações. Como objectivos parcelares, permitindo atingir o objectivo final do

trabalho, podem citar-se os seguintes:


• verificar a existência, ou não, dos efeitos de facilitação e/ou inibição do contexto preparador,

através da apresentação de orações verdadeiras e falsas.

• verificar se perante um contexto de oração a compreensão das palavras de teste terminais

(complemento da oração) é automática ou não. Este facto é averiguado através das conclusões que

se tirarem quando se exigir, ou não, do colaborador uma resposta física/aberta sobre a oração lida.

• observar se a forma (física) em que se apresentam as orações influencia o processamento

semântico do material linguístico contido nelas.

• observar a forma da distribuição no escalpe das respostas corticais resultantes do processamento

semântico das orações apresentadas. Para se conseguir este objectivo recolheu-se EEG em vários

pontos do cortex.

1.3 - Organização e Estrutura do Trabalho

A estrutura das experiências a realizar será um conjunto de sessões divididas em blocos de vários

ensaios cada, em que em cada ensaio se apresenta uma oração e se adquire o sinal de

electroencefalograma (EEG) em várias localizações do cortex, no sistema 10/20. Realizam-se

sessões com vários colaboradores para evitar possíveis artefactos associados com um dado

colaborador e para tornar os resultados mais credíveis. Cada colaborador participa também em

várias sessões de aquisição.

Uma das razões para a utilização de várias localizações de recolha do sinal reside no facto de se

pretender obter informação sobre a forma da distribuição no cortex dos efeitos produzidos pela

tarefa de processamento semântico. Esta distribuição será observada através de eléctrodos colocados

na zona do escalpe correspondente à parte do cérebro que se pensa que tem um papel activo no

processo de leitura e análise de texto. A outra razão para se usarem vários canais baseia-se no facto

de se saber que o sinal a recolher tem uma relação sinal ruído (RSR) baixa, da ordem de -5dB, e se

ter como um dos objectivos do trabalho classificar respostas corticais em tempo real. Daqui se

conclui, que se se encontrar correlação entre os vários canais, como é lógico acontecer, e se

aproveitar de modo ponderado essa correlação, se pode lucrar com o facto de haver

simultaneamente vários sinais representativos do mesmo fenómeno físico.

A fase que se segue à realização das experiências é o tratamento "off-line" dos dados adquiridos

aquando dos ensaios. Nesta fase há que eliminar os ensaios «corrompidos» por artefactos, os quais


podem ser de vários tipos, como por exemplo, devidos a se piscarem os olhos ou movimentos

bruscos do corpo, desatenção durante o ensaio, respostas erradas (se for caso de se exigir resposta

aberta/física) ou fora do tempo permitido para resposta, etc.

Para melhorar a forma do sinal e a RSR implementa-se um processamento estatístico baseado nas

técnicas habituais. De referir algumas dessas técnicas a utilizar: (i) média, mediana, etc (entre ensaios

do mesmo tipo e entre canais para o mesmo ensaio); (ii) filtragem do EEG; (iii) projecção do EEG

numa direcção em que este apresente maior variância, em que a direcção é obtida através dum

método baseado na teoria dos vectores próprios - decomposição de uma matriz pelo método de

"singular value decomposition" (SVD); (iv) implementação de uma análise de variância nos dados,

tendo em conta factores determinantes nas experiências.

As conclusões obtidas com a análise de variância referida no ponto (iv), além do benefício

intrínseco que elas representam, podem ajudar na classificação das respostas. Interessa saber, por

exemplo, qual a influência na forma e na latência dos ERPs, de factores como : (1) exigência ou não

de uma resposta aberta acerca da oração; (2) localização de recolha do sinal; (3) forma de

apresentação das orações; (4) colaborador que participa nas experiências. Há que juntar a estes

factores, obviamente, o já referido valor lógico da oração. Para completar o estudo dos efeitos dos

factores, analisa-se a interacção entre eles.

A última fase do trabalho é a classificação das respostas corticais aos estímulos numa das classes

possíveis, que no caso presente são apenas duas, verdadeiro ou falso. Para tal divide-se esta fase em

duas partes: a fase de desenho do sistema classificador, ou fase de treino, e a fase de teste do sistema

classificador. Para desenhar o sistema classificador vão utilizar-se dois métodos : (i) um método mais

elementar baseado nas amplitudes dos ERPs presentes nas respostas corticais e julgados relevantes

para a distinção das duas classes de respostas; (ii) outro método baseado no discriminante linear de

Fisher.

CAPÍTULO 2 - Teoria Associada com a Realização de Tarefas que Envolvam Processamento Semântico e/ou Lexical 7

CAPÍTULO 2 - Teoria Associada com a Realização de Tarefas que

Envolvam Processamento Semântico e/ou Lexical

2.1 - Introdução

Seguindo a sequência lógica dos acontecimentos, a primeira parte do trabalho deve consistir de

um esclarecimento de tudo o que são pressupostos básicos para a obtenção dos objectivos

propostos. Deste modo, o que se apresenta neste capítulo é um resumo dos conceitos essenciais para

quem se propõe investigar as influências no EEG pelo facto de o indivíduo ter que participar numa

tarefa que envolva processamento semântico e/ou lexical.

A maioria dos trabalhos revistos apresenta uma estrutura que engloba os seguintes pontos: 1)

equacionamento do paradigma a resolver; 2) descrição do material usado e da(s) experiência(s); 3)

apresentação dos resultados obtidos; 4) comentários e conclusões sobre os resultados obtidos.

Resultante da análise efectuada sobre a bibliografia fez-se uma síntese, contendo os conceitos

mais importantes para o presente trabalho, baseada nos seguintes tópicos:

- informação sobre a realização de uma tarefa de verificação de orações;

- os efeitos do contexto na realização da tarefa, nomeadamente o efeito de preparação que conduz

aos efeitos de facilitação e de inibição;

- comparação dos processos de activação automática e de atenção consciente envolvidos na

realização de tarefas que partilham caracteristicas com o processo de leitura;

- eventos principais que se detectam nas respostas corticais associadas com a execução da tarefa

exigida, ou seja, com o processamento semântico e/ou lexical (P300, N400 e CNV).

- influências provenientes de incongruências (semânticas, sintacticas, fonéticas, etc) no

processamento do material linguístico apresentado ao indivíduo;

2.2 - Teoria sobre a Tarefa de Verificação de Orações

A utilização de ERPs tornou possível o estudo de processos cognitivos em curso que não eram

acessíveis a medidas de comportamento. Os ERPs têm sido associados com diferentes processos e

estudos, tais como atenção selectiva, busca em memória, preparação de respostas, etc [4]. Alguns

destes casos são abordados nesta revisão bibliográfica.


Embora a tarefa de decisão léxica seja diferente da tarefa de leitura, o que interessa ter em conta

no presente trabalho é o acesso a palavras de um léxico interno e a influência do contexto nesse

acesso, processos estes que são partilhados por uma tarefa de verificação de orações e pela tarefa de

ler. Em ambos os casos um item deve ser reconhecido como uma unídade léxica antes de ser

posteriormente processado linguísticamente. Segundo, o reconhecimento parece envolver a

compreensão da informação semântica associada com o item léxico [5].

À tarefa de verificação de orações podem ser apontados alguns problemas [4]:

* algumas orações negativas passíveis de ser usadas, tipo " Uma rosa é um animal", são de uma

análise mais complicada do que a maioria das orações negativas usadas no discurso do dia-á-dia, em

que a negação é utilizada para negar proposições razoáveis, tipo "Uma baleia não é um peixe";

* a latência da resposta pode ser afectada por factores tais como o de se poder converter a oração

negativa numa afirmativa.

O que se conclui é que as evidências fornecidas pelos ERPs podem ser importantes ao testar

modelos que dercrevam os mecanismos envolvidos na tarefa de verificação de orações.

Normalmente o significado do estímulo está relacionado com a sua importancia para a realização

da tarefa proposta e não com a informação linguistica ou semântica guarda na memória de longa

duração (MLD) [2].

Quando se querem classificar respostas corticais que reflictam análise semântica devem usar-se

tarefas que impliquem recurso a MLD, pois ao usar a memória de curta duração pouca análise

semântica existe.

Não convém usar o mesmo estímulo muitas vezes, caso contrário a resposta pode tornar-se

familiar para o indivíduo. Neste caso a resposta a um estímulo, por exemplo apresentação de uma

oração e pedido de análise quanto à sua correcção, seria apenas um processo de associação em vez

de um processo de decisão envolvendo MLD, entre outros passos.

Decidir se uma oração é falsa ou verdadeira, tarefa de verificação de orações, requere um

conjunto de passos e etapas. O primeiro passo é apresentar a oração numa forma compatível com a

informação «alvo», que no caso da apresentação de orações consiste em proposições na memória

semântica. A falta de correspondência entre sujeito e complemento nas orações afirmativas/falsas e

negativas/verdadeiras, durante a etapa inicial de comparação, resulta em diferenças nos ERPs

quando se realiza uma tarefa que lida com orações afirmativas e negativas, comparando com a

correspondência dos casos afirmativo/verdadeiro e negativo/falso. Esta diferença aparece bastante

cedo, depois da apresentação do elemento complementar, comparando com o tempo necessário para

uma decisão como falso [4].


É conveniente referir que o reverso que ocorre entre as diferenças para orações afirmativas e

negativas, é independente da decisão e respostas pedidas. Isto é uma forte evidência de que a

diferença obtida se deve a um processo semântico.

Verifica-se que as diferenças entre os ERPs para segmentos terminais falsos e verdadeiros não é

devida a uma variabilidade do tempo de resposta, dado que alinhando os ERPs pelo instante de

resposta, obtêm-se resultados muito ligados à execução da resposta. Isto prova que o processo

neuronal associado com a decisão exigida, produz ERPs diferenciais.

Pedir uma decisão semântica aberta sobre as orações pode manter o processamento semântico

apesar da repetição ao longo da sessão experimental.

2.3 - Efeitos de Facilitação e de Inibição por parte do Contexto Preparador

Quase todos os estudos com ERPs indicadores de significado linguístico usam manipulações de

contexto. Exemplos de contextos que produzem distinção nos ERPs para a palavra alvo são:

contextos associados ou não desse alvo, orações que «esperam» um verbo ou um substantivo em

que ambos são palavras homófonas [6], palavras da mesma categoria semântica vs palavras de uma

categoria diferente da classe da palavra alvo [7], etc.

Foi sugerido que um contexto de oração produz dois efeitos distintos no reconhecimento de

palavras: a «facilitação» (favorecimento) de pequeno grupo de de palavras prováveis para se

seguirem a um dado contexto e por outro lado, uma inibição de um conjunto maior de palavras que

não preservam o sentido global da oração. A teoria que lida com a facilitação e a inibição de sinais

distingue os aspectos automáticos e de atenção do processamento da informação [5].

Ao decidir-se se dois itens são palavras ou não, a latência da resposta é menor se o segundo item

for um associado primário do primeiro, do que se os dois itens não estiverem relacionados um com o

outro. Numa tarefa em que se exige uma decisão lexical, após a apresentação de um estímulo

preparador (uma palavra ou um sinal neutro), a latência da resposta ao estímulo de teste é menor se

este for um associado do estímulo preparador, quando comparando com a condição do sinal neutro.

A resposta é mais lenta para palavras não relacionadas do que para estímulos neutrais, mostrando

assim o efeito inibidor. Se se reduzir o tempo entre o estímulo preparador e o estímulo de teste o

efeito inibidor desaparece, permanecendo uma certa facilitação.

Similarmente, se for pedido para se detectar se uma sequência de letras já foi apresentada ou não,

as palavras precedidas por outras relacionadas semanticamente são reconhecidas mais rapidamente


que as que são precedidas por palavras não relacionadas ou não-palavras. Há várias explicações para

este efeito de preparação [8]:

(1) As caracteristicas semânticas de cada estímulo permanecem activas, em parte, em ensaios

posteriores, diminuindo assim os níveis de decisão das unidades de reconhecimento de palavras

hipotéticas, em palavras que partilhem as mesmas caracteristicas.

(2) O contexto semântico permite aos indivíduos criar um conjunto de palavras esperadas,

palavras essas que são verificadas primeiro durante o processo de decisão lexical.

Qualquer que seja a explicação é quase certo que a ocorrência de uma palavra, que funciona

como estímulo, altera a situação em memória das palavras que estão associadas semanticamente com

a(s) palavra(s) estímulo do(s) ensaio(s) anterio(es).

Obtém-se uma certa facilitação significativa em pares de palavras relacionadas semânticamente

sob condições que se pretendia que evitassem uma activação de expectativa acerca das palavras

associadas. A análise dos efeitos de inibição e facilitação também pode ser feita com contextos sob a

forma de orações em vez de palavras isoladas. Em tarefas léxicas, os contextos de oração produzem

facilitação em decisões com palavras congruentes com o contexto e inibição em decisões com

palavras incongruentes. Este resultado demonstra a possibilidade de usar o paradigma da preparação

da decisão lexical para analisar o efeito dos contextos de oração na busca de palavras [5].

Para estabelecer o alcance dos efeitos de inibição e de facilitação usa-se a técnica de Taylor Cloze

[9] que, permite medir a previsibilidade dos contextos de oração. Alguns contextos favorecem uma

resposta particular com grande frequência, enquanto outros favorecem uma basta gama de respostas,

sem uma resposta dominante. Se ao ler um contexto de oração, um indivíduo espera que ocorra

certa palavra, então deve acontecer uma facilitação para as palavras fortemente dominantes, mas esta

facilitação deve diminuir com a diminuição da previsibilidade; surge então a inibição para as

respostas menos dominantes, embora sejam primárias para esse contexto.

Embora a obtenção de expectativas requeira esforço, desde que uma palavra ou conjunto de

palavras tenha sido activado por este processo, estas palavras podem permanecer mais disponíveis e

sem «custo» para outras palavras de teste.

Há um efeito a ter em conta : o processo de leitura pode retardar a resposta a uma decisão lexical.

Isto implicaria que a resposta seja considerada como mais lenta do que é na realidade e que a

quantidade de facilitação seja sub-estimada e a inibição sobre-estimada. Portanto há um processo de

carregar a memória com o contexto da oração que pode interferir com a resposta. Este processo de

carregar a memória é mais importante para estímulos preparadores complexos (por exemplo


orações) do que para contextos formados por uma única palavra. Pode dizer-se que palavras

isoladas, como contexto, não melhoram em muito a latência da resposta. A implicação disto é que ler

e manter a oração na memória tem pouco efeito na latência da resposta. No entanto, as

«requisições» de memória devem reduzir o efeito do contexto, ou seja, relembrar e usar a estrutura

duma oração pode interferir com a sua compreensão.

Demonstrou-se que o facto de ter que ler um contexto de oração tem só por si pouca influência

na latência duma decisão léxica.

A facilitação é limitada a situações de forte sugestão contextual de uma dada palavra, sendo essa

palavra realmente apresentada. Isto sugere uma banda estreita onde se verifica o efeito de facilitação.

Uma alteração da hipótese de atenção é a de que os calobarodores só são sensíveis à predominância

dos contextos, formando e mantendo expectativas apenas quando essa predominância é alta. Isto

indica que a latência em ensaios com palavras improváveis deve ser inibida, mas apenas quando uma

inibição correspondente foi detectada para palavras fortemente dominantes.

Aumentando o tempo em que o contexto está activo nada se altera em termos de facilitação, logo

a gama estreita onde se verifica facilitação não é devida a não haver tempo para os leitores gerarem

as palavras alvo nos casos de contextos menos predominantes. Isto sugere que depois de uma certa

quantidade mínima de processamento, nada se extrai do contexto que influencie o reconhecimento

posterior de palavras.

Parece que as implicações contextuais devido ao contexto de oração lido, não podem ser

suprimidas. Tanto a facilitação para as palavras de teste mais predominante, como a inibição para

palavras de teste anómalas continuam a existir, embora diminuidas.

Perante palavras de teste, que na maior parte dos casos fazem sentido dado o contexto, os

indivíduos não podem escolher simplesmente ignorar a relação entre o contexto e o item de teste,

ainda que daí não advenha vantagem em formar expectativas. A relação poderá ser ignorada quando

o metacontexto indicar que a anormalidade é certa, ou seja, que existe em todos os casos.

Há uma diferença clara entre o processamento de uma palavra associada isolada e o

processamento de um contexto, pois este último pode ter várias palavras fortemente associadas da

palavra de teste.

No trabalho apresentado na referência [5], verificou-se que há menos facilitação para palavras de

teste adequadas do que inibição para palavras inadequadas, comparando com as condições em que

não existe contexto preparador e em que o contexto é inadequado com a condição em que o

contexto é adequado.

Conclui-se que facilitação e inibição estão longe de serem efeitos simétricos.


Uma sequência de palavras sob a forma de um contexto de oração pode melhorar ou piorar os

níveis de decisão usados na decisão sobre quais as palavras (de teste) que se seguirão. Os mesmos

efeitos, devidos ao contexto de orações, são observados na latência da pronunciação de palavras ou

na latência de decisões lexicais [9].

Pode dizer-se que o uso feito do contexto de oração aumenta com a idade e a capacidade de

leitura do indivíduo.

Verifica-se que cerca de 100ms são suficientes para se abstrair o significado de uma palavra no

contexto das palavras antecedentes [10].

A repetição do efeito de preparação (através do contexto) refere-se ao melhoramento da

velocidade e precisão da resposta para estímulos que já ocorreram na sessão experimental,

comparando com estímulos que ocorrem pale 1ª vez. Este efeito de preparação tem sido usado em

identificação (por percepção) de palavras, em tarefas de completar palavras dados fragmentos de

letras e em decisões lexicais. Nas tarefas de decisão lexical, a latência para decidir se o conjunto de

letras apresentado é uma palavra ou não, é menor se esse conjunto de letras já apareceu na sessão.

Um estudo feito por Kirsner [11] demonstrou que o efeito de preparação só se verifica entre línguas

diferentes se a repetição for imediata, caso contrário limita-se a um efeito intra-línguas [12].

Como no trabalho apresentado na referência [12] se verificou que não há diferenças nos ERPs

associados com as palavras terminais repetidas na forma intra-línguas relativamente a palavras

terminais não repetidas na região próxima de N400 ou antes, sugeriu-se que qualquer que seja o

mecanismo que está envolvido no efeito de repetição da preparação nas decisões lexicais, ele ocorre

depois dos processos que são influenciados pelos contextos semânticos locais.

2.4 - Processos de Activação Automática e de Atenção Consciente

Associados com a Realização de Tarefas que Envolvam Processamento de

Material Linguístico

Posner & Snyder [13,14] propuseram que os efeitos do contexto semântico sobre o

reconhecimento, se processem através de dois processos que actuam independentemente e têm

propriedades diferentes. O processo de activação automática existe porque o estímulo

«informativo» activa uma certa zona da memória e depois parte dessa activação propaga-se

automaticamente a outras zonas da memória semânticamente relacionadas e que estão próximas na

rede neuronal. O processo de propagação da activação é rápido, não necessita de atenção e não


afecta o acesso a informação de partes da memória não relacionadas com a que foi activada pelo

contexto. Assim, o processo de activação automático resulta num efeito de facilitação e não provoca

um efeito inibidor quando o segmento (ou palavra) não é congruente com o contexto precedente.

Em contraste com o que se disse acima, o mecanismo de atenção consciente responde ao

contexto precedente, redireccionando o «processador» de capacidade limitada para a zona de

memória indicada pelo estímulo esperado. Este mecanismo de atenção consciente é lento, recorre a

atenção e inibe o acesso a informação de zonas não esperadas devido à capacidade limitada do

«processador» ter que ser deslocada para zonas muito afastadas da memória [15].

Do que foi exposto conclui-se que os adultos reconhecem as palavras tão rapidamente que o lento

mecanismo de atenção consciente não chega a produzir o efeito inibidor. Em vez disso, só o espalhar

da componente activação automática, devido ao efeito contextual, tem tempo de acontecer antes das

palavras serem reconhecidas. Já nas crianças o reconhecimento de palavras é lento de modo que

permite a contribuição dos dois mecanismos (facilitação e inibição contextuais) para o tempo de

reacção. Fica também explicado porque é que os fracos leitores apresentam maiores efeitos de

facilitação contextual. Isto acontece porque eles são mais lentos, e dado que o processo de

reconhecimento de palavras deles é mais lento, há uma tendência maior para que a faciltação

contextual resulte da atenção consciente, bem como da activação automática.

Do trabalho de Cromer [16] e das conclusões anteriores pode dizer-se que as diferenças com a

idade observadas na capacidade de reconhecimento de palavras, devem-se a um défice de capacidade

de reconhecimento e não a diferenças no processo semântico e sintactico.

Os processos automáticos não são afectados pelas estratégias e expectativas do individuo e são

inevitáveis, no sentido em que o individuo não pode optar por não dar uma resposta automática a

um estímulo adequado. Por outro lado, os processos de atenção não requerem esforço, inibem

activamente outras respostas que requerem atenção e estão sob o controlo do individuo. A distinção

entre os processos automáticos e os de atenção é vital para descrever os efeitos de um contexto

semântico constituido por uma única palavra sobre a latência das decisões lexicais.[5]

No trabalho descrito na referência [5], ao verificar-se que o efeito do contexto sobre palavras de

teste não inibe as respostas improváveis, sugeriu-se que a facilitação seja automática, com o grau de

activação proporcional à semelhança entre a palavra de teste e o contexto de oração.

Uma conclusão que se pode tirar do efeito da dominância sobre os tipos de palavras de teste, é a

de que a ausência de inibição conduz a que desde que uma palavra tenha sido activada pelo

contexto, ela fica acessível sem «custo» para outras respostas. Ou seja, a facilitação é automática.


A facilitação produzida apenas para contextos predominantes, não possui as outras caracteristicas

de um processo de atenção. Estes contextos não produzem uma inibição correspondente para as

palavras improváveis, nem a facilitação é aumentada pelo facto de se aumentar o tempo disponível

para criar expectativas. Um indivíduo não pode evitar o efeito quando desejar, o que é uma das

caracteristicas de um processo automático. A inibição de palavras inadequadas não é como deveria

ser em dois aspectos: (i) é um «preço» sem compensação - a inibição de palavras inadequadas não

está associada com uma facilitação de palavras adequadas, embora improváveis; (ii) a incapacidade

de eliminar a inibição quando isso foi pedido.

O reconhecimento de palavras pode tornar-se automático de tal modo que apenas os efeitos

rápidos e facilitadores do contexto são obtidos.

Normalmente os leitores não geram respostas particulares para os contextos de oração. A atenção

parece estar mais dirigida para classe de palavras que preserva o significado, ou seja, a atenção está

mais direccionada para uma classe de palavras relacionadas por uma categoria semântica (em

palavras associadas) ou para uma ideia episódica (em orações), do que para palavras particulares.

O reconhecimento de palavras pode ser tão rápido que só permite a actuação da componente

activação automática da expectativa gerada pelo contexto da oração. Neste caso, observa-se uma

facilitação contextual sem inibição [15].

Quando os colaboradores demoram mais tempo a processar o contexto das orações, quer seja por

se demorar na apresentação da palavra alvo ou por se dificultar a tarefa de decisão, aumentando o

tempo de processamento necessário, aparece o efeito de inibição contextual. Isto deve-se

presumivelmente ao mecanismo de atenção consciente.

Em leitores fluentes o mecanismo de atenção consciente pode ser como que curto-circuitado e o

desenvolvimento da eficiência deste mecanismo na leitura pode não ser um factor causal em

mudanças na capacidade de ler relacionadas com a idade.

Com base na tese de o sistema de leitura seguir um modelo interactivo, ou seja, em que os

padrões são sintetizados com base em informação proveniente simultaneamente de várias fontes,

abre-se a hipótese de processos de um nível superior compensarem as deficiências de outros de nível

inferior. Sendo assim, um leitor fraco em reconhecimento de palavras pode servir-se melhor da

informação proveniente do contexto. Se o reconhecimento de palavras é lento, a expectativa de

atenção consciente combina-se com a activação automática para produzir outra fonte de facilitação

contextual.


Quando a capacidade de reconhecer palavras isoladas se torna automática, a informação contida

no contexto das orações deve ter uma influência decrescente no reconhecimento de palavras

particulares.

A análise de palavras com vista a fornecer informação lexical pode envolver factores de atenção

análogos aos que se observam em estudos de preparação semântica [1].

Grande parte da competência, criada por uma capacidade, de compreender a linguagem escrita ou

falada é automática, ou seja, a compreensão é rápida, aparentemente não necessita esforço e é difícil

de evitar. A maior parte da investigação sobre os aspectos automáticos da linguagem usa a variável

latência da resposta como medida dependente.

Palavras que funcionam como estímulos preparadores influenciam, facilitando, o reconhecimento

de palavras de teste desde que as primeiras estejam semanticamente relacionadas com as as

segundas. O efeito das palavras que funcionam como estímulos preparadores nota-se mesmo que os

colaboradores não tenham que responder, ou seja, podem ignorar o conteúdo das orações [5].

A diferença entre ERPs para orações falsas e orações verdadeiras, independentemente de se exigir

uma resposta aberta ou não, indica que no caso de não haver outra tarefa concorrente, a simples

apresentação de uma oração é suficiente para o indivíduo a analisar semanticamente, servindo as

medições feitas nos ERPs de indicador do resultado dessa análise. A compreensão de palavras

apresentadas sucessivamente tem as caracteristicas de um processo automático: é difícil de evitar e

não exige esforço.

Numa situação em que se manipula a influência da informação familiar na realização duma tarefa

de verificação de orações, o efeito da familiaridade com as orações apresentadas ao longo das

experiências, não é significativo. Isto porque a negatividade dos ERPs é mais um reflexo da

familiaridade de longa duração ou da intensidade/vitalidade da informação em memória, do que

qualquer mudança na expectativa desenvolvida quando a MLD é «procurada» durante a sessão [17].

Se se fizessem muitas repetições, a diferença entre a componente N400 para factos muito

familiares e pouco familiares desaparecia. O que isto significa é que a informação menos familiar

passaria a estar bem representada na MLD. Os resultados do trabalho apresentado na referência [17]

sugerem que a base deste facto está mais na activação automática do conhecimento de longa

duração do que na capacidade do indivíduo prever as palavras dado o contexto. Por exemplo, se se

repetisse uma oração com a mesma terminação anómala a negatividade existia, apesar da antevisão

da palavra anómala, desde que a tarefa exigisse compreensão das palavras.


2.5 - Componentes Principais que se Detectam nas Respostas Corticais

Associadas com a eExecução de Tarefas que Envolvam Processamento

Semântico e/ou Lexical

Neste tópico vão apresentar-se as componentes dos potenciais eléctricos que de forma mais

evidente estão relacionados com estágios do processamento semântico e/ou lexical do material

apresentado durante os ensaios das experiências realizadas. Estas componentes são importantes

porque é através delas que na maior parte dos caso se obtêm as explicações para os factos que

condicionam o comportamento do indivíduo perante a tarefa lexical exigida (verificação de orações

ou outras).

Na figura 1 apresenta-se um esquema da forma tipica de uma resposta cortical, na zona próximo

da apresentação do estímulo principal para a decisão lexical, e no qual se definem as componentes

CNV, P300, N400 e P500. Este esquema corresponde ao caso de uma tarefa de verificação de

orações e em que cada oração é apresentada por N segmentos de texto.

Figura 1 - Esquema ilustrativo da definição das componentes CNV, N200, P300, N400 e P500.

2.5.1 - A Componente Positiva Posterior P300

Quanto mais frequente for uma palavra mais rapidamente ela será reconhecida. Dois tipos de

teorias têm sido propostas para esclarecer o mecanismo associado com a frequência das palavras,

diferindo nos pressupostos que elas usam relativamente ao local da facilitação [1].

O P300 é uma das componentes dos ERPs que é gerada quando o modelo mental do

ambiente/esquema que processa os estímulos necessita de actualização devido à existência de


informação nova. A latência do P300 pode reflectir a duração da análise do estímulo e é

independente do processo que activa a resposta a esse estímulo.

Se o efeito da frequência das palavras em apresentação se deve às diferenças entre o tempo de

análise das palavras comuns e não comuns, o P300 activado por palavras comuns deveria apresentar

uma latência menor que o P300 activado por palavras não comuns. Se este efeito provém de uma

rapidez maior para responder às palavras comuns quando comparadas com as palavras não comuns,

a latência do P300 não deveria ser afectada pela frequência com que uma palavra aparece na

linguagem escrita.

Dado que as palavras não comuns aparentam requerer mais busca lexical do que palavras mais

comuns, deveriam ser encontradas diferenças na amplitude do P300 activado pelas duas classes de

palavras, mais e menos comuns, desde que o processamento da busca alargada consumisse mais

capacidade cognitiva do que uma busca limitada. A amplitude de P300 deveria ser atenuada quando

activada por palavras não comuns relativamente a palavras comuns, enquanto que não deveria haver

entre duas classes de não-palavras (derivadas de palavras comuns e não comuns), ainda que o efeito

global da probabilidade do estímulo irá diminuir a amplitude de P300 com o aumento da ocorrência

das não-palavras.

Verifica-se que a latência de P300 é influenciada pela frequência dos estímulos e a sua amplitude,

para o caso de ser originado por estímulos que são palavras, aumenta com a diminuição da

probabilidade das palavras, enquanto que essa amplitude, no caso de estímulos que são não-palavras,

aumenta com o aumento da probabilidade das não-palavras. Adicionalmente, a amplitude de P300

para não-palavras é maior que para palavras. Por outro lado a amplitude de P300 varia com a

localização do eléctrodo, aumentando da zona frontal para a parietal do escalpe.

As decisões lexicais são influenciadas pela frequência de ocorrência das palavras em teste, uma

vez que tanto a latência de P300 como a da resposta são menores para palavras comuns do que para

palavras não comuns. Este resultado implica que a frequência com que uma palavra ocorre numa

linguagem acelera os estágios iniciais do processamento das palavras, antes das etapas de produção

da resposta.

As diferenças de tempo necessário para procurar na memória semântica afectam

significativamente a latência de P300.

A frequência com que um dado estímulo ocorre tem um efeito reduzido na latência de P300,

embora a latência da resposta diminua quando a probabilidade de um tipo de itens é incrementada,

sendo este efeito maior em não-palavras do que em palavras.


A amplitude de P300 é sensível aos requisitos de capacidade de processamento, de modo que esta

amplitude aumenta com o aumento da quantidade de capacidade usada numa dada situação.

Contudo, se for necessário mais capacidade para realizar uma dada tarefa secundária

simultaneamente, a amplitude de P300 diminuirá se a tarefa secundária não partilhar a integralidade

dimensional do estímulo com a tarefa primária.

As variações na amplitude de P300 dão crédito a explicações dos efeitos de preparação semântica

sensíveis à capacidade, efeitos esses que parecem reflectir uma propagação da activação da rede

lexical.

A componente P300 está mais ligado à decisão de ter que responder ou não, do que ao

processamento semântico sobre a oração, tendo a sua latência o mesmo comportamento que a

latência da resposta, embora não correlacionáveis significativamente [10]. Ou seja, pode dizer-se que

esta componente está associada com a importância geral do estímulo para a tarefa semântica exigida

ao colaborador [4].

Numa tarefa de verificação de orações, observou-se uma latência de P300 maior para o caso de

orações falsas do que para o caso de orações verdadeiras [10].

2.5.2 - A Componente Negativa Posterior N400

A componente N400 é um sinal fisiológico do reprocessamento das palavras semanticamente

anómalas [18].

Pela diferença de N400 entre os casos de palavras de teste congruentes e incongruentes conclui-

se que o N400 é uma negatividade monofásica com uma distribuição espalhada pelo escalpe.

O N400 parece reflectir a interrupção do processamento duma oração devido a palavras

semanticamente incongruentes e reflecte ainda o reprocessamento que ocorre ao se tentar extrair

significado de orações sem nexo. O N400 fornece informação sobre a temporização, a classificação e

a interacção dos processos cognitivos envolvidos na compreensão da linguagem. A medição de

N400 pode revelar onde, numa oração ou parágrafo, informação semântica de tipos diferentes é

assimilada, contribuindo assim para a análise do processo de leitura e posteriormente para detectar

desordens na leitura e na linguagem.

Para obter a componente N400 não é obrigatório que a base de trabalho seja uma oração, pode

ser suficiente apresentar palavras isoladas que usem MLD [10].

O ERP N400 funciona como uma ferramenta para estudar como a informação semântica está

representada e é acedida [17].


Constata-se que a diferença entre a componente N400 para orações falsas e verdadeiras é maior

para informação familiar do que não familiar.

Verificou-se que numa tarefa de verificação de orações a latência de N400 não é afectada

significativamente pelo tipo de tarefa a realizar (resposta-R ou não resposta-NR), é maior no caso de

orações falsas do que em verdadeiras e é maior para o caso NR do que para o caso R.

A negatividade de N400 (ou seus equivalentes), sendo comum em tarefas que envolvem

processos cognitivos, é máxima no vertex e apresenta uma distribuição alargada no escalpe. Há

também indícios de que seja máxima na zona central e parietal e reduzida frontalmente. Há ainda

sugestões que apontam para uma maior negatividade do lado direito do escalpe do que do lado

esquerdo [20].

A latência de N400 não difere muito entre os casos em que as orações incluem informação muito

familiar (factos fortes) e os casos em que as orações incluem informação pouco familiar (factos

fracos). Por seu lado, a latência da resposta é maior para factos fracos do que para factos fortes [17].

A apresentação de orações contendo informação familiar aos colaboradores produz uma

componente «N400» com uma latência inferior em cerca de 50ms (ou seja, o N400 é na realidade

N340) à que se obteve em trabalhos que utilizaram informação pouco familiar [17]. Este facto deve-

se à saliência da informação referenciada ao próprio colaborador, ou à maior simplicidade da tarefa

(não há orações negativas do tipo "Um A não é um B" como havia, por exemplo, no trabalho

descrito em [10]) ou às orações serem mais fáceis de analisar (só têm 3 segmentos e não 7, como

por exemplo em [18]). Prova-se que a negatividade do pico N400 é maior para orações que

falsificaram factos familiares.

Comparando os resultados da apresentação de orações negativas, verifica-se uma grande

similaridade com o que se obteve para as orações afirmativas, exepto que a maior negatividade na

componente «N400», é observada nas orações verdadeiras em vez de nas falsas [4].

Numa tarefa de emparelhar palavras em que umas rimam e outras não, também se observa uma

componente tipo N400 na zona próxima de 400ms após a apresentação da 2ª palavra, sendo mais

negativa para o caso em que o par de palavras não rima do que para o caso em que rima [19].

A assimetria com a localização de recolha do EEG observada no N400 ocorre, quer a linha de

base nas medições seja a actividade que precede a palavra/estímulo presente, quer a linha de base

seja a actividade que precede a primeira palavra de uma oração [20]. Existe também assimetria,

maior negatividade do lado direito, em associação com as outras palavras que não a que provoca as

decisões léxicas ou semânticas. Por exemplo, as palavras em posições intermédias de uma oração

provocam assimetria nos ERPs. Contrariamente, a primeira palavra de uma oração não provoca


assimetrias muito evidentes. A amplitude e existência desta assimetria não está dependente da

frequência de apresentação das palavras ou da proporção entre orações congruentes e

incongruentes.

2.5.3 - A Variação Contingente Negativa (CNV)

A variação contingente negativa nos casos estudados pode definir-se como a componente do

sinal, normalmente negativo e com pequena inclinação, que ocorre num periodo entre a apresentação

de estímulos, por exemplo, palavras ou segmentos de oração (ver figura 1).

Esta variação é influenciada pelos potenciais lentos precedentes (pSPSs) [21]. O efeito dos

psSPSs sobre CNV nos segundos que precedem a apresentação do 1º estímulo (S1) é a 1ª parte do

efeito designado por efeito de linha de base.

Depois de um pSPS positivo a CNV é aumentada e depois de um pSPOS negativo é atenuada.

A CNV é maior em localizações frontais e centrais do que nas parietais.

A influência dos pSPSs sobre a CNV pode indicar um efeito de "ceiling", ou seja, que o cérebro

tem uma capacidade limitada para deslocamentos negativos.

Observa-se que um colaborador fortemente ansioso apresenta menores CNVs do que outro

fracamente ansioso. Os colaboradores fortemente ansiosos mostram uma negatividade cortical da

linha de base maior.

Outra explicação à parte do efeito de "ceiling" pode ser o de que o efeito de linha de base seja

uma expressão de um mecanismo regulador responsável pelo nível desejável ou nível optimo de

activação.

As CNVs médias, sem controlo dos pSPSs, podem ser de fraca confiança devido à interacção de

pSPSs com factores experimentais e de situação.

Numa tarefa de verificação de orações a amplitude do CNV é menor no caso em que não se exige

uma resposta aberta/física sobre a oração do que no caso se exige uma resposta. Por outro lado, é de

menor amplitude frontalmente (Fz) do que nas localizações Cz, Pz, C3 e C4, isto no intervalo antes

da apresentação do segmento que funciona como estímulo principal [10].

Prova-se que a componente N400 não pode estar associada com a CNV, dado que a amplitude de

N400 não depende da tarefa a executar e a CNV depende [17].


2.6 - Aspectos do Processamento de Orações que se Traduzem em Diferenças

nas Componentes Posteriores

Nalguns casos acontece que os contextos de oração produzem facilitação para algumas palavras

sem produzir inibição para palavras incongruentes com o contexto [22].

Constatou-se que quando um contexto é congruente com a palavra terminal o tempo de reacção é

menor do que quando o contexto é incongruente [15].

Numa tarefa de leitura de orações palavras semanticamente inapropriadas originam a componente

negativa posterior (N400) já referida [18].

Numa tarefa de verificação de orações, palavras terminais fisicamente anómalas produzem um

complexo positivo posterior (P500), depois do início da apresentação destas. Esta componente não

existe nas orações que terminam com palavras de tamanho normal.

Conclui-se que anormalidades semânticas e físicas provocam um conjunto de reacções diferentes no

cérebro.

Os participantes numa tarefa de verificação de orações são mais lentos a rejeitar orações falsas do

que a aceitar orações verdadeiras, tipo " X é um Y", quando X e Y estão semanticamente

relacionados [10].

Respostas afirmativas (por exemplo a aceitação do conjunto de letras como sendo uma palavra)

são mais rápidas do que as respostas negativas (por exemplo a rejeição do conjunto de letras por ser

uma não-palavra) devido à tendência global de se responder mais rapidamente a estímulos positivos

[1].

Para orações afirmativas a latência para decisões falsas é maior do que para decisões verdadeiras,

enquanto que para orações negativas a latência para decisões verdadeiras é maior do que para

decisões falsas. Orações negativas são em geral respondidas mais lentamente que as afirmativas. Isto

porque as primeiras requerem um tempo adicional para lidar com a negação [17].

Como uma oração do tipo

"Um X | não é um | Y"

é compreendida como

{ falso | { é um | X , Y } },

e sendo a verificação das orações feita primeiro comparando a suposição intermédia (o verbo, que

neste caso é "é um") com a informação semântica relevante (X , Y), um desajuste ocorre neste passo

para os casos afirmativo/falso e negativo/verdadeiro. Este facto produz o efeito observado na

latência das decisões.


Resumindo os resultados de alguns trabalhos, pode dizer-se que se observa-se uma negatividade

reforçada na componente N400 nos seguintes casos:

(i) palavras que completam «falsamente» o contexto precedente [4];

(ii) palavras semanticamente incongruentes no contexto da oração 19];

(iii) palavras improváveis, embora aceitáveis no contexto da oração;

(iv) palavras que não correspondem à classe semântica das palavras anteriores.

Foi sugerido que a negatividade posterior (por exemplo N400), é originada sempre que a palavra

de teste apresentada não tenha sido preparada pelo contexto anterior. Logo a incongruência não é

uma condição necessaria para N400 ocorrer. Isto é consistente com a teoria que postula que N400

ocorre sempre que uma palavra ou figura é apresentada sem contexto preparador [10].

O facto da negatividade posterior estar associada com palavras imprevisíveis, refere-se ao não

automatismo de computação dentro da sistema linguístico e não à expectativa consciente por parte

do indivíduo sobre a semelhança de palavras particulares que possam aparecer (expectativa

frustrada). Isto prova-se por N400 não diminuir quando os indivíduos se tornam familiares com as

orações falsas [17].

Como se verifica que orações falsas, obtidas com base em dados (familiares) sobre o colaborador,

originam uma componente tipo N400 e porque elas não são semanticamente anómalas, mas apenas

inconsistentes com o que havia sido estabelecido no início das experiências, esta componente

ocorrerá sempre que um contexto verbal active um dado código e outro seja apresentado.

Dada a negatividade associada com orações anómalas, sugeriu-se que um processo básico na

compreensão de orações é a monitorização da consistência ou validade das proposições

contidas/defendidas na oração, estando esta negatividade associada com a disrupção deste processo.

Este efeito é diferente de outro tipo de disrupção de expectativas, as quais produzem um valor maior

para (N400-P300) quando os estímulos raros ou não esperados são apresentados. Pelo contrário,

palavras anómalas produzem uma negatividade quando o completar de orações com essas palavras

anómalas é tão provável como com palavras adequadas [7].

Se a negatividade nos ERPs é um indicador de um processo que monitoriza a consistência ou

validade da prosa, então seria possível usá-la para analisar, em tempo real, modelos da construção

do significado das orações a partir das suas palavras constituintes [4].

Numa tarefa de emparelhar palavras em que umas rimam e outras não, aparece uma componente

negativa tipo N400 nas respostas corticais para palavras que não rimam. Concluiu-se que o N400


observado é devido a um processamento de palavras, não a um nível semântico, mas antes reflecte

processos que ocorrem a nível fonético [19].

Independentemente de N400 depender em último caso para a sua origem de processos semânticos

ou liguisticos desconhecidos, o trabalho apresentado na referência [19] indica que as diferenças de

processamento ao nível fonético são suficientes para influenciar a amplitude de N400.

Uma hipótese possível, para a explicação do paradigma da origem de N400, pode ser a de que

N400 é gerado por um estímulo que não corresponde à expectativa criada por um

estímulo/acontecimento preparador. Esta hipótese implica que os processos de preparação não se

limitem a influenciar os casos com representação semântica ou léxica. O facto de não-palavras

apresentarem mensuráveis efeitos de repetição dá algum suporte a esta suposição.

Diferenças de processamento entre várias categorias de estímulos (por exemplo palavras e não-

palavras) podem provocar diferenças de amplitude tão cedo como na componente N200, dado que

se observam em N200 algumas variações de amplitude como resultado desse processamento [1].

2.7 - Aplicação da Teoria Revista no Presente Trabalho

Neste tópico vão sumariar-se os principais conceitos retirados da bibliografia apresentada e que

vão ser úteis à realização das experiências no presente trabalho.

Começou por se perceber qual a estrutura típica utilizada em experiências que têm como

objectivo estudar a tarefa de verificação de orações. Concretamente, interessava saber qual a forma

de apresentação das orações, as temporizações dos eventos, as condições da aquisição dos

potenciais cerebrais, entre outros. Contudo, a matéria de mais interesse a extrair da bibliografia, diz

respeito ao tipo e forma do material linguístico a utilizar durante os ensaios das experiências e ao

modo como esse material é processado pelo indivíduo. Apresentam-se de seguida alguns dos pontos

de interesse sobre esta matéria.

Se se pretender observar os resultados do processamento semântico do material linguístico

apresentado, deve usar-se como esquema de trabalho uma tarefa que implique a utilização de MLD

durante esse processamento. Por outro lado, verifica-se que praticamente todos os trabalhos que

pretendem obter informação sobre o significado linguístico do material apresentado nos ensaios,

através da observação dos ERPs, utilizam manipulações de contexto. Os efeitos do contexto são

observados de forma mais precisa recorrendo a tarefas que envolvam decisões lexicais.


Sabe-se que o contexto de oração «facilita» o reconhecimento das palavras prováveis que se lhe

seguirem e inibe o reconhecimento das palavras que se seguirem e não preservem o sentido da

oração. O contexto de oração funciona deste modo como estímulo preparador e o seu efeito não

depende do facto do colaborador ter que dar ou não uma resposta física sobre o material linguístico

apresentado. O efeito preparador pode ser obtido com um contexto de oração, como se referiu, mas

também com uma palavra isolada, sendo diferente o processamento nos dois casos.

Durante os ensaios não convém utilizar o mesmo estímulo muitas vezes porque, embora haja

indícios do contrário, o efeito da familiaridade pode repercutir-se negativamente no processamento

dos estímulos.

Verificou-se que as decisões lexicais envolvidas no processamento do material linguístico

apresentado são afectados pela frequência de ocorrência das palavras que se apresentam.

Como foi referido no ponto 2.4, uma tarefa de verificação de orações envolve processos de

activação automática e de atenção consciente. Grande parte da aptidão para compreender uma

língua é automática, sendo estes aspectos automáticos acedidos mais correctamente através da

latência ou da amplitude das componentes posteriores do que através da latência da resposta.

Da leitura da bibliografia extrairam-se ainda alguns dados sobre as componentes posteriores

associadas com o processamento de orações e sobre as decisões envolvidas na tarefa de verificação

dessas orações. Apresentam-se agora os pontos mais importantes sobre o que se acabou de afirmar.

Orações que contêm informação bastante familiar ao indivíduo produzem maiores diferenças nos

ERPs associados com orações verdadeiras e falsas, do que orações contendo informação pouco

familiar.

Se na tarefa de verificação de orações se exigir uma decisão aberta, a sua latência é menor se o

estímulo de teste estiver associado com o estímulio preparador.

Constatou-se que no caso do contexto de oração ser congruente com a palavra de teste, o tempo

de reacção é menor do que no caso do contexto ser incongruente.

Na tarefa de verificação de orações, palavras terminais semanticamente inapropriadas produzem

uma componente negativa posterior (N400). O ERP N400 funciona como uma forma de observar

como é que a informação semântica está representada e é acedida. Verificou-se que a diferença entre

N400 para orações verdadeiras e falsas é maior para informação muito familiar do que pouco

familiar, não se verificando este efeito na diferença entre as latências desta componente.

A componente positiva posterior P300 é gerada quando o modelo do esquema que processa os

estímulos necessita de actualização porque surgiu informação nova. Esta componente está mais

ligada à decisão aberta sobre o material apresentado, do que ao processamento semântico desse


material linguístico. A latência de P300 apresenta o mesmo comportamento que a latência da

resposta, mas não é correlacionáv com ela de forma significativa.

Entre a ocorrência de dois segmentos/estímulos consecutivos num ensaio, o sinal de EEG tem

tendência para se tornar ligeiramente mais negativo ao longo do tempo, designando-se esta parte do

sinal por variação contingente negativa (CNV).

CAPÍTULO 3 - Material de Suporte à Realização das Experiências com ERPs 26

CAPÍTULO 3 - Material de Suporte à Realização das Experiências

com ERPs

Para a realização de experiências tendo em vista resolver paradigmas associados com a tarefa de

verificação de orações, há que desenvolver um conjunto de ferramentas que ajudem a desenhar e

controlar essas experiências. Como para o desvendar de um paradigma a este nível, há vários

factores a influenciar os resultados, e possivelmente vários caminhos para o desvendar, pensou-se em

projectar o conjunto de ferramentas o mais versátil possível, sem no entanto perder de vista o

objectivo principal do trabalho, que é saber se existem diferenças significativas entre os ERPs

associados com a apresentação ao indivíduo de uma oração verdadeira e de uma oração falsa.

Esta ideia de versatilidade é reforçada pela leitura da bibliografia apresentada no capítulo anterior,

de onde se tiraram algumas conclusões que levaram à estruturação das ferramentas a desevolver e

das experiências a realizar com elas.

Assim, neste capítulo após a descrição do "hardware" utilizado vão apresentar-se as ferramentas

desenvolvidas. No que diz respeito às ferramentas, incluem-se como blocos principais: (i) a

configuração do sistema; (ii) a geração de uma base de dados que arquive o material linguístico a

apresentar durante os vários ensaios; (iii) a possibilidade de calibração do "hardware"; (iv)

arquivação da informação vital para a posterior identificação das condições de cada sessão de uma

experiência; (v) controlo, durante a realização, de uma sessão de uma experiência.

3.1 - "Hardware" Utilizado nas Experiências Realizadas

Para adquirir os potenciais no cérebro utilizou-se a instrumentação usual nestas condições,

consistindo numa máquina de EEG, uma placa de aquisição e um computador pessoal (PC/AT).

A máquina de EEG permite amplificar os sinais de baixo nível através de amplificadores de

instrumentação com elevado Common Mode Rejection Ratio - CMRR (= Ganho Diferencial / Ganho

Modo Comum). Como o espectro de potência do ruído é contante com a frequência, pode atenuar-

se este ruído recolhendo o sinal cerebral entre dois pontos do cortex, uma vez que ele está presente


com igual amplitude média nos dois pontos de recolha. Deste modo reforça-se o sinal diferencial

entre os dois pontos de recolha - EEG - e atenua-se o sinal comum - ruído.

Dado que os potenciais a adquirir têm amplitudes da ordem de poucas dezenas de microVolt e

sabendo a gama adequada para as entradas da placa de aquisição, pode determinar-se o ganho a usar

na máquina de EEG.

Para eliminar o ruído de 50Hz introduzido pela rede, activa-se o filtro estreito ("notch filter")

existente na máquina de EEG e que está centrado nessa frequência. Esta é uma opção sujeita a

discussão porque embora o espectro de potência do sinal já esteja bastante atenuado a 50Hz,

apresenta ainda uma amplitude razoável. Optou-se por usá-lo porque se pensa que os benefícios da

eliminação de possíveis artefactos compensa a hipotética atenuação de algumas frequências

presentes nos sinais. O efeito deste filtro no espectro de potência do sinal foi verificado pela

estimação desse espectro através da implementação de FFTs ("Fast Fourier Transforms"), como se

descreverá no capítulo 5.1.

Além dos amplificadores com elevado ganho e boa imunidade ao ruído, tudo o que fica antes dos

amplificadores de instrumentação na máquina de EEG deve apresentar também boa imunidadade ao

ruído. Em especial deve-se ter cuidado com a maneira como as massas estão ligadas para reduzir os

efeitos negativos dos loops de massa.

A máquina de EEG apresenta-se, como é obvio, como um meio adicional de visualização dos

sinais adquiridos; o outro é através do monitor do computador, tendo o primeiro a vantagem de

fornecer uma visualização "on-line" dos sinais em aquisição. Isto permite detectar possíveis falhas de

contactos durante as sessões ou um comportamento incorrecto por parte do colaborador, como por

exemplo a execução de movimentos bruscos.

Utilizando um canal com informação temporal na máquina de EEG poderá fazer-se uso das

listagens por ela fornecidas numa análise posterior mais precisa, por parte de médicos especialistas

na análise de EEG. Este facto tem interesse porque para estes especialistas os sinais representados

no papel apresentam vantagem sobre uma representação em computador dos mesmos sinais, uma

vez que uma mudança de escalas, temporal e/ou de amplitude, verificada nos gráficos apresentados

no computador traiem a mecanização utilizada na análise desses sinais. No presente trabalho não se

utilizou o canal referido para representação no papel da máquina de EEG.

A placa de aquisição utilizada foi uma DT2821F-16SE. Apresenta-se no Apêndice 1 um resumo

das caracteristicas desta placa, uma explicação dos modos de funcionamento (nomeadamente com

dupla DMA) e os pinos acessíveis para o exterior.


3.2 - "Software" de Suporte às Experiências com ERPs

Como já foi dito, vão aqui apresentar-se as ferramentas que permitem realizar tudo o que vai

desde a fase de estruturação das experiências, calibração da instrumentação e edição de uma base de

dados, passando pelas facilidades dadas pelo "software" até ao controlo da realização das

experiências propriamente ditas.

3.2.1 - Configuração do Sistema

A configuração desenvolvida, e que permite estruturar completamente as experiências a realizar,

pode dividir-se em três partes essenciais:

(1) - a componente da configuração que envolve directamente o "hardware";

(2) - a estruturação global das sessões de ensaios a realizar;

(3) - a estruturação pormenorizada dos ensaios.

3.2.1.1 - Configuração Directa do "Hardware"

Quanto ao primeiro ponto, ou seja, a configuração do "hardware", pode dizer-se que engloba

tudo aquilo que é permitido variar em termos de utilização do "hardware". Assim, os parâmetros

seleccionáveis por programação são:

(i) - o número de canais a adquirir simultaneamente e quais as ordens escolhidas.

(ii) - A frequência com que se adquirem esses canais, sendo esta a mesma para todos eles, dado

que todos os sinais têm o mesmo espectro de potência.

(iii) - Os ganhos adicionais a introduzir pela placa de aquisição (1, 2, 4 ou 8) em cada um dos

canais seleccionados e o nome de cada um deles.

(iv) - O tempo de aquisição de sinal em cada ensaio das sessões de experiências.

De referir que os canais, a frequência de aquisição e os ganhos são mantidos constantes durante o

lote de sessões de experiências a realizar agrupadas. Pela expressão anterior em itálico pretende

significar-se o número de sessões que se escolheu levar a cabo com a mesma execução do programa,

o que se compreenderá melhor quando se explicar a estruturação das sessões de experiências. Por

outro lado, estes parâmetros não dependem desta estruturação, o que já não acontece com o tempo


de aquisição de sinal. Este tempo só poderá ser escolhido quando se tiver definido como se

desenrolarão os ensaios das sessões de experiências.

Na figura 2 apresentam-se as opções do menu principal de configuração, com destaque para a

especificação dos vários canais a utilizar, através dos nomes e dos ganhos a aplicar em cada um

deles. Antes de se editarem os nomes e os ganhos dos canais, escolhe-se o número de canais

desejados.

É preciso frisar que a componente mais importante que tem a ver com o "hardware" e que é a

programação da placa de aquisição para funcionar no modo desejado não será descrita aqui, mas sim

em 3.2.5 quando já se apresentaram todas as opções de configuração e o restante suporte de

programação.

3.2.1.2 - Estruturação das Sessões de Ensaios

De seguida vai apresentar-se a segunda parte da configuração, ou seja, a configuração das sessões

de ensaios.

Por sessão designa-se um conjunto de ensaios com o mesmo colaborador e que apresenta um

número de caracteristicas comuns. Uma sessão poderá ser dividida em sessões parcelares contendo

fracções do total de ensaios, permitindo deste modo intervalos de repouso entre elas, denominando-

se blocos ou subsessões.

Portanto, no que diz respeito à configuração global das sessões, apresentam-se as 6 opções

disponíveis na seguinte lista:

(i) - o número de sessões a realizar, ou tamanho do lote de sessões a realizar agrupadas.

Normalmente este número será de apenas uma sessão, pois para fazer sessões com caracteristicas

totalmente diferentes é mais aconselhável realizar outro «lote» de apenas uma sessão. Para explicar

melhor este aspecto, pode dar-se um exemplo: ter no mesmo ficheiro de EEG, sinal de sessões com

tempos de aquisição por ensaio diferentes, trás desvantagens práticas ao processamento posterior do

sinal contido nesse ficheiro.

O número de sessões selecciona-se directamente do menu principal de configuração, como se

pode ver na figura 2.

(ii) - O número de blocos por sessão, ou número de partes em que se divide uma sessão de

ensaios. Este parâmetro é seleccionado como se mostra na coluna correspondente a "#subses." da

figura 3, após ter escolhido o número de sessões.


(iii) - O número de ensaios por bloco que, em acomulado para todos os blocos de uma sessão,

define o número de ensaios por sessão. A figura 4 exemplifica como se escolhe este valor, utilizando

a opção "Número de Ensaios" no menu da direita.

(iv) - Pode optar-se pela realização duma sessão de treino/teste antes de cada sessão de

experiências, de modo a familiarizar os colaboradores com a tarefa em que se baseiam essas

experiências. Esta opção pode ser tomada como se mostra na figura 3, optando pela coluna

correspondente a "Há Teste (s/n)".

(v) - O tempo entre o início de ensaios consecutivos em cada bloco de uma sessão. Normalmente,

para uma dada sessão este tempo será o mesmo nos vários blocos, a não ser que que se pretenda

estudar o efeito do tempo entre blocos na realização da tarefa em causa nessa sessão. Na figura 4

exemplifica-se como se selecciona este tempo, para o que se deve escolher a opção "Tempo Entre

Ensaios" do menu superior direito.

(vi) - Pode optar-se por apresentar o mesmo material linguístico (oração, grupo de palavras, etc)

mais do que uma vez, o que equivalerá a repetir a apresentação do mesmo estímulo ao colaborador.

A ideia que está por trás disto resume-se no facto de a resposta recolhida (EEG) ter uma relação

sinal ruído (RSR) baixa e dai a tentativa de melhorá-la com uma repetição do mesmo estímulo. Esta

repetição não pode ser exáustiva de modo a evitar o efeito da familiaridade com o material em

apresentação. O número de repetições é seleccionado como se mostra na figura 4, optando pela

coluna do menu da direita correspondente a "Repetições de Cada Frase".

3.2.1.3 - Estruturação dos Ensaios

A terceira parte da configuração permite especificar a estrutura dos ensaios das sessões de

experiências a implementar.

Para se escolherem os parâmetros que têm a ver com os ensaios é necessário saber-se com

precisão o que se pretende com as experiências. Tem que se ter equacionado o paradigma a resolver,

com que material linguístico se pretende trabalhar e qual a estratégia a seguir para solucionar esse

paradigma.

Tendo em vista perceber a estrutura de um ensaio, atente-se na esquematização da temporização

de um ensaio genérico possível de ser configurado, presente na figura 5.


Pode resumir-se a sequência de acontecimentos que ocorrem durante um ensaio passível de ser

configurado no presente trabalho, no seguinte: começa-se por se apresentar um sinal indicador de

que se vai iniciar um novo ensaio, passado um certo intervalo de tempo apresentam-se a intervalos

de tempo regulares os vários segmentos de material linguístico pré-programados. Durante esta

apresentação, e com início e fim definidos, faz-se a aquisição de sinal e se for caso disso, após a

apresentação de todos os segmentos, espera-se uma resposta aberta por parte do colaborador.

Figura 2 - Menu principal de configuração e de selecção dos nomes e ganhos dos vários canais.

Apresentam-se de seguida as oito opções relacionadas mais intimamente com a estruturação dos

ensaios e que podem ser definidas pelo utilizador do programa:

(i) - o número de segmentos a apresentar durante cada ensaio do lote de sessões a realizar

agrupadas, sendo mantido constante para todo este lote. O termo segmento designa cada uma das


parcelas em que se divide o material linguístico a apresentar num ensaio completo, sendo cada uma

destas parcelas apresentadas separadamente ao longo do ensaio. Um segmento pode ser uma palavra

isolada, uma não-palavra, uma fracção de uma oração, etc. Este parâmetro é seleccionado

directamente do menu principal de configuração presente nas figuras 2, 3 e 4.

Figura 3 - Exemplo de como se selecciona o número de blocos (subsessões), o tempo de aquisição,

se há resposta aberta ou não, o início da aquisição e se se apresenta cada segmento

duma oração com ou sem os segmentos precedentes dessa oração.

(ii) - Por uma questão de optimização de memória e versatilidade do "software" que faz uso da

configuração definida, convém especificar o tamanho máximo em caracteres permitido para um

segmento de material linguístico. Este valor será o mesmo em todo o lote de sessões a realizar

agrupadas e pode ser escolhido do mesmo modo que o parâmetro anterior, usando a opção

"Dimensão Máxima dos Segmentos".


(iii) - Permite-se optar entre duas formas distintas de apresentação do material linguístico ao longo

de um ensaio e que se distinguem pelo facto de se apresentarem ou não os segmentos anteriores na

apresentação dos segmentos seguintes. Para esclarecer melhor a diferença entre as duas formas,

pode exemplificar-se com uma situação em que se opta por manter os segmentos e se vai apresentar

o 3º segmento duma oração, por exemplo "Uma rosa tem folhas". Neste caso apresenta-se a

concatenação do 1º ("Uma rosa"), do 2º ("tem") e do 3º ("folhas") segmentos dessa oração,

coincidindo com a própria oração, em vez de apenas o 3º segmento ("folhas") como acontece no

caso de se optar por não manter os segmentos. Esta opção é seleccionada como se mostra na figura

3, escolhendo a coluna correspondente a "Manter Segm. (s/n)", sendo válida para todas as sessões

do lote de sessões a realizar agrupadas.

(iv) - O tempo durante o qual os segmentos de texto permanecem visíveis perante o colaborador,

ou seja, o tempo que o colaborador dispõe para consciente ou inconscientemente ler o material

linguístico que lhe é apresentado. Na figura 5 designa-se este intervalo de tempo por

"Tsegm_activo", é constante para a apresentação dos vários segmentos de cada ensaio e para os

vários ensaios de um dado bloco, podendo variar entre os blocos da mesma sessão de experiências.

A selecção deste parâmetro é feita através da opção "Duração Segmentos Activos" do menu superior

direito da figura 4.

(v) - O tempo que medeia entre a apresentação dos segmentos de texto e que define o tempo que

dura a apresentação total do material linguístico em cada ensaio. Este tempo tem influência no efeito

que, por exemplo, o contexto de oração tem sobre a decisão a tomar a quando da apresentação do

último segmento de texto. Este segmento funciona como estímulo mais importante para essa

decisão. Só tem interesse variar este parâmetro, durante uma sessão de experiências, quando se

pretende conhecer a influência do tempo que decorre entre as apresentações do contexto e do

estímulo que provoca a decisão lexical, sobre a importância do contexto para essa decisão. Este

valor é escolhido através da opção "Tempo Entre Segmentos" do menu superior direito da figura 4,

podendo variar entre blocos da mesma sessão de experiências.


Figura 4 - Exemplificação do modo de selecção de: (i) tempo máximo permitido para a resposta

aberta num dado bloco, (ii) tempo entre a apresentação de segmentos consecutivos da

mesma oração e num dado bloco, (iii) tempo em em que os segmentos permanecem no

monitor num dado bloco, (iv) número de ensaios por bloco, (v) tempo que medeia

entre o início de ensaios consecutivos em cada bloco, (vi) se há resposta aberta ou não

num dado bloco e (vii) número de repetições do mesmo ensaio em cada bloco.

Figura 5 - Esquematização dos acontecimentos que ocorrem durante um ensaio genérico.


(vi) - Permite-se ainda optar entre uma sessão, ou apenas alguns blocos, em que o colaborador

tem que tomar uma decisão lexical acompanhada de uma resposta física/aberta (como por exemplo

levantar uma mão ou premir uma tecla) e uma sessão em que se exige do colaborador uma decisão

lexical sem uma resposta aberta. No segundo caso o colaborador só tem que ler e analisar o material

linguístico apresentado. Este parâmetro é introduzido através da opção "Há Resposta Aberta (s/n)"

do menu superior direito da figura 4.

(vii) - Intimamente relacionado com a opção anterior surge o tempo permitido para se dar a

resposta aberta sobre o material apresentado durante o ensaio em curso. Este tempo tem razão de

ser, dado que não se pode ficar indefinidamente à espera que o colaborador, por exemplo distraido,

se decida dar uma resposta. Tempos de resposta não controlados poderiam provocar complicações

no funcionamento normal dos ensaios, que por serem temporizados exigem controlo sobre todos os

tempos intermédios. Pode desprezar-se este parâmetro quando se optar por uma sessão de

experiências em que não se exige uma resposta aberta sobre o material linguístico apresentado

durante os ensaios, ou seja, quando se escolhe 'N' na opção anterior. Contrariamente, quando se

pretende definir este tempo escolhe-se a opção "Tempo Máximo para Responder" no menu superior

direito da figura 4.

(viii) - O início da aquisição de sinal durante cada ensaio é outro parâmetro que pode ser

especificado para cada sessão de experiências. Como o nome indica, define o instante, referenciado a

um ensaio, em que se começam a adquirir os potenciais do cérebro. Para se introduzir este valor

escolhe-se a opção "Inicio Aquis." do menu inferior da figura 3 e o seu formato deve ser do tipo

[nnn c ss], em que [nnn] é uma quantidade em centésimos de segundo, [c] deve ser a letra a para

significar antes ou d para depois e [ss] designa a ordem dum segmento entre os possíveis para a

sessão em causa. Resumindo, pode dizer-se que o início da aquisição será defiOanido como o

instante que ocorre [nnn] centésimos [a]ntes/[d]epois da apresentação do [ss]ésimo segmento de

texto.

Depois de apresentar a 2ª e a 3ª partes da configuração convém clarificar a escolha do tempo de

aquisição apresentado na 1ª parte. Após a escolha do início da aquisição, da sequência de

acontecimentos esquematizados na figura 5, com destaque para os tempos de duração de cada


evento, e definido as zonas de interesse de cada ensaio, já se pode ter uma ideia do valor a usar para

o tempo de aquisição de sinal. Assim, por exemplo, se se pretender estudar o efeito da apresentação

dos vários segmentos de texto no EEG do indivíduo, e tendo escolhido como material linguístico a

apresentar em cada ensaio uma oração constituida por N segmentos de texto, sendo o intervalo entre

a apresentação de dois segmentos sucessivos de T segundos, deverá optar-se por um início de

aquisição antes da apresentação do 1º segmento e um tempo de aquisição próximo de N*T

segundos.

Por razões de índole prática impuseram-se limitações a vários parâmetros aqui apresentados, com

destaque para o início de aquisição e a duração da aquisição de sinal. Uma síntese destas limitações é

apresentada em 3.2.6.

A configuração é implemenada nos ficheiros configd.c, config2d.c e config3.c.

3.2.2 - Definição da Base de Dados que se Utiliza na Sessão Experimental

Um requisito fundamental para a realização das experiências envolvendo processamento

semântico e/ou lexical , é a disponibilidade a quando dessas experiências de material linguístico sob a

forma de uma base de dados. Deste modo implementou-se um editor de base de dados de acordo

com o fim para que se destina, não sendo de modo nenhum um editor completo e tendo como

objectivo arquivar grupos de segmentos de texto. Exemplos de grupos são orações, pares de

palavras, etc.

O editor que se vai descrever permitirá editar um número desejado de blocos de texto (orações,

conjuntos de palavras, etc) divididos em partes de uma ou várias palavras/não-palavras e guardar

esta informação num ficheiro com formato simples.

Para se editar a base de dados é necessário terem-se configurado as experiências porque dois dos

parâmetros dessa configuração têm muito a ver e influenciam o que se vai editar. Estes parâmetros já

foram apresentados em 3.2.1 e são os seguintes:

(1) - o número de segmentos de texto por ensaio, ou por componente linguística a apresentar em

cada ensaio;

(2) - o tamanho máximo em caracteres permitido para cada segmento de texto a editar.

A base de dados que se edita vai portanto guardar informação para posterior utilização nas

experiências, sendo cada «unidade» desta informação constituida por dois campos:

(1) - o bloco de texto já referido acima e que será o material semântico a ser processado pelos

colaboradores em cada ensaio das experiências. Sendo cada bloco de texto, por exemplo uma


oração, dividido em partes denominadas aqui por segmentos de texto, por exemplo sujeito,

predicado e elemento complementar.

Figura 6 - Editor de base dados implementado tendo em vista arquivar a informação linguística que

vai ser apresentada nas experiências com ERPs.

(2) - Um campo que se pode chamar por tipo de bloco de texto a editar, ficando associado a um

dado bloco de texto editado, ou a editar, e que identificará este bloco de texto a quando da sua

utilização nas experiências ou no processamento dos dados adquiridos durante as experiências. No

fundo este campo servirá para identificar um bloco de texto como membro de uma dada classe de

informação semântica ou lexical, em que a identificação a posteriori é feita de modo automático e

não de uma forma manual, morosa e sujeita a erros na introdução deste campo.

Alguns exemplos da aplicabilidade do campo "tipo de bloco de texto", acima mencionado e que

no editor de base de dados implementado se designou por "Tipo da Frase", podem ser referidos:


(i) - distinguir pares de palavras que rimam de pares de palavras que não rimam;

(ii) - distinguir pares palavra/palavra de pares palavra/não-palavra;

(iii) - distinguir grupos de palavras em que todas pertencem à mesma classe semântica de grupos

de palavras em que nem todas pertencem à mesma classe semântica;

(iv) - distinguir orações de vários tipos, em que os tipos podem ser limitados a: (1) verdadeiro e

falso; (2) verdadeiro afirmativo, verdadeiro negativo, falso afirmativo e falso negativo; etc;

A base de dados é referenciada pelo nome e possui no seu início um parâmetro que indica a sua

dimensão em número de «unidades» constituintes. A dimensão é importante para permitir a

utilização da base de dados com um acesso aleatório durante as experiências.

A figura 6 elucida como funciona o editor de base de dados realizado. A implementação deste

editor encontra-se nos ficheiros bdadosn.c e bdados2n.c.

3.2.3 - Calibração do "Hardware"

Uma característica intrínseca dos sistema físicos é a sua variabilidade ao longo do tempo.

Factores como a temperatura, húmidade e frequência de utilização, entre outros, influenciam o

comportamento destes sistemas. Como consequência disto é conveniente antes da sua utilização

averiguar do estado das caracteristicas associadas com o seu funcionamento. Este processo

denomina-se normalmente por calibração.

Neste ponto vai descrever-se como se processa a calibração da instrumentação utilizada nas

experiências com ERPs. Como já se disse os aparelhos usados resumem-se a uma máquina de EEG

ligada em cascata com a placa de aquisição e os eléctrodos que se colocam na cabeça dos

colaboradores. Os eléctrodos não foram mencionados na apresentação do "hardware" utilizado dada

a sua simplicidade, mas no que diz respeito à calibração torna-se importante referi-los.

Com o processo de calibração o que se pretende é verificar quais as condições em que o sistema

está a funcionar e se estas são aceitáveis para os fins pretendidos. Concretamente o que se quer

avaliar é:

(i) - a existência de bons contactos entre os eléctrodos e o escalpe.

(ii) - que o funcionamento da máquina de EEG, principalmente dos amplificadores de

instrumentação, se processa de modo conveniente, ou seja, que está a amplificar os sinais de entrada

devidamente. Portanto, a medição do ganho dos amplificadores será o objectivo a atingir.

(iii) - que o funcionamento da placa de aquisição também é o adequado, ou seja, que o ganho

adicional e os os outros parâmetros programados estão correctos.


Para permitir a calibração referida a máquina de EEG fornece um sinal fixo para cada canal. O

facto de este sinal ser fixo, funcionando como a entrada do sistema, permite avaliar o estado do

sistema. O sinal de calibração é periódico com frequência de 15Hz, possui uma amplitude

equivalente a ±50uV na cabeça do colaborador e a sua forma é seleccionada de entre duas possíveis:

sinusoidal e onda quadrada filtrada.

A forma normal de calibração consistirá em utilizar o sinal fornecido pela máquina de EEG no

momento da calibração, mas como em certos casos pode ser impossível ter esse sinal ou ser

conveniente utilizar um sinal de calibração usado anteriormente, permite-se calibrar o sistema com

sinal previamente adquirido. Resultam assim duas formas de calibração:

(i) - calibração com sinal a adquirir no momento;

(ii) - calibração com sinal já adquirido.

A única diferença reside no facto de no 2º caso se utilizar sinal contido num ficheiro e não a

adquirir, funcionando como uma pseudo-calibração.

Quando se opta por uma calibração normal, adquirindo o sinal no momento da calibração, há que

especificar um conjunto de parâmetros. Esta especificação pode designar-se por configuração da

calibração. Também aqui se permite optar entre uma configuração já editada ou defini-la na altura.

A edição da configuração da calibração é feita do mesmo modo que a configuração das

experiências referida em 3.2.1, mas muitos dos parâmetros ai referidos não têm interesse para aqui.

Pode sintetizar-se o que interessa configurar para se processar a calibração:

(1) - escolher a frequência de amostragem;

(2) - definir o tempo de duração da aquisição de sinal;

(3) - seleccionar os canais a calibrar e os ganhos adicionais a aplicar pela placa de aquisição

nesses canais.

Para obter uma calibração completa e na qual se pode confiar, estabeleceram-se várias metas a

atingir, obtendo deste modo resultados que se complementam e tornam a calibração mais «rica». Os

resultados práticos que se vão obter com a calibração, e para cada um dos canais especificados, são

os seguintes:

(i) - um esboço da forma do sinal de calibração;

(ii) - o nível DC desse sinal;

(iii) - os valores máximo e mínimo do sinal;

(iv) - a frequência do sinal, se for periódico;

(v) - o erro associado com o cálculo da frequência do sinal;

(vi) - a situaçãoo do canal, ligado ou desligado, dados os resultados obtidos.


A figura 7 exemplifica como são apresentados pelo programa implementado os resultados obtidos

com a calibração e a descrição da metodologia empregue na calibração encontra-se no Apêndice 2.

Para que os resultados da calibração tenham aplicabilidade, há que guardá-los de modo a serem

associados com o sinal a ser adquirido durante as sessões que se seguem. Deste modo guardam-se

numa variável global, uma estrutura do tipo calibrar, os parâmetros:

Figura 7 - Visualização dos resultados da calibração dosistema.

(i) - máxino de calibração para cada canal;

(ii) - mínimo de calibração para cada canal;

(iii) - estado de cada canal.


Com estes parâmetros as amostras de um dado canal serão convertidas nos valores reais em Volt

dos potenciais adquiridos na localização onde se situa esse canal/eléctrodo, independentemente das

«flutuações» do "hardware".

3.2.4 - Identificação dos Colaboradores e das Condições das Sessões deExperiências

Os sinais eléctricos guardados durante as experiências com ERPs não teriam qualquer utilidade se

não fosse possível saber posteriormente a correspondência entre estes e as condições em que foram

adquiridos. Quanto mais se souber sobre os sinais adquiridos, mais conclusões se poderão tirar a

posteriori sobre eles. Deste modo, a identificação dos colaboradores e das condições de realização

de cada ensaio das experiências é imprescindível neste contexto.

Além dos mecanismos de identificação que vão ser aqui apresentados, outros serão utilizados nos

ficheiros em que se guardam os potenciais eléctricos. Estes consistirão num cabeçalho com

informação sobre os sinais contidos nesse ficheiro, especificamente o número de canais, os ganhos

aplicados nos canais, o número de segmentos de sinal existentes, etc, e uma marca temporal antes de

cada segmento de sinal, indicando o instante em que se iniciou a aquisição desse segmento. No

ponto 3.2.5 apresentam-se mais detalhadamente o formato dos ficheiros de sinal, nomeadamente o

cabeçalho standard aqui referido.

A identificação consistirá de duas componentes distintas, que guardam informação sobre:

(i) - a sessão de experiências em geral;

(ii) - cada ensaio da sessão de experiências.

Cada uma destas componentes contém vários campos e ambas as componentes serão arquivadas

num ficheiro que se designará de identificação.

A primeira componente, que contém dados pessoais sobre o colaborador que participou na

experiência e informação temporal sobre a experiência, é constituida pelos seguintes campos:

(1) - Nome do colaborador que participou na experiência que se pretende identificar.

(2) - Idade do colaborador.

(3) - Sexo do colaborador.


(4) - Data em que se realizou a experiência em causa, sendo defenida pelo ano, o mês e o dia.

Estes valores são inicializados por defeito com a data lida do sistema/DOS do computador, mas

podem ser alterados.

(5) - Informação temporal sobre o instante em que se inicia a sessão de experiências, consistindo

na hora e nos minutos. Esta informação é inicializada a partir do relógio do sistema do computador e

também pode ser alterada.

(6) - Nome do ficheiro de configuração utilizado na realização da sessão de experiências a que o

ficheiro de identificação se refere. Este nome é importante, pois só assim se saberá qual foi a

estrutura das experiências que se pretendem identificar com esta informação.

(7) - Nome do ficheiro onde se guarda o sinal de EEG adquirido durante os vários ensaios e a que

o ficheiro de identificação corresponde. Devido a esta correspondência e para facilitar o

reconhecimento dos ficheiros de identificação associados com os de sinal, impôs-se que o nome dos

primeiros será o mesmo dos segundos, passando a extensão a ser "idt".

Estes 7 campos da primeira componente da identificação serão guardados no início do ficheiro de

identificação segundo a forma de uma estrutura do tipo identifica, definida no ficheiro inic.h.

A segunda componente da identificação contém informação sobre cada ensaio da sessão de

experiências, tem a forma de uma estrutura do tipo resp_tentativa (definida em inic.h), é guardada

no ficheiro de identificação a quando do decorrer de cada ensaio e consiste dos seguintes campos:

(1) - O material linguístico apresentado no ensaio associado. No caso presente este material será

uma oração.

(2) - A ordem a que correspondia o material linguístico, referido em (1) , na base de dados de

onde foi retirado.

(3) - A resposta aberta dada pelo colaborador no ensaio em causa, quando for o caso de a sessão

de experiências o exigir e a resposta ser feita através de algo ligado ao computador, por exemplo o

teclado ou outro dispositivo periférico.

(4) - O instante em que o colaborador executou a resposta aberta, nas mesmas condições do

campo 3. Esta informação temporal terá a forma [ss:cc], em que [ss] representa segundos e [cc]

centésimos de segundo, e representa o atraso da resposta dada relativamente ao estímulo que

influencia essa resposta. No caso presente este estímulo é a apresentação do terceiro segmento de

cada oração.

(5) - O atributo do material linguístico apresentado no ensaio em causa. Este atributo não é mais

do que o campo referido em 3.2.2 como "tipo do bloco de texto" ou o campo "Tipo da Frase" que

se introduziu quando se editou a oração que lhe está associada e que foi apresentada neste ensaio.


Portanto, este campo será lido directamente da base de dados a quando da selecção da oração a

apresentar no ensaio.

A figura 8 exemplifica como se processa a selecção da informação respeitante à primeira

componente da identificação, sendo a implementação feita no ficheiro identifi.c. A segunda

componente será manipulada a quando da execução das experiências, sendo implementada pelos

ficheiros que controlam essa execução e que serão descritos em 3.2.5.

Figura 8 - Selecção dos campos respeitantes à identificação a posteriori de uma sessão de

experiências com ERPs.

3.2.5 - Controlo da Realização das Experiências

Neste tópico vão tratar-se os seguintes aspectos: o desenvolvimento das sessões em termos da

sua estrutura, a programação da placa de aquisição no modo desejado, a descrição dos ficheiros de

sinal e outros pormenores relacionados com as experiências.


O decorrer das experiências é feito de acordo com os parâmetros pré-seleccionados na

configuração, o material linguístico a apresentar será extraido da base de dados escolhida ou editada

e o ficheiro onde se vão guardar os potenciais adquiridos terá o nome escolhido na edição da

identificação. O nome do ficheiro onde se vão guardar os dados sobre o decorrer da sessão será,

como já se disse em 3.2.4, igual ao do ficheiro de sinal a menos da extensão.

Pode dizer-se, de um modo resumido, que uma sessão de experiências envolverá os seguintes

aspectos:

(i) - utilização da configuração, base de dados e identificação pré-seleccionadas e da calibração

efectuada;

(ii) - deve obedecer-se à estrutura programada para as sessões (tempos, número de ensaios,

material linguístico a apresentar, etc);

(iii) - cada ensaio deve processar-se também de acordo com o programado (tempos, número de

partes em que se divide o material a apresentar, etc);

(iv) - para cada ensaio deve programar-se a placa de aquisição, guardar-se os potenciais

adquiridos num ficheiro e guardar-se os dados da identificação do material linguístico e da resposta

aberta também num ficheiro.

Para se descrever o "software" de controlo das sessões de experiências, apresenta-se no ponto 4

do Apêndice 3 o fluxograma da rotina que implementa esse controlo (ExecutarExperiências( ) ) e

que é executada quando se escolhe a opção "Executar" no menu principal do programa.

Seguindo a sequência do fluxograma vão apresentar-se agora, em maior detalhe, alguns dos

pormenores deste.

(a) - Começa-se por referir que "o número de segmentos de EEG a adquirir" é o total de ensaios

a realizar no lote de sessões. Por "segmento de EEG" passa a designar-se o sinal adquirido durante

um ensaio do lote de sessões.

(b) - Os ficheiros onde se guardam os potenciais recolhidos ao longo dum lote de sessões de

experiências seguem um formato standard do DETUA (Departamento de Electrónica e

Telecomunicações da Universidade de Aveiro), percebendo-se facilmente as vantagens que esta

uniformização trás para a utilização destes ficheiros por diferentes utilizadores e/ou programas de

processamento de dados.


O formato dos ficheiros consiste num cabeçalho e num conjunto de segmentos de sinal. O

cabeçalho contém informação que pode ser vital para a identificação dos sinais que se lhe seguem e

define ainda a forma como esses sinais estão guardados ao longo do ficheiro. Os vários campos que

se incluem no cabeçalho standard são apresentados de uma forma detalhada no Apêndice 4.

Depois do cabeçalho vêm os vários segmentos de dados programados precedidos da estampa

temporal e seguidos de um separador de segmentos.

A rotina que coloca o cabeçalho standard num ficheiro de dados encontra-se no ficheiro head-

med.c.

(c) - A estampa temporal que se coloca no início da cada segmento de EEG, corresponde ao

tempo do sistema/MS_DOS no instante em que aproximadamente se inicia a aquisição de sinal no

ensaio da sessão de experiências em causa.

(d) - A estrutura resp onde se guardam a oração que se apresenta em cada ensaio, a sua posição

na base de dados e o tipo dessa oração, é uma estrutura do tipo resp_tentativa que, como já foi

referido em 3.2.4, guarda informação sobre este ensaio e que após a sua realização será guardada no

ficheiro de identificação.

(e) - A programação da placa de aquisição rege-se pelo que foi exposto em 3.1 e em particular

pelas opções ai referidas como sendo as que se tomaram no que diz respeito à utilizada desta. Esta

programação é descrita no fluxograma que se apresenta no ponto 5 do Apêndice 3 e que

corresponde à implementação da rotina ProgramarAquisiçãoComDualDma( ), que se encontra no

ficheiro adqddma1.c.

Apresenta-se agora uma explicação para alguns dos aspectos deste fluxograma:

(1) - O cálculo do endereço real dos "buffers" onde se vão colocar os dados convertidos pela

placa, tem a ver com o modo como a placa acede a esses "buffers" dados os endereços colocados

nos registos dos controladores de DMA do computador. Os registos que interessam para endereçar

os "buffers" são o DMA Base Address Register e o DMA Memory Page Register.

(2) - Por página de memória, no que diz respeito à placa de aquisição, entende-se um segmento

contiguo de 128Kbytes de memória RAM.

(3) - O endereço de base correspondente ao início de um "buffer" é o "offset" desse início dentro

da página de memória correspondente a esse endereço.


(4) - Os endereços correspondentes a todas as posições de um "buffer" a endereçar pela placa,

numa transferência de DMA, devem estar contidos dentro da mesma página de memória da placa.

Este facto deve-se ao funcionamento interno da placa.

(5) - Os dois canais de DMA a utilizar no modo de funcionamento pretendido, que é A/D Clocked

Dual DMA são como já se disse o 5 (A) e o 6 (B). A programação destes registos para o canal A e

B é feita no ficheiro adqddma1.c, respectivamente. Refiram-se algumas das palavras de programação

a colocar nos registos do controlador de DMA, bem como a acção por elas implementada:

DMA Mode Register → 45Hex (Escrita em RAM, selecciona o canal 5, modo No AutoInitialize)

DMA Mode Register → 46Hex (Escrita em RAM, selecciona o canal 6, modo No AutoInitialize)

DMA Mask Register → 1Hex (Habilita o canal 5)

DMA Mask Register → 2Hex (Habilita o canal 6).

Os outros registos do controlador de DMA serão programados com os valores obtidos para as

páginas de memória, os endereços de base e os 2 bytes correspondentes aos números de amostras a

adquirir.

(6) - No que diz respeito à programação dos registos do sistema A/D da placa de aquisição

podem referir-se alguns aspectos:

(i) - A frequência de aquisição é definida programando o registo TMRCTR da placa com a

palavra adequada. Para se obter a frequência desejada a partir dos 4MHz do relógio da placa,

manipulam-se dois campos da palavra de programação, o prescaler e o counter [23] (páginas 5_22 a

5_24), de modo a dividir a frequência do relógio. O algoritmo de cálculo da palavra de programação

do registo TMRCTR é apresentado no ponto 6 do Apêndice 3. Esta rotina, prog_frequencia( ), é

implementada no ficheiro prg-frq1.c.

(ii) - Coloca-se o bit DMAD do registo SUPCSR a zero para se inicializar o bit que sinaliza que

se terminou uma transferência de DMA.

(iii) - A programação dos ganhos dos vários canais é feita escrevendo vezes sucessivas no registo

ADCSR.

(f) - Como o atendimento das transferências de DMA é feito por "polling", a detecção do

preenchimento de um "buffer" é feita através da detecção da alteração de um valor, impossível de

aparecer nas amostras, colocado na última posição do "buffer". No caso presente escolheu-se o valor

+7000 uma vez que as amostras só vão de -2048 a +2047.


(g) - O aparecimento de um asteristico no monitor, durante as sessões de experiências, significa

que se vai iniciar um ensaio.

(h) - A gestão de todos os processos associados com a realização de um ensaio é feita pela rotina

ServirAquisicaoComPolling( ) implementada no ficheiro drvadq1.c.

Descrevem-se aqui algumas notas sobre a rotina ServirAquisicaoComPolling( ):

(1) - A temporização dos acontecimentos essenciais que ocorrem ao longo de um ensaio é feita

recorrendo ao relógio do sistema/MS_DOS. Este relógio tem uma frequência de actualização por

defeito de 18.2 ciclos por segundo, surgindo daqui o factor 0.182 utilizado no cálculo, dos tempos

em segundos, realizado por esta rotina.

(2) - Como todos os acontecimentos importantes ao longo de um ensaio são temporizados,

podem determinar-se a priori todos os instantes em que vão ocorrer os vários acontecimentos

posteriores a partir do instante inicial. São estes tempos de ocorrência dos acontecimentos que se

guardam na variável TempoDoAcontecimento[ ]. Estes tempos são determinantes no desencadear

das acções que acontecem após o relógio do sistema atingir esses valores.

A variável OrdemDoAcontecimento define a ordem da acção que se deve realizar a seguir, sendo

o instante em que isso ocorre dado por TempoDoAcontecimento[OrdemDoAcontecimento].

Quando o valor de OrdemDoAcontecimento é um número par a acção a desencadear resume-se à

apresentação de material linguístico no monitor e quando for impar a acção consistirá em apagar o

texto presente no monitor.

(3) - O tempo de resposta, quando for caso disso, não é mais do que o intervalo que vai desde a

apresentação do último segmento de texto no monitor, em que este funciona como estímulo

principal, até à ocorrencia da resposta aberta. O tempo de resposta e a resposta aberta são

guardados na estrutura resp do tipo resp_tentativa já referido atrás, sendo o tempo guardado sob a

forma [segundos:centésimos].

A aceitação de uma resposta aberta é limitada pelo valor do intervalo máximo para resposta

imposto pelo parâmetro de configuração "tempo permitido para se dar resposta aberta" definido em

3.2.1.


(4) - Enquanto a DMA transfere dados para o "buffer" A (B), despeja-se para o disco rígido o

conteúdo do "buffer" B (A) e quando se terminar esta transferência passa a testar-se o

preenchimento do "buffer" A (B).

(5) - Enquanto o número de "buffers" lidos, ou seja, o número de transferências de DMA

executadas for menor que o número a executar menos uma, tem que se reprogramar o controlador

de DMA para se continuar a aquisição e a consequente transferência de dados para a memória RAM.

Esta reprogramação é levada a cabo pela rotina ReprogramarDualDma( ) cujo fluxograma se

apresenta no ponto 7 do Apêndice 3. A sua implementação encontra-se no ficheiro adqddma1.c.

Sobre este fluxograma pode dizer-se que colocar o bit DMADONE a zero significa fazer o

"reset" do bit que indica que se terminou uma transferência de DMA e assim permitir uma nova

transferência de dados para RAM. Ainda, a programação do controlador de DMA para o canal A,

ou B, é igual à que se faz na rotina ProgramarAquisicaoComDualDma( ), já mencionada.

3.2.6 - Alguns Pormenores e as Principais Limitações do "Software" Implementado

Vão referir-se alguns pormenores, que por não se encaixarem bem em contextos anteriores

embora tendo a ver com assuntos já tratados, se deixaram para um tópico à parte. Outros aspecto a

apresentar neste ponto será a enumeração das limitações já catalogadas do sistema de aquisição e do

programa de controlo das experiências.

Começa-se por referir, embora isto já tenha sido dito implicitamente, que a rotina de configuração

além de permitir a selecção dos parâmetros para a realização de um lote de sessões de experiências

com ERPs, também possibilita a escolha dos parâmetros para a calibração do sistema de aquisição.

Neste segundo caso a selecção dos parâmetros resume-se ao menu principal apresentado na figura 2,

surgindo aqui uma opção não acessível na configuração dum lote de sessões de experiências, e que é

o Tempo de Aquisição. Por outro lado, algumas das opções deste menu deixam de ser acessíveis

neste segundo caso.

Os parâmetros de configuração da calibração ou do lote de sessões podem ser arquivados num

ficheiro, designado de configuração. Estes ficheiros resumem-se a uma estrutura do tipo config

definida no ficheiro inic.h. A distinção entre os ficheiros de configuração dos dois tipos é automática,

dado que cada um um dos tipos tem uma protecção diferente activa, que é testada quando se tenta

utilizá-los para leitura.


Referiu-se que ao iniciar cada ensaio se apresenta um asteristico. Resta acrescentar que o tempo

em que esse asteristico está activo e o tempo que vai desde o seu desaparecer até à apresentação do

1º segmento de material linguístico, são constantes e ambos com valor de 300 ms.

Relativamente ao tempo de aquisição, tendo em consideração apenas o caso de a aquisição se

iniciar antes da apresentação do 1º segmento de material linguístico e de terminar depois da

apresentação do último, pode afirmar-se que é preciso ter cuidado com a temporização dos

acontecimentos ao longo de um ensaio, porque estes tempos podem não ser compatíveis com o

tempo de aquisição. Um dos problemas é por exemplo o programa estar em loop à espera par se

apagar o texto presente no monitor e ao mesmo tempo ser necessário transferir para disco rígido um

"buffer" de dados. Embora não exista nenhuma regra definida para a escolha dos tempos, pode

verificar-se a sua incompatibiladade através duma sessão de teste em que se houver problemas o

sistema fica bloqueado ou então a apresentação do material linguístico fica sucessivamente mais

descoordenada temporalmente.

Como os acontecimentos que ocorrem durante um ensaio são temporizados recorrendo ao

relógio do sistema, a precisão desta temporização será baixa devido à baixa frequência de

actualização deste relógio, que é 18.2 tics por segundo. Aumentar a frequência do relógio não

interessa muito, porque neste caso o computador teria de executar mais vezes por segundo a rotina

de actualização do tempo do sistema, perdendo assim tempo útil. Deste modo, melhorava-se um

aspecto, a precisão do relógio, mas piorava-se outro aspecto, o tempo disponível para as diferentes

tarefas paralelas.

O parâmetro de configuração definido em 3.2.1 com o nome "início da aquisição", embora seja

configurável, não é utilizado posteriormente. A razão principal foi a dificuldade adicionada à

implementação do controlo dos ensaios pelo facto desse parâmetro ser variável. Por esta razão

utilizou-se como valor fixo para este parâmetro [20 A 1], ou seja, a aquisição começa 20 centésimos

de segundo antes da apresentação do 1º segmento de material linguístico.

Tal como o parâmetro anterior, também o parâmetro de configuração denominado em 3.2.1 por

"sessão de treino" não é utilizado. Isto deve-se ao facto de a sessão de treino poder ser simulada por

uma sessão normal com um número de ensaios reduzido. A razão para se manterem estes parâmetros

não utilizados, resume-se a que em trabalhos posteriores eles poderão ser usados, e como a

componente de configuração do "software" aqui apresentado está preparada para esse caso, será

mais fácil passar para essas situações futuras.

A frequência de aquisição a utilizar é limitada inferiormente e superiormente pelo "hardware" da

placa de aquisição a 0.48Hz e 128KHz, respectivamente. Mas, mais importante do que esta


limitação, no trabalho presente, é a limitação superior imposta pela rapidez com que "software"

desenhado se despacha das amostras colocadas em RAM e das várias acções que tem que realizar ao

longo de cada ensaio. Este limite não foi totalmente explorado, mas não irá além de alguns Khz.

Outras limitações em parâmetros de configuração, originadas por razões que têm a ver com a

implementação dos programas, são apresentadas em baixo:

(1) - o número máximo de sessões a realizar num de sessões de experiências é 5;

(2) - o número máximo de blocos por sessão é 20;

(3) - o número de segmentos de material linguístico a apresentar por ensaio é 10;

(4) - o número máximo de ensaios a realizar num lote de sessões é limitado a 999 pelo programa,

mas é limitado por outro lado pelo espaço para armazenamento diponível em disco rígido e pela

quantidade de amostras adquiridas em cada ensaio;

(5) - o tamanho máximo em caracteres permitido para um segmento de material linguístico é

limitado a 40;

(6) - o tamanho das orações/material linguístico a apresentar em cada ensaio, especialmente no

modo em que se mantêm sucessivamente os segmentos de texto já apresentados, deve ser controlado

para evitar que os caracteres saiam da barra disponível para a sua apresentação. Utilizar uma barra

ou caracteres com tamanho variável, para evitar esta limitação, traria efeitos negativos sobre a

concentração do colaborador ao longo dos vários ensaios.

(7) - o nome do colaborador, a utilizar na identificação, é limitado a 46 caracteres;

(8) - o número de vezes que se repete a apresentação do mesmo material linguístico, em ensaios

sucessivos da mesma sessão de experiências, é limitado a 5;

(9) - o número máximo de canais a utilizar é 16;

(10) - o nome dos canais deve ter no máximo 9 caracteres e sem espaços em branco.

CAPÍTULO 4 - Realização das Experiências Com ERPs 51

Capítulo 4 – Realização de Experiências com ERPS

Neste capítulo vão descrever-se as duas experiências implementadas. Esta apresentação será

dividida em quatro partes : (1) a filosofia que serviu de base às experiências, (2) o material utilizado

nas experiências, (3) o procedimento e (4) como foi feita a recolha dos potenciais eléctricos do

cérebro. Os resultados obtidos com estas experiências serão descritos no capítulo 5.

4.1 - Filosofia Subjacente às Experiências

Os ERPs serão usados como uma medida do grau de processamento feito pelo colaborador a

quando da apresentação do material linguístico durante a tarefa de verificação de orações.

Espera-se que as orações falsas produzam uma componente mais negativa perto de 400ms após a

apresentação do último segmento de material linguístico. Este segmento funciona como estímulo

[10].

A maior parte da aptidão para compreender uma língua, sob a forma escrita ou oral, é automática

[5]. Em muitos casos utilizou-se a latência da resposta para aceder aos aspectos automáticos da

linguagem, no entanto a amplitude e/ou a latência das componentes posteriores dos ERPs são

melhores indicadores da análise dos estímulos do que a latência da resposta [10].

Ao utilizarem-se orações como material a analisar durante a tarefa semântica a realizar, pretende

«medir-se» o efeito do contexto da oração na realização da tarefa pedida. O contexto de oração, que

funcionará como estímulo preparador influencia, facilitando, o reconhecimento do segmento final

desde que o contexto esteja relacionado semanticamente com este segmento. Espera-se que o efeito

do contexto funcionando como estímulo preparador se verifique nas experiências que se vão

descrever, quer se exiga quer não uma resposta aberta sobre a oração apresentada. Este efeito é

aguardado sob a forma de uma análise mais lenta de orações falsas do que as verdadeiras, no caso de

o sujeito e o elemento complementar estarem semanticamente relacionados.

O efeito do contexto é observado de uma forma mais adequada utilizando tarefas envolvendo

decisões lexicais do que tarefas com pronunciação [5].

Embora existam diferenças entre a tarefa a realizar pelos colaboradores e o processo de leitura, as

conclusões que se tirarem destas experiências ajudarão a compreender e a explicar alguns aspectos


do fenómeno de ler. Por exemplo, ambas as tarefas partilham os processos de acesso ao léxico

interno e da influência do contexto nesse acesso. Por outro lado, em ambos os casos cada

componente de texto deve ser reconhecida como uma unidade do léxico antes de ser processada

linguisticamente, e em que este reconhecimento envolve compreensão da informação semântica

associada com essa componente lexical.

Registe-se que um contexto de oração é processado de forma diferente de uma palavra isolada,

uma vez que o contexto pode incluir várias palavras associadas da(s) palavra(s) que se lhe

seguirá(ão). Embora o efeito preparador possa ser obtido com uma única palavra, usou-se nas

experiências realizadas um contexto de oração para obter o efeito preparador, tendo este que ser

mostrado durante bastante mais tempo que uma palavra isolada, para se obter a influência desejada

sobre o reconhecimento da(s) palavra(s) que se segue(m) ao estímulo preparador.

Como já foi mencionado, espera-se que o contexto de oração a apresentar afecte, melhorando ou

piorando, a latência das decisões lexicais que os colaboradores têm que tomar. Mais, espera-se que a

amplitude da componente N400 seja influenciada pelo grau em que o último segmento de texto, o

que provoca a decisão lexical, não tenha sido activado pelo contexto anterior. Deste modo esta

componente dará informação sobre a forma como a informação semântica está representada em

memória e é acedida.

Espera-se ainda que, orações contendo informação bastante familiar aos colaboradores produzam

maiores diferenças nos ERPs posteriores entre orações verdadeiras e falsas, do que orações

contendo informação pouco familiar [17]. Informação muito familiar pode originar, por exemplo,

uma componente tipo N400 com latência menor do que informação pouco familiar. Por outro lado, a

apresentação de uma oração que falsifica um facto bastante familiar ao colaborador produz uma

negatividade posterior maior. Estes factos implicaram a utilização, nas experiências presentes, de

orações com informação tão universal quanto possível.


4.2 - Descrição da Experiência 1

4.2.1 - Objectivos da Experiência 1

O principal objectivo da experiência 1 é provar se a negatividade reforçada para as orações falsas,

durante uma tarefa de verificação de orações e em que todas as orações são afirmativas, existe numa

tarefa em que não se exige uma resposta aberta sobre as orações apresentadas. Se este facto se

verificar prova-se que a compreensão de palavras enquadradas num contexto de oração é automática

perante a sua apresentação.

O segundo objectivo desta experiência consiste na observação do efeito que o facto de se

apresentarem as orações de forma diferente trás à sua compreensão. Este efeito será verificado

através da análise das amplitudes e da latência das componentes posteriores dos potenciais (ERPs).

As duas formas de apresentação das orações resumem-se a optar por manter ou não, no monitor, os

segmentos da oração já apresentados.

Outro objectivo consta da observação da forma da distribuição no escalpe das respostas corticais

como consequência do processamento semântico do material linguístico apresentado durante os

ensaios das experiências.

4.2.2 - Material Utilizado na Experiência 1

4.2.2.1 - Orações

Como já foi mencionado várias vezes, o material linguístico a utilizar em cada ensaio da presente

experiência é uma oração simples constituida por 3 segmentos, denominados gramaticalmente por

sujeito, predicado e elemento complementar. Para se obterem estas orações obedeceu-se a alguns

principios, entre os quais se podem citar:

(i) - a informação contida nas orações deve ser bastante universal e envolver conhecimento

semântico;

(ii) (ii) - as orações devem usar informação semântica guardada na MLD, pois para classificar

ERPs resultado de um processamento semântico, convém utilizar-se uma tarefa que use

análise semântica, ou seja, que recorra à MLD;


...

COMPUTADOR PESSOAL

PLACA DE AQUISIÇÃO DT2821

MONITOR

TECLADO

MÁQUINADE EEG

Ampl.Instrum.

ELÉCTRODOSNO ESCALPE

Figura 9 - Esquema simplificado do "setup" instrumental utilizado nas experiências 1 e 2.

(iii) - durante a apresentação das orações os colaboradores antevêm com maior ou menor rapidez

as palavras que falta apresentar, de acordo com a maior ou menor frequência de ocorrência dessas

palavras na língua em causa. Portanto, convém utilizar nas orações, em especial no elemento

complementar, palavras com probabilidade de ocorrência no discurso oral e escrito português

semelhantes, para obter componentes posteriores e resposta com latências que não são influenciadas

pelo factor frequência das palavras apresentadas [1].

(iv) - as orações têm que ser sintacticamente correctas.

As 40 orações utilizadas nesta experiência são apresentadas no Apêndice 5.1. De referir que 50%

do total são orações verdadeiras (primeiras 20 do Apêndice 5.1) e as outras 50% são falsas (2ª

metade do Apêndice 5.1). As orações falsas foram obtidas das orações verdadeiras alterando apenas

o elemento complementar e mantendo-as sintacticamente correctas. Para obter os novos elementos

complementares não se seguiu uma regra totalmente fixa. Pode dizer-se que se utilizaram como


novos complementos alguns antónimos dos que tornavam as orações verdadeiras, complementos de

outras orações utilizadas ou palavras que por razões lógicas estão relacionadas com as antecessoras.

4.2.2.2 - Colaboradores

Utilizaram-se 2 colaboradores e em várias sessões de experiência cada um deles. A razão para o

reduzido número de colaboradores, quando seria de desejar ter testado as experiências com um lote

razoável de indivíduos, prendeu-se com questões de ordem técnica relacionadas com a forma da

aquisição de sinal. Para atenuar os inconvenientes provenientes deste facto fizeram-se várias

aquisições com cada um dos colaboradores.

O escalão etário dos colaboradores situa-se nos 25 a 30 anos.

Pretendeu-se que fossem utilizados colaboradores com um vível cultural médio ou superior, para

garantir que possuissem um razoável conhecimento do léxico empregue nas orações apresentadas

durante as sessões de experiências e deste modo podessem decidir rápida e inequivocamente sobre o

valor lógico de cada oração.

4.2.2.3 - "Setup" Instrumental

A instrumentação usada na experiência 1 resume-se ao que foi apresentado no tópico 3.1 e o

"software" de controlo da experiência foi descrito em 3.2. Na figura 9 faz-se um esquema simples do

"setup" instrumental utilizado nesta experiência.

4.2.3 - Procedimento Empregue na Experiência 1

A experiência 1 consiste de duas sessões diferentes, de acordo com a forma de apresentação das

orações aos colaboradores. Numa das sessões vão se mantendo no monitor os segmentos já

apresentados de cada oração, durante a globalidade da apresentação dessa oração (Experiência

1A). Contrariamente, na outra sessão não se mantêm visíveis os segmentos de cada oração, durante

a apresentação dos segmentos seguintes dessa oração (Experiência 1B).

Em cada ensaio das experiências a oração a apresentar ao colaborador aparece no monitor do

computador e é seleccionada de forma aleatória de entre as orações ainda não apresentadas nessa

sessão da experiência em curso.


Cada oração é apresentada por partes/segmentos, em letras a preto sobre uma barra a branco em

fundo preto. A barra a branco encontra-se no centro do monitor e tem um tamanho de

aproximadamente 10cm de largura por 1cm de altura, ou seja, descreve um ângulo horizontal de ≈

9.5° e vertical de ≈ 0.9°. As orações são apresentadas em letra minúscula, exepto a 1ª letra da oração

ou de nomes que o exijam. A altura das letras é sensivelmente metada da altura da barra em que são

apresentadas, ou seja, 5mm ou 0.45°.

O tempo que medeia entre a apresentação de segmentos consecutivos é de 1s. Na experiência 1B

a duração da presença de cada segmento no monitor é de 400ms.

Cada ensaio da sessão de experiências inicia-se com a apresentação de um asteristico ('*') no

monitor.

Os colaboradores realizam as sessões das experiências sentados frontalmente a uma distância de

aproximadamente 60cm do monitor.

Nesta experiência (1A e 1B) não há repetição da apresentação das orações que vão sendo

apresentadas.

Cada lote de sessões de experiência a realizar agrupadas consiste de uma sessão e também de um

só bloco por sessão com 30 ensaios. O tempo entre o início de ensaios consecutivos é de 6s.

Os colaboradores não têm que executar uma resposta física correspondente à análise do material

linguístico apresentado em cada ensaio.

Antes de cada sessão explica-se ao colaborador no que consiste a tarefa a realizar. Pede-se-lhe

que se mantenha concentrado na apresentação das orações, sem «enveredar» por uma situação de

nervosismo. Reforça-se a ideia de que deve evitar movimentos bruscos do corpo, e em especial dos

olhos, durante o intervalo de aquisição dos potenciais em cada ensaio. Faculta-se, se necessário, uma

sessão de treino para ambientação à tarefa a realizar.

4.2.4 - Recolha do Sinal na Experiência 1

A recolha dos potenciais evocados no escalpe é feita através de eléctrodos bipolares, tipo "cup",

de prata e referenciados aos músculos mastoides ligados. As posições de recolha foram

seleccionadas de entre as que se situam nas zonas que se espera maior actividade em consequência

do tipo de tarefa a executar, ou seja, a zona que separa os dois hemisférios (frontal, central e

parietal), a zona parietal e em menor grau a occipital. Concretamente, as localizações usadas foram

Fz, Cz, Pz, P4, P3, O2 e O1. Todas estas localizações foram referenciadas à orelha direita (A2).


Juntamente com os canais de EEG, foi adquirido um canal de EOG para detectar movimentos

bruscos dos olhos, por parte do colaborador. Este EOG é recolhido entre a zona supraorbital e o

canto exterior do olho direito.

Antes de cada lote de sessões processa-se uma calibração do sistema de aquisição. Este processo

foi descrito detalhadamente no ponto 3.2.3.

A frequência de amostragem utilizada na aquisição dos vários canais de EEG e de EOG foi de

400Hz.

A aquisição de sinal em cada ensaio inicia-se 200ms antes da apresentação do 1º segmento da

oração e dura 3s, ou seja, termina 800ms após a apresentação do último (3º) segmento. Com este

tempo de aquisição pretende observar-se o que acontece nas respostas corticais durante a

apresentação dos vários segmentos das orações.

Para complementar a descrição da experiência 1 (1A e 1B) apresentam-se no Apêndice 5.1 os

parâmetros usados.

4.3 - Descrição da Experiência 2

4.3.1 - Objectivos da Experiência 2

Como a experiência 2 surge em complemento da experiência 1, a filosofia de base ao projecto

desta experiência tem muito em comum com a experiência 1. Por esta razão o que foi dito no ponto

4.1 é válido para a experiência que agora se vai apresentar.

O objectivo principal desta experiência é observar os efeitos sobre as respostas corticais, quando

se exige uma resposta física/aberta sobre o material linguístico apresentado em cada ensaio da

experiência. O efeito de maior importância será aquele que hipoteticamente afecta a diferença entre

os ERPs para orações verdadeiras e falsas, na zona próximo de 400ms após a apresentação do

último segmento das orações. Se esta diferença for superior à obtida na experiência 1, significa que a

obrigatoriedade de ter que se tomar uma decisão acerca do material apresentado, conduz a um

processamento semântico mais correcto ou eficaz desse material.

Outros efeitos resultantes do facto de se exigir uma resposta aberta serão procurados na latência e

nas amplitudes das componentes posteriores dos potenciais adquiridos (P300, N400, etc) e na

possibilidade de surgirem ou não novos componentes nos potenciais.


Esta experiência permitirá ainda averiguar a forma em como o valor lógico das orações (verdade

vs falso) afecta a decisão aberta sobre essas orações, ou seja, permite medir a percentagem de erros

associada com as respostas abertas dadas pelos colaboradores.

Tal como se disse em 4.2.1, também da experiência 2 se podem tirar conclusões sobre a forma da

distribuição, numa dada zona do escalpe, dos potenciais eléctricos gerados em associação com a

decisão semântica tomada.

4.3.2 - Material Utilizado na Experiência 2

4.3.2.1 - Orações

Uma percentagem elevada das orações usadas transita da experiência 1. Concretizando, pode

dizer-se que foram eliminadas 6 orações (3 verdadeiras e as 3 falsas correspondentes) julgadas

menos adequadas, de acordo com o que se apresentou no ponto 1 do tópico 4.2.2, e adicionaram-se

8 orações novas (4 verdadeiras e as 4 falsas correspondentes) obtidas segundo a filosofia empregue

na experiência 1 para obter as orações ai usadas.

A totalidade das orações utilizadas foi 42, sendo 21 (50%) verdadeiras e as restantes 21 (50%)

falsas. Estas orações são apresentadas no Apêndice 5.2.

4.3.2.2 - Colaboradores

Foram utilizados na experiência 2 colaboradores, participando cada um em várias sessões de

experiência.

O escalão etário dos colaboradores situa-se nos 25 a 30 anos e o nível cultural é médio ou

superior à média, pela razão apontada no ponto 2 do tópico 4.2.2.

4.3.2.3 - "Setup" Experimental

A instrumentação usada é precisamente a mesma que se utilizou na experiência 1 e o "setup"

experimental já foi apresentado na figura 9.


4.3.3 - Procedimento Empregue na Experiência 2

Esta experiência foi dividida em duas sessões distintas, uma em que se exige uma resposta aberta

sobre as orações que se apresentam (Experiência 2B) e outra em que não se exige resposta aberta

(Experiência 2A). Fez-se esta divisão em duas sessões, porque misturar ensaios em que se exige

resposta com ensaios em que não se exige resposta, poderia criar situações em que dar (não dar)

resposta aberta fosse mais lógico do que não dar (dar) resposta aberta.

A forma de apresentação das orações é igual à que se usou na experiência 1 e para o caso de não

se manterem os segmentos de texto.

Cada lote de sessões de experiência a realizar agrupadas consiste de uma sessão com 4 blocos de

ensaios separados por um intervalo para descontracção e descanso dos colaboradores. Os vários

blocos contêm na totalidade 30 ensaios (8, 8, 7 e 7), não havendo repetição das orações no conjunto

dos 4 blocos da mesma sessão. Os ensaios consecutivos iniciam-se em intervalos de 9s.

Na experiência 2B atribui-se uma tecla do teclado do computador às respostas correspondentes à

apresentação de orações verdadeiras e outra tecla às respostas correspondentes às orações falsas.

Nesta experiência os colaboradores têm 1.5s para responderem, premindo a tecla adequada; a

contagem deste tempo permitido para se responder inicia-se com a apresentação do último segmento

das orações. Se a resposta não acontecer ou for feita com uma tecla não atribuida, esse ensaio será

desprezado posteriormente, quando se fizer a análise dos sinais adquiridos.

Tudo o resto que tem a ver com o procedimento das experiências 2A e 2B é igual ao que foi dito

em 4.2.3 para a experiência 1.

4.3.4 - Recolha do Sinal na Experiência 2

Os eléctrodos utilizados são os mesmos que se usaram na experiência 1 e que foram apresentados

em 4.2.4, assim como as localizações de recolha do EEG e EOG são as mesmas que ai foram

descritas.

Antes da realização de cada sessão processa-se uma calibração do sistema de aquisição.

A frequência de amostragem que se utilizou para adquirir os vários canais de EEG e EOG foi

400Hz.

A aquisição dos potenciais em cada ensaio começa 200ms antes da apresentação do 1º segmento

da oração e dura 4.6s, terminando assim 2.4s após a apresentação do 3º e último segmento. O valor


da duração da aquisição justifica-se pelo facto de se pretender observar o efeito da apresentação dos

vários segmentos das orações e o efeito da execução da resposta nas respostas corticais.

Para completar a descrição, apresentam-se no Apêndice 5.2 os parâmetros usados nas

experiências 2A e 2B.

CAPÍTULO 5 - Processamento dos Dados e Análise dos Resultados 61

CAPÍTULO 5 - Processamento dos Dados e Análise dos Resultados

Realizadas as experiências 1 e 2 que se descreveram no capítulo anterior, há que tratar os dados

em bruto obtidos, de modo a poder utilizá-los nos fins previamente estabelecidos. Os objectivos

pretendidos podem sintetizar-se em dois: (i) tirar conclusões sobre as componentes presentes nas

respostas corticais, dadas as condições de realização das experiências, traduzidas pelos vários

factores intervenientes (localização de recolha dos potenciais, forma de apresentação das orações,

tarefa a realizar e valor lógico das orações) e tendo em atenção a participação de colaboradores

diferentes; (ii) classificação das respostas corticais numa das classes possíveis. Tendo em vista

estruturar a obtenção destes objectivos dividiu-se a tarefa em dois capítulos.

Neste capítulo apresenta-se todo o tipo de processamento a realizar, onde se inclui: cálculo de

médias e medianas, eliminação do nível DC, aplicação do método da "singular value decomposition",

observação da forma do espectro dos sinais, etc. Apresentam-se também os resultados obtidos com

os vários métodos de processamento, e se for possível uma comparação dos métodos em termos de

resultados. Alguns resultados a observar serão: a forma das componentes presentes nos potenciais

(ERPs), as amplitudes dos ERPs e os tempos de atraso da sua ocorrência relativamente aos eventos

que lhes deram origem (tempos estes designados doravante por latência), os efeitos dos factores

referidos acima sobre as caracteristicas dos ERPs e as possíveis interacções entre os factores.

A segunda parte dos objectivos, e que diz respeito à classificação das respostas corticais, será

apresentada no capítulo 6.

5.1 - Pré-Processamento dos Dados

Esta etapa pode definir-se como a preparação dos dados em bruto para processamentos

posteriores.

Inclui-se nesta fase a eliminação de ensaios cujos potenciais correspondes estão corrompidos por

artefactos resultantes de fenómenos variados. Alguns exemplos da origem dos artefactos podem ser

citados: piscar os olhos, movimentos bruscos do corpo, desatenção, mau contacto dos eléctrodos,

etc, durante a aquisição dos potenciais. Os ensaios serão excluidos quando houver uma deflexão da

linha de base superior a cerca de 15% da deflexão que ocorre num piscar de olhos normal.


Outro processo de eliminação de ensaios diz respeito à exclusão dos potenciais adquiridos em

ensaios em que se exigia uma resposta aberta, com uma tecla definida e com um atraso limitado.

Serão excluidos, nesta situação, os ensaios em que a resposta tenha sido dada com uma tecla errada,

não tenha sido dada ou tenha sido dada para além do tempo permitido.

Para que as amostras representativas dos potenciais adquiridos tivessem um significado

«palpável» houve que convertê-las de valores dentro da gama de conversão da ADC da placa de

aquisição para valores em microVolt (μV). É nesta conversão que a calibração efectuada tem papel

de relevo, através da amplitude do sinal de calibração (equivalente a 50 μV pico a pico no escalpe) e

das amostras correspondentes ao máximo e mínimo do sinal de calibração em cada canal ch,

máximo[ch] e mínimo[ch], respectivamente. A expressão de conversão da nésima amostra do canal

ch apresenta a forma seguinte:

AmostraEmVolt[ch][n] = (50 * Amostra[ch][n]) / [(máximo[ch] - mínimo[ch]) / 2)] [eq.1]

Com vista à comparação e manipulação conjunta dos potenciais adquiridos em ensaios e tempos

diferentes, deve utilizar-se uma referência comum nos vários casos. Para se conseguir este objectivo

podem seguir-se dois caminhos distintos que, não são completamente exclusivos. O primeiro

resume-se a escolher uma zona para cálculo do "offset" a usar como nível DC a eliminar dos

potenciais e o segundo consiste em «standardizar» as sequências de amostras que representam os

potenciais. Neste segundo método, entende-se por «standardização» o que é normal dizer sobre uma

função densidade de probabilidade, ou seja, corresponde a transformar a sequência de amostras num

conjunto com média nula e variância (ou desvio padrão) unitária. Em termos de transformação de

variáveis será:

x → x - x

xσ ⇔ Amostra[ch][n] →

Amostra ch n MédiaAmostras ch

DesvioPadrãoAmostras ch

−[eq.2]

No presente trabalho optou-se pelo primeiro método. Embora se facilite a escolha da janela

desejada para o cálculo do "offset" a utilizar como nível de referência a eliminar, tomou-se como

intervalo para este cálculo o periodo de 160ms que antecede o instante de apresentação do último

(3º) segmento das orações. Calculado este "offset" vai-se subtrair o seu valor à totalidade da

sequência de amostras que se utilizou para o cálculo do "offset". Quando se usa a sequência total

para o cálculo do "offset", equivale a colocar a sequência com média nula. A razão para a escolha do


intervalo de 160ms usado reside no facto de a zona de interesse nos potenciais adquiridos em cada

ensaio ocorrer depois da apresentação do último segmento da oração.

O ficheiro baseline.c implementa as referidas conversão das amostras em μVolt e eliminação do

nível DC dos sinais.

Porque um dos objectivos do trabalho é classificar as respostas corticais, se possível em tempo

real, seria interessante se a baixa RSR, que pode ser da ordem de -5dB, pudesse ser melhorada por

filtragem em tempo real. Esta filtragem seria digital e necessita de um conhecimento das

componentes espectrais dos potenciais evocados a filtrar.

Embora se saiba qual a largura de banda típica do espectro de frequência do EEG normal, as

coisas podem ser diferentes quando os potenciais evocados são adquiridos na situação particular em

que o indivíduo tem que realizar uma tarefa de verificão de orações. Foi essencialmente por esta

razão que se tentou saber qual a forma do espectro de frequência dos potenciais adquiridos durante

as experiências.

O método que se empregou para obter a estimativa do espectro dos potenciais foi o de Bartlett

[24]. Este método também se designa por periodograma médio, pois o espectro que se obtem não é

mais que a média dos periodogramas obtidos nas várias iterações do processo. Com este método

obtém-se uma estimativa consistente do espectro do sinal. Pode sintetizar-se este método na seguinte

equação:

I n 1

N* (reali n 2 imgi n 2 )

i 1

Nω ω ω= +

=∑ [eq.3]

em que ω representa a frequência, i é a ordem da FFT calculada e I é a estimativa do espectro.

A razão para se usar a média de vários periodogramas e não apenas um, para estimativa do

espectro do sinal, reside no facto de o periodograma não ser uma estimativa consistente. Um

estimador é definido como consistente quando ao aumentar-se o número de amostras o "bias" e a

variância da estimativa tendem a anular-se. Por "bias" de uma estimativa de um parâmetro pode

dizer-se que é a diferença entre os valores real e estimado desse parâmetro.

Apresenta-se no ponto 8 do Apêndice 3 o fluxograma simplificado do cálculo do periodograma

médio pelo método de Bartlett. A implementação correspondente a este fluxograma encontra-se no

ficheiro bartlet1.c.


Sobre este fluxograma pode dizer-se que, antes do cálculo da FFT se fez uma convolução entre o

sinal e uma janela de Hamming tendo em vista diminuir a variância da estimativa do espectro do

sinal. No fluxograma que se apresenta no ponto 9 do Apêndice 3 mostra-se como se obtêm os

valores da janela de Hamming, estando a implementação correspondente no ficheiro fft5.c.

Como os sinais com os quais se pretendem calcular as FFTs são sequências de valores reais,

apenas se implementa um algoritmo que calcule uma FFT real, o que diga-se é mais simples. Este

algoritmo encontra-se no ficheiro fft4.c, sendo implementado pela rotina fftReal1(), que usa o

algoritmo de Cooley-Tukey com ordem matural para calcular a FFT. De referir ainda que, como o

cálculo da FFT é feito sobre um número de valores que é uma potência de 2. Quando os valores

disponíveis não coincidem com uma potência de 2, devem colocar-se zeros até atingir a potência de

2 superior e mais próxima.

Pode dizer-se ainda que, o cálculo dos vários periodogramas pode usar sequências de valores

provenientes de vários segmentos de EEG ou de apenas um segmento dividido em parcelas.

Fazendo estimativas do espectro do EEG puderam verificar-se alguns pormenores importantes.

Pôde, por exemplo, verificar-se que estava aplicado no sistema de aquisição um filtro estreito,

centrado em 50Hz, com vista eliminar o ruído introduzido pela rede (figura 10). O espectro do EEG

tem uma forma próxima da esperada, ou seja, tem a forma de uma potência de ordem k do inverso

da frequência (1/f)k. Analisando a figura 10 pode constatar-se que para se obter uma boa estimativa

do espectro do sinal é necessário utilizar pelo menos 45-60 periodogramas/FFTs. Daqui se conclui

que, ao fazer médias com segmentos de EEG será necessário adicionar cerca de 45 sinais para se

reduzir significativamente o ruído, ou equivalentemente para se obter uma boa RSR.

Embora seja visível que o ruído incide mais nas componentes de frequência superiores a 50Hz,

está presente em toda a gama espectral, o que inviabiliza a utilização eficiente de um filtro passa

baixo com vista a eliminar o ruído. Como o objectivo do trabalho é estudar as formas, as amplitudes

e as latências de certas componentes do EEG, e tendo em atenção a afirmação anterior, não se

utilizou filtragem implícita dos potenciais adquiridos. Uma pequena exepção ao que se acaba de

dizer, consistiu na utilização de um filtro passa baixo elementar para alisar os sinais durante a fase de

classificação, como se verá no capítulo 6.

5.2 – Processamento Baseado em Medidas de Localização

Dado que se pôs de lado utilizar filtragem implícita para melhorar a fraca RSR dos potenciaisadquiridos, outras técnicas terão que ser usadas no sentido de melhorar esta relação. Para se verificarda necessidade de melhorar a forma dos potenciais atente-se nos sinais em bruto que se mostram na


figura 11, provenientes de 15 ensaios em que se apresentaram orações falsas e adquiridos na mesmaposição do escalpe.

(a) (b)

(c) (d)

Figura 10 - Exemplos do espectro do EEG estimado pelo método do periodograma médio, usando

(a) 15 FFTs, (b) 30 FFTs, (c) 45 FFTs e (d) 60 FFTs.


5.2.1 - Média entre Sinais Pertencentes a Ensaios Diferentes

Como é do conhecimento geral, realizar uma média entre as várias ocorrências do mesmo

acontecimento melhorará a RSR da representação desse acontecimento. Isto deve-se ao facto de

que, como a fórmula da média é definida por

x1

nx n

n 1

N=

=∑ [eq.4]

Figura 11 - Sinais de EEG em bruto adquiridos durante 15 ensaios da experiência 2A, ao

apresentaram-se orações falsas, provenientes da localização Cz e do colaborador

C1E2.

melhora-se a RSR num factor de N , logo proporcional ao número N de somas implementadas.

As médias que aqui se referem são feitas entre sinais provenientes do mesmo canal/posição de

recolha, adquiridos em ensaios distintos e quando se apresentou o mesmo tipo de oração.

Porque o número de sinais em cada caso em que se pretende melhorar a RSR é razoável, optou-

se por usar como medida de localização a média, em alternativa à mediana e à moda.

Deve referir-se já que, a manipulação dos dados através da média entre segmentos de EEG

correspondentes a ensaios distintos, não pode ser aplicada em tempo real, mas possibilita o estudo

de múltiplos aspectos relacionados com as caracteristicas dos sinais.


(a) - Experiência 1A (b) - Experiência 1B

(c) - Experiência 2A (d) - Experiência 2B

Figura 12 - Sinal de EEG médio em cada uma das experiências e para os casos de orações

verdadeiras e falsas. Utilizaram-se os vários colaboradores, a localização de recolha Cz

e o sinal representa a aquisição total durante os ensaios das respectivas experiências.

As marcas temporais designadas por S1, S2 e S3 definem os instantes em que se

apresentaram os segmentos das orações ao longo dum ensaio.

5.2.1.1. Resultados Gráficos da Média entre Segmentos

Na figura 12 apresenta-se a forma dos potenciais adquiridos, após o cálculo da média para as

orações verdadeiras e falsas. Apresenta-se a média para as duas experiências realizadas (1 e 2),

contendo cada uma duas sub-experiências (A e B).


EXPERIÊNCIA 1A EXPERIÊNCIA 1B EXPERIÊNCIA 2A EXPERIÊNCIA 2B

(canal Fz)

(canal Cz)

(canal Pz)

(canal P4)


(canal P3)

(Figura 13 - continua na página seguinte)

(canal O1)

(canal O1)

Figura 13 - Sinal de EEG médio para orações verdadeiras vs falsas, em cada uma das 7 posições de

recolha utilizadas e em cada uma das experiências realizadas. Estes gráficos

representam os sinais desde 100ms antes da apresentação do 3° segmento, ou seja

2100ms após o início da aquisição, até 600ms após esta apresentação. A marca S3

indica a apresentação do 3° segmento da oração.


A figura 12 permitirá tirar conclusões sobre os efeitos dos factores forma da apresentação das

orações e tarefa sobre os ERPs presentes nos potenciais adquiridos, em especial sobre as diferenças

existentes nos ERPs para orações verdadeiras e falsas.

Centralizando o interesse na zona que fica perto da apresentação do estímulo mais importante ao

longo de cada ensaio, e que é a apresentação do 3° segmento, vão estudar-se os ERPs associados

com esta apresentação. De acordo com este principio e pretendendo estudar o efeito do factor

localização de recolha do EEG nestes ERPs, apresentam-se os sinais da figura 13. Esta figura

contém os potenciais médios, na zona que vai de 100ms antes da apresentação do 3° segmento até

600ms depois dessa apresentação, para orações verdadeiras vs falsas. Apresentam-se potenciais para

cada uma das 7 localizações utilizadas, em cada uma das experiências realizadas, tendo-se usado

todos os colaboradores no cálculo das médias.

Com o objectivo de observar a influência de factores inerentes ao colaborador sobre os ERPs

presentes nos potenciais cerebrais recolhidos, analisam-se os sinais pertencentes a cada colaborador

isoladamente. Obtêm-se deste modo os sinais incluidos na figura 14. Estes sinais representam os

potenciais médios para orações verdadeiras vs falsas, na zona que vai de 100ms antes da

apresentação do 3° segmento até 600ms após essa apresentação, provenientes de cada um dos

colaboradores e em cada uma das experiências em que participaram.

De referir que os sinais contidos nas figuras 12, 13 e 14 tiveram um deslocamento em amplitude

de modo a que o valor médio no intervalo [-160,0] relativo à apresentação do 3° segmento da

oração, seja nulo. Este facto corresponde ao que anteriormente se designou por eliminação do nível

DC nos sinais. O efeito deste deslocamento pode ser verificado nas figuras referidas.

5.2.1.2. Resultados Quantitativos e Qualitativos da Média entre Segmentos

Uma análise qualitativa dos sinais apresentados nas figuras 12 a 14 permite desde já tirar algumas

conclusões. Para começar, a observação dos potenciais para a duração total dos ensaios (figura 12)

revela a existência de uma componente positiva (P300), sensivelmente próxima de 300ms após a

apresentação de cada segmento das orações (S1, S2 e S3). Pode constatar-se ainda que os potenciais

médios para as orações verdadeiras e falsas não diferem muito e que entre a apresentação de

segmentos consecutivos os sinais apresentam uma tendência para se tornarem negativos com o

tempo, o que é designado na literatura por "contingent negative variation - CNV".


EXPERIÊNCIA 1A EXPERIÊNCIA 1B

Colaborador C1E1

Colaborador C1E2

EXPERIÊNCIA 2A EXPERIÊNCIA 2B

Colaborador C1E2

Colaborador C2E2

Figura 14 - Sinal de EEG médio para orações verdadeiras vs falsas, para os vários colaboradores

intervenientes em cada uma das experiências realizadas (C1E1, C2E1, C1E2 e C2E2).

Utilizou-se o sinal recolhido na posição Cz e no intervalo que vai de 100ms antes da

apresentação do 3° segmento, ou seja, 2100ms após o início da aquisição, até 600ms

após esta apresentação. A marca S3 indica a apresentação do 3° segmento da oração.


Com os potenciais médios para cada uma das experiências, calcularam-se as amplitudes e

latências para as componentes P300 a quando da apresentação dos 3 segmentos das orações. Estes

valores são apresentados nas tabelas 1.1 e 1.2, respectivamente.

Tabela 1.1-Amplitude da componente P300 originada pela apresentação dos 3 segmentos (S1, S2 e

S3) das orações (verdadeiras e falsas) e para as várias experiências (1A, 1B, 2A e 2B). Os

valores são em microVolt.

Experiência 1A Experiência 1B Experiência 2A Experiência 2B Acontecimento Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso Verdade FalsoApresentação de S1 11 5 10 6 8 8 6 10Apresentação de S2 2 0 8 -3 4 7 4 2Apresentação de S3 2 3 9 3 8 8 -1 0

Tabela 1.2-Latência da componente P300 originada pela apresentação dos 3 segmentos (S1, S2 e

S3) das orações (verdadeiras e falsas) e para as várias experiências (1A, 1B, 2A e 2B). Os

valores são em milisegundos.

Experiência 1A Experiência 1B Experiência 2A Experiência 2B Acontecimento Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso Verdade FalsoApresentação de S1 250 250 242 265 260 270 245 245Apresentação de S2 278 315 270 285 310 310 290 280Apresentação de S3 300 286 268 282 300 300 270 295

Quanto à amplitude das componentes P300, pode verificar-se que a componente P300

correspondente à apresentação do 1° segmento (S1), ou sujeito das orações, é aquela que apresenta

uma amplitude maior e a correspondente ao 2° segmento (S2), ou verbo, é a que apresenta uma

amplitude menor, à exepção da experiência 2B em que é a componente correspondente ao 3°

segmento (S3), ou complemento, que apresenta amplitude menor. Pode ainda verificar-se que, na

maioria das situações, a amplitude das componentes P300 para orações verdadeiras é maior do que

para orações falsas, não sendo esta uma tendência consensual para todas as experiências.


Relativamente à latência das componentes P300 correspondentes aos 3 segmentos das orações,

pode dizer-se maioritariamente que a componente correspondente à apresentação do 1° segmento

apresenta a menor latência das 3 em causa e a que é gerada pela apresentação do 2° segmento tem a

latência maior das 3. Constata-se ainda que não há uma tendência definida para as diferencas nas

latências das componentes P300 correspondentes a orações verdadeiras e a orações falsas, ou seja,

esta diferença não é notória. As latências médias obtidas variam entre 245ms e 315ms.

Uma análise qualitativa das figuras 13 e 14 permite concluir que a apresentação do 3° segmento

produz no EEG essencialmente quatro componentes que se designaram, tendo em conta o atraso de

ocorrência relativamente a esta apresentação, por N200, N400, P500 e a já referida P300. A

componente N200 corresponde nestas figuras ao «vale» mais negativo e proeminente a seguir à

apresentação de S3 e que surge perto de 200ms após essa apresentação. Depois de N200 segue-se o

pico mais positivo, já referido e designado por P300. Ao «vale» mais negativo e proeminente após

P300 chama-se N400 por ocorrer cerca de 400ms após a apresentação de S3. Analogamente, P500 é

o pico mais positivo, ou de maior relevo, após N400 e que aparece perto de 500ms depois de S3. As

expressões «vale mais negativo» e «pico mais positivo», significam que esses pontos correspondem a

mínimos e máximos locais do sinal, não tendo que ser pontos de amplitude negativa e positiva,

respectivamente. Para ilustrar isto refira-se que em certos casos P300 e P500 têm amplitude

negativa.

Pela análise visual da figura 13 pode concluir-se que as 4 componentes acima referidas estão bem

definidas em qualquer das experiências e nas localizações Fz, Cz, Pz, P4 e P3, sendo um pouco

menos identificáveis nas localizações occipitais O2 e O1. Das 4 compoentes P500 é a mais irregular

e de identificação mais crítica. Não se pode concluir que exista uma diferença mensurável em N200

ou P300 para os casos verdadeiro e falso, nas várias localizações e nas diferentes experiências

realizadas. Quanto a N400, é nítido que é mais negativo para orações falsas do que para verdadeiras,

em quase todos os casos de localização e experiência disponíveis. P500, como já se disse, tem um

comportamento mais irregular, sendo por isso mais difícil tirar conclusões visuais sobre ele. Pode no

entanto dizer-se que para a experiência 1 (1A e 1B), P500 parece ser tendencialmente maior para

orações verdadeiras do que para falsas, em qualquer das localizações. Esta tendência não se


vislumbra tão forte na experiência 2 (2A e 2B), onde não se detecta grande diferença em P500 para

os 2 tipos de orações.

Relativamente às latências das componentes N200, P300 e P500 não se detecta diferença

relevante entre os casos associados com orações verdadeiras e falsas. Já de N400 não se pode

afirmar o mesmo, dado que é visível uma latência maior no N400 correspondente a orações falsas do

que no caso de orações verdadeiras.

Com os valores das amplitudes e latências das componentes N200, P300, N400 e P500 dos vários

sinais representados na figura 13 construiram-se as tabelas 2.X.1 e 2.X.2 (X ∈ [1,4] ).

Da análise qualitativa da figura 14 podem tirar-se algumas conclusões que se vão citar de seguida.

Começa por se notar que as componentes N200, P300 e N400 são bem discrimináveis nos potenciais

(do canal Cz) para todos os colaboradores e experiências realizadas. A componente P500, não sendo

tão bem definida como as anteriores, é razoavelmente discriminável, exeptuando o caso da

experiência 1A e para os colaboradores C1E1 e C2E1.

Verifica-se que a componente N200 não é muito diferente em orações verdadeiras do que em

falsas, para qualquer dos colaboradores, à exepção do colaborador C2E1 na experiência 1A.

P300 é aproximadamente igual para os 2 tipos de orações, em qualquer colaborador e nas

experiências 1A e 2A. Pode observar-se que P300 é maior nas orações verdadeiras do que nas falsas,

na experiência 1B e com os colaboradores C1E1 e C2E1. Por oposição a isto, P300 revelou-se

maior para orações falsas do que para verdadeiras, na experiência 2B e com o colaborador C2E2.

Como era esperado, N400 é mais negativo para orações falsas do que para verdadeiras, sendo

esta diferença maior para os colaboradores C1E1 e C2E1 na experiência 1A do que para as outras

experiências e/ou colaboradores. Com o colaborador C2E2 e na experiência 2B a diferença referida é

oposta, ou seja, N400 é maior para orações falsas.

Observa-se que P500 é maior para orações verdadeiras do que para falsas, em qualquer

colaborador e experiência, à exepção do colaborador C2E2 e na experiência 2B. Pode acrescentar-se

que esta diferença não é muito grande.


Tabela 2.1.1-Amplitude da componente N200 originada após a apresentação do 3º segmento (S3),

para as orações verdadeiras e falsas e para as várias experiências (1A, 1B, 2A e 2B). Os


Experiência 1A Experiência 1B Experiência 2A Experiência 2BCanal Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso Cz -12 -16 -14 -18 -7 -8 -8 -13 Pz -15 -19 -18 -21 -7 -8 -11 -19 Fz -9 -11 -14 -17 -3 -6 -6 -13 P4 -10 -15 -12 -14 -2 -3 -9 -14 P3 -14 -17 -15 -18 -3 -4 -7 -11 O2 -8 -9 -9 -11 -5 0 2 -2 O1 -5 -9 -7 -9 -3 -4 -2 -6

Tabela 2.1.2-Latência da componente N200 originada após a apresentação do 3º segmento (S3),



Experiência 1A Experiência 1B Experiência 2A Experiência 2BCanal Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso Cz 192 185 170 160 198 195 215 195 Pz 190 190 165 165 198 195 208 200 Fz 192 192 145 165 195 205 215 195 P4 185 175 145 145 202 212 215 205 P3 190 188 155 155 200 195 215 200 O2 182 185 145 145 255 255 215 230 O1 152 165 145 145 238 220 215 235


Tabela 2.2.1-Amplitude da componente P300 originada após a apresentação do 3º segmento (S3),



Experiência 1A Experiência 1B Experiência 2A Experiência 2BCanal Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso Cz 2 3 8 3 8 8 -1 0 Pz 3 2 8 4 9 8 -2 0 Fz -1 0 5 -1 3 5 -1 -6 P4 -2 -2 5 2 2 4 -3 -9 P3 1 2 8 2 2 3 -3 -6 O2 -2 0 5 -1 -1 1 2 0 O1 0 0 1 -1 -1 0 -2 -3

Tabela 2.2.2-Latência da componente P300 originada após a apresentação do 3º segmento (S3), para

as orações verdadeiras e falsas e para as várias experiências (1A, 1B, 2A e 2B). Os




Tabela 2.3.1-Amplitude da componente N400 originada após a apresentação do 3º segmento (S3),



Experiência 1A Experiência 1B Experiência 2A Experiência 2BCanal Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso Cz -11 -17 -6 -12 0; -2 -13 -14 Pz -6 -16 -5 -11 -3 -6 -14 -19 Fz -8 -14 -5 -12 -8 -9 -15 -19 P4 -13 -22 -3 -8 -4 -7 -16 -20 P3 -8 -15 -3 -11 -8 -10 -15 -20 O2 -12 -16 -3 -14 -8 -10 -9 -10 O1 -13 -20 -4 -10 -7 -8 -7 -12

Tabela 2.3.2-Latência da componente N400 originada após a apresentação do 3º segmento (S3),





Tabela 2.4.1-Amplitude da componente P500 originada após a apresentação do 3º segmento (S3),



Experiência 1A Experiência 1B Experiência 2A Experiência 2BCanal Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso Cz 1 -5 11 6 2 -2 -2 -2 Pz 3 -6 8 3 -1 -5 -5 -7 Fz 1 -4 5 0 -5 -6 -3 -6 P4 -1 -7 10 6 -1 -4 -4 -7 P3 0 -8 8 1 -2 -5 -1 -4 O2 -3 -7 9 -4 -2 -3 3 0 O1 0 -7 7 5 0 -3 10 6

Tabela 2.4.2-Latência da componente P500 originada após a apresentação do 3º segmento (S3), para

as orações verdadeiras e falsas e para as várias experiências (1A, 1B, 2A e 2B). Os



Quanto à latência das componentes as conclusões em termos de diferenças entre verdade e falso,

para os vários colaboradores, são as mesmas que se tiraram para a figura 13. Para qualquer dos

colaboradores e experiência não se observam grandes diferenças na latência de N200, P300 e P500

entre os 2 tipos de orações. Contrastando com isto, verifica-se que N400 tem maioritariamente uma


latência maior para orações falsas do que para verdadeiras, sem que no entanto esta tendência se

apresente universal para todos os colaboradores e experiências.

A partir dos valores das amplitudes e latências das componentes N200, P300, N400 e P500 dos

sinais representados na figura 14 construiram-se as tabelas 3.1 e 3.2.

Refira-se que não se vai fazer uma análise directa dos resultados contidos nas tabelas 2.X.X e

3.X, porque se fará um tratamento estatístico baseado em todos os sinais que, através do cálculo de

médias, resultaram nos valores apresentados nestas tabelas. Acrescente-se que a obtenção dos

valores destas tabelas, por serem obtidos de sinais médios, foi feita manualmente e de forma bastante

correcta. Por oposição a isto, a análise que se apresenta a seguir utilizou amplitudes e latências

obtidas automaticamente, por serem obtidas de sinais em bruto e logo em grandes quantidades, o que

tornava o cálculo manual e por isso mais preciso, impraticável. Estas referências foram aqui

apresentadas para alertar para a possibilidade de aparecerem alguns valores médios, durante o

tratamento estatístico, ligeiramente diferentes dos que se encontram nas tabelas 2.X.X e 3.X.

Tabela 3.1- Amplitude das componentes P300, P500, N200 e N400 originadas após a apresentação

do 3º segmento (S3), para orações verdadeiras e falsas, para os vários colaboradores e

experiências. Os valores são em microVolt.

Experiência 1A Experiência 1BColaborador C1E1 Colaborador C2E1 Colaborador C1E1 Colaborador C2E1

ERP Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso N200 -13 -17 -11 -22 -13 -20 -16 -18 P300 3 3 3 4 12 2 9 2 N400 -9 -19 -7 -18 -5 -13 -9 -12 P500 5 -2 3 -1 11 5 11 8


ERP Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso N200 -9 -7 -13 -11 -8 -13 -21 -17 P300 17 14 10 3 -1 0 -9 8 N400 0 3 -5 -8 -13 -13 -16 -14 P500 11 8 0 -6 -1 0 -8 4


Tabela 3.2- Latência das componentes P300, P500, N200 e N400 originadas após a apresentação do

3º segmento (S3), para orações verdadeiras e falsas, para os vários colaboradores e

experiências. Os valores são em milisegundos.


ERP Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso N200 220 185 190 180 155 155 175 160 P300 290 280 290 290 285 280 285 275 N400 395 430 395 390 385 420 385 395 P500 565 555 560 585 500 515 505 500

Experiência 2A Experiência 2B

Colaborador C1E2 Colaborador C2E2 Colaborador C1E2 Colaborador C2E2

ERP Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso Verdade Falso N200 190 180 220 200 210 200 230 235 P300 285 300 315 310 260 285 285 310 N400 350 365 415 390 335 370 405 395 P500 480 528 550 520 520 525 550 550

5.2.1.3. Análise Estatística dos Resultados Apresentados nas Tabelas 2.X.X e 3.X

O tratamento a efectuar pode definir-se como sendo uma análise de variância (ANOVA). Esta

análise tem como principais objectivos averiguar se tem significado distinguir classes dentro de uma

variável influenciada por um ou mais factores. Para se conseguir isto fez-se um teste baseado na

distribuição de F-Fisher. A distribuição de Fisher é uma distribuição assimétrica com 2 graus de

liberdade n1 e n2, sendo a sua forma dada pela equação 5 [25]:

F(n1,n2) = [ 2 (n1) n1 2 (n2) n2

χχ

] [eq.5]


Na equação 5 as variáveis 2 (n1)χ e 2 (n2)χ são independentes e seguem uma distribuição qui-

quadrado. Uma variável x segue uma distribuição qui-quadrado com grau de liberdade igual a n,

quando puder ser expressa por uma soma de n variáveis independentes com distribuição normal

(~ N(0,1) ). É o que se pretende expressar na equação 6:

2 (n) = 2Z1 2Z2 ... 2Znχ + + + [eq.6]

para que 2χ da equação 6 tenha uma distribuição qui-quadrado tem que se ter:

Z1, Z2, ... , Zn → são variáveis independentes com distribuição normal (~N(0,1) ).

O desenvolvimento da análise de variância processa-se segundo um teste de hipótese p-value.

Para a implementação deste teste começa por se definir uma hipótese de investigação (HI), que pode

ser definida como o paradigma a resolver. Uma possível hipótese de investigação será a relação

componente N400 ↔ valor lógico das orações. Para averiguar da validade da relação expressa por

HI equacionam-se duas hipóteses: a hipótese nula (H0) e a hipótese alternativa. A hipótese nula

supõe que as várias classes têm médias iguais, por oposição à hipótese alternativa que supõe que as

classes têm médias diferentes. Se o p-value fornecido pela distribuição de Fisher for inferior ao nível

de significância (α) escolhido, rejeita-se a hipótese nula e aceita-se a hipótese alternativa. Pelo

contrário, se o p-value for superior a α aceita-se a hipótese nula. Normalmente α toma o valor 0.05.

Para se compreender a lógica da rejeição ou aceitação de uma das hipóteses mediante o valor de

p-value obtido, refira-se que, por exemplo, obter um p-value de 0.04 significa que os resultados

obtidos na variável em teste podem ocorrer por acaso 4% das vezes quando a hipótese nula é

verdadeira. Logo se a probabilidade de ocorrência de H0 for baixa, em que baixa significa ser

inferior ao nível de significância, despreza-se essa hipótese e aceita-se a alternativa.

O valor de p-value fornecido pela distribuição de Fisher, ao fazer a análise de variância, depende

da variável em estudo. Para esta variância contribuem duas componentes: uma devido à variância

dos valores dentro das classes, não sendo esta componente explicada pela estrutura das classes, e

outra devido à variância entre classes, sendo esta componente explicada pelas diferentes classes.

Deste modo, visto que o valor de F a obter é proporcional a:

[Média dos Quadrados Entre Classes / Média dos Quadrados Dentro das Classes]


espera-se que para rejeitar H0 se obtenham valores de F elevados e para a aceitar, valores de F

baixos.

Conclui-se esta breve introdução teórica dizendo que o utilitário utilizado na análise de variância

foi o programa que dá pelo nome de SPSS ("Statistical Package for the Social Sciences").

As variáveis que se definiram e com as quais se vai fazer a análise de variância, foram 8 e

correspondem à amplitude e latência dos 4 ERPs já referidos: as amplitudes N200, P300, N400 e

P500, e as latências t200, t300, t400 e t500. Os factores definidos representam as influências ou as

condições de aquisição dos potenciais cerebrais, condicionando por isso as variáveis referidas.

Definiram-se 5 factores: o valor lógico das orações, a localização de recolha dos potenciais, a

forma de apresentação das orações ao colaborador, a tarefa a realizar e o colaborador. O valor

lógico pode tomar 2 valores (verdade ou falso), a localização assume um de entre os 7 possíveis (Fz,

Cz, Pz, P4, P3, O2 e O1), a forma das orações está limitada a um de 2 valores (manter ou não

manter os segmentos já apresentados no monitor), a tarefa a realizar também pode tomar 2 valores

correspondentes a exigir-se ou não uma resposta aberta e o colaborador corresponde a um dos 4

utilizados (C1E1, C2E1, C1E2 e C2E2). Para terminar refira-se que o nível de significância utilizado

nos testes foi de 0.05, ou seja, um intervalo de confiança a 95%.

1. Análise das Várias Interacções entre os Factores que Influenciam as Variáveis

Neste tópico pretende averiguar-se se existem ou não interferências entre a acção dos vários

factores referidos (localização, tarefa, etc) sobre as amplitudes ou latências dos ERPs, traduzidas

pelas variáveis mencionadas (N200, t200, etc). O conhecimento destas interacções interessa para se

poder isolar o efeito de cada factor sobre as variáveis, na posterior análise do comportamento dessas

variáveis. Por exemplo, se dois factores (categóricos) F1 e F2 apresentarem uma interacção

significativa sobre uma variável V1, significa que ao analisar a influência de F1 sobre V1, terá que se

fazer essa análise separadamente para cada valor de F2.

Apresenta-se a seguir um resumo dos resultados obtidos com a análise das interacções entre os

vários factores que condicionam as variáveis em estudo.

1.1. Interacções dos Factores sobre a Componente N200

Quase todas as interacções globais sobre a amplitude de N200 atingem significado a 95%.


A exepção ocontece na interacção (valor lógico das orações - tarefa) [F(3,3146) = 0.628, com α

= 0.598] (1).

Refira-se que daqui para a frente, por α quer significar-se o que se designou anteriormente por p-

value.

Quase todas as interacções globais sobre a latência de N200 atingem significado a 95%.

A exepção verifica-se para a interacção (valor lógico das orações - localização de recolha)

[F(13,3136) = 1.16, com α = 0.302].

1.2. Interacções dos Factores sobre a Componente P300

A maioria das interacções globais sobre a amplitude de P300 são significativas a 95%.

As exepções que não atingem significado são as seguintes:

• (valor lógico das orações - forma de apresentação das orações) [F(3,3146) = 1.67, com α =

0.172];

• (valor lógico das orações - localização de recolha do EEG) [F(13,3136) = 1.52, com α = 0.102];

• (forma de apresentação das orações - localização de recolha do EEG) [F(13,3146) = 1.54, com α

= 0.096];

• (valor lógico das orações - colaborador - localização de recolha do EEG) [F(55,3094) = 1.34, com

α = 0.055];

• (valor lógico das orações - forma de apresentação das orações - localização de recolha do EEG)

[F(55,3094) = 1.34, com α = 0.055].

Todas as interacções globais sobre a latência de P300 atingem significado a 95%.

A exepção surge para a interacção (valor lógico das orações - colaborador) no caso dos

colaboradores C1E1 e C2E1 [F(3,1256) = 2.04, com 6 = 0.107].

(1) - Nas próximas páginas o texto apresentado em letra de tamanho menor é de importância inferior ao texto restante.


1.3. Interacções dos Factores sobre a Componente N400

As interacções globais sobre a amplitude de N400 atingem significado a 95%, quase na

totalidade.

A exepção observada surge na interacção (colaborador - localização de recolha do EEG)

[F(27,3122) = 1.03, com α = 0.419].

Todas as interacções globais sobre a latência de N400 atingem significado a 95%.

1.4. Interacções dos Factores sobre a Componente P500

Todas as interacções globais sobre a amplitude de P500 atingem significado a 95%.

A maioria das interacções globais sobre a latência de P500 atingem significado a 95%.

A exepção verifica-se na interacção (valor lógico das orações - localização de recolha do EEG)

[F(13,3136) = 0.595, com α = 0.860].

No ponto 1 do Apêndice 6 são apresentados, como referência todos os resultados da análise das

interacções entre os factores que influenciam as amplitude e latências dos ERPs N200, P300, N400 e

P500.

2. Análise da Influência do Factor Forma de Apresentação das Orações sobre os ERPs

Neste ponto pretende conhecer-se quais são as consequências para os ERPs, em termos de

amplitude e latência, pelo facto de se variar a forma em que o material linguístico (oração) é

apresentado ao longo de cada ensaio. Como já foi dito, testaram-se duas formas distintas: uma em

que se vão mantendo no monitor os segmentos já apresentados da oração em causa (MS) e outra em

que só se mantém no monitor o segmento corrente (NMS).

Dado que as interacções entre factores se mostraram significativas para a maioria dos casos, vai

ter que se fazer a análise da influência deste factor por partes, de modo a que em cada uma só haja

variação do factor em estudo. Deste modo, fez-se uma análise em 4 partes (ver Apêndice 6, ponto

2.1), com vista a eliminar deste processamento a interferência dos factores valor lógico das orações,


tarefa a realizar e colaborador utilizado. Os resultados obtidos com esta análise são descritos abaixo.

Refira-se que os dados usados pertencem às experiências 1A e 1B, onde participaram os

colaboradores C1E1 e C2E1 e em que não se exigia deles uma resposta aberta.

2.1. Influência do Factor Forma de Apresentação das Orações sobre o ERP N200

A amplitude de N200 não é significativamente diferente nos casos MS e NMS e a latência deste

ERP é significativamente maior no caso MS do que no caso NMS.

2.2. Influência do Factor Forma de Apresentação das Orações sobre o ERP P300

Embora a amplitude de P300 seja ligeiramente superior no caso NMS , esta diferença não atinge

significado.

A exepção verifica-se para o colaborador C1E1 com orações verdadeiras, onde a diferença é

significativamente maior no caso NMS [F(1,320) = 20.79, com α = 0.000].

A latência desta componente é ligeiramente maior na situação NMS do que em MS, sem que esta

diferença seja significativa.

A exepção a esta tendência acontece para o colaborador C2E1 com orações verdadeiras, sendo a

latência significativamente maior no caso NMS [F(1,320) = 21.19, com α = 0.000].

2.3. Influência do Factor Forma de Apresentação das Orações sobre o ERP N400

Verificou-se que a amplitude de N400 é significativamente maior no caso NMS.

Também aqui ocorre uma exepção e para o caso do colaborador C2E1 e com orações

verdadeiras, em que embora a amplitude de N400 seja maior no caso NMS (-24.5uV vs -28.4uV),

esta diferença não é significativa [F(1,320) = 2.48, com α = 0.116].

A latência desta componenete é significativamente maior no caso MS.

A exepção à tendência anterior surge para a situação em que se usa o colaborador C2E1 e

orações falsas, onde embora a latência de N400 seja maior quando se usa a forma MS (396ms vs

391ms), esta diferença não é significativa [F(1,306) = 1.60, com α = 0.207].


2.4. Influência do Factor Forma de Apresentação das Orações sobre o ERP P500

A amplitude de P500 é significativamente maior no caso NMS do que no caso MS e a latência

deste ERP é significativamente maior no caso MS do que no caso NMS.

Uma observação mais detalhada da influência da forma como as orações são apresentadas aos

colaboradores sobre a amplitude e latência dos ERPs N200, P300, N400 e P500, pode ser

conseguida através dos resultados globais apresentados no Apêndice 6, ponto 2.1.

3. Análise da Influência do Factor Tarefa a Realizar sobre os ERPs

Neste ponto vai averiguar-se qual o efeito que tem sobre as componentes do EEG o tipo de tarefa

que se pede ao colaborador para executar, incidindo esta tarefa sobre o material linguístico que foi

apresentado no ensaio em causa. As opções testadas, quanto ao tipo de tarefa a executar, resumem-

se a duas: exigência ou não de uma resposta aberta/física sobre a oração apresentada nesse ensaio.

Tal como na análise do efeito do factor forma das orações sobre os ERPs, também aqui se divide

o processo em 4 parcelas (ver Apêndice 6, ponto 2.2), de modo a eliminar a interferência dos outros

factores envolvidos nas experiências. Os dados que se utilizaram neste ponto são provenientes das

experiências em que participaram colaboradores a quem foi pedido para executarem os 2 tipos de

tarefa (C1E2 e C2E2) e onde as orações foram apresentadas sob a forma NMS.

Os resultados obtidos com a análise agora referida são apresentados a seguir.

3.1. Influência do Factor Tarefa a Realizar sobre o ERP N200

Não se discriminou uma tendência definida na influência deste factor sobre a amplitude de N200.

Concluiu-se que a latência deste ERP é maior para a situação em se exige uma resposta aberta

sobre as as orações (R) do que para o caso de não se exigir qualquer tipo de resposta aberta (NR).

Esta tendência é significativa para os casos em que participou o colaborador C1E2 com orações

verdadeiras e o colaborador C2E2 com orações falsas. Ao utilizar-se o colaborador C1E2 e com

orações falsas, a tendência anterior verifica-se, mas não é significativa. A exepção à tendência


referida acontece ao utilizar-se o colaborador C2E2 com orações verdadeiras, em que a latência é

significativamente maior no caso NR (224ms vs 212ms) [F(1,418) = 16.60, com α = 0.000].

3.2. Influência do Factor Tarefa a Realizar sobre o ERP P300

Nas experiências em que participou o colaborador C1E2 observou-se que a amplitude de P300

era significativamente maior no caso NR. Para o colaborador C2E2 a amplitude de P300 é

significativamente maior no caso R do que no caso NR, utilizando orações falsas (23.7uV vs

13.1uV) [F(1,418) = 64.58, com α = 0.000], não havendo diferença significativa ao utilizarem-se

orações verdadeiras (14.4uV vs 13.1uV) [F(1,418) = 0.61, com α = 0.437].

Constatou-se que a latência de P300 é significativamente maior nos casos NR do que nos casos

R.

3.3. Influência do Factor Tarefa a Realizar sobre o ERP N400

A amplitude e latência da componente N400 são significativamente maiores para as situações NR

do que para R.

3.4. Influência do Factor Tarefa a Realizar sobre o ERP P500

Nas experiências em que participou o colaborador C1E2 observou-se que P500 apresenta uma

amplitude significativamente maior na situação NR. Para o colaborador C2E2 e com orações

verdadeiras a amplitude de P500 é maior para os casos NR (13.4uV vs 11.5uV), mas esta diferença

não é significativa [F(1,418) = 1.05, com α = 0.307].

Para o colaborador C2E2 e utilizando orações falsas, a amplitude de P500 apresenta-se

significativamente maior na situação R (17.4uV vs 9.7 uV) [F(1,418) = 9.74, com α = 0.002].

Verificou-se que não há diferença significativa na latência de P500 entre os casos NR e R.

A exepção ocorre quando se utiliza o colaborador C2E2 e com orações falsas, onde esta latência

é significativamente maior no caso NR do que R (526ms vs 515ms) [F(1,418) = 10.07, com α =

0.002].


Para uma consulta mais detalhada da influência do factor tarefa a realizar sobre a amplitude e

latência dos ERPs pode recorrer-se ao ponto 2.2 do Apêndice 6, onde se apresentam todos os

resultados desta análise.

4. Análise da Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre os ERPs

Para concluir a análise estatística em termos da influência de factores sobre os ERPs relacionados

com a apresentação ao colaborador do 3º e último segmento de cada oração, vai descrever-se a

influência do factor valor lógico das orações. Do que foi sendo mencionado ao longo do trabalho

conclui-se que a influência deste factor é de todas a que tem mais interesse conhecer. Isto deve-se ao

facto de se pretender conhecer principalmente as diferenças existentes nos ERPs gerados pela

apresentação de orações verdadeiras e falsas. Como já se disse, espera-se que estas diferenças sejam

mais evidentes em N400.

Uma vez que as interacções entre os outros factores (tarefa, forma das orações e colaborador) e o

valor lógico são quase todas significativas, dividiu-se o processo em 8 parcelas, de modo a evitar o

efeito dos outros 3 factores e obter nas conclusões apenas a acção do valor lógico (ver Apêndice 6,

ponto 3).

Apresentam-se agora os resultados da análise da influência do valor lógico sobre a amplitude e

latência de N200, P300, N400 e P500.

4.1. Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre o ERP N200

Não há diferença significativa entre a amplitude de N200 para orações verdadeiras e para orações

falsas, na maioria dos casos. Não há uma tendência definida para esta diferença, nestes casos.

Os únicos casos em que existe uma diferença significativa, verificam-se para a combinação de

factores (colaborador ≡ C1E2; tarefa a realizar ≡ R; forma de apresentação das orações ≡ NMS) em

que se obtém (média para as orações verdadeiras (Mv) = -21.6uV vs média para as orações falsas

(Mf) = -27.6uV) [F(1,628) = 20.75, com α = 0.000] e para a combinação de factores (colaborador ≡

C2E2; tarefa a realizar ≡ R; forma de apresentação das orações ≡ NMS) em que se obtém (Mv = -

28.4uV vs Mf = -19.5uV) [F(1,418) = 23.56, com α = 0.000].


Não há uma tendência definida para a diferença entre a latência de N200 para orações verdadeiras

e falsas.

Os casos em que a diferença anterior é significativa são:

• para a combinação de factores (colaborador ≡ C1E1; tarefa a realizar ≡ NR; forma de apresentação

das orações ≡ NMS) em que se obtém (Mv = 149ms vs Mf = 157ms) [F(1,208) = 4.56, com α =

0.034];



0.000];


das orações ≡ MS) em que se obtém (Mv = 192ms vs Mf = 182ms) [F(1,418) = 9.37, com α =

0.002];



0.028].

Nos restantes casos a diferença não é significativa.

4.2. Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre o ERP P300

Na maioria dos casos não há diferença significativa entre a amplitude de P300 par os 2 tipos de

orações. Nestes casos a diferença é maioritariamente maior para orações falsas.

Os 2 casos exepcionais em que a diferença anterior é significativa acontecem para:

• a combinação de factores (colaborador ≡ C1E2; tarefa a realizar ≡ NR; forma de apresentação das

orações ≡ NMS) em que se obtém (Mv = 20.2uV vs Mf = 24.4uV) [F(1,418) = 4.63, com α =

0.032];

• a combinação de factores (colaborador ≡ C2E2; tarefa a realizar ≡ R; forma de apresentação das

orações ≡ NMS) em que se obtém (Mv = 14.4uV vs Mf = 23.7uV) [F(1,418) = 29.5, com α =

0.000].

Na maioria dos casos não é significativa a diferença entre a latência de P300 para orações

verdadeiras e para orações falsas. Também não há uma tendência definida para esta diferença.


O único caso em que esta diferença é significativa verifica-se para a combinação de factores

(colaborador ≡ C1E2; tarefa a realizar ≡ R; forma de apresentação das orações ≡ NMS) em que se

obtém (Mv = 250ms vs Mf = 258ms) [F(1,628) = 5.41, com α = 0.020].

4.3. Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre o ERP N400

A amplitude de N400 é maior para orações verdadeiras do que para orações falsas. Esta tendência

é significativa para a maior parte dos casos.

Nos seguintes casos a tendência anterior verifica-se mas não atinge significado:


das orações ≡ NMS) em que se obtém (Mv = -24.5uV vs Mf = -27.2uV) [F(1,418) = 1.48, com α =

0.225];


das orações ≡ NMS) em que se obtém (Mv = -21.5uV vs Mf = -21.9uV) [F(1,418) = 0.06, com α =

0.810].

Há a registar uma exepção à tendência referida acima e que acontece na combinação de factores

(colaborador ≡ C2E2; tarefa a realizar ≡ R; forma de apresentação das orações ≡ NMS) em que a

amplitude média de N400 é maior para orações falsas do que para verdadeiras (Mf = -30.1uV vs Mv

= -33.9uV) [F(1,418) = 3.06, com α = 0.081].

A latência do ERP N400 é maior para oracões falsas do que para orações verdadeiras. Esta

tendência é significativa para a maioria dos casos.

As exepções ao facto de se obter uma tendência anterior significativa ocorrem nos seguintes

casos, onde se verifica esta tendência mas não é significativa:


das orações ≡ NMS) em que se obtém (Mf = 391ms vs Mv = 389ms) [F(1,418) = 0.76, com α =

0.382];


das orações ≡ NMS) em que se obtém (Mf = 375ms vs Mv = 373ms) [F(1,418) = 0.31, com α =

0.382].

A exepção à tendência anterior ocorre para o colaborador C2E2 e nos seguintes casos:


• para a combinação de factores (tarefa a realizar ≡ NR; forma de apresentação das orações ≡ NMS)

em que se obtém (Mv = 382ms vs Mf = 378ms) [F(1,418) = 3.11, com α = 0.078];

• para a combinação de factores (tarefa a realizar ≡ R; forma de apresentação das orações ≡ NMS)

em que se obtém (Mv = 373ms vs Mf = 371ms) [F(1,418) = 0.28, com α = 0.595].

4.4. Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre o ERP P500

A amplitude de P500 para orações verdadeiras é maioritariamente maior do que para orações

falsas, não atingindo esta diferença significado na maioria dos casos.

O único caso em que esta amplitude é maior para orações falsas, atingindo significado, acontece

para a combinação de factores (colaborador ≡ C2E2; tarefa a realizar ≡ R; forma de apresentação

das orações ≡ NMS) em que se obtém (Mv = 11.5uV vs Mf = 17.4uV) [F(1,418) = 6.06, com α =

0.014].

Não existe uma tendência definida para a diferença entre a latência para orações verdadeiras e

para orações falsas, sendo maior para orações verdadeiras nuns casos e para orações falsas noutros.

Por outro lado, também não existe significado nesta diferença para a maioria dos casos.

As exepções em que a diferença mencionada atinge significado acontecem nos casos seguintes:



0.000];



0.002];

• para a combinação de factores (colaborador ≡ C2E2; tarefa a realizar ≡ R; forma de apresentação


0.035].


5. Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre o Atraso da Resposta e a Percentagem

de Erros

Para complementar a análise dos efeitos do factor valor lógico das orações sobre a tarefa de

verificação dessas orações, vai observar-se como se reflecte este factor na execução da resposta

exigida (na experiência 2B). Esta análise incidirá sobre 2 parâmetros relacionados com a resposta: o

atraso da execução da resposta relativamente à apresentação do estímulo principal para essa

resposta, e que é a apresentação do 3º segmento, e a quantidade de erros ocorridos nas respostas. Os

erros surgem por falta de resposta, devido a uma resposta fora de tempo ou através de uma resposta

errada. As conclusões tiradas da verificação dos efeitos exercidos pelo valor lógico das orações

sobre as respostas dadas, permitirão concluir das possíveis diferenças existente ao nível do

processamento semântico de orações verdadeiras e falsas.

Para a análise que se vai descrever foram utilizados dados obtidos durante a experiência 2B e

onde participaram os colaboradores C1E2 e C2E2.

5.1. Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre o Atraso da Resposta

Como os factores tarefa a realizar e a forma em que as orações são apresentadas não variam no

conjunto de dados utilizados, não há que preocupar com a interacção entre eles e o valor lógico das

orações. Deste modo apenas se verificou se existia interferência devido à utilização de vários

colaboradores.

A interacção entre os factores colaborador e valor lógico das orações mostrou-se ser significativa

[F(3,319) = 3.99, com α = 0.009], sendo as médias globais do atraso correspondentes à resposta a

orações verdadeiras e falsas 796ms e 849ms, respectivamente.

Dado que a interacção anterior é significativa, tem que se analisar separadamente a influência do

valor lógico e do colaborador sobre o atraso da resposta.

A influência do factor colaborador sobre o atraso da resposta é significativa [F(1,141) = 9.52,

com α = 0.002], sendo o colaborador C1E2 mais lento em média que o colaborador C2E2 (862ms

vs 757ms).


Tabela 4.1 - Atraso médio das respostas dadas pelos colaboradores participantes na experiência 2B,no caso de orações verdadeiras e falsas. Os valores são em milisegundos.

Colaborador Verdade Falso

C1E2 845 878 C2E2 723 796

A influência do valor lógico das orações sobre o atraso da resposta, fazendo uma análise separada

para cada colaborador, mostrou não ser significativa, nem para o colaborador C1E2 [F(1,87) = 1.07,

com α = 0.303], nem para o colaborador C2E2 [F(1,52) = 1.06, com α = 0.309]. Os valores do

atraso médio da resposta são apresentados na Tabela 4.1. Do que acabou de ser dito e da análise da

tabela 4.1 pode acrescentar-se que a resposta a orações verdadeiras é mais rápida que a orações

falsas, como era esperado, e o facto desta tendência não se ter revelado significativa, deve-se

essencialmente a possuirem-se poucos valores e a variância destes ser razoável.

Tabela 4.2 - Percentagem média de erros ocorridos nas respostas dadas pelos colaboradoresparticipantes na experiência 2B, no caso de orações verdadeiras e falsas. Os valoressão em percentagem.

Colaborador Verdade Falso

C1E2 0 (0/43) 2.12 (1/47)- C2E2 6.67 (2/30) 13.33 (4/30)

5.2. Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre a Percentagem de Erros

O processo de análise desta influência é análogo em tudo ao que se utilizou no ponto 3.5.1.

Começou por se verificar que a interacção entre os factores valor lógico das orações e

colaborador utilizado não é significativa [F(3,12) = 2.48, com α = 0.11], sendo este facto devido

provavelmente a possuirem-se poucas situações de erro nos dados adquiridos. A média global de

erros ocorridos nas respostas a orações verdadeiras e falsas é de 2.5% e 6.3%, respectivamente.


Embora a interacção anterior não se tenha revelado significativa, também aqui se vai analisar

separadamente a influência dos factores colaborador e valor lógico das orações.

Verificou-se que a influência do colaborador sobre a percentagem de erros ocorridos em 10

respostas possíveis do mesmo tipo é significativa [F(1,14) = 6.16, com α = 0.026], sendo maior para

o colaborador C2E2 do que para C1E2 (10% vs 1%).

Através de uma análise separada para os vários colaboradores, mostrou-se que a influência do

valor lógico das orações sobre a percentagem de erros ocorridos em 10 respostas possíveis do

mesmo tipo não é significativa, nem para o colaborador C1E2 [F(1,8) = 1.00, com α = 0.347], nem

para o colaborador C1E2 [F(1,4) = 0.50, com α = 0.519]. Na Tabela 4.2 apresentam-se os valores

das percentagens médias de erro para cada colaborador e tipo de orações. Com base nos valores da

Tabela 4.2, conclui-se que ocorrem mais erros em orações falsas do que verdadeiras em qualquer

dos colaboradores, embora esta tendência não seja significativa pela razão já apontada atrás.

6. Influência da Localização de Recolha dos Potenciais Eléctricos sobre a Amplitude e

Latência dos ERPs

Uma vez que foram utilizados 7 canais de EEG, ou seja, 7 localizações diferentes de recolha do

sinal, podem tirar-se mais algumas conclusões (a somar à já referida sobre a figura 13) sobre a

distribuição dos potenciais associados com a realização da tarefa de verificação das orações.

Como a análise para todas as combinações dos vários factores se tornava quase impraticável,

optou-se por fazer a análise apenas para a experiência 1B. Esta experiência caracteriza-se por não se

exigir uma resposta aberta, as orações são apresentadas na forma NMS e com a participação dos

colaboradores C1E1 e C2E1.

Os resultados do cálculo da análise de variância sobre a amplitude e latência dos vários ERPs com

o factor localização, é apresentada no ponto 4 do Apêndice 6. Aqui vão referir-se apenas as

observações mais importantes.

Começa por se notar que a localização de recolha do sinal influencia significativamente a

amplitude e a latência da componente N200. Tanto a amplitude como a latência de N200 são

maiores nas zonas central, frontal e parietal do cortex do que na zona occipital.

No caso de orações falsas, verificou-se que a localização de recolha do sinal influencia

significativamente a latência do ERP P300 [F(6,308) = 3.01, com α = 0.007], sendo esta latência


maior na zona que divide os hemisférios (central, frontal e parietalmente) do que nas outras

localizações usadas.

Representando a maioria das situações, constatou-se que as outras amplitudes (de P300, de N400

e de P500) e latências (de P300 com orações verdadeiras, de N400 e de P500) não sofrem influência

significativa do factor localização de recolha do EEG. No entanto, constata-se que a amplitude de

P300 é ligeiramente menor na zona occipital que nas outras usadas.

Quanto a possíveis diferenças entre os ERPs recolhidos do lado direito e os recolhidos do lado

esquerdo, conclui-se que apenas as amplitudes dos ERPs P300 e P500 apresentam uma diferença

relevante, sendo os primeiros maiores do lado esquerdo e os segundos maiores do lado direito.

Para as componentes P300, N400 e P500, e dado que a influência da localização de recolha dos

potenciais eléctricos sobre estes ERPs não é significativa, as conclusões a tirar para cada localização

são as mesmas que já foram apresentadas para a globalidade das localizações. Por exemplo, as

conclusões acerca das diferenças na amplitude e latência de N400 para os casos de orações

verdadeiras e falsas, são as mesmas para os vários canais, ou seja, a amplitude de N400 é maior para

orações verdadeiras e a sua latência é maior para orações falsas, embora estas diferenças não atinjam

significado pela razão citada. A confirmação deste exemplo pode ser verificada no ponto 4 do

Apêndice 6, observando as diferenças entre os valores das amplitudes e latências de N400 para os

casos V e F.

Figura 15 - Comparação do efeito da média e da mediana quando aplicadas aos vários canais do

mesmo segmento de EEG. No caso aqui apresentado o segmento de EEG corresponde

ao sinal médio para a globalidade das orações verdadeiras apresentadas na experiência

1B.


5.2.2 - Medidas de Localização dos Potenciais Eléctricos Pertencentes a Canais

Diferentes

Como já foi dito, uma forma de melhorar a RSR, entre outros parâmetros, consiste em aplicar aos

dados disponíveis uma medida de localização. Neste ponto a novidade reside no facto de o

processamento se efectuar sobre sinais contidos no mesmo segmento de EEG, o que significa que o

processamento é efectuado sobre os vários canais adquiridos em cada ensaio. Deste modo aproveita-

se o facto de se possuirem simultaneamente para o mesmo evento várias representações. Este

aspecto poderá ser útil em processamento em tempo real, como é o caso da classificação pretendida

para as respostas corticais.

As medidas de localização testadas foram a média e a mediana. A fórmula usada para o cálculo da

média é dada pela equação 4. Por outro lado, a mediana de (2n-1) valores é o nésimo valor quando a

sequência de valores está ordenada por valor crescente. Para muitos valores as duas medidas não

diferem significativamente, no entanto a mediana pode evitar erros introduzidos por valores

extremamente distantes da média. Na figura 15 pode observar-se como não existe grande diferença

entre a média e a mediana quando aplicadas sobre os vários canais do mesmo segmento de EEG.

Analisando a diferença entre N400 para orações verdadeiras e falsas, antes da aplicação de

qualquer medida de localização e após a aplicação da média ou da mediana, tiraram-se algumas

conclusões que se apresentam aqui. A utilização do ERP N400 deve-se ao facto de ser a

componente mais representativa das diferenças entre o processamento dos 2 tipos de orações.

A média e a mediana não se mostraram significativamente diferentes quanto aos efeitos sobre os

sinais. Contudo, pode considerar-se a média ligeiramente melhor, uma vez que proporciona a

existência de uma diferença entre a amplitude de N400 para orações verdadeiras e falsas maior do

que a obtida com a mediana.

A aplicação da média/mediana sobre os canais parece melhorar a diferença entre a amplitude de

N400 para os 2 tipos de orações, relativamente ao que se passa com um dos melhores canais, por

exemplo Fz. No entanto, estas melhorias não são totalmente convincentes.

Quando se utilizou a média/mediana em segmentos de EEG em bruto também se observou uma

melhoria, sem ser significativa, na diferença verdade-falso da amplitude de N400, relativamente ao

que se passa com o canal Fz.


A obtenção de resultados não muito relevantes neste ponto, deve-se ao facto de os vários canais

necessitarem de pesos diferentes para a manipulação simultanea no processamento referido.

Provavelmente estes pesos serão vectores, para ter em conta que os vários canais são projecções do

mesmo vector em direcções diferentes.

5.3 - Processamento Utilizando o Método da "Singular Value Decomposition -

SVD"

5.3.1 - Introdução ao Método da SVD

O poder do método da "Singular Value Decomposition -SVD" reside no facto de poder ser

aplicado em matrizes quadradas bem como em rectangulares, reais ou complexas. Deste modo, é

adequado para a solução numérica de problemas do tipo "linear least squares - LLS" dado que se

pode aplicar directamente à matriz que contém os dados [26].

Outra vantagem do método da SVD reside no facto de poder lidar com sistemas de equações ou

matrizes que são singulares ou numericamente próximas de singulares, obtendo deste modo

melhores resultados que a eliminação de Gauss ou a decomposiçao LU (decomposição de uma

matriz num produto de uma matriz triangular inferior por outra triangular superior).

Podem definir-se duas formulações diferentes para a solução dos problemas tipo LLS:

(i). ^W 1*= −Φ Θ [eq.7]

em que ^W é a estimativa pelo método dos mínimos quadrados do vector dos pesos amostrais do

modelo dum filtro transversal, Φ é a matriz de correlação da média temporal das entradas e Θ é o

vector de correlação cruzada da média temporal entre as entradas e algumas respostas desejadas.

(ii). ^W 1

( HA * A) * HA * d= − [eq.8]

em que A é a matriz de dados representando a evolução temporal dos vectores de entrada e d é o

vector de dados desejado, representando a evolução temporal desejada para a resposta.


Embora as duas formulações sejam matematicamente equivalentes, conduzem a computações bem

diferentes para calcular a solução ^W . A equação 8 conduz a soluções com o dobro da precisão para

a mesma precisão numérica. Esta equação pode ser representada doutra forma:

^W +A * d= [eq.9]

onde

+ = −A 1( HA * A) * HA [eq.10]

designado +A por pseudoinversa ou Moore-Penrose inversa generalizada da matriz A.

Muitas vezes acontece que A contém colunas linearmente independentes, ou seja, é preciso

escolher uma de entre várias soluções possíveis para o problema dos mínimos quadrados. Esta

questão pode ser resolvida pela técnica da SVD.

5.3.2 - O Teorema da SVD

O método da SVD fornece informação quantitativa sobre a estrutura de um sistema de equações

lineares, como por exemplo o sistema que interessa aqui descrever:

A *^W d= [eq.11]

em que A é uma matriz (K x M), d é um vector (K x 1) e ^W é um vector (M x 1) representando a

estimativa do vector de parâmetros desconhecido.

O teorema da SVD ou teorema de Autonne-Eckart-Young diz que dada uma matriz A, existem

duas matrizes unitárias V e U, de modo que seja verdadeira a seguinte equação:

HU * A * V =[∑ 0

0 0] [eq.12]


com

∑ = diagonal (σ1, σ2, ... , σw), em que σ1 ≥ σ2 ≥ ... ≥ σw > 0. [eq.13]

Uma matriz diz-se unitária se a sua complexa conjugada da transposta for igual à sua inversa. Por

HX designa-se a matriz hermitica transposta da matriz X.

O equacionamento do teorema da SVD pode ser expresso de modo a obter a matriz A em termos

das outras matrizes:

A = U *[∑ 0

0 0]* HV [eq.14]

em que V é uma matriz (M x M), U é uma matriz (K x K) e ∑ é uma matriz (W x W).

As matrizes unitárias U e V são ortogonais no sentido em que as suas colunas são ortogonais:

ij in jnu * ui 1

K=

=∑ δ , com 1 ≤ j ≤ K e 1 ≤ n ≤ K [eq.15.1]

ij in jnv * vi 1

K=

=∑ δ , com 1 ≤ j ≤ M e 1 ≤ n ≤ M [eq.15.2]

O indice w em σw da equação 13 designa o "rank" da matriz A [rank(A)], sendo definido como o

número de colunas de A linearmente independentes. Como rank( HA ) = rank(A) e w (que é o "rank"

de A) é ≤ minimo(K, M), surgem dois casos distintos de sistemas de equações a resolver:

(1). K > M ⇒ sistema de equações sobredeterminado, ou seja, mais equações que incógnitas;

(2). K < M ⇒ sistema de equações subdeterminado, ou seja, mais incógnitas que equações.

Quando K < M, ou seja, há menos equações que incógnitas, devem acrescentar-se linhas de zeros

à matriz A até ficar uma matriz quadrada e adicionar zeros ao vector que representa a resposta

desejada do sistema.


A demonstração do teorema da SVD, postulado através da equação 12, para os 2 tipos de

sistemas de equações anteriores, pode ser confirmada na referência [26], nas páginas 405-408.

5.3.3 - Terminologia Associada com o Método da SVD

Os números σ1, σ2, ... , σw, elementos constituintes da diagonal da matriz ∑ da equação 12 (13

ou 14), são os valores singulares da matriz A. Se algum dos σi for nulo a matriz A diz-se singular.

As colunas da matriz unitária V, ou seja, v1, v2, ... , vM, são os vectores singulares à direita da

matriz A. Por outro lado, as colunas da outra matriz unitária (U), ou seja, u1, u2, ... , uK, são os

vectores singulares à esquerda da matriz A. De referir ainda que os M vectores singulares à direita

de A (vi) são os vectores próprios de ( HA * A), enquanto que os K vectores singulares à esquerda

de A (ui) são os vectores próprios de ( HA * A ). Há que explicitar uma ideia que já foi expressa

atrás: o número de valores singulares positivos coincide com o "rank" de A.

Utilizando os vectores singulares à direita e à esquerda, vi e ui respectivamente, podem

representar-se as matrizes A e HA na forma expandida:

A ( i * iu * Hiv )

i 1

w=

=∑ σ [eq.16]

HA ( i * iv * Hiu )

i 1

w=

=∑ σ [eq.17]

Se A for uma matriz hermitica ( ija*

jia= ), os valores singulares de A são o valor absoluto dos

valores próprios de A.

Como já foi dito explicitamente, o método da SVD possibilita a formulação de uma definição pra

a pseudoinversa de uma matriz A cuja decomposição SVD é dada pela equação 12. Deste modo a

pseudoinversa de A ( +A ) é definida pela equação seguinte:

+A = V *[ −1 0

0 0

Σ ]* HU [eq.18]

onde − = − − −1 diagonal( 1 1 , 1

2 ,..., 1 w )Σ σ σ σ .


5.3.4 - Utilização da Técnica da SVD para Resolver Sistemas de Equações Lineares

Quando uma matriz quadrada A é singular podem definir-se os conceitos de espaço nulo e gama.

Dado o sistema de equações A*x =b, se A for uma matriz quadrada e singular, então existe um

subespaço do vector x, chamado espaço nulo, que corresponde a zero (A*x = 0). A dimensão do

espaço nulo designa-se por nulidade de A. Se houver algum subespaço do vector b que pode ser

«atingido» por A, no sentido de a x corresponder um subespaço de b, este subespaço toma o nome

de gama de A. A dimensão da gama de A é o "rank" desta matriz. Se A é não singular, então

rank(A) coincide com a dimensão de b, caso contrário rank(A) é menor que a dimensão de b.

Resumindo, o rank(A) somado à nulidade de A iguala a dimensão de b.

A utilidade do que se expôs reside no facto de que, o que a técnica da SVD faz explicitamente é

construir bases ortonormadas para o espaço nulo e gama de uma matriz. Especificando, as colunas i

da matriz U cujos valores singulares σi da matriz ∑ não são nulos, constituem um conjunto

ortonormado de vectores base que representa o espaço gama. Por outro lado, as colunas i de V

cujos elementos σi forem nulos, formam uma base ortonormada para o espaço nulo.

Quando uma matriz A é singular, o sistema de equações A*x=b tem várias soluções se b estiver

contido na gama de A. Para obter uma solução única deve escolher-se aquela que tiver o menor 2x .

Para se conseguir esta solução, usando a SVD, substitui-se (1/σj) por zero se σj=0 e a solução

desejada é dada pela equação seguinte:

x = V * [diagonal(1 j)σ ] * HU * b [eq.19]

Por oposição ao que se disse, se o vector b não estiver contido na gama de A, o sistema de

equações não tem solução. No entanto, a equação 19 pode ser utilizada para obter uma pseudo-

solução para o vector x que, embora não resolva exactamente o sistema A*x=b, é aquela que em

termo de mínimos quadrados o faz melhor. Resumindo, neste caso a solução x obtida é aquela que

minimiza r A * x b= − .

Normalmente a matriz A não é, nem singular, nem não singular, mas apresenta alguns σj muito

próximos de zero, designando-se A por matriz "ill-conditioned". Nestes casos, os métodos directos

de eliminação de Gauss e decomposição LU obtêm uma solução, mas esta solução apresenta grandes


erros na aproximação do vector b. Para obter uma solução mais precisa, usando o método SVD,

colocam-se a zero os σj que são próximos de zero e aplica-se a equação 19.

5.3.5 - Outras Aplicações da Técnica da SVD

Como se disse explicitamente, pode utilizar-se a SVD para obter o "rank" de uma matriz e para

calcular a sua pseudoinversa.

Um segundo tipo de aplicações da SVD situa-se no contexto de algebra linear e da teoria de

sistemas lineares, no sentido de determinar a representação de subespaços ou implementar operações

sobre subespaços. Entre as operações a realizar com subespaços podem referir-se o seu cálculo,

projecções de um subespaço sobre outro, cálculo do ângulo entre 2 subespaços, etc [27].

A SVD também pode ser empregue como uma ferramenta na análise teórica de algoritmos

numéricos, para determinar dependências entre colunas e linhas de uma matriz e para analisar

matrizes quadradas, matrizes invertíveis não quadradas ou matrizes tipo "rank-deficient".

Outra aplicação para a técnica da SVD consiste em melhorar a estimativa, pelo método de

predição linear, de frequências com níveis de RSR baixos. Este melhoramento consegue-se pela

decomposição SVD da matriz de dados de predição linear [28]. Nesta aplicação pode determinar-se

o número de sinusoides presentes nos dados e conhecer precisamente as suas frequências.

5.3.6 - Aplicação da SVD no Presente Trabalho

A ideia base para a aplicação da técnica da SVD no presente trabalho foi retirada do trabalho

descrito na referência [29]. Nesta referência o que se pretende é visualizar os sinais de EEG num

espaço de fase. A técnica da SVD surge ai no sentido de obter uma projecção num subespaço

tridimensional, onde as trajectórias que se aproximam de um único ponto no espaço de fase têm a

maior projecção.

As trajectórias descritas pela evolução temporal do estado do sistema (cérebro humano) geram

uma figura geométrica chamada o retrato do espaço de estados ou retrato do EEG. Com o retrato

do espaço de estados pretende-se que seja possível observar a movimentação complicada do estado

do sistema.

Como se sabe, a dimensão do espaço a reconstruir tem um papel importante na visualização. Por

exemplo, se um um objecto tridimensional for visualizado com menos de 3 dimensões, obtém-se uma

vista distorcida desse objecto. Por esta razão, para se reconstruir as propriedades dinâmicas do


sistema no espaço de fase tem que se conhecer primeiro a dimensionalidade do espaço envolvente.

Na referência [29] a dimensionalidade do espaço envolvente variou entre 5 e 12, o que significa que

para visualizar as trajectórias do EEG no espaço de fase são necessárias entre 5 e 12 dimensões. Esta

situação leva inevitavelmente á necessidade de projectar os retratos do EEG, dado que o ser humano

está limitado biologicamente a uma visualização 3D e tecnicamente (por computador ) a 2D.

Optaram por criar inicialmente uma projecção 3D para depois se obter uma vista 2D em

computador. As projecções implementadas eram ortogonais, sendo a escolha das 3 coordenadas do

subespaço, de entre as 5 a 12 existentes, um problema a resolver. A solução consiste em escolher o

subespaço 3D contendo a maior projecção do objecto original com dimensão N (> 3). É aqui que

surge a SVD, no sentido de obter as 3 coordenadas desejadas para este subespaço 3D. Como os

valores próprios medem a variância das projecções sobre os vectores próprios correspondentes,

escolhem-se para definição do subespaço 3D onde o retrato do EEG tem a maior projecção, os 3

vectores próprios que corresponderem aos 3 maiores valores próprios.

Para aplicar a técnica da SVD definiram a matriz A em que as linhas são constituidas por

segmentos de EEG sucessivamente atrasados, onde τ é um atraso arbitrário:

A =

x(1) x(1 ) x(1 ) ... x(1 )

x(2) x(2 x(2 ) ... x(2 )

... ... ...

x(M) x(M ) x(M ) ... x(M )

+ + + −+ + + −

+ + + −

τ τ ττ τ τ

τ τ τ

2 1

2 1

2 1

( )

) ( )

... ...

( )

N

N

N

A matriz A é decomposta pelo método da SVD, usando a equação 14. No sentido de obter as

projecções no subespaço 3D, colocam-se a zero as colunas de V que não correspondem aos 3

maiores valores singulares (próprios) de ∑ e calculando a nova matriz de projecção A = A*V.

Ao escolherem-se as direcções de projecção, definido o subespaço 3D, através da técnica da

SVD, o ruído não é aumentado, bem pelo contrário, é atenuado porque este tem uma distribuição

homogénea por todo o espaço, o que resulta numa redução do peso do ruído sobre um sinal que

passa a ser definido apenas pelas 3 projecções onde apresenta maior variância.

No caso presente, o procedimento seguido é bastante análogo ao que se acabou de descrever. A

matriz da dados A não é constituido por segmentos de EEG sucessivamente atrasados, mas sim por

vários segmentos de EEG representativos do mesmo evento. Ou seja, A (mp x np) contém sinais

adquiridos simultaneamente nas várias localizações utilizadas:


A =

ch0 1 ch1 1 ... ch6 1

ch0 2 ch1 2 ... ch6 2

... ... ... ...

ch0 mp ch1 mp ... ch6 mp

Conclui-se que np é 7 e mp é definido pelo comprimento dos segmentos de EEG utilizado.

Aqui não se pretende obter uma visualização do EEG num espaço de fase, mas sim obter uma

projecção do EEG proveniente de várias localizações numa única direcção que melhore a RSR e

permita assim uma melhor visualização do sinal. A direcção procurada é obtida através da

decomposição da matriz de dados A pela técnica da SVD e considerando-a a coluna de V

correspondente ao maior valor singular da matriz ∑. Esta direcção corresponde ao valor próprio (à

direita) de A sobre o qual o EEG tem uma projecção maior.

A rotina que se vai utilizar para decompor a matriz A pelo método da SVD designa-se svdcmp( )

[30]. Esta rotina é baseada numa rotina desenvolvida por Forsythe e outros [31], e que por sua vez é

baseada na rotina original de Golub e Reinsch que pode ser encontrada, por exemplo, em LINPACK.

O algoritmo utilizado pela rotina svdcmp( ) é bastante estável e usa os conceitos de (i) redução

Householder para a forma bidiagonal e (ii) diagonalização pelo processo QR com deslocamentos

[32].

A rotina svdcmp( ) é usada com vários parâmetros de entrada. Concretamente, uma evocação

desta rotina é feita da seguinte forma:

svdcmp(a,K,M,∑,v)

significando que, dada a matriz de entrada a com dimensões (K x M), a rotina svdcmp( ) calcula a

sua decomposição SVD (A=U*∑*VH). Em termos de saidas pode dizer-se que a matriz U vai ficar

na zona de memória antes atribuida ao parâmetro a, a matriz diagonal de valores singulares ∑ é

«retornada» como um vector (parâmetro ∑) e a matriz V (não VH) é «retornada» no parâmetro v.

Como já se disse atrás, quando K for menor que M deve preencher-se a matriz a com linhas de

zeros até se obter uma matriz quadrada (M x M).

A implementação da rotina svdcmp( ) encontra-se no ficheiro svdcmp.c.


O fluxograma que descreve a obtenção da direcção de projecção procurada, no sentido de obter

uma melhor visualização do EEG, é apresentado no ponto 10 do Apêndice 3.

Sobre este fluxograma deve acrescentar-se que se fizeram algumas alterações de notação

relativamente à teoria da SVD. As substituições que se fizeram são as seguintes:

mp substituiu K;

np substituiu M;

W substituiu ∑.

Daqui resultou que as matrizes A, U, V e W passam a ter as dimensões: A (mp x np), U (mp x

np), V (np x np) e W (np x 1), onde np=7 porque se utilizaram 7 canais de EEG.

TABELA 5.1 - Amplitude (uV) e latência (ms) dos ERPs P300 e N400 medidos na projecção doEEG sobre uma direcção obtida pela técnica da SVD. As primeiras 4 linhas databela servem para identificar de onde provém o EEG usado na obtenção dadirecção de projecção e para identificar o EEG projectado sobre essa direcção.

EEG usado na obtenção Experiência 1A 1A 1B 1B 2A 2A 2B 2Bda direcção de projecção Orações V V V V V V V VEEG projectado sobre a Experiência 1A 1A 1B 1B 2A 2A 2B 2Bdirecção obtida via SVD Orações V F V F V F V F

T300 272 278 278 280 292 285 248 285

P300 -1.5 -1.1 5.4 0.8 1.8 3.0 -2.5 -3.9

T400 398 395 378 390 382 388 335 375

N400 -10.6 -17.1 -3.2 -9.6 -6.7 -8.1 -14.0 -17.6

A projecção do EEG, representado pela matriz A, sobre a direcção obtida através da

decomposição SVD, é feita calculando simplesmente o produto A*V. A matriz V deve conter na 1ª

coluna a direcção de projecção e zeros nas outras colunas, ficando a projecção do EEG na 1ª coluna

da matriz que alberga o produto A*V. Este processo é esquematizado no fluxograma que se

apresenta no ponto 11 do Apêndice 3.


TABELA 5.2 - Amplitude (uV) e latência (ms) dos ERPs P300 e N400 medidos na média dos 7canais de EEG que foram projectados na direcção obtida pela técnica da SVD, ecujos resultados dessa projecção estão tabelados na Tabela 5.1.

EEG médio dos 7 canais Experiência

1A 1A 1B 1B 2A 2A 2B 2Bprojectados na direcção

obtida através da SVD Orações V F V F V F V F

T300 278 280 275 272 292 288 248 288P300 -0.8 -0.4 4.1 0.0 2.8 3.4 -1.6 -3.0T400 400 395 390 390 382 385 332 378N400 -9.9 -16.4 -2.4 -9.1 -4.8 -6.9 -11.9 -15.4

5.3.7 - Resultados Obtidos com a SVD

Para obter a direcção de projecção, na técnica da SVD, utilizou-se na «construção» da matriz de

dados A: o EEG médio par orações verdadeiras, todas as localizações disponíveis (7) e um segmento

de EEG que em termos da temporização dos ensaios nas experiências, vai desde a apresentação do

3º segmento (S3) até 700ms após essa apresentação, ou seja, tem um comprimento de 280 valores.

Calculou-se uma direcção de projecção para cada uma das experiências realizadas (1A, 1B, 2A, e

2B), dado que existem diferenças significativas entre estas experiências. Projectando a matriz

constituida pelos 7 canais de EEG médio para orações verdadeiras e falsas, na direcção

correspondente a essa experiência, pode observar-se o que acontece aos ERPs presentes no EEG

quando se opera esta projecção.

Na figura 16 apresentam-se, para efeitos comparativos, o sinal depois de projectado segundo a

direcção obtida com a SVD e a média dos canais que se projectaram (1/7∑canal[i][ ], 0 ≤ i ≤ 6).

Nesta figura, apresentam-se os sinais correspondentes às 4 experiências e para cada experiência

podem observar-se sinais para os casos em que se usou EEG médio proveniente da apresentação de

orações verdadeiras e falsas.

A Tabela 5.1 contém os resultados da observação da amplitude e latência dos dois ERPs mais

importantes (P300 e N400) em termos da análise do processamento semântico numa tarefa de

verificação de orações, e na zona de mais interesse, ou seja, após a apresentação do 3º segmento das

orações. Foi esta razão que levou à escolha do segmento de EEG utilizado no teste à funcionalide do

método da SVD sobre uma matriz de dados constituida por sinal de várias localizações do escalpe.


(a)-EXP. 1A (Orações V.) (b)-EXP. 1A (Orações F.)

(c)-EXP. 1B (Orações V.) (d)-EXP. 1B (Orações F.)

(e)-EXP. 2A (Orações V.) (f)-EXP. 2A (Orações F.)

(g)-EXP. 2B (Orações V.) (h)-EXP. 2B (Orações F.)

Figura 16 - Comparação entre a projecção do EEG na direcção obtida pelo método da SVD (sinal desenhado a

ponteado) e a média simples dos 7 canais de EEG usados no método da SVD (sinal desenhado a traço

continuo). Os sinais representam o EEG médio adquirido em cada uma das experiências (1A, 1B, 2A

E 2B) e para os dois tipos de orações (verdadeiras - V - e falsas - F). A marca S3 define o instante em

que se apresenta o 3º segmento das orações.


Na Tabela 5.2 estão disponíveis a amplitude e latência dos ERPs referidos, mas agora relativas à

média dos sinais provenientes das 7 localizações que se projectaram na direcção obtida com a SVD.

Verificou-se que para as experiências 1A e 1B não existe grande diferença entre os ERPs dos

sinais resultantes da projecção na direcção obtida com a SVD e os ERPs da média dos 7 canais

usados em cada projecção, quer em termos de amplitude, quer de latência de P300 e N400. Esta

constatação baseia-se na análise das 4 colunas da esquerda nas Tabelas 5.1 e 5.2 e/ou na observação

dos casos (a) a (d) da figura 16. No entanto, verifica-se que para a maioria dos casos a amplitude de

P300 e N400 diminui ligeiramente no caso da projecção na direcção obtida com a SVD

relativamente ao caso da média entre canais.

Nas experiências 2A e 2B, observou-se uma diferença maior entre o sinal projectado e o sinal

resultante da média dos canais, diferença esta que se reflecte na amplitude de P300 e N400. Também

aqui, estas amplitudes são maiores no caso do sinal resultante da média entre canais.

Quanto à diferença entre os casos de orações verdadeiras e falsas, importante no ERP N400,

pôde verificar-se que também não existe uma diferença digna de registo entre os dois casos em

comparação, como se pode ver na Tabela 6.

Constatou-se que utilizando outro tamanho para o segmento de EEG aquando da obtenção da

direcção de projecção segundo o método da SVD, não se obtêm resultados significativamente

diferentes. O mesmo acontecendo quando se utiliza em vez do EEG médio para orações verdadeiras,

o EEG médio para orações falsas, na obtenção dessa projecção.

Ter reduzido a 1 a dimensionalidade do subespaço de projecção na técnica da SVD podia ter

levado a que se perdesse grande quantidade de informação, mas o facto da forma da projecção se

aproximar da forma do sinal que se obtém com média dos 7 canais usados, serve de argumento para

rejeitar esta hipótese.

A conclusão final resume-se a que não é viável a utilização do método da SVD, da forma

experimentada, uma vez que não trás melhorias relativamente à média entre canais.


TABELA 6 - Diferença entre a amplitude de N400 (uV) para orações verdadeiras e para oraçõesfalsas, no caso do sinal obtido pela projecção na direcção obtida com a técnica deSVD e no caso da média dos canais utilizados na projecção referida no casoanterior.

Experiência 1A 1B 2A 2B

SVD 6.5 6.4 1.4 3.6Média 6.5 6.7 2.1 3.5

CAPÍTULO 6 - Classificação das Respostas Corticais 110

CAPÍTULO 6 - Classificação das Respostas Corticais

6.1 - Introdução

Neste capítulo vai tentar discriminar-se automaticamente a que classe pertencem as respostas

corticais recolhidas durante os vários ensaios das experiências realizadas. As classes possíveis são

duas, denominadas por V e F, em associação com o tipo das orações que representam: verdadeiras e

falsas.

Para que a classificação numa de duas classes seja possível, espera-se que os p parâmetros

utilizados para caracterizar as classes, ocupem zonas p-dimensionais passíveis de ser separadas. Para

garantir esta condição é desejável que as duas classes tenham dois grupos de parâmetros com médias

tão distintas quanto possível e variâncias o menor possível em ambas as classes.

A maneira como as classes são separadas e quais os parâmetros utilizar, constituem o método de

classificação. No presente trabalho serão apresentados dois métodos de classificação: um elementar

(ponto 6.2) e outro baseado no discriminante linear de Fisher (ponto 6.3). Em cada método

apresenta-se a sua descrição, algumas notas necessárias sobre o algoritmo empregue na classificação,

o desenho do sistema classificador e o repectivo teste. Para terminar, apresenta-se no ponto 6.4 uma

comparação dos dois métodos referidos.

6.2 - Método de Classificação Elementar

6.2.1 - Fundamentos Básicos do Método

A filosofia em que assenta este método de classificação resume-se a tentar discriminar as

respostas corticais correspondentes à apresentação de orações verdadeiras, das respostas

correspondentes a orações falsas, com base numa fórmula (ou parâmetro) que sintetize o

conhecimento a priori sobre as diferenças entre as respostas para os dois tipos de orações. Deste

modo, o número de parâmetros (p) utilizados para discriminar as duas classes é de apenas um e o

processo de classificação resume-se a um processo unidimensional sintetizado na figura 17. Pode

constatar-se desta figura que, se as médias das classes não estiverem suficientemente distantes uma

da outra e/ou as variâncias não forem convenientemente baixas, surgem problemas na classificação


das respostas pertencentes às duas classes. Estes problemas traduzem-se obviamente em erros na

classificação dessas respostas.

Figura 17 - Distribuição desejada para o parâmetro usado na discriminação de duas classes e que

resume o principio em que se baseia o Método Elementar.

Uma vez que a zona de interesse dos potenciais cerebrais adquiridos ao longo dos ensaios, no que

diz respeito à distinção entre os casos de orações verdadeiras e falsas, se situa após a apresentação

do 3º segmento das orações, é sobre os ERPs que ocorrem nessa zona que interessa possuir

conhecimento para englobar no parâmetro que vai permitir distinguir as duas classes. As

componentes em causa (N200, P300, N400 e P500) e a informação pretendida foram referidas

anteriormente quando se apresentou o processamento estatístico sobre os dados adquiridos nas

experiências. Dado que a componente P500 se revelou mais irregular que as outras, foi posta de lado

a sua utilização na classificação. Apresentam-se a seguir algumas das conclusões sobre a amplitude

dos ERPs que serviram de base à obtenção do parâmetro discriminador das respostas corticais.

A amplitude de N200 não depende significativamente, nem do valor lógico das orações, nem da

forma como as orações são apresentadas, mas está dependente do colaborador utilizado. Por outro

lado, verifica-se que a amplitude de N200 não é influenciada pelo factor tarefa a realizar segundo

uma tendência definida.

Relativamente à amplitude de P300 conclui-se que: é maior para orações falsas, sem que no

entanto esta tendência atinja significado, depende moderadamente do colaborador utilizado nas

experiências, é maior quando se apresentam as orações na forma NMS e varia com o tipo de tarefa

exigida.


Para terminar, as conclusões tiradas sobre a amplitude de N400 resumem-se a que ela é maior

para orações verdadeiras, sem atingir significado, depende do colaborador utilizado, é maior quando

se apresentam as orações na forma NMS e quando não se exige uma resposta aberta sobre as

orações apresentadas.

Das conclusões sobre a variabilidade da amplitude dos ERPs com o tipo de orações, pensou-se

utilizar um parâmetro discriminador em que entrasse o termo (P300 - N400).

Para se confiar no parâmetro seleccionado foram testadas várias definições:

Parâmetro 0 → [(P300 - N400) / (P300 - N200)]

Parâmetro 1 → [(P300 - N400) /N400]

Parâmetro 2 → [P300 - N400]

Parâmetro 3 → [N400]

O Parâmetro 0 surgiu da ideia de utilização do termo (P300 - N400) e de conclusões tiradas da

observação dos ERPs médios, que permitiram concluir que em média o quociente entre as diferenças

do «vale» N400 para o pico P300 e do «vale» N200 para o mesmo pico (o Parâmetro 0) era

relativamente estável para os vários casos e maior para orações falsas.

O Parâmetro 1 partiu do termo referido e a utilização no denominador da amplitude de N400 teve

como objectivo dar mais consistência teórica ao parâmetro discriminador. Esclarecendo melhor,

pode dizer-se que no Parâmetro 0 se usa um denominador (P300 - N400), que não tem a tendência

teórica mais recomendável, dadas as conclusões retiradas da análise estatística. Para tentar superar

este facto substituiu-se este denominador por N400, já que esta amplitude ao ser menor para orações

falsas, ainda reforçaria mais o termo (P300 -N400) que é maior para orações falsas.

O Parâmetro 2, que utiliza apenas o termo base referido, apareceu com o intuito de que com ele

se obtivesse uma maior diferença entre a média do parâmetro discriminador para os dois tipos de

orações. Isto por que neste caso o termo (P300 - N400) já não é dividido por outro termo que, na

maioria dos casos, é bastante maior que 1.

O Parâmetro 3 apenas inclui na definição do parâmetro discriminador a amplitude de N400, por

ser esta a maior certeza quanto à diferença entre as respostas corticais correspondentes a orações

verdadeiras e falsas.


6.2.2 - Algumas Nuances Incorporadas no Método Elementar

Como já foi referido, foram testadas 4 hipóteses para o parâmetro que permite discriminar a que

classe pertencem as respostas corticais.

Uma segunda opção incorporada neste método consistiu na possibilidade de se usarem vários

canais para cada resposta e decidir da atribuição da resposta cortical a uma das classes de acordo

com a moda das decisões para o conjunto de canais seleccionados. Com esta variante convém

utilizar um nível de decisão diferente para cada canal, no sentido de optimizar a classificação. A ideia

da utilização de vários canais tem obviamente a ver com a tentativa de redução dos erros de

classificação que ocorrem quando se usa só um canal, através de uma decisão que recorre a uma

medida de localização (moda).

Refira-se que a classificação vai incidir sobre respostas em bruto, ou seja, sem que se tenha

operado sobre elas uma eliminação do ruído, por exemplo calculando as respostas médias. Deste

modo, as respostas a classificar têm uma forma desfavorável à classificação, pois possuem uma RSR

muito baixa. Com o intuito de tentar melhorar a RSR optou-se por 2 processos: o alisamento dos

sinais e o cálculo da média dos sinais provenientes das várias localizações. Quanto ao alisamento das

respostas corticais, pode dizer-se que que isso significou uma passagem através dum filtro passa

baixo. A resposta impulsional desse filtro é bastante simples,

hf[n] = (δ[n-3] + 2*δ[n-2] + 3*δ[n-1] + 4*δ[n] + 3*δ[n+1] + 2*δ[n+2] + δ[n+3]) / 16

e em termos gráficos toma a forma que se apresenta na figura 18.

Relativamente à obtenção do nível de decisão que vai indicar, através do parâmetro

discriminador, a que classe pertencem as respostas corticais, experimentaram-se dois métodos. No 1º

método, chamemos-lhe Método 1, o nível de decisão é obtido pela média dos níveis de decisão

obtidos para cada uma das respostas em bruto. No 2º método, Método 2, o nível de decisão é

calculado a partir das respostas médias para orações verdadeiras e falsas. De referir que em ambos

os métodos o nível de decisão é obtido depois de se calcular a média do parâmetro discriminador

para os dois tipos de orações, sendo o nível de decisão o ponto médio entre as duas médias do

referido parâmetro. Utiliza-se o ponto médio para o nível de decisão, porque não há a priori

nenhuma razão para se considerar que este parâmetro tenha distribuições com variância diferente nos

dois tipos de orações.


0 1 2 3 4 5-5 -4 -3 -2 -1 n

hf[n]

1

2

3 3

2

1

00

... ...

0 0

4

Figura 18 - Resposta impulsional do filtro utilizado para alisar as respostas corticais tendo em vista

melhorar a sua classificação.

Todas estas variantes estão incorporadas no fluxograma que se inclui no ponto 12 do Apêndice 3,

o qual representa um sumário do "algoritmo" utilizado pelo Método Elementar em discussão. Refira-

se que este fluxograma descreve o «desenho» e o teste do sistema classificador e que os resultados

da classificação são guardados num ficheiro sob a forma de uma matriz, em que uma dimensão é o

canal, a outra a ordem da resposta cortical em classificação. Os valores dessa matriz são os valores

do parâmetro discriminador e a classe atribuida a esse caso (canal ; ordem da resposta). Neste

ficheiro incorpora-se ainda, para cada resposta cortical, as modas do parâmetro citado e da

classificação calculada sobre os vários canais e, para cada canal, as médias do mesmo parâmetro

calculadas sobre as respostas do mesmo tipo (V, F). Estas duas informações adicionais são utilizadas

na análise da classificação (a 1ª) e no desenho do sistema classificador (a 2ª).

6.2.3 - Resultados Preliminares ao Desenho do Classificador

Comparando os resultados da classificação operada sobre um número razoável de casos,

constatou-se que a utilização do Parâmetro 0 para parâmetro discriminador dá melhores resultados

que usar os parâmetros 1 ou 2. A explicação para o falhanço do Parâmetro 2 deve-se à grande

variabilidade das amplitudes dos ERPs P300 e N400 nas respostas corticais em bruto

O que se acabou de dizer implicou que, para a escolha do melhor parâmetro discriminador,

restava comparar os resultados da classificação quando se usassem os parâmetros 0 e 3. Estes


resultados comparativos são apresentados na Tabela 7. Para obter esta tabela utilizaram-se dados

provenientes das experiências 1A e 1B e usou-se apenas um canal que continha a média dos 7 canais

disponíveis.

TABELA 7 - Resultados (em percentagem) da classificação das respostas corticais adquiridas nasexperiências 1A e 1B, quando se usam os parâmetros 0 e 3 para parâmetrodiscriminador.

Experiência 1A Experiência 1BC1E1 C2E1 C1E1 C2E1

Parâmetro 0 56.6 (34/60) 58.3 (35/60) 56.6 (34/60) 53.3 (32/60)Parâmetro 1 56.6 (34/60) 58.3 (35/60) 56.6 (34/60) 56.6 (34/60)

Como se vê facilmente da análise da Tabela 7, não existem praticamente diferenças no sucesso da

classificação quando se usam os parâmetros 0 ou 3, razão pela qual se teve que optar por uma delas.

A escolha recaiu no Parâmetro 0.

Classificando as mesmas respostas corticais com um número variável de canais, chegou-se à

conclusão de que usar os 7 canais apresenta vantagens sobre a utilização de apenas 5 (exclusão de

O2 e O1) e que, a classificação com 7 canais dá praticamente os mesmos resultados que um dos

melhores canais (Cz, Fz ou Pz). Operando assim apenas sobre um canal resultantante da média dos 7

canais, depois de se verificar que classificando com a média dos 7 canais os resultados eram

melhores do que com um canal em bruto, decidiu usar-se na classificação posterior a média das

respostas recolhidas nas 7 localizações usadas.

Alisar as respostas mostrou-se vantajoso para o sucesso da classificação, razão pela qual se

utilizou neste método o filtro passa baixo referido no ponto anterior.

A comparação dos 2 métodos de obtenção do nível de decisão utilizado na classificação dos

dados adquiridos nas experiências 1A e 1B está sumariada na Tabela 8. A análise desta tabela revela

que obter o nível de decisão através da média dos níveis de decisão para as várias respostas em bruto

(Método 1), apresenta alguma vantagem relativamente ao Método 2 quanto à percentagem de

sucesso na classificação.


TABELA 8 - Resultados (em percentagem) da classificação das respostas corticais recolhidas nasexperiências 1A e 1B, utilizando os Métodos 1 e 2 para obter o nível de decisão.


Método 1 60.0 (36/60) 63.3 (38/60) 53.3 (32/60) 50.0 (30/60)Método 2 60.0 (36/60) 55.0 (33/60) 55.0 (33760) 45.0 (27/60)

6.2.4 - Desenho do Classificador Elementar

Nesta fase do processo de classificação o que se pretende é «desenhar» o classificador, ou seja,

obter os parâmetros necessários à classificação das respostas oriundas de uma dada experiência e de

um certo colaborador, com o maior sucesso possível.

Esta fase, a de desenho do classificador, caracteriza-se por se classificarem as mesmas respostas

que se usaram para obter os níveis de decisão que são utilizados na classificação.

Como as amplitudes dos ERPs N220, P300 e N400, incluidas no parâmetro discriminador

utilizado, variam com o colaborador, a forma de apresentação das orações e a tarefa exigida, tem

que se fazer uma classificação separada para cada uma das experiências (1A, 1B, 2A, 2B) e para

cada um dos colaboradores (C1E1, C2E1, C1E2, C2E2).

Para se conseguirem as amplitudes destes ERPs usaram-se intervalos baseados nos valores

médios das suas latências, os quais foram apresentados nas Tabelas 2.1.2, 2.2.2, 2.3.2 e 3.2. Estes

intervalos são definidos pelo seu início (tmin) e duração (dt) na Tabela 9, para cada experiência ,

colaborador e ERP.

No desenho do classificador fez-se um alisamento das respostas corticais, usaram-se respostas em

bruto (antes do alisamento), para cada ensaio usou-se apenas uma resposta resultante da média das

respostas provenientes das 7 localizações, o parâmetro discriminador usado foi o Parâmetro 0 e

recorreu-se ao Método 1 para determinar o nível de decisão. Para se evitarem erros elevados quando

se calcula o nível de decisão, eliminaram-se desse cálculo os valores extremos do referido parâmetro.

Assim, rejeitam-se os valores que saiam fora do intervalo [0.3 ; 2.0] no caso de orações verdadeiras

e fora do intervalo [0.3 ; 3.0] em orações falsas.

Os níveis de decisão usados na classificação encontram-se na tabela 10.


TABELA 9 - Valores (em milisegundos) utilizados para definir os intervalos onde se calcularam asamplitudes de N200, P300 e N400, para as várias experiências e colaboradores.

Parâmetro Experiência 1A Experiência 1B Experiência 2A Experiência 2B(ms) C1E1 C2E1 C1E1 C2E1 C1E2 C2E2 C1E2 C2E2

T200(min) 140 140 110 120 150 160 150 160dT200 100 100 100 100 110 100 100 110

T300(min) 200 200 230 230 240 260 210 220dT300 120 120 90 90 100 90 110 120

T400(min) 350 350 330 330 320 340 300 320dT400 110 90 130 110 100 100 120 120

TABELA 10 - Valores médios do nível de decisão utilizados durante o «desenho» do sistema

classificador, em cada experiência e com cada colaborador.

C1E1 C2E1 C1E2 C2E2

Experiência 1A 1.186 1.102 __________ __________

Experiência 1B 1.013 1.144 __________ __________

Experiência 2A __________ __________ 1.104 1.253Experiência 2B __________ __________ 1.369 1.236

Apresentam-se na tabela 11 os resultados da classificação das respostas corticais, obtidos na fase

de desenho do Classificador Elementar.

Como se pode constatar da análise da Tabela 11, a percentagem de respostas classificadas com

sucesso durante a fase de desenho do Classificador Elementar variou de 48.3% a 60%, o que é

nitidamente mau. Este resultado deve-se ao facto de as respostas apresentarem uma grande

variabilidade de caso para caso o que, torna qualquer busca de uma tendência fixa nas amplitudes

dos ERPs infrutífera. Também não se pode falar da existência de sucessos de classificação

significativamente diferentes de colaborador para colaborador, ou de uma experiência para a outra.

TABELA 11 - Resultados (em percentagem) da classificação das resposts corticais, correspondentesà fase de «desenho» do sistema classificador.

C1E1 C2E1 C1E2 C2E2

Experiência 1A 56.6 (34/60) 58.3 (35/60) __________ __________

Experiência 1B 56.6 (34/60) 53.3 (32/60) __________ __________

Experiência 2A __________ __________ 60.0 (36/60) 48.3 (29/60)Experiência 2B __________ __________ 52.2 (47/90) 56.6 (34/60)


6.2.5 - Teste do Classificador Elementar

A fase de teste do classificador tem como objectivo observar o comportamento deste sistema

perante a tentativa de classificar respostas corticais não utilizadas aquando do desenho do

classificador. Este comportamento, que se deseja positivo, é importante pois permite concluir se o

sistema está bem dimensionado, ou se apenas apresenta uma espécie de optimização para os casos

que se usaram no seu desenho, falhando completamente nos casos restantes.

O processo de classificação é em tudo análogo ao que se usou na fase de desenho, exepto que

enquanto que na fase de desenho se usava na classificação de um conjunto de respostas um nível de

decisão obtido com essas respostas, no teste do sistema utiliza-se na classificação de um conjunto de

respostas um nível de decisão obtido com outro conjunto de respostas pertencente ao mesmo

colaborador e experiência.

Também aqui se usou alisamento das respostas corticais, uma única resposta por ensaio e

resultante da média das respostas das 7 localizações usadas e o mesmo parâmetro discriminador.

A Tabela 12 contém os resultados da fase de teste do sistema classificador. Pode verificar-se,

como seria de esperar depois dos resultados da fase de desenho, que os resultados da classificação

não são bons, variando a percentagem de respostas correctamente classificadas entre 46.6% e 60%.

Comparando estes valores com os da Tabela 11 conclui-se, como era esperado, que a percentagem

de respostas classificadas correctamente na sessão de teste é menor ou igual que na fase de desenho.

Há uma exepção para a experiência 1A e colaborador C1E1, em que o sucesso é maior na fase de

teste, o que não deixa de ser estranho.

Para terminar, fez-se uma classificação das respostas médias para cada colaborador e experiência.

O objectivo é ter uma ideia de como é que o classificador responde perante respostas corticais mais

bem «comportadas», como é o caso das respostas obtidas através da média de um número razoável

de respostas do mesmo tipo (V ou F). Deste modo, as respostas já apresentam uma RSR favorável e

os ERPs estão bem definidos.

A classificação das duas respostas médias, para os vários colaboradores e experiências, utilizou o

nível de decisão obtido com as respostas com que se calcularam essas respostas médias. Os

resultados desta classificação estão descritos na Tabela 13, confirmando que mesmo com as repostas

médias a classificação falha na experiência 1A com o colaborador C1E2 e na experiência 2B com

ambos os colaboradores. No caso da experiência 2B, onde se exige uma resposta aberta sobre as


orações apresentadas, o parâmetro discriminador apresenta uma tendência oposta à que se

considerou, ou seja, é maior para orações verdadeiras. A explicação pode estar nas diferenças das

amplitudes dos ERPs qundo se exige uma resposta aberta (exp. 2B), relativamente aos casos em que

não se exige qualquer tipo de resposta (outras experiências). De acordo com este resultado, na

experiência 2B deveria trocar-se a atribuição das respostas às classes, obtendo assim em termos de

ERPs médios um sucesso a 100%.

TABELA 12 - Resultados (em percentagem) da classificação das resposts corticais, obtidos durantea sessão de teste do sistema classificador.

C1E1 C2E1 C1E2 C2E2

Experiência 1A 60.0 (36/60) 58.3 (35/60) __________ __________

Experiência 1B 46.6 (28/60) 50.0 (30/60) __________ __________


TABELA 13 - Resultados da classificação das respostas corticais médias para orações verdadeiras e

falsas, em cada experiência e para cada colaborador.

C1E1 C2E1 C1E2 C2E2

Experiência 1A V e F V ou F __________ __________

Experiência 1B V e F V e F __________ __________

Experiência 2A __________ __________ V e F V e FExperiência 2B __________ __________ ------ ------

Conclui-se que o Método Elementar, sem apresentar mau dimensionamento durante a fase de

teste, não se mostrou interessante em termos de sucesso na classificação. No entanto, este insucesso

deve-se, entre outras razões, à grande variabilidade dos sinais, à baixa RSR desses sinais, ao mau

comportamento por parte dos colaboradores perante algumas orações, à má selecção de certas

orações, à utilização de apenas um parâmetro, ao baixo número de respostas disponíveis, etc.


6.3 - Método de Classificação Baseado no Discriminante Linear de Fisher

6.3.1 - Introdução ao Método de Fisher

Um processo de reconhecimento de padrões acarreta sempre uma redução da dimensionalidade

do espaço original. Este facto é denominado por extracção dos parâmetros relevantes para a

definição do objecto em causa, no sentido de poder classificá-lo numa de entre várias categorias

possíveis. Estes parâmetros deverão ainda permitir a obtenção de uma forma de decisão a usar na

classificação, de modo a que esta se faça com um erro mínimo.

Quando os parâmetros a extrair variam em torno de um certo valor é necessário fazer uma

abordagem estatística da questão, que se pode passar a definir como sendo a extracção de algo

envolvido em ruído. A solução para o facto de na maior parte dos casos não se possuir grande

informação a priori sobre as caracteristicas estatísticas dos parâmetros, consiste em analisar muitos

casos para obter as estimativas dessas caracteristicas. Esta análise toma a dimensionalide do número

de parâmetros usados. Por esta razão, tem interesse estudar métodos que, tal como o discriminante

linear de Fisher, permitam reduzir a dimensionalidade referida.

A teoria da decisão de Bayes vai aqui ser exposta com o objectivo de se tentar obter o

discriminante óptimo [33,34].

Admite-se que existem I classes wi às quais os objectos podem ser atribuidos, com i a poder

tomar os valores de 1 a I e no caso presente I toma o valor 2. A probabilidade a priori de um objecto

pertencer a uma classe wi (i =1,2) designa-se por P(wi), para qualquer classe wi deve ter-se P(wi)>0

e no conjunto de classes deve verificar-se que ∑i[P(wi)]=1, com i a variar de 1 a I.

Vai supôr-se que os objectos são definidos por n parâmetros, onde cada um corresponde a uma

realização de uma variável aleatória xj, com j a variar de 1 a n. Por exemplo, se x for o vector de

parâmetros, então ele será um vector aleatório de n componentes:

x = [x1 x2 ... xn]T.

A função densidade de probabilidade condicional de estado é designada por p(x |wi), com i a

variar de 1 até I.


A expressão seguinte, retirada da regra de Bayes, indica como a observação de x altera a

probabilidade a priori P(wi) para a probabilidade a posteriori P(wi|x ):

P(w|x) =p(x|wi)* P(wi)

p(x)[eq.20]

onde p(x ) é dada por

p(x) p(x|wj)* P(wj)j 1

I=

=∑ . [eq.21]

Perante um vector observação x toma-se a decisão αi, o que equivale a atribuir o objecto

correspondente à observação x à classe wi. Definindo a função λ(αi|wj), que é a função de custo

que corresponde a atribuir à classe wi um objecto pertencente à classe wj, o valor esperado do

custo/risco de que perante uma observação x se tome a decisão αi é dado por:

R( i| x) ( ij 1

I|Wj)* P(wj|x)α λ α=

=∑ , com i = 1, ..., I [eq.22]

onde a R(αi|x ) se dá o nome de risco condicional.

A decisão de Bayes consiste em escolher a decisão αi de modo a ter R(αi|x ) < R(αj|x ) para

qualquer i ≠ j. Esta decisão é optima no sentido de ser a decisão que apresenta maior probabilidade

de sucesso.

Optando por uma função de custo «simétrica» com a forma seguinte:

λ(αi|wj) ={0 <= se i j

1 <= se i = j

≠[eq.23]

o custo, ou probabilidade média de erro, é dado por

R(αi|x ) = 1 - P(wi|x ) [eq.24]


Assim, para minimizar o custo deve maximizar-se P(wi|x ), o que equivale a dizer que para se

obter o erro mínimo deve tomar-se a decisão αi quando P(wi|x ) > P(wj|x ) (com i ≠ j). Em vez de

P(wi|x ) pode utilizar-se qualquer função f(P(wi|x )) que seja monótona crescente. Por exemplo, a

função ’ig (x) log P(wi|x)= serve para a obtenção do custo mínimo. Desenvolvendo esta função

em parcelas mais simples obtém-se a função ig (x),

ig (x) log p(x|wi) log P(wi)= + [eq.25]

sendo esta função válida para função discriminante. Os valores de x que resolvem a equação

g1(x ) = g2(x ) definem a fronteira de decisão entre as duas classes.

Impondo as limitações de (a) p(x |wi) ser uma densidade normal multivariável e de (b) as matrizes

de covariância das 2 classes serem idênticas (∑1 = ∑2 = ∑), obtém-se:

p(x |wi) = 1

2 n 2

2ir 2

12

e( ) *

*π Σ

− [eq.26]

ou sinteticamente

p(x |wi) ∼ N( i , )μ Σ

em que iμ designa o vector médio de dimensão n e Σ a matriz de covariância (n x n), dados por:

iμ = E[x |wi], com i = 1,2 [eq.27.1]

iΣ Σ= = E[(x |wi- iμ )* T(x| iw i)− μ ], com i = 1,2 [eq.27.2]

Na equação 26, |Σ| significa o determinante da matriz Σ e 2ir é o quadrado da distância de

Mahalanobis (ver referência [33] página 104):

2ir T(x i) * 1*(x i)= − − −μ μΣ [eq.28]


Numa distribuição como a que se definiu na equação 26, os pontos de densidade de probabilidade

constante encontram-se em hiperelipsóides definidos por ri constante, ou seja, hiperelipsóides em

que a distância de Mahalanobis de x a iμ é constante.

Substituindo p(x |wi) da equação 25 pela expressão apresentada na equação 26 obtém-se para a

função discriminante, desprezando os termos independentes de i, a seguinte expressão:

ig (x) Tiw * x + iow= [eq.29]

em que

wi 1* i= −Σ μ [eq.30.1]

e

iow1

2* T

i * 1* i log P(wi)= − − +μ μΣ [eq.30.2]

Pode concluir-se da equação 29 que a função discriminante é linear e a fronteira de decisão é o

hiperplano definido pela seguinte equação:

Tw *(x ox ) 0− = [eq.31]

em que

w 1*( 1 2)= − −Σ μ μ [eq.32.1]

e

0x1

2*( 1 2)

log(P(w1) P(w2))T( 1 2) * 1*( 1 2)

*( 1 2)= + −− − −

−μ μμ μ μ μ

μ μΣ

[eq.32.2]


6.3.2 - A Teoria do Método de Fisher

Para a explanação do método de Fisher utiliza-se um conjunto de k amostras, sendo cada uma

definida por um vector de parâmetros com dimensão n, 1x , 2x , ..., kx . Parte-se do principio de que

k1 destas amostras pertencem à classe w1 e que k2 pertencem à classe w2. As amostras pertencentes

à classe w1 são definidas por um vector x ∈ ao subconjunto X1 e as que pertencem a w2 por um

vector x ∈ ao subconjunto X2.

Uma forma de simplificar a análise deste método consiste em projectar os vários vectores de

parâmetros ix na direcção de um certo vector W , com ||W ||=1, de modo a obter as projecções yi:

iy TW * ix= [eq.33]

(a) (b)

Figura 19 - Exemplo bidimensional (n=2) dos resultados obtidos pela projecção das amostras de 2

classes em 2 direcções W . No caso (a) a possibilidade de separação das 2 classes é

bem maior que no caso (b).

Tal como para as amostras ix , as projecções yi pertencerão a um dos subespaços Y1 ou Y2

conforme as respectivas amostras pertencerem a X1 ou X2.


A direcção de W , contrariamente à sua amplitude, é fundamental para a separação dos

subconjuntos Y1 e Y2. Uma direcção de projecção W inadequada produz uma sobreposição do

espaço ocupado por Y1 e Y2, como pode ser observado na situação (b) da figura 19. O que se

pretende com o método de Fisher é obter a direcção W que, com base num critério, resulte na

melhor separação de Y1 e Y2.

Para cada uma das classes wi as médias e as dispersões da projecção das ki amostras são definidas

pelas seguintes expressões:

• im1

ki* y

y Yi=

∈∑ [eq.34.1]

• 2iS

2(y - im )y Yi

=∈∑ [eq.34.2]

O termo 1

k( 2

1S2

2S )+ constitui uma estimativa da variância das k amostras e ao termo

( )21S

22S+ chama-se dispersão dentro da classe das projecções das amostras.

O discriminante linear de Fisher é a função linear TW * x para a qual é máxima a seguinte função

critério:

J(W) 1 22

1S2

2S

|m m |=

+

− 2

[eq.35]

Apresentam-se de seguida as definições da matriz de dispersão Si, matriz de dispersão dentro da

classe SD e matriz de dispersão entre classes SE, com o objectivo de obter a função critério

explicitamente em termos da direcção de projecção W :

(1) • iS (x im )* T(x im )x

= − −∑ [eq.36]

em que


im1

ki* x

x Xi=

∈∑ [eq.37]

e da equação 34.1 obtém-se, substituindo y por TW * x , para valor de im :

imTW * im= [eq.38]

logo o termo | 1m 2m |− contido no numerador da função critério pode escrever-se:

| 1m 2m | = | TW * ( 1m - 2m )|− [eq.39]

(2) • A matriz dispersão dentro da classe SD que, é proporcional à matriz de covariância das

amostras, simétrica, positiva semidefinida e é não singular se k<n, define-se por:

SD = S1 + S2 [eq.40]

obtém-se para a dispersão da projecção da classe wi ( 2iS ), substituindo na equação 34.2 y por

TW * x e im por TW * im , a seguinte expressão:

2iS TW * iS * W= [eq.41]

logo o denominador da função critério escreve-se:

21S

22S TW * DS * W+ = [eq.42]

(3) • A matriz de dispersão entre classes SE que, é simétrica, positiva semidefinida, singular e

tendo ordem máxima 1 por ser um produto externo de 2 vectores, é definida por:

ES ( 1m 2m )* T( 1m 2m )= − − [eq.43]


de onde se pode obter para o numerador da função critério, partindo da equação 38, a seguinte

igualdade:

2( 1m 2m ) TW * ES * W− = [eq.44]

Conclui-se ainda que ES * W possui a mesma direcção do termo ( 1m 2m )− , qualquer que seja a

direcção de projecção W .

A partir das equações 42 e 44 pode redefinir-se a função critério J(W ) em termos de W e que

normalmente se designa por quociente de Rayleigh generalizado:

J(W)TW * ES * WTW * DS * W

= [eq.45]

Demonstrou-se que a direcção W que maximiza a função critério J deve satisfazer a próxima

igualdade, representando esta igualdade um problema de valores próprios generalizado:

ES * W * DS * W= λ [eq.46]

Se a matriz SD for não singular obtém-se uma igualdade que traduz um problema de valores

próprios convencional:

− =1DS * ES * W * Wλ [eq.47]

Como ES * W tem a direcção de ( 1m 2m )− e dado que um factor de escala é irrelevante, pode

reescrever-se a equação anterior doutra forma:

W = -1DS *( 1m 2m )− [eq.48]

Obteve-se deste modo o discriminador linear de Fisher, que consiste numa função linear que

máximiza o quociente entre a dispersão entre classes e a dispersão dentro da classe. Por outro lado,

reduziu-se um problema a n dimensões a um problema unidimensional.


Figura 20 - Esquematização da obtenção da fronteira de decisão óptima ( ⊥W ), no caso

bidimensional (n=2), onde 1m e 2m são as médias das classes w1 e w2 e W é a

direcção de projecção.

Para terminar a exposição do método de Fisher, resumem-se aqui as condições necessárias para se

obter um discriminador óptimo em conformidade com a teoria de decisão de Bayes:

(i). as amostras utilizadas representam a realização de um vector aleatório, em que as densidades

de probabilidade condicional p(x|wi) seguem uma distribuição normal, e onde as matrizes de

covariância são idênticas, ou seja, 1 2Σ Σ Σ= = ;

(ii). se se utilizarem a média e a variância amostrais para estimativas de iμ e iΣ ,

respectivamente;

(iii). se se admitir que as probabilidades a priori das 2 classes são iguais, ou seja, P(w1) = P(w2).

Obedecendo a estas condições, a linha perpendicular a W e equidistante das médias das

projecções das 2 classes, é a fronteira de decisão óptima segundo a teoria de decisão de Bayes. Na

figura 20 apresenta-se uma ilustração, para o caso bidimensional, da obtenção da fronteira de

decisão óptima ( ⊥W ).

6.3.3 - Implementação do Classificador Baseado no Discriminante Linear de Fisher

Após a exposição de toda a teoria essencial à obtenção de uma direcção de projecção W e uma

fronteira de decisão óptima ( ⊥W ) que, permitirão separar duas classes w1 e w2, vão descrever-se


os passos mais importantes no desenvolvimento de um classificador que assente nesta teoria. Este

processo foi dividido em 3 fases:

(i). obtenção dos objectos/amostras que representam as respostas corticais e que vão ser utilizados

na definição da direcção W e da fronteira ⊥W ;

(ii). cálculo da direcção de projecção e da fronteira de decisão óptima;

(iii). classificação dos objectos dadas a direcção e a fronteira obtidas anteriormente.

Na primeira fase tem interesse descrever a estrutura dos objectos/amostras a classificar. Pode

dizer-se que cada objecto consistirá num vector com n parâmetros. Estes parâmetros conterão a

informação mais relevante para a identificação das respostas corticais como pertencentes a uma das

2 classes possíveis (V ou F). A solução utilizada para definir os objectos, visto que usar n amostras

consecutivas de cada sinal seria ilógico, foi pegar nas caracteristicas julgadas essenciais na

caracterização das respostas corticais e traduzi-las nos n parâmetros. Deste modo, definiram-se

objectos com 7 parâmetros caracteristicos, representando informação sobre os potênciais cerebrais

na zona após a apresentação do 3º segmento das orações. Utilizando o conhecimento a priori sobre

estes potenciais, por exemplo o que se apresentou no ponto 6.2.1, chegou-se à seguinte lista de

parâmetros constituintes dos objectos/amostras a classificar:

(1) • amplitude do ERP N200 (N200);

(2) • amplitude do ERP P300 (P300);

(3) • amplitude do ERP N400 (N400);

(4) • latência do ERP N400 (t400);

(5) • declive médio na zona que vai de N200 até P300 (dpos), definida pela seguinte expressão:

dPos = (P300 - N200) / (t300 - t200);

(6) • declive médio na zona que vai de P300 até N400 (dNeg), definida pela seguinte expressão:

dNeg = (N400 - P300) / (t400 - t300);

(7) • largura a meia altura do pico onde se define P300 (lb_meio), sendo a altura definida na parte

descendente, como se constata a seguir:

lb_meio = tB - tA;

tA ≡ latência entre N200 e P300 onde o sinal toma o valor [(P300+N400)/2];

tB ≡ latência entre P300 e N400 onde o sinal toma o valor [(P300+N400)/2].


Os intervalos utilizados para determinar as posições dos picos que caracterizam os ERPs N200,

P300 e N400 são definidos a partir dos valores apresentados na Tabela 9.

Na segunda fase do processo em discussão vão determinar-se, dados os objectos/amostras

desejados e com a estrutura definida anteriormente, a direcção de projecção W e a fronteira de

decisão ⊥W .

Para se obter a direcção W utiliza-se a equação 48, de onde se conclui que os passos a seguir

são: cálculo das médias amostrais ( 1m e 2m ) e obter a inversa da matriz de covariância dentro da

classse ( −1DS ). Para se obter DS recorre-se à equação 40, que indica que é necessário calcular as

matrizes de covariância amostral para as 2 classes (S1 e S2). Estando na posse de DS , o cálculo da

sua inversa é o próximo passo, exigindo que se verifique primeiro se ela é não singular, pois só neste

caso é que existe inversa. De entre as várias formas possíveis para calcular a inversa de DS , utilizou-

se um método menos usual mas que, além de testar simultaneamente se a matriz DS é não singular,

utiliza um algoritmo já apresentado anteriormente na decomposição SVD duma matriz.

Apresenta-se aqui, como curiosidade, a demonstração deste método de obtenção da inversa de

uma matriz (neste caso DS ).

Do teorema da SVD, expresso na equação 14, tem-se:

DS = U * ∑ * VT

logo a inversa de DS pode escrever-se como

− = −1DS 1

(U * * TV )Σ [eq.49]

Dado que existe um teorema que formula a inversa dum produto de matrizes no «produto

comutado» das inversas dessas matrizes (teorema 6, páginas 196 e 197 da referência [35] ), ou seja:

− = − −1(X * Y) 1Y * 1X [eq.50]

pode deste modo escrever-se a equação 49 desta forma:


− = − = − −1DS 1

((U * )* TV )1

( TV ) * 1(U * )Σ Σ

= − − −1( TV ) * 1* 1UΣ [eq.51]

Como as matrizes U e V são unitárias, a sua inversa é igual à sua hermitica, tem-se:

HV 1V

HU 1U

= −

= −

e porque no presente trabalho os valores contidos nas matrizes U e V são reais resulta que:

-1V TV

-1U TU

=

=

eq.52.1

eq.52.2

Das equações 51 e 52 resulta a expressão da inversa de DS :

− = − −1DS 1

( -1V ) * 1* TUΣ

= V * 1* TU−Σ [eq.53]

em que a inversa de Σ ( −1Σ ) é calculada invertendo apenas os valores da sua diagonal, porque

como Σ = diagonal(σ1, σ2, ... , σn) vem que −1σ = diagonal(1/σ1, 1/σ2, ... , 1/σn).

Conclui-se da equação 53 que o grosso do trabalho do cálculo da inversa, e simultaneamente do

teste à existência de inversa, é feito pelo algoritmo da SVD. O resto resume-se a um quociente de

uma matriz (n x n) por um escalar e um produto de duas matrizes (n x n). A verificação da

singularidade da matriz DS , consiste apenas em verificar se algum dos elementos da diagonal de Σ é

nulo; se algum destes elementos for nulo, DS não tem inversa.

Apresentam-se nos pontos 13 e 14 do Apêndice 3 os fluxogramas resumidos do programa que

controla a obtenção da direcção de projecção e da fronteira de decisão óptima e da rotina que

calcula a direcção W pelo método de Fisher.

A implementação em C destes fluxogramas é feita nos ficheiros fisher.c e fisher1.c.

Na terceira fase do desenvolvimento do classificador processa-se a classificação de

objectos/amostras com a forma apresentada na 1ª fase e através do discriminador obtido na 2ª fase.


Como o método de Fisher reduziu a dimensionalidade do problema a 1, a fronteira de decisão é

definida apenas por um ponto sobre a recta definida por W (ponto D na figura 20).

A decisão sobre a classe a que pertence um objecto x a classificar, inicia-se com a projecção

deste objecto sobre a direcção W , obtendo-se um ponto sobre esta direcção caracterizado pela

norma do vector associado a esse ponto (norma_x). O 2º e último passo da classificação consta da

decisão propriamente dita. Esta decisão toma em atenção dois factos, resultando em quatro

alternativas, que se podem traduzir por:

- observar se a projecção do objecto x a classificar (norma_x) é maior ou menor que a

intercepção da fronteira de decisão com a direcção W (ponto D, caracterizado pela norma do vector

associado - norma);

- saber qual das 2 classes (w1 e w2) tem uma projecção da média com uma norma associada

maior, se a 1ª (norma1) ou a 2ª (norma2).

Com estes dois dados chega-se univocamente à atribuição do objecto a uma das classes, o que

constitui o objectivo final deste processo.

No fluxograma que se inclui no ponto 15 do Apêndice 3 apresenta-se um resumo do programa

que controla a classificação dos objectos/amostras numa de 2 classes, pelo método do discriminante

linear de Fisher.

6.3.4 - Resultados Preliminares ao Desenho do Classificador de Fisher

Com o objectivo de optimizar a classificação das respostas corticais, fez-se uma abordagem

preliminar de alguns aspectos relacionados com a forma como se usam estas repostas na obtenção da

decisão final sobre a classe a atribuir.

O primeiro aspecto abordado tinha como finalidade verificar a influência do tipo de objectos

utilizados para obter a direcção de projecção W . Para este efeito, compararam-se duas alternativas à

forma de obter W : obtenção de W com base em objectos correpondentes a respostas corticais em

bruto (Método 1) e obter W à custa de objectos correpondentes a respostas corticais médias

(Método 2). Os resultados desta abordagem, para as experiências 1A e 1B, estão presentes na

Tabela 14. De referir que se utilizaram as respostas adquiridas nas 7 localizações acessíveis e se

aplicou alisamento sobre essas respostas.

Os resultados da Tabela 14 revelam que para qualquer experiência e colaborador testados, utilizar

para obter a direcção de projecção W , todos os objectos possíveis e em bruto (Método 1), conduz a

um sucesso de classifcação bastante melhor do que quando se usam os objectos médios para os 2


tipos de classes (Método 2). È esta a razão porque se utilizará o Método 1 no «desenho» do

classificador de Fisher.

O segundo aspecto estudado prendia-se com a optimização da utilização das respostas corticais

provenientes das 7 localizações usadas nas experiências realizadas.

Tendo em mente as conclusões apresentadas no ponto 6.2.3 sobre a utilização no Método

Elementar de um número variado de localizações, foram aqui testadas as duas alternativas que ai

apresentaram melhores resultados. Deste modo, comparam-se duas soluções para a utilização das

respostas provenientes das várias localizações: numa delas usam-se os sinais das 7 localizações e

baseia-se a decisão final sobre a classe a que pertencem esses sinais na moda das decisões para as 7

respostas (Opção 1), e na outra solução recorre-se apenas a uma resposta cortical resultado da

média das respostas adquiridas nas 7 localizações (Opção 2).

TABELA 14 - Resultados (em percentagem) da classificação das respostas corticais adquiridas nasexperiências 1A e 1B, utilizando os métodos 1 e 2 para obter a direcção deprojecção W .


Método 1 71.6 (43/60) 73.3 (44/60) 66.6 (40/60) 63.3 (38/60)Método 2 56.6 (34/60) 55.0 (33/60) 51.6 (31/60) 51.6 (31/60)

Apresentam-se na Tabela 15 os resultados da abordagem do 2º aspecto optimizador do

classificador. Para obter estes resultados, foram utilizados objectos das experiências 1A e 1B

representando respostas corticais em bruto e fez-se um alisamento destas repostas corticais.

TABELA 15 - Resultados (em percentagem) da classificação das repostas corticais adquiridas nasexperiências 1A e 1B, recorrendo às Opções 1 e 2 no processo de classificação.


Opção 1 71.6 (43/60) 73.3 (44/60) 66.6 (40/60) 63.3 (38/60)Opção 2 78.3 (47/60) 78.3 (47/60) 58.3 (35/60) 61.6 (37/60)

Pode concluir-se que não existe uma tendência generalizada para que alguma das 2 soluções seja

melhor que a outra, equivalendo-se praticamente em termos do sucesso global obtido. Verifica-se


que, para a experiência 1A a Opção 2 dá melhores resultados, mas para a experiência 1B é a Opção

1 que resulta numa percentagem de sucesso maior.

6.3.5 - Resultados da Fase de «Desenho» do Classificador de Fisher

No Método de Fisher, «desenhar» o sistema classificador consiste na obtenção, para cada

experiência e colaborador, da direcção de projecção W e da fronteira de decisão óptima a usar na

futura classificação das respostas corticais dessa experiência e colaborador.

Os objectos com que se desenhou o classificador correspondiam a respostas corticais em bruto

(Método 1), aplicou-se depois alisamento nestas respostas e por cada ensaio a classificar usou-se

apenas uma resposta resultante da média das respostas adquiridas nas 7 localizações (Opção 2).

A fase de desenho caracteriza-se, como foi referido no Método Elementar, por se classificarem os

objectos que serviram para obter o classificador.

Os resultados da classificação, no que diz respeito ao desenho do sistema, encontram-se na

Tabela 16. Da observação desta tabela constata-se que o sucesso , a nível global, variou de 58.3% a

78.3%. Pode referir-se que para o presente trabalho, este resultado não é mau de todo, sendo

semelhante ao que é conseguido noutros trabalhos encontrados na bibilografia revista.

TABELA 16- Resultados (em percentagem) da classificação das respostas corticais obtidos na fasede «desenho» do classificador de Fisher.

C1E1 C2E1 C1E2 C2E2

Experiência 1A 78.3 (47/60) 78.3 (47/60) __________ __________

Experiência 1B 58.3 (35/60) 61.6 (37/60) __________ __________


Ainda sobre os resultados da classificação apresentados na Tabela 16 conclui-se que a

apresentação das orações na forma MS (experiência 1A) conduz a melhores resultados que a forma

usada nas outras experiências, para qualquer colaborador. Por outro lado, comparando os resultados

da classificação na experiência 2B com os das experiências 1B ou 2A, pode concluir-se que exigir

uma resposta aberta aos colaboradores (experiência 2B) permite um sucesso maior na classificação

relativamente ao caso em que não se exige resposta aberta (experiências 1B e 2A). Para terminar,


constata-se que para cada uma das experiências não há grandes diferenças no sucesso obtido para

colaboradores diferentes.

6.3.6 - Resultados Obtidos com o Teste do Classificador de Fisher

Depois de obtido o classificador de Fisher, convém agora passar à fase em que se testa o seu

comportamento quando se tentam classificar respostas corticais não utilizadas no desenho deste

classificador. Ou seja, para cada colaborador e experiência, vai averiguar-se o sucesso de

classificação de objectos com base numa direcção de projecção e uma fronteira de decisão que foram

obtidas com outros objectos.

Tal como na fase em que se desenhou o sistema, também aqui se usaram objectos

correspondentes a respostas em bruto (Método 1), passaram-se essas respostas pelo filtro passa

baixo e para cada ensaio usou-se apenas uma resposta resultante da média das 7 disponíveis para

esse ensaio (Opção 2).

Apresentam-se na Tabela 17 os resultados conseguidos durante a fase de teste do classificador de

Fisher. Da análise desta tabela verifica-se desde logo que a percentagem de sucesso obtida, de 41.6%

a 64.4%, é pior, em todas as experiências e colaboradores, do que na fase de desenho do

classificador. O decréscimo de sucesso já era esperado mas não a sua proporção, sendo de espantar

os máus resultados obtidos para as experiências 1A, 1B e em menor grau para a experiência 2A.

Estes resultados devem-se às mesmas razões apontadas no Método Elementar (ponto 6.2.5) e ainda

à possível má selecção de alguns parâmetros que fazem com que a direcção de projecção W varie

muito com o conjunto de objectos usados no desenho do classificador.

TABELA 17 - Resultados (em percentagem) da classificação das respostas corticais obtidos na fasede teste do classificador de Fisher.

C1E1 C2E1 C1E2 C2E2

Experiência 1A 41.6 (25/60) 41.6 (25/60) __________ __________

Experiência 1B 46.6 (28/60) 46.6 (28/60) __________ __________


O facto mais saliente, resultante da análise da Tabela 17, é a constatação de que o sucesso obtido

quando se exige uma resposta aberta (experiência 2B), é nitidamente superior ao que se obtém com

as (outras) experiências em que não se exige uma resposta aberta (1A, 1B e 2A). Este facto dá


consistência à diferença de sucessos obtida para estes dois tipos de experiências na fase de desenho e

que, foi referida no ponto anterior.

Para terminar o teste do classificador de Fisher apresentam-se os resultados da classificação de

respostas corticais médias para cada tipo de oração (V e F). Estes resultados são apresentados na

Tabela 18, onde se indicam quais as decisões obtidas com sucesso e a percentagem de canais em que

a decisão parcelar foi correcta. Assim, por exemplo um resultado de "V(6/7) e F(7/7)" significa que

se classificaram correctamente 6 das 7 respostas por canal correspndentes à média das respostas para

orações verdadeiras e 7 das 7 respostas por canal resultantes da média das respostas para orações

falsas.

TABELA 18 - Resultados (em percentagem) da classificação das repostas corticais médias para asorações verdadeiras e falsas, em cada colaborador e experiência. Entre parentesesindica-se o número de canais correctamente classificados relativamente ao total decanais usados.

C1E1 C2E1 C1E2 C2E2

Experiência 1A V (7/7) e F (7/7) V (7/7) e F (7/7) __________ __________

Experiência 1B V (7/7) e F (7/7) V (7/7) e F (7/7) __________ __________

Experiência 2A __________ __________ V (7/7) e F (7/7) V (6/7) e F (7/7)Experiência 2B __________ __________ V (7/7) e F (7/7) V (7/7) e F (7/7)

Verifica-se que apenas uma das respostas por canal, no caso do colaborador C2E2 e na

experiência 2A, não foi classificada correctamente, o que indica uma boa performance do

classificador quando as respostas corticais apresentam um «comportamento» favorável.

6.4 - Comparação dos Dois Métodos de Classificação

A comparação do Método Elementar com o de Fisher vai limitar-se aos resultados obtidos com

dois métodos, resultados estes apresentados nos tópicos 6.2 e 6.3.

Com os resultados obtidos durante as fases de desenho e de teste dos dois métodos, disponíveis

nas Tabelas 11, 12, 16 e 17, fizeram-se os gráficos de barras incluidos nas figuras 21 e 22.


Relativamente à percentagem de sucesso obtida na classificação de repostas corticais durante a

fase de desenho dos dois classificadores, pode constatar-se da figura 21 que o Método baseado no

discriminante linear de Fisher apresenta melhores resultados em todas as experiências e para

qualquer colaborador. Esta diferença deve-se ao facto de o Método de Fisher se basear numa teoria

que optimiza a decisão a tomar e ao mesmo tempo utilizar 7 parâmetros que contêm bastante mais

informação que o único parâmetro empregue no Método Elementar.

C1E1 C2E1 C1E2 C2E2

0

10

20

3040

50

60

7080

90

100

Exp.1A

Exp.1B

M.Elementar M.Fisher

0

10

20

3040

50

60

7080

90

100

Exp.1A

Exp.1B


010203040

5060708090

100

Exp.2A

Exp.2B


0

10

20

3040

50

60

7080

90

100

Exp.2A

Exp.2B


Figura 21 - Comparação dos sucessos (em percentagem) de classificação das repostas corticais

obtidos com os Métodos Elementar e de Fisher durante a fase de «desenho» dos

respectivos classificadores.

Por oposição ao que se verifica na fase em que se desenharam os classificadores, na fase de teste

o Método Elementar dispõe de um comportamento ligeiramente melhor que o Método de Fisher,

exeptuando o caso do colaborador C1E2 e para a experiência 2B. A maior vantagem do Método

Elementar ocorre na experiência 1A e com ambos os colaboradores (C1E1 e C2E1). As razões para

o pior comportamento do Método de Fisher foram referidas, em certa forma, no ponto 6.3.6, mas

convém acrescentar que como neste método existe uma optimização para os objectos usados no

desenho do classificador, se alguns dos parâmetros usados não forem representativos das diferenças

entre as classes, implicam que objectos diferentes dos que se utilizaram no desenho do sistema

possam ser classificados de uma forma bastante errónea. Por seu lado, no Método Elementar a

decisão a tomar baseia-se num parâmetro não ideal para a classificação, o que leva a que as


diferenças existentes entre as respostas usadas nas fases de desenho e de teste não se reflictam tão

negativamente na fase de teste.

Embora os resultados obtidos durante a fase de teste sejam ligeiramente piores para o

classificador de Fisher, a ter que se optar por um dos classificadores, a escolha seria sempre o

classificador de Fisher. Esta opção é ainda mais concludente se se decidir que nas experiências a

realizar se exige uma resposta aberta aos colaboradores (experiência tipo exp.2B), pois neste caso

obtêm-se muito melhores resultados na fase de desenho e até no teste do sistema.

C1E1 C2E1 C1E2 C2E2

010203040

5060708090

100

Exp.1A

Exp.1B


010203040

5060708090

100

Exp.1A

Exp.1B


010

2030

40

5060

7080

90100

Exp.2A

Exp.2B


010

2030

40

5060

7080

90100

Exp.2A

Exp.2B


Figura 22 - Comparação dos sucessos (em percentagem) de classificação das repostas corticais

obtidos com os Métodos Elementar e de Fisher durante a fase de teste dos respectivos

classificadores.

CAPÍTULO 7 - Conclusões e Discussão 139

CAPÍTULO 7 - Conclusões e Discussão

No trabalho que se apresentou, os potenciais cerebrais foram adquiridos na situação de os

colaboradores executarem uma tarefa de verificação de orações. Esta tarefa de verificação de

orações é usada geralmente em estudos do comportamento da memória semântica e requere que a

representação semântica do sujeito e a do complemento da oração sejam retiradas da memória de

longa duração (MLD). O principal objectivo do presente trabalho resumia-se a saber se era possível

distinguir entre o processamento semântico de orações verdadeiras e de orações falsas através da

análise dos potenciais cerebrais. A MLD é a parte da memória em que a informação armazenada está

numa zona mais «profunda» da estrutura neuronal da memória e em que para se usar essa

informação é necessário realizar uma actividade ao nível do processamento semântico e não apenas

ao nível da associação de palavras. Pelo que se acabou de afirmar e para o presente trabalho, exigiu-

se aos colaboradores que processassem semanticamente as orações que lhe foram dadas a ler.

Na tarefa de verificação de orações utilizaram-se estímulos preparadores sob a forma de um

contexto de oração. Estes estímulos influenciam a análise do complemento de oração que se lhe

segue. Algumas explicações para a influência do contexto na análise posterior da oração, residem

nos condicionalismos semânticos e sintácticos impostos ao que se lhe segue.

Parece que as influências do contexto de oração apresentado em cada ensaio não podem ser

suprimidas por parte do colaborador quando ele pretender. Tanto a facilitação para as palavras de

teste que tornam as orações verdadeiras, como a inibição para palavras que tornam as orações falsas,

continuam a existir, embora diminuidas. Perante palavras terminais, que fazem sentido dado o

contexto, os indivíduos não podem escolher simplesmente ignorar a relação entre o contexto de

oração e estas palavras, ainda que não resulte nenhuma vantagem em se formarem expectativas.

No presente trabalho, dizer que se fez processamento semântico, quer significar-se que em cada

ensaio o colaborador teve que executar uma actividade mental em que se exige a avaliação do

significado das palavras apresentadas e o sentido que se lhe quer dar no conjunto da oração. Este

conjunto de mecanismos designou-se por processamento lexical.


Do contexto de oração esperava-se que surgissem dois efeitos, designados por facilitação e

inibição, influenciando o processamento do elemento complementar que se lhe segue. Na

bibliografia, refere-se que esta facilitação e inibição não são efeitos simétricos e que a facilitação é

automática.

Nas referências [13] e [14] foi proposto que os efeitos do contexto semântico sobre o

reconhecimento, se processem através de dois processos que actuam independentemente e têm

propriedades diferentes:

(i) o processo de activação automática que é rápido, não necessita de atenção e não afecta o

acesso a informação de partes da memória não relacionadas com a que foi activada pelo contexto de

oração. Assim, o processo de activação automático resulta num efeito de facilitação e não provoca

um efeito inibidor quando o segmento (ou palavra) não é congruente com o contexto precedente.

(ii) o mecanismo de atenção consciente que é lento, recorre a atenção e inibe o acesso a

informação de zonas não esperadas devido à capacidade limitada do «processador» ter que ser

deslocada para zonas muito afastadas da memória [15].

Os adultos reconhecem as palavras tão rapidamente que o lento mecanismo de atenção consciente

não chega a produzir o efeito inibidor, apenas o espalhar da componente activação automática,

devido ao contexto, tem tempo de acontecer antes das palavras serem reconhecidas. Já as crianças

reconhem as palavras de uma forma lenta permitindo a contribuição dos mecanismos de facilitação e

inibição contextuais para o tempo de reacção. Isto explicado porque é que os fracos leitores

apresentam maiores efeitos de facilitação contextual. Isto acontece porque eles são mais lentos, e

dado que o processo de reconhecimento de palavras deles é mais lento, há uma tendência maior para

que a faciltação contextual resulte da atenção consciente, bem como da activação automática.

Quando a capacidade de reconhecer palavras isoladas se torna automática, a informação contida

no contexto das orações passa a ter uma influência decrescente no reconhecimento das palavras.

A componente negativa posterior N400 é um sinal fisiológico do reprocessamento das palavras

semanticamente anómalas [18]. Esta componente reflecte a interrupção do processamento duma

oração devido a palavras semanticamente incongruentes e reflecte ainda o reprocessamento que

ocorre ao se tentar extrair significado de orações incorrectas. O N400 fornece informação sobre a

temporização, a classificação e a interacção dos processos cognitivos envolvidos na compreensão da

linguagem.

Foi sugerido que a negatividade posterior é originada sempre que a palavra terminal apresentada

não tenha sido preparada pelo contexto anterior. Logo a incongruência não é uma condição


necessária para N400 ocorrer. Isto é consistente com a teoria que postula que N400 ocorre sempre

que uma palavra ou figura é apresentada sem contexto preparador [10].

O facto da negatividade posterior estar associada com palavras imprevisíveis, refere-se ao não

automatismo de computação dentro da sistema linguístico e não à frutração da expectativa

consciente por parte do indivíduo sobre a semelhança de palavras particulares que possam aparecer.

A explicação para isto reside no facto de N400 não diminuir quando os indivíduos se tornam

familiares com as orações falsas [17].

Pode dizer-se ainda, que esta componente ocorrerá sempre que um contexto verbal active um

dado código e outro seja apresentado.

Outra forma de expor a explicação para a origem de N400, é a de que N400 é gerado por um

estímulo que não corresponde à expectativa criada por um estímulo preparador. Esta hipótese

implica que os processos de preparação não se limitem a influenciar os casos com representação

semântica ou léxica.

Os ERPs (P300, N400, etc) foram utilizados como uma medida do grau de processamento feito

pelo colaborador a quando da apresentação do material linguístico aquando da realização da tarefa

de verificação de orações.

Relativamente ao "software" desenvolvido, pode concluir-se que além de permitir a realização das

experiências que foram descritas, constitui-se como uma ferramenta de suporte à execução de uma

variedade de trabalhos que tenham como estrutura base a realização de tarefas análogas à da

verificação de orações. Com a adição de algumas facilidades e com um «custo» bastante baixo,

muitas outras performances poderão ser acrescidas a este "software". Embora o s/w descrito seja

versátil não se perdeu de vista, durante a sua implementação, o objectivo principal para que ele se

destinava. Convém referir que a precisão das temporizações conseguida com este s/w não é muito

elevada. Embora houvesse que melhorar certos aspectos neste "software", pensamos que não foi

daqui que resultaram os maiores problemas para a obtenção dos objectivos propostos.

Observou-se que o ruído contido nos potenciais evocados adquiridos durante as experiências está

presente em toda a gama espectral, o que inviabiliza a utilização eficiente de um filtro passa baixo

com vista a eliminar o ruído na zona em que o sinal tem maior predominância espectral. Como se


desejava observar as formas, as amplitudes e as latências das componentes posteriores do EEG, e

tendo em atenção o que se acabou de afirmar, não se pôde utilizar filtragem implícita dos potenciais

adquiridos o que tornou a tarefa de classificação das respostas corticais mais complicada.

Da observação da forma dos potenciais adquiridos pôde verificar-se que à apresentação de cada

um dos segmento/estímulo da oração corresponde nitidamente uma componente positiva posterior

designada por P300 e entre estímulos nota-se uma tendência para o sinal se tornar negativo (CNV).

A componente P300 correspondente à apresentação do sujeito das orações, é aquela que apresenta

uma amplitude maior e a correspondente ao verbo, é a que apresenta uma amplitude menor. A

amplitude das componentes P300 para orações verdadeiras é maior do que para orações falsas, mas

esta tendência não se verifica em todas as experiências. Pode dizer-se que maioritariamente a

componente correspondente à apresentação do sujeito da oração apresenta a menor latência das 3

em causa e a que é gerada pela apresentação do verbo tem a maior latência das 3. Constata-se ainda

que não há uma tendência definida para as diferencas nas latências das componentes P300

correspondentes a orações verdadeiras e a orações falsas, ou seja, esta diferença não é relevante.

Concluiu-se que a apresentação do complemento da oração produz no EEG quatro componentes

que se designaram, tendo em conta o atraso de ocorrência relativamente a esta apresentação, por

N200, P300, N400 e P500. Das 4 compoentes P500 é a mais irregular e de identificação mais difícil.

Apresentam-se agora algumas conclusões sobre a influência dos aspectos que condicionaram a

tarefa de verificação das orações, incidindo a observação nos ERPs e nas decisões exigidas.

Verificou-se que a forma em que se apresentam as orações tem influência sobre a amplitude

(maior para o caso NMS, exepto para N200) e sobre a latência dos ERPs (maior para o caso MS,

exepto para P300). Desta afirmação conclui-se que este factor influencia a tarefa de verificação de

orações e que a forma em que se mantêm os segmentos já apresentados (MS) conduz a um

processamento das orações mais lento e menos eficaz. Isto porque a componente N400 que reflecte

nos potenciais um parte importante dos mecanismos envolvidos na decisão léxica, tem uma latência

significativamente maior no caso MS, bem como uma amplitude significativamente menor no mesmo


caso. É possível que este facto se deva a uma redução da atenção do colaborador no segmento em

apresentação, por essa atenção estar distribuida pela totalidade dos segmentos presentes no monitor.

Os resultados aqui referidos também podem querer significar que as duas formas de apresentação

das orações originaram dois tipos distintos de contexto preparador, o que por sua vez, conduziu a

níveis de facilitação e inibição diferentes.

Provou-se que o factor "tarefa a realizar" influencia significativamente a decisão semântica

associada com a tarefa em causa. Esta constatação torna-se nítida pela observação de que existe

influência na amplitude de N400 (maior para o caso NR) e na latência da mesma componente (maior

no caso NR). Conclui-se deste modo que o facto de ter que se tomar uma decisão física,

consequência da decisão semântica, torna o processamento das orações mais rápido, logo mais fácil.

Através da análise da amplitude de N400 (significativamente maior para orações verdadeiras) e da

latência do mesmo ERP (significativamente maior para orações falsas) pode deduzir-se que as

orações verdadeiras são geralmente processadas semanticamente de uma forma mais rápida, e por

isso mais simples, do que as orações falsas. Isto prova que o contexto das orações exerce um efeito

facilitador no reconhecimento das palavras que terminam as orações verdadeiras e que, para as

orações falsas ou se verifica ausência de facilitação contextual ou então ocorre inibição por os

complementos destas orações não corresponderem aos esperados dados os contextos preparadores.

Ou seja, ocorre uma frustração de expectativas nos casos das orações falsas, que se traduz nas

diferenças observadas na componente N400.

A confirmação do que se concluiu sobre a influência do valor lógico das orações no

processamento das orações, surge da verificação do efeito deste factor na decisão aberta sobre as

orações. Concretamente, constatou-se que orações falsas conduzem a tempos de atraso na resposta

maiores e a percentagens de erro na resposta também maiores, do que orações verdadeiras.

Através das diferenças observadas nas respostas abertas para os diferentes colaboradores, pode

dizer-se que os factores inerentes ao colaborador influenciam significativamente as respostas abertas

(atraso e percentagem de erro) associadas com as decisões lexicais sobre as orações verificadas.

Dado que as diferenças no processamento semântico das orações verdadeiras e falsas, diferenças

estas que se definem essencialmente pelas diferenças em N400, se verificam e com valores próximos,

tanto no caso de se exigir uma resposta aberta sobre essas orações (R), como no caso em que não se


exige qualquer tipo de resposta aberta (NR), conclui-se que o processamento das orações é

automático perante a sua apresentação. Este automatismo é ainda mais reforçado pelo facto de as

diferenças se verificarem mesmo quando se fazem várias sessões com as mesmas orações, ou seja, o

material em apresentação não é interessnate e é bastante familiar ao colaborador.

Vão referir-se de seguida alguns aspectos relativos à distribuição no escalpe do EEG resultante

do processamento das orações. Para começar, verificou-se que o ERP N200 apresenta uma

amplitude e latência maiores na zona central, frontal e parietal do cortex do que na zona occipital. A

componente P300 mostrou pouca variação em termos de amplitude com a localização de recolha no

escalpe, mas já a sua latência parece ser maior na zona divisória dos dois hemisférios (central, frontal

e parietalmente). Relativamente à latência de P300 pode dizer-se que se revelou ligeiramente menor

na zona occipital que nas outras utilizadas. Nas componentes N400 e P500 não se detectou

influência significativa da localização de recolha dos potenciais. No tocante a diferenças entre os

ERPs adquiridos do lado direito e do lado esquerdo, pode acrescentar-se que apenas P300 e P500

apresentam alguma flutuação entre os dois casos, tendo P300 uma amplitude maior do lado

esquerdo e P500 maior do lado direito. Para terminar, salienta-se a ideia de que os efeitos do

processamento semântico das orações têm um distribuição bastante alargada no escalpe,

nomeadamente nas zonas central, frontal e parietal e em menor grau na zona occipital, razão pela

qual as localizações occipitais O1 e O2 usadas não são as mais recomendadas para este tipo de

tarefa.

Ao tentar utilizar-se a vantagem de se terem simultaneamente várias representações para a mesma

resposta cortical, verificou-se que a média/mediana dos 7 canais de EEG usados não apresenta

grande vantagem, em termos de diferença verdade-falso no ERP N400, relativamente a um dos

melhores canais (Fz, Cz ou Pz). Este resultado deve-se possivelmente à necessidade de introdução,

no cálculo da média/mediana dos canais, de pesos diferentes e sob a forma de vectores para se ter

em conta que o sinal medido em cada localização é a projecção do mesmo vector. Este vector

representa a propagação no cerebro das acções potenciais correspondentes à decisão lexical e para

se obter o vector pode recorrer-se à teoria dos agregados de antenas, o que por si só constitui

assunto para outro trabalho.


A outra tentativa utilizada com o objectivo de explorar o facto de se possuirem vários canais,

residiu na aplicação da técnica SVD. Com esta técnica pretendeu obter-se uma projecção do sinal

numa direcção que melhorasse a RSR através de um aumento da variância do sinal projectado.

Contudo, esta técnica não se revelou interessante dado que não se obteve uma diferença verdade-

falso em N400, significativamente diferente da obtida com a média dos 7 canais. Para explicar o

insucesso deste método poderia pensar-se que a utilização de um espaço de projecção

unidimensional implicou a perca de informação relevante do sinal de EEG, explicação esta que deve

ser rejeitada pelo facto de a projecção ser aproximadamente igual à média dos 7 canais usados para

obter essa projecção. Conclui-se que a utilização da técnica da SVD, nos moldes descritos neste

trabalho, não é viável dado que não apresenta vantagens relativamente à média simples entre canais.

Vão tecer-se agora alguns comentários sobre a classificação efectuada sobre as respostas

corticais.

O método de classificação Elementar apresentou uma percentagem de sucesso na classificação,

durante a fase de desenho, bastante baixa. Para este método e para a fase de teste obteve-se um

sucesso análogo, embora ligeiramente inferior, o que era esperado. Mesmo com respostas corticais

médias para cada tipo de oração, o método Elementar apresenta falhas exageradas na classificação.

Ao classificarem-se as respostas corticais médias, verificou-se que para o caso em que se exige uma

decisão aberta sobre as orações (R), o parâmetro discriminador tem uma tendência oposta à que se

verifica nas outras experiências. A origem deste facto deve-se provavelmente às diferenças nas

amplitudes dos ERPs no caso R relativamente ao caso NR.

Este método não conduziu a sucessos de classificação significativamente diferentes de experiência

para experiência, ou de um colaborador para o outro.

Relativamente ao método Elementar, pode concluir-se que embora não apresente mau

dimensionamento durante a fase de teste do classificador, não se revelou prometedor quanto à

percentagem de sucesso obtida com a classificação. Como razões principais para o insucesso obtido

com este método, podem citar-se a elevada variação dos potenciais adquiridos nos vários ensaios, a

baixa RSR dos mesmos, o comportamento incorrecto por parte dos colaboradores em certos ensaios

(por exemplo devido a desconcentração), a selecção inadequada de algumas orações, o facto de se


utilizar apenas um parâmetro para discriminar as duas classes e a disponibilidade de poucos

colaboradores e respostas por colaborador para desenhar o classificador, em relação ao que seria de

desejar perante o elevado ruído que elas contêm.

Como o método Elementar não apresentou resultados animadores, recorreu-se ao método de

classificação baseado no discriminante linear de Fisher.

Com o méto de Fisher e para a fase de desenho do classificador, obtiveram-se resultados

melhores. Dadas as condições em que se processaram as experiências (a sala não estava

insonorizada, não se teve uma garantia de que a impedância dos contactos entre os eléctrodos e o

escalpe era suficientemente baixa, a precisão da temporização dos acontecimentos ao longo dos

ensaios foi baixa, etc) e mesmo comparando com outros trabalhos mencionados na bibliografia, por

exemplo em [36], os resultados não se podem considerar mediocres. Com este método conseguiu-se

um sucesso superior na situação R (exp. 2B) relativamente ao que se obteve na situação NR (exp.s

1B e 2A), um sucesso também superior no caso MS (exp. 1A) relativamente ao que se obteve no

caso NMS (exp.s 1B, 2A e 2B) e um sucesso que varia pouco de acordo com o colaborador

utilizado.

Contrariando os bons resultados da fase de desenho, o método de Fisher apresenta uma fraca

performance durante a fase de teste do classificador. De notar a obtenção de um sucesso que em

certos casos é inferior ao "chance level" de 50%. Deste modo os resultados são piores que os

obtidos na fase de desenho, como era esperado, mas o decréscimo da percentagem de sucesso foi de

uma proporção não imaginada. A explicação para este facto pensa-se que é, juntando às razões

apontadas para o insucesso do método Elementar, a possível má selecção de alguns dos 7

parâmetros utilizados, o que se traduz numa elevada variação da direcção de projecção de acordo

com o conjunto de objectos que se usam para desenhar o classificador.

É de realçar o facto de também na fase de teste o sucesso de classificação ser bem superior

quando se exige uma resposta aberta sobre as orações (R) relativamente ao caso em que não se

exige qualquer resposta aberta (NR), o que confirma o resultado obtido na fase de desenho do

classificador.

Neste método, e no sentido de melhorar o sucesso de classificação, não se ajustou a fronteira de

decisão de modo a obter resultados óptimos e não se optimizou o grupo de parâmetros que


constituem os objectos/amostras a classificar. O primeiro aspecto deve-se ao facto de não se revelar

rentável para o teste do sistema, optimizar o sucesso obtido durante o desenho do classificador. O

segundo aspecto envolve um trabalho para o qual se exige mais conhecimento sobre as tendências

dos ERPs nos dois tipos de orações, sendo este um dos aspectos que se deverá aprofundar na futura

investigação dos ERPs, no caso de tarefas que envolvam processamento semântico e/ou lexical.

Quando se testou o classificador de Fisher com respostas corticais médias para os dois tipos de

orações e para cada canal, obteve-se uma percentagem de sucesso próxima dos 100%. Isto prova

que o classificador responde bem quando se utilizam respostas corticais «bem comportadas».

Comparando os dois métodos de classificação, quanto aos resultados obtidos, pôde verificar-se

que o classificador de Fisher é bem melhor durante a fase de desenho e é ligeiramente pior na fase de

teste. Se se optar por uma tarefa em que se exige uma resposta aberta, então o método de Fisher

também supera o método Elementar na fase de teste.

Como conclusão final sobre os classificadores, pode dizer-se que a opção por um dos

classificadores recai no método de Fisher, especialmente se se optar por uma tarefa de verificação de

orações acompanhada de uma decisão física sobre as orações. Este facto indica que embora a

compreensão das orações seja automática perante a sua apresentação, há um processamento

diferente das orações quando se exige uma decisão sobre essas orações. Este processamento

diferente conduz a que os ERPs associados com a decisão lexical sejam mais bem comportados,

devido provavelmente à intervenção do mecanismo de atenção consciente.

Dos resultados conseguidos com a classificação, bem superiores em muitos casos ao "chance

level", obteve-se a evidência mais que suficientes para se afirmar que existe correlação entre os ERPs

medidos no EEG e as etapas do processamento semântico das orações correspondentes. Esta

correlação traduz-se na possibilidade de detectar, através do EEG, diferenças no processamento de

palavras por parte de um indivíduo. Ou seja, os ERPs podem funcionar como uma ferramenta

quando rigorosamente manipulados, para detectar desordens no processo de leitura desse indivíduo.


Convém referir que foram conseguidos de forma satisfatória todos os objectivos que nos

proposemos atingir com o trabalho que se acabou de apresentar. Nalguns casos, até se excederam as

expectativas relativas ao que se pensava ser possível obter.

APÊNDICE 1 - Caracteristicas da Placa de Aquisição Utilizada nas Experiências 149

APÊNDICE 1 - Caracteristicas da Placa de Aquisição Utilizada nas

Experiências ( DT2821 )

A placa de aquisição que se utilizou nas experiências realizadas foi uma DT2821F-16SE. Esta é

uma placa standard e apresenta, entre outras, as seguintes caracteristicas [23]:

(1) - A lógica das entradas é TTL ("Transistor Transistor Logic").

(2) - Permite um "trigger" externo activado por um sinal TTL e que é habilitado com o nível

lógico "0" TTL.

(3) - Possui um relógio interno de 4MHz que se pode dividir por potências de 2 (20 a 215) e

ainda divisível por um valor entre 1 e 256.

(4) - Pode ser utilizada com um relógio externo sensível à transição descendente de um sinal TTL.

(5) - A interface com o exterior é feita do seguinte modo:

(i) "I/O mapped" endereçável com 10 bits;

(ii) ocupa 8 posições, ou seja, 16 bytes;

(iii) os endereços de base possíveis vão de 200H a 3E0H em saltos de 20H;

(iv) as linhas de interrupção possíveis são IRQ3, IRQ5, IRQ7, IRQ10 ou IRQ15;

(v) os dados podem ser de 16 bits.

(6) - Para utilização com sinais de entrada analógicos possui uma ADC de 12 bits.

(7) - Possibilita a utilização de 0 a 2 canais de DMA ("Direct Memory Access") entre 3 possíveis

(5, 6 e 7), de modo a funcionar-se num dos vários modos permitidos: A/D clocked DMA, A/D

triggered scan DMA, DMA simples e sem DMA. Nos três primeiros modos pode optar-se por

utilizar uma DMA ou DMA dupla.

(8) - Permite 16 canais de entrada tipo "Single Ended" - SE ou 8 canais diferenciais - DI.

(9) - A gama dinâmica dos sinais de entrada pode ser seleccionada entre várias possíveis. Para

sinais unipolares as gamas possíveis são [0-1,25V] ou [0-10V] e para sinais bipolares [±1,25V -

±10V]. Permite ainda a introdução de um ganho adicional nos sinais, podendo ser 1, 2, 4 ou 8.

(10) - Pode usar-se como codificação nos valores digitais, uma de entre as seguintes:

complemento para um, complemento para dois, binário directo e "offset" binário.


(11) - Contém um conjunto de registos (TMRCTR, SUPCSR, CHANCSR, ADCSR, ADDAT,

DADAT e DIODAT) que permite configurar a utilização da placa, nomeadamente a frequência de

trabalho, os canais a adquirir, as posições onde se vão guardar os sinais convertidos, etc.

(12) - Possui uma «lista» - "RAM channel-gain list" onde se guarda a sequência de canais a

adquirir e os ganhos a aplicar nesses canais. O número máximo de canais é 16, com a possibilidade

de se repetirem alguns desses canais para equivaler a utilizar frequências de aquisição múltiplas nos

canais repetidos. O número de canais é escolhido através do registo CHANCSR e a seleccão das

ordens e ganhos dos vários canais a adquirir é feita escrevendo vezes sucessivas no registo ADCSR.

(13) - Os "triggers" permitem o início das conversões A/D e D/A no próximo ciclo do relógio e

podem ser internos ou externos. A selecção do tipo de "trigger" é feita por s/w via registo SUPCSR.

(14) - O relógio inicía as conversões A/D ou D/A e pode ser interno ou externo, sendo a escolha

feita pela programação do registo SUPCSR.

Para seleccionar o modo de funcionamento com DMA utilizam-se os bits B11 e B10 do registo

SUPCSR e em que B12 do mesmo registo permite optar entre DMA única ou DMA dupla.

Numa aquisição continua e por um periodo longo, usa-se DMA dupla para se poder adquirir mais

do que 128K bytes (64K palavras), o que coincide com uma página de memória da placa. Para se

operar com DMA dupla utiliza-se um dos seguintes métodos:

(i) Interrupções para se saber quando se adquiriu o número de amostras programado para cada

transferência de DMA e guardar no disco rígido, se necessário, as amostras transferidas para

memória pela DMA. Neste método recorre-se a uma rotina de serviço às interrupções (RSI) para

implementar estes processos.

(ii) Ir testando se a zona de memória atribuida a cada transferência de DMA já foi preenchida,

para assim se comutar de DMA e transferir as amostras para o disco rígido, no caso de ser

necessário. Este método designa-se por "polling", consome algum tempo no teste da memória mas é

mais seguro que o anterior, uma vez que evita os conflitos associados com a tentativa de

atendimento simultaneo de interrupções diferentes. Este método só pode ser utilizado se as tarefas

concorrenciais ao teste da memória forem compatíveis com esta.


No modo de funcionamento com DMA dupla o sinal TERMINAL COUNT do bus interno que

liga à DMA não pára a transferência de DMA, mas permite sim a comutação para o outro canal de

DMA. Dado que o funcionamento de cada canal de DMA exige a programação do controlador de

DMA, para se comutar de canal tem que se programar previamente esse canal. Para se parar o

funcionamento com DMA dupla coloca-se a zero o bit B12 do registo SUPCSR, parando a operação

na próxima activação do sinal TERMINAL COUNT.

A diferença entre os modos A/D triggered scan DMA e A/D clocked DMA, de funcionamento

com DMA, reside no facto de enquanto que no segundo modo se faz uma conversão de um canal da

"RAM channel-gain list" por cada impulso do relógio e se repete o processo de conversão do total

de canais desta lista no próximo impulso de relógio a seguir ao fim da conversão do último canal da

lista anterior, no primeiro modo o funcionamento é identico exepto que após a conversão de todos

os canais da lista só se inicia a conversão de uma nova lista de canais quando ocorrer um sinal de

"trigger", por s/w ou externo.

Como já se disse, para se utilizar um canal de DMA tem que se programar o controlador de DMA

para esse canal, o que é efectuado através da programação dos registos da DMA. Os registos da

DMA são de 8 bits cada, possuindo cada um endereço diferente e que é especificado no manual da

placa [23]. Os registos são 12 e permitem seleccionar:

(i) As páginas de memória com 64K palavras para as transferências de DMA [DMA Page

Register para o canal 5, 6 e 7];

(ii) O endereço de base da página de memória com 16 bits [DMA Base Address Register para o

canal 5, 6 e 7];

(iii) O número de palavras (2 bytes) a converter [Word Count Register para o canal 5, 6 e 7];

(iv) O canal de DMA a utilizar [Mask Register];

(v) Que tipo de operação se realiza com cada canal (escrita ou leitura de memória) e se se

funciona no modo de autoinicialização ou não (modo em que se usa continuamente o mesmo

canal de DMA, o que é diferente de DMA dupla) [Mode Register];

(vi) Indicar se o byte a escrever é o mais ou o menos significativo [Byte Pointer Flip-Flop

Register].


De referir que os canais de DMA que têm sido mencionados atrás, pertencem ao computador

pessoal, fazendo a placa uso deles como qualquer periférico do próprio computador.

Os pinos da placa acessíveis para o exterior são apresentados na figura I. Os pinos designados por

[CH0 ... CH7] são aqueles em que se aplicam as entradas analógicas tipo unipolar (SE) ou bipolar

(DI) de 8 canais e [Return0/CH8 ... Return7/CH15] são os pinos de aplicação dos outros 8 canais

unipolares ou de retorno dos 8 canais bipolares. O pino AMP LOW serve para o retorno dos 16

canais unipolares e liga-se a AGND para este tipo de canais.

5048

4947454341393735333129272523211917151311

97531

46444240383634323028262422201816141210

642

8

External Clock InputDGND

DGND

DGND

DGND

DIO Port1,b7DIO Port1,b5

DIO Port1,b2DIO Port1,b0DIO Port0,b7DIO Port0,b5

DIO Port0,b2DIO Port0,b0

DAC1 OUTDAC0 OUT

-15V OUTAMP LOW

Return7 / CH15Return6 / CH14Return5 / CH13Return4 / CH12Return3 / CH11Return2 / CH10

Return1 / CH9Return0 / CH8

External Trigger InputDGND

DGND

DGND

PGND

AGND

PIO Port1,b6PIO Port1,b4PIO Port1,b3PIO Port1,b1

PIO Port0,b6PIO Port0,b4PIO Port0,b3PIO Port0,b1

DAC1 GNDDAC0 GND

+15V OUT

CH7CH6CH5CH4CH3CH2CH1CH0

Figura I - Pinos da placa de aquisição DT2821F-16SE acessíveis para o exterior.

As opções tomadas em termos de utilização da placa de aquisição foram:

- endereço de base 240H;

- entradas unipolares (SE), porque os potenciais a adquirir são deste tipo;


- gama de entrada [-10V a +10V], porque é a maior gama possível, logo a que introduz menos

erros de quantificação nas amostras e permite maior resolução nos sinais digitalizados;

- codificação dos valores segundo o formato complemento para dois;

- o ganho adicional a introduzir pela placa é unitário em todos os canais;

- o modo de funcionamento utilizado foi A/D clocked DMA, uma vez que se pretende uma

aquisição regular de amostras do mesmo canal, logo sem "trigger" a controlar o tempo entre

amostras. Este tempo é determinado apenas pela frequência do relógio, que foi seleccionada com

base na frequência do relógio interno da placa, que é 4MHz;

- funcionamento com DMA dupla e com os canais 5 e 6;

- se forem utilizadas interrupções a linha usada será IRQ3.

APÊNDICE 2 - Descrição da Metodologia Empregue na Calibração 154

APÊNDICE 2 - Descrição da Metodologia Empregue na Calibração

Para explicar a metodologia empregue na calibração recorre-se aos fluxogramas das rotinas

implementadas, mas antes descreve-se como se obtém a partir das amostras adquiridas a frequência

do sinal e o erro associado, no caso de se ter seleccionado um sinal de calibração sinusoidal, uma vez

que esta é a parte mais crítica do processo de obtenção dos resultados.

O método a utilizar para determinar a frequência de um sinal sinusoidal x, baseia-se na expressão

que obtém um amostra de uma sinusoide a partir das duas amostras anteriores. Esta expressão

resulta da fórmula da transformada de Z de um cosseno/seno:

x(n) = C * sin(n*a+b) = A1*sin((n-1)*a+b) + B1*sin((n-2)*a+b) [eq.1]

em que a é proporcional à frequência desconhecida a determinar e b é um desfasamento. Usando a

fórmula:

sin(a+b) = sin(a)*cos(b)+sin(b)*cos(a)

e dividindo os coeficientes por C obtém-se:

sin(n*a+b) = A * [sin(n*a+b) * cos(a) - cos(n*a+b) * sin(a)] +

B * [sin(n*a+b) * cos(2*a) - cos(n*a+b) * sin(2*a)] [eq.2]

para a igualdade anterior se verificar os coeficientes de sin(n*a+b) e cos(n*a+b) em ambos os

membros da equação têm que ser iguais. Logo vem:

{1 = A * cos (a) + B * cos (2 * a) eq.2.2

0 = A * sin (a) - B *sin (2 * a) eq.2.2 => {--------;A*sin(a) + B*sin(a)*cos(a) = 0


=>{--------;A = -2*B*cos(a) => {1 = -2*B*cos2(a) + B*(cos2(a) - sin2(a));---------- =>

{B = 1;-----

=>{B = 1

A = - 2 * B * cos (a)

eq.3.1

eq.3.2

Das equações 3.1 e 3.2 tira-se que

cos(a) = -A/(2*B) [eq.4]

Esta equação permite calcular a frequência desconhecida:

a = acos(-A/(2*B)) => FREQUÊNCIA = constante * acos(-A/(2*B)) [eq.5]

Daqui se conclui que é necessário calcular as constantes A e B para se obter a frequência do sinal.

Regressando à equação 1, esta pode ser representada doutra forma:

x(n) = A * x(n-1) + B * x(n-2) [eq.6]

Para exprimir o erro associado com o cálculo de x(n), cálculo este feito através da expressão da

direita da equação 6, vai apresentar-se o erro associado com o cálculo de uma expressão polinomial

genérica. O cálculo do erro interessa para se obterem as constantes A e B, mantendo o erro de

cálculo mínimo.

A expressão do erro para um sinal expresso por uma polinomial genérica, é dado por:

E = 2

(x (n) - Wi * xi (n)i = 1

I )

n = 1

N∑∑ [eq.7]

Como interessa minimizar este erro em relação ao cálculo com os coeficientes jW faz-se:


dE

d jW = 0 <=> Σi{Wi * [Σn ( xi(n) * xj(n) )]} = Σn [y(n) * xj(n)] [eq.8]

Por outro lado desenvolvendo a equação 7 vem:

E = Σn [y2(n)]- 2 * Σn {y(n) * Σi [Wi * xi(n)]} + Σn{Σi [Wi * xi(n)]}2

E = Σn [y2(n)] - 2 * Σi {Wi * Σn [y(n) * xi(n)]} + Σn {Σi Σj [Wi * Wj * xi(n) * xj(n)]}

E = Σn [y2(n)] - 2* Σi {Wi * Σn [y(n) * xi(n)]}+ Σi{Wi * Σj [Wj * Σn (xi(n) * xj(n))]}

Usando a equação 8 com os índices i e j trocados obtém-se a expressão para o erro mínimizado

no caso genérico:

E = Σn [y2(n)] - 2* Σi {Wi * Σn [y(n) * xi(n)]}+ Σi{Wi * Σn [y(n) * xi(n)]}

E = 2( y (n) ) - n = 1

N(

i 1

I iW * (

n = 1

Ny (n) * ix (n) ) )∑

=∑ ∑ [eq.9]

A aplicação da equação 7 no cálculo do erro, para o caso presente, processa-se através das

seguintes substituições:

I => 2

W1 => A

W2 => B

y(n) => x(n)

x1(n) => x(n-1)

x2(n) => x(n-2)

de onde resulta a expressão do erro associado com o cálculo de x(n):


E = 2x (n) - A * x (n -1) - B * x (n - 2)n = 1

N∑

em que se pretende que este tenha um valor mínimo, tal como se fez no caso genérico, ou nulo se

possível. Para conseguir isso faz-se:

{δ δ

δ δ

E / A 2 * ( x (n) A * x (n 1) B* x (n 2) * x (n 1)) 0

E / B 2 * ( x (n) A * x (n 1) B* x (n 2) * x (n 2)) 0n

n

= − − − − − =

= − − − − − =

∑∑

o que representado sob a forma matricial resulta na seguinte equação:

x n x (n -1)* x (n - 2)

x (n -1)*x (n - 2) x (n 2)

A

B

x (n)* x (n -1)

x (n)*x (n - 2)

2

2n n

n n

n

n

( )*

−

−=

∑ ∑∑ ∑

∑∑

1[eq.11]

A equação 11 pode ser simplificada usando a notação SiSj = x (n i)* x (n j)n

− −∑ :

S1S1 S1S2

S1S2 S2S2

A

B

S0S1

S0S2* = [eq.12]

Da equação anterior obtêm-se os valores de A e B, em que det é o determinante da matriz dos

coeficientes:

det = S1S1 * S2S2 - S1S2 * S1S2 [eq.13.1]

A = (S0S1 * S2S2 - S0S2 * S1S2) / det [eq.13.2]

B = (S1S1 * S0S2 - S1S2 * S0S1) / det [eq.13.3]

O erro introduzido no cálculo da frequência f = contante * acos( -a / (2*B)), quando se usam para

A e B as expressões dadas pelas equações 13.2 e 13.3, respectivamente, obtém-se da equação 9 :E = contante*( x (n) - A * x (n)* x (n -1) - B * x (n)* x (n - 2)2

n n n∑ ∑ ∑ )


ou então, usando a notação iS jS :

E = constante * (S0S0 - A * S0S1 - B * S0S2) [eq.14]

De referir que relativamente ao que se expôs acima, se utilizam nos fluxogramas a apresentar e na

sua implementação, as seguintes substituições:

A → a

B → b

cos(a) → c

Acrescente-se que quando o sinal de calibração é periódico mas não sinusoidal, ou quando o

método de obtenção da frequência do sinal sinusoidal falha, se tenta obter a sua frequência através da

rotina CalculaFrequenciaSinal(). Esta rotina, que é muito simples, utiliza o método de detecção das

passagens do sinal por zero para calcular a frequência desse sinal. Por esta razão o método não é

muito preciso pois é sensível ao facto de o sinal estar afectado de rúido. Este aspecto é melhorado

calculando a frequência num segmento de sinal com muitos periodos.

Neste método o erro de frequência coincide com o desvio padrão da frequência calculada.

Apresentam-se no Apêndice 3 (pontos 1, 2 e 3) os fluxogramas das rotinas base de calibração -

calibrar(), LowLevelcalibrate() e CalculaFrequenciaSinal(). Estas rotinas são implementadas nos

ficheiros calib4.c e calib5.c.

APÊNDICE 3 - Fluxogramas de Algumas Rotinas e Programas Implementados 159

APÊNDICE 3 - Fluxogramas de Algumas Rotinas e Programas Implementados

1. Rotina que Controla a Calibração do "Hardware" Utilizado nas Experiências com ERPs

Calibrar( )

calibrarcom EEG adquirido[J] ou adquirir

o sinal[A] ?

Ler o nome da file de EEG a usar

Obter o tamanho da file de EEG=>size

Ler o cabecalho da file = LerCabecalho( )

Enviar mensagem de início de calibração

Que tipode CFG se usa na

calibração: definida[D] oua definir[C]

?

[J] [A]

configura( )

[C]

Ler o nome da filede configuração

Copiar a configuraçãopara uma estrutura do

tipo config

Ler o nome da file onde se guarda osinal de calibração a adquirir

Colocar na file de calibração o cabeçalhostandard = GuardarCabecalho( )

Enviar mensagem de início de calibração

Programar a placa de aquisição= ProgramarAquisiçãoComDualDma( )

Adquirir o sinal de calibração= AquisicaoComPollingParaCalibracao( )

Calcular o tamanho da file de calibração => size

Obter o nº de bytes do cabeçalho da file de sinalLer do cabeçalho o nº de segmentos de sinal existentes

Qual osegmento a usar

na calibração?

[D]

Ler as amostras para o Buffer

Fazer a calibração de baixo nível com as amostrascontidas em Buffer = LowLevelCalibrate( )

calibrar ( )


2. Rotina que Realiza a Calibração de Baixo Nível do "Hardware"

LowLevelcalibrate( )

Calcular os máximos e os mínimos iníciais para cada canal

Obter o Máximo e o Mínimo para cada canal

Apresentar um esboço do sinal de cada canal

ch = 0

LOOP CANAIS

Calcular o Offset[ch] = (Máximo + Mínimo) / 2

Calcular a Amplitude[ch] = (Máximo - Mínimo) / 2

EstadoCanal[ch] = OFF

S0S0=0; S0S1=0; S0S2=0; S1S1=0; S1S2=0; S2S2=0

n = 0

k = Buffer[n * #canais + ch]l = Buffer[(n-1) * #canais + ch]m = Buffer[(n-2) * #canais + ch]

S0S0 = S0S0 + k * kS0S1 = S0S1 + k * lS0S2 = S0S2 + k * mS1S1 = S1S1 + l * lS1S2 = S1S2 + l * mS2S2 = S2S2 + m * m

Incrementa n

n = #amostras?

[N]

Determinante = S1S1 * S2S2 - S1S2 * S1S2

[S]

(...)


(...)

(Determinante = 0) OUAmplitude do sinal é

muito baixa?

O sinal não tem uma Frequênciapossível de ser calculada e o

Erro De Frequência é desconhecido

m = 3

[S]

m = 1

[N]

a = (S0S1 * S2S2 - S0S2 * S1S2) / Determinante

b = (S1S1 * S0S2 - S1S2 * S0S1) / Determinante

b = 0?

c = -0.5 * a / b

[N]

0 <= c <=1 ?

Frequência = (FrequênciaAquisição * acos(c)) / (2*PI)

[S]

b é próximo de (-1)?

Erro = 1000 * (S0S0 - a * S0S1 - b * S0S2)Erro = Erro / (Amplitude[ch] * Amplitude[ch] * #amostras)

[S]

Erro < 0.1?

Frequência dentroda gama esperada

para calibração?

[S]

Sinusoide PURAEstadoCanal[ch] = ON

[S]

[N]

Erro < 1?

[S]

Frequência dentroda gama esperada

para calibração?

Sinusoide IMPURAEstadoCanal[ch] = ON

[S]

[N]

[N]

m = 0

m = 0

[N]

m = 2

[N]

[N]

[S]

m = 1?

Frequência = CalculaFrequenciaSinal( )

[S]

Frequência = -1?

Sinal periódicoEstadoCanal[ch]=UNKNOWN

[N]

Sinal Não Periódico

[S]

[N]

(...)


(...)

Incrementa ch

ch = #canais?

LOOP CANAIS

[N]

Enviar a mensagem de fim de calibração

[S]

EstadoCanais = OFF?

Máximos = 1500Mínimos = -1500

[S]

[N]

Fim de LowLevelCalibrate( )

3. Rotina que Determina o Valor e o Erro da Frequência dum Sinal

Representado por uma Sequência de Valores

CalculaFrequenciaSinal( )/* retorna a frequência e *//* o erro de frequência */

p = posição em que se detectou a 1a passagem dosinal por zero ou se chegou ao fim do #amostras

p = #amostras?

SomaFrequencia = 0SomaQuadradoFrequencia = 0DesvioAcomulado = 0fim = 0j = 0 /* #periodos */pos0 = p

(...)

O sinal não passa pela linha DC

Sai da rotina CalculaFrequenciaSinal( )com o valor (-1) = sinal não periódico


(...)

p = posição em que se detectou a próxima passagempor zero ou se chegou ao fim do #amostras

p = #amostras?

[S]

fim = 3/* o #periodos = j */

p = posição em que se detectou a próxima passagempor zero ou se chegou ao fim do #amostras

[N]

fim = 1/* o #periodos = (j+1) */

p = #amostras?

[S]

(p - pos0) = 0?

[N] /* Tentativa de divisão por zero */

[N][S]

Frequencia[j] = FrequenciaAmostragem / (p-pos0)SomaFrequencia = SomaFrequencia + Frequencia[j]SomaQuadradoFrequencia = SomaQuadradoFrequencia +

+ Frequencia[j] * Frequencia[j]

pos0 = p

j > 0?

Desvio[j-1] = Frequencia[j] - Frequencia[j-1]

j > 1?

[S]

DesvioAcomulado = DesvioAcomulado + Desvio[j-1]

[N]

[N]

Incrementa j

(fim=0) OU (j<2)?

[N]

(...)

Sair de CalculaFrequenciaSinal ( ) comvalor (-1) <=> sinal não periódico

[S]


(...)

fim = 3?

[S]

Sair de CalculaFrequenciaSinal( ) comvalor (-1) <=> sinal não periódico

DesvioAcomulado >máximo permitido

?

ErroFrequencia = DesvioFrequencia

Sair de CalculaFrequenciaSinal( ) com ovalor SomaFrequencia <=> sinal periódico

[S]

[N]

/* fim = 1 */

DesvioAcomulado >máximo permitido

?

[N]

[S]

Sair de CalculaFrequenciaSinal( ) comvalor (-1) <=> sinal não periódico

ErroFrequencia = DesvioFrequencia

Sair de CalculaFrequenciaSinal( ) com ovalor SomaFrequencia <=> sinal periódico

DesvioAcomulado = SomaQuadradoFrequencia / j -- SomaFrequencia * SomaFrequencia /* Desvio Padrão da Frequência */

SomaFrequencia = SomaFrequencia / j /* Frequência Média */

DesvioAcomulado = SomaQuadradoFrequencia / ( j+1) -SomaFrequencia = SomaFrequencia / ( j+1) /* Frequência Média */

- SomaFrequencia * SomaFrequencia /* Desvio Padrão da Frequência */

[N]


4. Rotina que Controla a Execução das Sessões de Experiências

ExecutarExperiencias( )

Todas as opções necessárias estão

seleccionadas (cfg,calib,idt,bd)

?

Sair de ExecutarExperiencias( )

[N]

Apagar a possível file de EEG com omesmo nome da que se vai criar

[S]

Ler a dimensão da base de dados => dim_bd

Contar o # de segmentos de EEG que se vão adquirir

Guardar o cabeçalho da file de EEG = GuardarCabecalho( )

Limpar o monitor para iniciar o lote de sessões

ses = 1

LOOP SESSÕES

subses = 1

LOOP SUBSESSÕES

Enviar mensagem de início de sessão

ensaio = 1

LOOP ENSAIOS

Enviar mensagem de início de subsessão

ordem = valor aleatório de 0 a (dim_bd - 1) e queainda não tenha sido usado nesta sessão

Ler a ordem-ésima oração da base de dados

j = 1

LOOP REPETIÇÕES

(...)


(...)

Guardar a estampa temporal na file de EEG

Guardar a oração, a sua posição na BD e o seu tipo na estrutura resp

Programar a placa de aquisição => ProgramarAquisiçaoComDualDma( )

Colocar a última posição (= #amostras) do bufferA e do bufferB com 7000/* ( 7000 é um valor impossível ocorrer nas amostras) */

(ensaio = 1)AND (j = 1)

?

Ler o tempo do sistema para ti

Apresentar um '*' no monitor durante tON

Apagar o '*'

t =tempo actual do sistema (tINICIAL+tON)

Ficar em loop durante o intervalo tOFF

tit = tINICIAL + tON + tOFF

ServirAquisicaoComPolling( )

ti = tit

Apagar o texto presente no monitor

Ficar em loop a ler o tempo do sistema para tf enquanto [ tf < (ti + tempo entre ensaios) ]

Apresentar um '*' durante tON

Apagar o '*'

Ficar em loop durante tOFF

tit = tempo actual do sistema

ServirAquisicaoComPolling( )

Libertar bufferA e bufferB

Colocar a marca delimitadora de um segmento de EEG, na file de EEG

Guardar a estrutura resp na file de identificação

Incrementar j

j > NúmeroRepetições?

LOOP REPETIÇÕES

[N]

Incrementar ensaio

NúmeroEnsaiosBloco?

LOOP ENSAIOS

[N]

ensaio >

[S]

(...)

[S]

[S] [N]


(...)

Apagar a barra onde se apresentam as orações

Incrementar subses

subses >NúmeroBlocosSessão

?

LOOP SUBSESSÕES

[N]

[S]

Apresentar a mensagem de fim de sessão

ses<NúmeroSessões

?

Inicia-se a próxima sessão?

[S]

[N]

Incrementar ses

ses > NúmeroSessões?

[S]

[S]

LOOP SESSÕES

[N]

[N]

Repor o ambiente do menu principal

Sair de ExecutarExperiencias( )

[S]


5. Rotina que Programa a Placa de Aquisição para Funcionar com DMA Dupla

ProgramarAquisicaoComDualdma( )

/* Cálculo do número total de amostras a adquirir */#amostras = #canais * FrequênciaAmostragem * TempoAquisição[sessão]

/* Cálculo do nº de transferências de DMA necessário realizar */

#amostras < (64K -100)

?

#transferências = 2

#transferências = inteiro superior ao quociente [#amostras / (64k-100)]

/* Cálculo do nº de amostras por transferência de DMA */#amostras = inteiro superior ao quociente [#amostras / #transferências]

Alocar espaço para bufferA com tamanho #amostras

Determinar o endereço real em memória do início do bufferA alocado

Calcular a que página de memória da placa corresponde o endereço real do bufferA

Calcular o endereço de base/inicial dentro da página de memóriaa que corresponde o endereço real do bufferA

O bufferAestá contido por

completo na mesma página dememória da placa

?

[N]

[S]

Libertar o espaço do bufferA

Alocar o espaço equivalenteao que falta para preenchera página parcialmente ocupada

[N]

[S]

Calcular os bytes mais e menos significativos (count_high e count_low)correspondentes ao número de amostras, para colocar nos registos

high_byte e low_byte word count

Programar o controlador de DMA para o canal A => enviar palavras deprogramação para os vários registos do controlador de DMA/canal A :

byte_pointer f/f register, dma mode register, dma_base address register,low-byte & high_byte word count registers, dma memory page registere dma mask register

(...)


(...)

Alocar espaço para o bufferB com tamanho #amostras

Determinar o endereço real em memória do início do bufferB alocado

Calcular a que página de memória da placa corresponde o endereço real do bufferB

Calcular o endereço de base/inicial dentro da página de memóriaa que corresponde o endereço real do bufferB

Libertar o espaço do bufferB

Alocar o espaço equivalente aoque falta para preencher a páginaparcialmente ocupada

O bufferBestá contido por

completo na mesma páginade memória da

placa ?[N]

[S]

Progrmar o controlador de DMA para o canal B => enviar as palavrascorrespondentes ao bufferB (endereço de base, página de memória,modo, mascara) e os mesmos bytes representativos do nº de amostras

a adquirir que se usaram para o canal A

Programar os registos do sistema A/D da placa => inicialização,programação da frequência de aquisição, escolher o bufferA,progrmar os canais a utilizar e os respectivos ganhos, habilitaras interrupções no fim de cada buffer estar cheio e no caso de

erros, e o modo de DMA (dupla DMA e modo A/D clocked DMA)

Esperar que o multiplexer estabilize no 1º canal desejado

Sair de ProgramarAquisicaoComDualDma( )


6. Rotina que Calcula a Palavra de Programação a Colocar no Registo

TMRCTR para Programar uma Frequência Desejada

prog_frequencia( )

p = 0 /* prescaler */

c = 255 - 4*10 ^ 6 / (frequencia * 2 ^ p ) /* counter */

( [inteiro(c) + 1] - c) >(c - inteiro(c))

c = inteiro(c) + 1 c = inteiro(c)

[N]

[S]

c > = 0?

p = 0?

Incrementa p

Incrementa p

p < 16?

[N]

[S]

[S]

[N]

[N]

[S]

Valor a colocar no registo TMRCTR da placa =[( p * 256) OR (inteiro(c) )]

Sair de prog_frequencia( )

?


7. Rotina que Reprograma o Controlador de DMA para se Continuar a

Aquisição com DMA Dupla

ReprogramarDualDma( )

Colocar o bit DMADONE do regito SUPCSR da placa a zero

Verificar qual o buffer que não está a ser utilizado => buff

buff = bufferA?

Programar o controlador de DMApara o canal A

Programar o controlador de DMApara o canal B

[S] [N]

Incrementar o #buffers_lidos

#buffers_lidos =(#buffers_a_ler - 1)

?/* só falta ler um buffer */

Colocar a zero o bit B12 (dual DMA) do registo SUPCSR paraterminar a aquisição ao encher o próximo buffer

[S]

[N]

Verificar se houve algum erro no sistema A/D da placa

Sair de ReprogramarDualDma( )


8. Programa que Obtém uma Estimativa do Espectro dum Sinal pelo Método

de Bartlett

main ( )

Ler o número de periodogramas a calcular => nperiodogramasn = 0

n = 0?

Obter o nº de pontos (que deve ser uma potência de 2) a usar no cálculo das FFTs => npontos

Colocar o módulo do espectro a zero ( <=> modulo[ ] = 0 )

[S]

[N]

Ler as amostras da file de EEG para a parte real do espectro => real[ ]Colocar a zero a parte imaginária do espectro ( <=> img[ ] = 0 )

Calcular npontos de uma janela de Hamming e colocá-los em window[ ]( <=> ComputeHammingWindow( ) )

Fazer o produto das amostras do sinal pelos valores da janela de Hamming ( real[ ]*window[ ] )

Implementar a FFT real com os npontos contidos nos arrays real[ ] e img[ ] ( <=> fftReal1( ) )

Calcular o quadrado acomulado do módulo do espectro de potência ( <=> modulo[ ] = modulo[ ] + real[ ] * real[ ] + img[ ] * img[ ] )

Incrementar n

n=nperiodogramas?

Calcular o quadrado do módulo médio do espectro de potência em dBs( <=> modulo[ ] = 10 * log10 (modulo[ ] / nperiodogramas) )

Fazer o gráfico do espectro estimado com os valores contidos no array modulo[ ]

Sair do main( )

[S]

[N]


9. Rotina que Calcula Pontos Representativos de uma Janela de Hamming

ComputeHammingWindow( )

t = 2 * PI / (npontos - 1)/* npontos é o nº de pontos a calcular */

j = 0

window[j] = 0.54 - 0.46 * cos ( t * j )

Incrementar j

j = npontos?

Sair de ComputeHammingWindow( )

[N]

[S]


10. Programa que Calcula a Direcção de uma Matriz Unitária V (Obtida com aSVD) Correspondente à Direcção em que a matriz W ( ∑ nas Fórmulas daSVD) Tem o Maior Valor Singular

main ( )

Ler o nome da file de EEG a usar => fileEeg

Ler o cabeçalho da file fileEegLer qual o segmento de EEG a usar (segm) e o offset nesse segmento (offset)

Ler o número de pontos a usar por cada canal (mp), o número de canais (np) e quais os canais

Ler da posição desejada (offset) da file fileEeg e do segmento (segm) as mp amostras para Buffer

Alocar espaço para as matrizes A (mp * np) e U (mp * np)

n = 0

m = 0

A[m][n] = Buffer[n + m * #canais_da_file_eeg]U[m][n] = A[m][n]

Incrementar m

m < mp?

n < np?

Incrementar n

[S]

[S]

[N]

[N]

Alocar espaço para a matriz V (np * np) e o vector W [np]Colocar (np -mp) linhas de zeros em A se (np > mp)

Calcular a decomposição pelo método SVD => svdcmp(U,mp,np,W,V)

Colocar todas as colunas de V, exepto a 1a, a zero

Calcular a projecção de A sobre a direcção de V correspondente ao maiorvalor singular de W, o que equivale a fazer o produto A* V e usar a 1a coluna

Ler o nome da file onde se vai guardar a 1a coluna de (A* V) e colocar lá essa coluna

Libertar o espaço alocado par os arrays e matrizes

Fim do main ( )


11. Programa que Projecta um segmento de EEG sobre uma Direcção Obtida

pelo Método da SVD

main( )

Ler o nome da file onde está guardada a direcção de projecção [V] => fileAvAbrir a file fileAv

offset = offset usado na file fileAvmp = número de amostras usadas para cada canal na file fileAv

size = mp * número de canais contidos na file fileEeg = mp * ncanais

np = número de canais usados na file fileAv

Alocar espaço para as matrizes A (mp * np) e V (np * np)

Ler a 1a coluna da matriz V a partir da file fileAvColocar as colunas 2 a np de V a zero

Ler o nome da file de EEG (fileEEG), abrir essa file e ler o seu cabeçalho

Ler qual o segmento de EEG a usar => segm

Ler da file fileEeg e da posição offset do segmento segm, size valores para Buffer

n = 1

m = 1

A[m][n] = Buffer[n+m*ncanais]Incrementar m

m < mp?

Incrementar n

n < ncanais?

[S]

[N]

[N]

[S]

Calcular a média dos canais do array Buffer (usados na SVD), para comparar com a projecção de A sobre V

Calcular a soma dos valores da 1a coluna de V => somaV

/* Calcular a projecção de A sobre a 1a coluna de V. O resultado fica em U */

m = 1

(...)


(...)

n = 1

U[m] = 0.0i = 1

U[m] = U[m] + A[m][i] * V[i][n]Incrementar i

i < np?

[S]

U[m] = U[m] / somaVIncrementar m

m < mp?

[S]

[N]

[N]

Ler o nome da file onde se vai guardar A*V e V => fileRes

O nome da file onde se vai guardar a média dos canais usados na SVD (fileMedia) é igual a fileRes exepto a extensão que passa a ser ".EEG"

Guardar na file fileRes a 1a coluna de A* V e a 1a coluna de V (np valores)

Guardar na file fileMedia a média dos canais usados na SVD (mp valores)

Libertar espaço alocado para as matrizes e arrays

Fim do main( )


12. Programa que Classifica as Respostas Corticais pelo Método Elementar

main ( )

Ler o nome da file de onde se vão ler as respostas corticais => fileEeg Ler a configuração associada com a file fileEeg

Ler o cabeçalho da file fileEegDeterminar o número de respostas existentes na file fileEeg => nsegm

Obter o tipo (V/F) das nsegm respostas da file fileEeg => valor[ ]

Definir os intervalos para calcular as mplitudes necessárias à definiçãodo parâmetro discriminador => t2min, dt2, t3min, dt3, t4min, dt4

Ler quantos canais se vão usar => nchs

Questionar se os sinais vão ser alisados (S) ou não (N) => tipo

Ler o nível de decisão para se separarem as respostas numa de duas classes possíveis => decisao

nv[i] = 0 (0 <= i <= nchs)nv[i] = 0 (0 <= i <= nchs)

DecisaoCanal[0][i] = 0 (0 <= i <= nchs)DecisaoCanal[0][i] = 0 (0 <= i <= nchs)

ordem = 0

Ler os canais necessários do segmento ordem de fileEeg para Buffer

tipo = 'S'?

Alisar os sinais contidos no array Buffer

[N]

[S]

ch = 0 ; moda = 0 ; SomaDecisao = 0

Calcular a amplitude de N200 (opção), P300 (opção) e N400

Calcular o valor do parâmetro pela definição desejada => parametro[ch]

valor[ordem] = 'V'?

[S]

DecisaoCanal[0][ch] =

nv[ch] = nv[ch] + 1

DecisaoCanal[1][ch] =

nf[ch] = nf[ch] + 1

[N]

= DecisaoCanal[0][ch] + parametro[ch] = DecisaoCanal[1][ch] + parametro[ch]

(...)

LOOP SEGMENTOS

LOOP CANAIS


(...)

SomaDecisao = SomaDecisao + parametro[ch]

Guardar na file de resultados parametro[ch] ( na coluna do canal ch)

parametro[ch]=decisao?

Decrementar modaGuardar ’F’ na file de resultados (ao lado de

parametro[ch] para o canal ch)

Incrementar modaGuardar ’V’ na file de resultados (ao lado de

parametro[ch] para o canal ch)

[S] [N]

Incrementar ch

ch < nchs?

LOOP CANAIS[S]

SomaDecisao = SomaDecisao / nchsGuardar SomaDecisao na file de resultados (na coluna do segmento ordem)

[N]

moda < 0?

Decide-se que a resposta pertence à classe V Decide-se que a resposta pertence à classe F

Incrementar ordem

[N] [S]

ordem < nsegm?

LOOP SEGMENTOS[S]

[N]

DecisaoCanal[0][ch] = DecisaoCanal[0][ch] / nv[ch] (0 <= ch <= nchs)DecisaoCanal[1][ch] = DecisaoCanal[1][ch] / nf[ch] (0 <= ch <= nchs)

Guardar os valores de DecisaoCanal[ ] na file de resultados

FIM


13. Programa que Obtém uma Direcção de Projecção Óptima, 2º a Teoria de

Bayes, pelo Método do Discriminante Linear de Fisher

main ( )

nclasses = 2

p[i] = 1 / nclasses ( 0 <= i < nclasses)/* probabilidades à priori */

Obter o número total de objectos => k

Ler o número de parâmetros dos objectos => n

Obter os objectos (manualmente, a partir de uma file de EEGou de uma file com objectos) para a matriz x[ ][ ]

Obter para o array cx[ ] a atribuição dos objectos às classes(cx[i]=1 => classe 1; cx[i]=2 => classe 2)

Calcular a direcção de projecção W com os objectos contidosna matriz x[ ] [ ] => DiscriminanteFisher (nclasses, p, n, x, cx, k)

Guardar numa file o vector W e as projecções das médias amostrais das classes (norma 1,2) sobre W

Fim


14. Rotina que Determina a Direcção de Projecção Óptima (W) pelo Método do

Discriminante Linear de Fisher

Os parâmetros de entrada desta rotina são os seguintes:

• p[i] = probabilidade a priori da classe wi;

• n = número de parâmetros por objecto;

• x[ ][ ] = matriz que contém os objectos a usar na obtenção de W;

• cx[i] = define a atribuição do objecto i a uma das classes;

• kt = número de objectos para todas as classes.

DiscriminanteFisher (nclasse, p, n, x, cx, kt)

Calcular o nº de objectos por cada classe wi => k[i] (0 <= i < nclasses)

Cálculo das médias amostrais mi para as classes wi =>m[i][ ] (0<=i<nclasses)

Cálculo das matrizes de covariância amostral Si para cada classe wi =>=> s[i][ ][ ] (0 <= i < nclasses)

Cálcular a matriz de covariância dentro das classes SD, que fica

guardada na posição de S1

Calcular a matriz inversa de Sd (SD^-1) pelo do algoritmo de SVD,ficando em s[0][ ][ ]

Calcular a direcção de projecção W que fica em w[ ] => => w[ ] = s[0][ ][ ] * ( m[1][ ] - m[2][ ] )

Calcular as projecções das médias amostrais sobre W =>=> norma1,2 = SUM[0 <= i < n] ( w[i] * m[1,2][i] )

Sair de DiscriminanteFisher ( )


15. Programa que Classifica um Objecto numa de 2 Classes Possíveis, Através

de uma Direcção de Projecção e uma Fronteira de Decisão Obtidas pelo

Método do Discriminante Linear de Fisher

main ( )

Obter a partir duma file a direcção de projecção W (=> w), o número de parâmetros dosobjectos utilizados para obter W ( => n ), o número de classes ( => nclasses ) e as projecções das médias amostrais sobre W ( => norma1,2)

Calcular a intersepção da fronteira de decisão óptima com a direcção de projecção W=> norma = (norma1 + norma2) / 2

Ler o objecto a classificar (manualmente ou de uma file de EEG) para o array Buffer[ ]

Calcular a projecção do objecto na direcção W => normaX = SUM[0 <= i < n] (w[i] * Buffer[i] )

Decidir a que classe das nclasses (=2) possíveis pertence o objecto, de acordo com os valores de normaX, norma, norma1 e norma2

Continuar com a mesmadirecção de projecção W

?

[N]

[S]

Continuar a classificar objectos

?

[N]

[S]

Fim

APÊNDICE 4 – Formato Standard dos Ficheiros de Dados 182

APÊNDICE 4 - Formato Standard dos Ficheiros de Dados

1. Sumário dos Campos a Incluir nos Ficheiros

Nº Nome do Campo Comprimento Valor Not

a

1 Header Fingerprint 6 (Fixo) "IAvSFo"

2 Comentário <= 512 ASCII 1

3 Nome do Sinal <= 32 ASCII 2

4 Data da Aquisição <= 10 ASCII 3

5 Data da Última Alteração <= 10 ASCII 3

6 Tipo de dados <= 10 Tabela TSD 4

7 Fonte dos dados <= 2 Tabela SSD 5

8 Número de Canais <= 3 INT 6

9 Número de Segmentos de Dados <= 6 INT 7

10 Número de Periodos de Amostragem

por Segmento

<= 6 INT 8

11 Número de Amostras por Periodo de

Amostragem

<= 3 INT 9

12 Número de Bytes por Amostra <=2 INT 10

13 Sequência de Amostragem Variável INT... 11

14 INTEL format flag 1 (Fixo) "0" ou "1" 12

15 Tipo de Codificação <= 2 Tabela FTC 13

16 Técnica de Compressão <= 2 Tabela CT 14

17 Tipo de Sinal <= 2 Tabela TOS 15

18 Dados sobre os Canais Variável Variável 16


Repetir os campos 18.A a 18.D Número de Canais vezes

18.A Nome do Canal 32 ASCII 16

18.B Ganho do Canal 16 ASCII 16

18.C Frequência de Amostragem do Canal 16 ASCII 16

18.D Informação Variável sobre o Canal Variável Variável 16

19 Separador de Segmento 2 * #12 NºHexadecima

l

17

20 Estampa Temporal 1 (Fixo) "0" ou "1" 18

21 Informação Dependente da Aplicação Variável ASCII 19

22 Footer Fingerprint 6 (Fixo) "oFSvAI"

-- ((SegmentoDados SeparadorSegmentos ...) EndOfFile

2. Notas Gerais

- Toda a informação do cabeçalho é em ASCII. Se o programador tiver que usar dados binários deve

converte-los para ASCII, usando por exemplo notação hexadecimal. Isto é relevante para os campos

18 e 20.

- O cabeçalho do ficheiro de sinal começará sempre com o "header fingerprint" "IAvSF0" de

comprimento fixo, que provém de Inesc Aveiro Signal Format, e terminará com "fingerprint"

"IAvSFo" inverso e de comprimento fixo.

- Todos os campos terminam com um separador válido, exepto os campos 21 e 22.

- Os valores presentes na coluna correspondente ao valor, representa o tipo de informação presente

no respectivo campo. Um INT significa um inteiro representado em ASCII (base 10) enquanto que

ASCII significa uma "string" ASCII. Um nº hexadecimal é um inteiro representado em notação

hexadecimal e um valor que começa com a palavra Tabela significa que os valores válidos serão

encontrados na tabela indicada. INT... representa um número variável de inteiros e uma "string"

entre pelicas indica um valor exacto.


Todas os campos para os quais a informação não é conhecida ou é variável deve assumir o valor

zero.

- Separadores de campos válidos são: Space (ascii 0x20), CR (0x0D), LF (0x0A), "," (0x2C), ":"

(0x3A), ";" (0x3B) ou qualquer combinação deles.

- O armazenamento de mais de um sinal no mesmo ficheiro implica o seguinte:

(a) Todos os sinais são amostrados no mesmo instante ou em série. Isto deve ser diferenciado no

campo nº6.

(b) Os sinais guardados no mesmo ficheiro são divididos em segmentos que são divididos em

periodos de amostragem (grupo de amostras de todos os canais amostrados no mesmo instante)

que são divididos em amostras (amostras individuais de um canal).

(c) Todas as amostras dos canais, ainda que de canais diferentes, são representadas por números

do mesmo formato utilizando a mesma quantidade de espaço de armazenamento.

(d) As amostras de cada canal são armazenadas de uma forma «misturada» (todas as amostras de

um periodo de amostragem são armazenadas juntas).

3. Notas Numeradas

1 - O campo denominado por comentário pode ter até 512 caracteres de comprimento incluindo os

delimitadores. Pode usar todos os tipos de caracteres ASCII e deve ser delimitado por uma

sequência qualquer de 2 caracteres (que não inclua separadores válidos) em ordem inversa. Um

exemplo é:

/* Isto podia ser um comentario */

2 - O nome do sinal pode ter até 32 caracteres de comprimento. Não deve conter qualquer

separador. Um exemplo é:

exemplo.eeg

3 - Uma data segue o seguinte formato: YYYY-MM-DD. Os separadores entre ano, mês e dia

podem ser "-" ou "/". Os digitos mais significativos do ano, mês e dia podem ser omitidos. Um

exemplo é:

1988/12/25 89-4-12 0-0-0 (data desconhecida)


4 - Um campo tipo inteiro contendo informação sobre as operações implementadas sobre o(s)

sinal(ais). Cada bit dos 32 deste inteiro representa um tipo de operação ou transformação. A

correspondência entre os bits e as operações é descrita na tabela TSD. Todos os bits que são

indefenidos devem ser colocados a zero.

5 - Este número inteiro é usado para para obter uma entrada na tabela SSD, a qual identifica a fonte

dos dados.

6 - Este inteiro especifica o número de canais/sinais armazenados no ficheiro. Não pode conter o

valor zero. Coincide com o número de canais diferentes armazenados num segmento de amostras.

7 - Este campo inteiro especifica o número de segmentos armazenados no ficheiro. Se for

desconhecido deve colocar-se este campo a zero.

8 - Este campo inteiro especifica o número de periodos de amostragem armazenados em cada

segmento.Se for desconhecido ou variável deve colocar-se este campo a zero.

9 - Este campo inteiro especifica o número total de amostras armazenadas num periodo de

amostragem. Deve ser uma constante diferente de zero. Nota que este número deve ser maior ou

igual que o valor do campo nº8 (Número de canais).

10 - Este campo inteiro especifica o número de bytes que o armazenamento de uma amostra ocupa.

Este campo não pode conter o valor zero.

11 - Este campo, que consiste de vários inteiros, especifica a ordem pela qual os canais são

armazenados num segmento de amostragem. Há exactamente Número de amostras por periodo de

amostragem (campo nº11) inteiros neste campo. A separação entre inteiros é qualquer separador

válido. Um exemplo é:

3 4 1 2 0 (5 amostras de canais por segmento de amostragem). A 1ª amostra é uma amostra do

canal 3, ... e a última amostra é uma amostra do canal 0.

12 - Ordem dos bytes: "0" significa que o byte mais significativo precede o menos significativo e "1"

significa o oposto (formato Intel).

13 - Define a codificação empregue nos dados. Valores válidos podem ser encontrados na tabela

FTC (Format Code). Esta informação e o valor do campo nº12 (Número de bytes por amostra)

identificam exactamente o formato dos dados.

14 - Define a técnica de compressão usada. Valores válidos podem ser obtidos da tabela CT.


15 - Define o tipo do sinal. Valores válidos são apresentados na tabela TOS. Este campo coincide

com o tipo do sinal que originou o sinal armazenado no ficheiro.

16 - Este é um campo variável que guarda informação sobre cada canal. Há precisamente Número

de canais (campo nº8) repetições da informação seguinte (uma para cada canal e sendo o canal 0 o

primeiro):

i) Nome do canal (no máximo 32 caracteres ascii sem separadores válidos)

ii) Ganho do canal (um número em vírgula flutuante em formato ascii)

ii) Frequência de amostragem usada no canal (um número em vírgula flutuante em formato ascii)

iv) Informação dependente do tipo de aplicação. Este é um sub-campo variável onde a informação

deve obedecer às regras seguintes:

- O primeiro caracter é uma letra ascii que identifica a informação (tag)

- Existe um separador entre o tag e a informação

- Apenas o tag "A" não é seguido de informação

- A informação é terminada por um separador

- O tag "A" é reservado para identificar o fim de um sub-campo

- Os tags definidos são apresentados na tabela TAG.

17 - Este é um campo hexadecimal que especifica o separdor de segmentos. Todos os segmentos

devem terminar com esta informação. De referir que é um número binário com vários bytes

representado em hexadecimal. A ordem dos bytes obedece a Intel format flag (campo nº14). Este

campo ocupa exactamente 2*Número de bytes por amostra (campo nº12). Deve representar um

valor binário que nunca aparece numa amostra válida. Por exemplo para números em vírgula

flutuante pode ser um NAN (Not A Number).

18 - Estampa temporal: "0" significa que não existe estampa temporal no início de cada segmento de

dados e "1" ignifica que existe estampa temporal no início de cada segmento de dados. O formato da

estampa temporal é fixo e tem 9 digitos ascii de comprimento com a seguinte forma:

HHMMSSmmm, onde HH é a hora, MM os minutos, SS os segundos e mmm os milésimos

de segundo da 1ª amostra do segmento.


19 - A informação dependente do tipo de aplicação é um campo ascii de comprimento variável que é

terminado pelo "footer fingerprint" "oFSvAI". Pode conter informação que pode ser útil para certas

aplicações, mas que não é essencial para outras. Não há separador depois do "footer fingerprint".

4. Tabelas

TSD - Tipo de Dados

1 (Bit 0) Dados Em Bruto

2 (Bit 1) Amostragem Simultanea

4 (Bit 2) Amostragem Série

8 (Bit 3) Dados Filtrados

16 (Bit 4) Espectro de Potência

Outros bits: não atribuidos

SSD - Fonte dos Dados

"0" Desconhecido

"1" EEG

"2" ECG

"3" Potenciais Evocados

"4" Voz

Outros valores: não são válidos


FTC - Tipo de Codificação

"0" Unsigned INT

"1" INT sinal + módulo

"2" INT complemento para 1

"3" INT complemento 2

"4" INT excesso

"5" Real IEEE

"6" Real ANSI

"7" Real DEC


CT - Técnica de Compressão

"0" Não há compressão


TOS - Tipo De Sinal

"0" Desconhecido

"1" EEG unipolar

"2" EEG bipolar

"3" ECG

"4" Potenciais Evocados

"5" Voz



TAG (Valores dos tags)

"A" Fim da informação dependente da aplicação para um canal. Nenhuma

informação segue este tag.

"B" Mínimo do sinal de calibração (formato: campo nº15)

"C" Máximo do sinal de calibração (formato: campo nº15)

"D" Máximo da 2ª derivada do sinal de calibração (formato: campo nº15)

"E" Estado do canal (formato: caracter ascii):

"0": significa que as amostras deste canal têm valores válidos

"1": significa que as amostras deste canal são «lixo»

Outros valores: ilegais

"G" Definição da Unidade (formato: "string" ascii). Identifica as unidades

do campo anterior. Um exemplo é: "1 = 5.23mv"

"H" Máximo da 1ª derivada do sinal de calibração (formato: campo nº15)

"I" Valor de referência do sinal de calibração.


APÊNDICE 5 - Orações e Parâmetros Utilizados nas Experiências 190

APÊNDICE 5.1 - Orações e Parâmetros Utilizados nasExperiências 1

1. Orações Utilizadas na Experiência 1

# 1º SEGMENTO 2º SEGMENTO 3º SEGMENTO1 As aves têm asas.2 O sangue circula nas veias.3 A laranja é um fruto.4 A Terra é redonda.5 A água do mar é salgada.6 Um jardim tem flores.7 Os comboios andam sobre carris.8 As galinhas põem ovos.9 Os peixes vivem na água.10 O professor ensina os alunos.11 As lâmpadas dão luz.12 A cor do leite é o branco.13 O médico trata os doentes.14 Um cavalo é um animal.15 Os gatos caçam ratos.16 Uma rosa é uma flor.17 O limão é amargo.18 O vinho tem álcool.19 O mel é doce.20 Os barcos andam na água.21 As aves têm barbatanas.22 O sangue circula sobre carris.23 A laranja é uma ave.24 A Terra é quadrada.25 A água do mar é doce.26 Um jardim tem asas.27 Os comboios andam na estrada.28 As galinhas põem ratos.29 Os peixes vivem no ar.30 O professor ensina as portas.31 As lâmpadas dão ovos.32 A cor do leite é o roxo.33 O médico trata a luz.34 Um cavalo é uma flor.35 Os gatos caçam álcool.36 Uma rosa é um animal.37 O limão é doce.38 O vinho tem Sol.39 O mel é amargo.40 Os barcos andam no ar.


2. Parâmetros Utilizados na Experiência 1

1. Nome dos canais ⇒ CH0 ≡ Fz-A2

CH1 ≡ Cz-A2

CH2 ≡ Pz-A2

CH3 ≡ P4-A2

CH4 ≡ P3-A2

CH5 ≡ O2-A2

CH6 ≡ O1-A2

CH7 ≡ Não foi usado

CH8 ≡ X1-A2

CH9 ... CH15 ≡ Não foram usados

2. Ganho adicional ⇒ CH0 ... CH15 ≡ 1

3. Número de segmentos = 3

4. Tamanho máximo em caracteres permitido para um segmento = 20

5. Tempo que medeia entre a apresentação dos segmentos = 1s

6. Tempo durante o qual os segmentos de texto permanecem visíveis ⇒ 1s (Experiência 1A)

0.4s (Experiência 1B)

7. Número de sessões = 1

8. Número de ensaios por sessão = 30

9. Número de blocos por sessão = 1

10. Número de ensaios por bloco = 30

11. Tempo entre o início de ensaios consecutivos = 6s

12. Resposta física/aberta ⇒ Não há

13. Tempo permitido para se dar a resposta aberta ⇒ ----

14. Sessão treino/teste ⇒ Não há

15. Tempo de aquisição = 3s

16. Início da aquisição = 20 A 1 (20cs antes do 1º segmento)

17. Frequência de aquisição = 400Hz

18. Manter ou não os segmentos ⇒ Sim (Experiência 1A)

Não (Experiência 1B)

19. Número de canais = 8 (7 de EEG e 1 de EOG)

20. Repetir a apresentação do mesmo estímulo = 1 vez


APÊNDICE 5.2 - Orações e Parâmetros Utilizados nasExperiências 2

1. Orações Utilizadas na Experiência 2

# 1º SEGMENTO 2º SEGMENTO 3º SEGMENTO1 As aves têm asas.2 O sangue circula nas veias.3 A laranja é um fruto.4 A Terra é redonda.5 A água do mar é salgada.6 Um jardim tem flores.7 Os comboios andam sobre carris.8 O corpo das aves é coberto com penas.9 Os peixes vivem na água.10 O professor ensina os alunos.11 O oxigénio é um gás.12 A cor do leite é o branco.13 O médico trata os doentes.14 Um cavalo é um animal.15 Os gatos caçam ratos.16 Uma rosa é uma flor.17 O limão é amargo.18 Uma bicicleta anda a pedais.19 O mel é doce.20 Os barcos andam na água.21 A água é um líquido.22 As aves têm barbatanas.23 O sangue circula sobre carris.24 A laranja é uma ave.25 A Terra é quadrada.26 A água do mar é doce.27 Um jardim tem asas.28 Os comboios andam na estrada.29 O corpo das aves é coberto com pêlos.30 Os peixes vivem no ar.31 O professor ensina as portas.32 O oxigénio é um sólido.33 A cor do leite é o roxo.34 O médico trata a luz.35 Um cavalo é uma flor.36 Os gatos caçam álcool.37 Uma rosa é um animal.38 O limão é doce.39 Uma bicicleta anda a motor.40 O mel é amargo.41 Os barcos andam no ar.42 A água é um gás.


2. Parâmetros Utilizados na Experiência 2

1. Nome dos canais ⇒ CH0 ≡ Fz-A2CH1 ≡ Cz-A2CH2 ≡ Pz-A2CH3 ≡ P4-A2CH4 ≡ P3-A2CH5 ≡ O2-A2CH6 ≡ O1-A2CH7 ≡ Não foi usadoCH8 ≡ X1-A2CH9 ... CH15 ≡ Não foram usados

2. Ganho adicional ⇒ CH0 ... CH15 ≡ 13. Número de segmentos = 34. Tamanho máximo em caracteres permitido para um segmento = 205. Tempo que medeia entre a apresentação dos segmentos (nas subsessões 1, 2, 3 e 4) = 1s6. Tempo durante o qual os segmentos de texto permanecem visíveis (nas subsessões 1, 2, 3 e 4)

= 400ms

7. Número de sessões = 18. Número de ensaios por sessão = 309. Número de blocos por sessão = 4

10. Número de ensaios por bloco ⇒ subsessão 1 = 8subsessão 2 = 8subsessão 3 = 7subsessão 4 = 7

11. Tempo entre o início de ensaios consecutivos (nas subsessões 1, 2, 3 e 4) = 9s12. Resposta física/aberta (nas subsessões 1, 2, 3 e 4) ⇒ Não há (Experiência 2A)

Há (Experiência 2B)

13. Tempo permitido para se dar a resposta aberta (nas subsessões 1, 2, 3 e 4 )⇒ (Experiência 2A) = ----

(Experiência 2B) = 1.5s

14. Sessão treino/teste ⇒ Não há15. Tempo de aquisição = 4.6s16. Início da aquisição = 20 A 1 (20cs antes do 1º segmento)17. Frequência de aquisição = 400Hz18. Manter ou não os segmentos ⇒ Não19. Número de canais = 8 (7 de EEG e 1 de EOG)20. Repe\tir a apresentação do mesmo estímulo (nas subsessões 1, 2, 3 e 4) = 1 vez

APÊNDICE 6 - Resultados da Análise de Variância Efectuada Sobre a Amplitude e Latência das ERPs 194

APÊNDICE 6 - Resultados da Análise de Variância Efectuada

Sobre a Amplitude e Latência das ERPs

1 - Interacção Entre os Factores que Influenciam a Amplitude e a Latência

das ERPs

1.1 - A Variável de Teste é a Amplitude de N200

# Interacção Análise α Resultado

1 Valor Lógico - Tarefa F(3,3146) = 0.628 0.597 Não Significativa

2 Valor Lógico - Colaborador F(7,3142) = 11.50 0.000 Significativa

3 Valor Lógico - Forma F(3,3146) = 8.90 0.000 Significativa

4 Valor Lógico - Localização F(13,3136) = 10.00 0.000 Significativa

5 Tarefa - Colaborador F(5,3144) = 16.28 0.000 Significativa

6 Tarefa - Forma F(2,3147) = 12.87 0.000 Significativa

7 Tarefa - Localização F(13,3136) = 10.98 0.000 Significativa

8 Colaborador - Forma F(5,3144) = 12.68 0.000 Significativa

9 Colaborador - Localização F(27,3122) = 8.37 0.000 Significativa

10 Forma - Localização F(13,3136) = 12.42 0.000 Significativa

11 Valor Lógico - Tarefa - Colaborador F(5,3144) = 16.25 0.000 Significativa

12 Valor Lógico - Tarefa - Forma F(3,3146) = 8.74 0.000 Significativa

13 Valor Lógico - Tarefa - Localização F(27,3122) = 5.32 0.000 Significativa

14 Valor Lógico - Colaborador - Forma F(5,3144) = 12.8 0.000 Significativa

15 Valor Lógico - Colaborador - Localização F(55,3094) = 4.46 0.000 Significativa

16 Valor Lógico - Forma - Localização F(27,3122) = 6.06 0.000 Significativa

17 Tarefa - Colaborador - Forma F(5,3144) = 16.13 0.000 Significativa

18 Tarefa - Colaborador - Localização F(10,3139) = 21.67 0.000 Significativa

19 Tarefa - Forma - Localização F(8,3141) = 19.66 0.000 Significativa

20 Colaborador - Forma - Localização F(10,3139) = 19.80 0.000 Significativa

21 Valor Lógico - Tarefa - Colaborador - Forma F(6,3143) = 13.54 0.000 Significativa

22 Valor Lógico - Tarefa - Colaborador - Local F(11,3138) = 19.76 0.000 Significativa

23 Valor Lógico - Tarefa - Localização - Forma F(9,3140) = 17.53 0.000 Significativa

24 Valor Lógico - Colaborador - Local - Forma F(11,3138) = 18.06 0.000 Significativa

25 Colaborador - Tarefa - Localização - Forma F(11,3138) = 19.70 0.000 Significativa

26 Valor - Colaborador - Tarefa - Forma - Local F(9,1790)=10.8 (*)F(8,1341)=10.2 (**)

0.0000.000

SignificativaSignificativa

(*) - canais 1 a 4

(**) - canais 5 a 7


1.2 - A Variável de Teste é a Latência de N200


1 Valor Lógico - Tarefa F(3,3146) = 105.45 0.000 Significativa

2 Valor Lógico - Colaborador ($)($$)

F(3,1256) = 19.42F(3,1886) = 11.52

0.0000.000



4 Valor Lógico - Localização F(13,3136) = 1.16 0.302 Não Significativa














18 Tarefa - Colaborador - Localização F(10,3139) =123.47 0.000 Significativa


20 Colaborador - Forma - Localização F(10,3139) =142.93 0.000 Significativa


22 Valor Lógico - Tarefa - Colaborador - Local F(11,3138) =112.41 0.000 Significativa


24 Valor Lógico - Colaborador - Local - Forma F(11,3138) =130.05 0.000 Significativa

25 Colaborador - Tarefa - Localização - Forma F(11,3138) =130.09 0.000 Significativa

26 Valor - Colaborador - Tarefa - Forma - Local F(9,1790)=70.3 (*)F(8,1341)=114 (**)

0.0000.000


(*) - canais 1 a 4

(**) - canais 5 a 7

($) - colaboradores C1E1 e C2E1

($$) - colaboradores C1E2 e C2E2


1.3 - A Variável de Teste é a Amplitude de P300




3 Valor Lógico - Forma F(3,3146) = 1.67 0.172 Não Significativa







10 Forma - Localização F(13,3136) = 1.54 0.096 Não Significativa





15 Valor Lógico - Colaborador - Localização F(55,3094) = 1.34 0.050 Não Significativa

16 Valor Lógico - Forma - Localização F(27,3122) = 0.91 0.593 Não Significativa










26 Valor - Colaborador - Tarefa - Forma - Local F(9,1790) =7.08 (*)F(8,1341)=1.82 (**)

0.0000.069

SignificativaNão Significativa

(*) - canais 1 a 4

(**) - canais 5 a 7


1.4 - A Variável de Teste é a Latência de P300



2 Valor Lógico - Colaborador ($) ($$)

F(3,1256) = 2.04F(3,1886) = 16.45

0.1070.000

Não SignificativaSignificativa

























0.0000.000


(*) - canais 1 a 4

(**) - canais 5 a 7




1.5 - A Variável de Teste é a Amplitude de N400










9 Colaborador - Localização F(27,3122) = 1.03 0.419 Não Significativa


















0.0000.000


(*) - canais 1 a 4

(**) - canais 5 a 7


1.6 - A Variável de Teste é a Latência de N400




F(3,1256) = 17.34F(3,1886) = 26.27

0.0000.000


























0.0000.000


(*) - canais 1 a 4

(**) - canais 5 a 7




1.7 - A Variável de Teste é a Amplitude de P500



























26 Valor - Colaborador - Tarefa - Forma - Local F(9,1790) =6.14 (*)F(8,1341)=8.06 (**)

0.0000.000


(*) - canais 1 a 4

(**) - canais 5 a 7


1.8 - A Variável de Teste é a Latência de P500




F(3,1256) = 37.58F(3,1886) = 8.00

0.0000.000









10 Forma - Localização F(13,3136) =105.39 0.000 Significativa










20 Colaborador - Forma - Localização F(10,3139) =157.82 0.000 Significativa




24 Valor Lógico - Colaborador - Local - Forma F(11,3138) =143.50 0.000 Significativa

25 Colaborador - Tarefa - Localização - Forma F(11,3138) =143.87 0.000 Significativa

26 Valor - Colaborador - Tarefa - Forma - Local F(9,1790)=102.1(*)F(8,1341)=83.0 (**)

0.0000.000


(*) - canais 1 a 4

(**) - canais 5 a 7




2.1 - Análise da Influência do Factor Forma das Orações Sobre a Amplitude eLatência das ERPs

2.1.1 - Estudo da Influência do Factor Forma das Orações Sobre a Amplitude e Latência da

ERP N200

2.1.1.1 - Interacções

Variável Tarefa Colaborador Interacção Análise α Resultado

N200 NR(*) C1E1 Forma - Valor Lógico F(3,626) = 1.02 0.384 Não Signific.

T200 NR C1E1 Forma - Valor Lógico F(3,626) = 60.08 0.000 Significativa

N200 NR C2E1 Forma - Valor Lógico F(3,626) = 0.45 0.716 Não Signific.


(*) NR - não se exige uma resposta aberta

2.1.1.2 - Influência do Factor Forma das Orações sobre a ERP N200

Variável Tarefa Colab. Valor Análise α Resultado Σ(MS) Σ(NMS)

N200 NR C1E1 F(*) F(1,306) = 0.00 0.992 Não Signific. -30.2 -30.2

T200 NR C1E1 F F(1,306) = 45.34 0.000 Significativa 182 157

N200 NR C1E1 V(**) F(1,320) = 0.00 0.999 Não Signific. -27.1 -27.1

T200 NR C1E1 V F(1,320) = 129.61 0.000 Significativa 192 149

N200 NR C2E1 F F(1,306) = 0.29 0.593 Não Signific. -27.5 -28.8


N200 NR C2E1 V F(1,320) = 0.57 0.450 Não Signific. -28.3 -26.8


(*) V - Orações verdadeiras

(**) F- Orações Falsas

Σ(MS) - média da variável em causa quando a forma = Manter os Segmentos

Σ(NMS) - média da variável em causa quando a forma = Não Manter os Segmentos



ERP P300


Variável

Tarefa Colaborador Interacção Análise α Resultado

P300 NR C1E1 Forma - Valor Lógico F(3,626) = 8.74 0.000 Significativa

T300 NR C1E1 Forma - Valor Lógico F(3,626) = 1.53 0.207 Não Signific.

P300 NR C2E1 Forma - Valor Lógico F(3,626) = 1.06 0.368 Não Signific.


2.1.2.2 - Influência do Factor Forma das Orações sobre a ERP P300

Variável Tarefa Colab. Valor

Análise α Resultado Σ(MS) Σ(NMS)

P300 NR C1E1 F F(1,306) = 2.03 0.156 Não Signific. 17.9 21.2

T300 NR C1E1 F F(1,306) = 1.64 0.202 Não Signific. 262 267

P300 NR C1E1 V F(1,320) = 20.79 0.000 Significativa 15.4 27.9

T300 NR C1E1 V F(1,320) = 1.42 0.234 Não Signific. 266 271

P300 NR C2E1 F F(1,306) = 0.00 0.954 Não Signific. 14.6 14.7


P300 NR C2E1 V F(1,320) = 0.05 0.817 Não Signific. 17.3 17.8



ERP N400



N400 (*)NR C1E1 Forma - Valor Lógico F(3,626) = 14.64 0.000 Significativa


N400 NR C2E1 Forma - Valor Lógico F(3,626) = 4.12 0.007 Significativa



2.1.3.2 - Influência do Factor Forma das Orações sobre a ERP N400


N400 NR C1E1 F F(1,306) = 8.02 0.005 Significativa -34.6 -26.1


N400 NR C1E1 V F(1,320) = 11.23 0.001 Significativa -24.6 -14.8


N400 NR C2E1 F F(1,306) = 5.67 0.018 Significativa -34.0 -27.2


N400 NR C2E1 V F(1,320) = 2.48 0.116 Não Signific. -28.4 -24.5



ERP P500







2.1.4.2 - Influência do Factor Forma das Orações sobre a ERP P500


P500 NR C1E1 F F(1,306) = 10.57 0.001 Significativa 9.5 19.6




P500 NR C2E1 F F(1,306) = 6.35 0.012 Significativa 8.7 15.6





2.2 - Análise da Influência do Factor Tarefa a Realizar Sobre a Amplitude eLatência das ERPs

2.2.1 - Estudo da Influência do Factor Tarefa a Realizar Sobre a Amplitude e Latência da ERP

N200


Variável Forma Colaborador Interacção Análise α Resultado

N200 (*)NMS

C1E2 Tarefa - Valor Lógico F(3,1046) = 12.26 0.000 Significativa

T200 NMS C1E2 Tarefa - Valor Lógico F(3,1046) = 2.11 0.097 NãoSignific.

N200 NMS C2E2 Tarefa - Valor Lógico F(3,836) = 11.16 0.000 Significativa

T200 NMS C2E2 Tarefa - Valor Lógico F(3,836) = 8.96 0.000 Significativa

(*) NMS - Não Manter visíveis os Segmentos já apresentados

2.2.1.2 - Influência do Factor Tarefa a Realizar sobre a ERP N200

Variável Forma Colab. Valor Análise α Resultado Σ(NR) Σ(R)

N200 NMS C1E2 F F(1,551) = 28.83 0.000 Significativa -18.8 -27.6

T200 NMS C1E2 F F(1,551) = 1.48 0.224 Não Signific. 204 208

N200 NMS C1E2 V F(1,495) = 0.23 0.632 Não Signific. -22.3 -21.6

T200 NMS C1E2 V F(1,495) = 4.97 0.026 Significativa 202 210

N200 NMS C2E2 F F(1,551) = 1.51 0.220 Não Signific. -21.8 -19.5

T200 NMS C2E2 F F(1,551) = 5.49 0.020 Significativa 209 216

N200 NMS C2E2 V F(1,495) = 27.51 0.000 Significativa -20.5 -28.4


Σ(R) - média da variável em causa quando a Tarefa = Exige-se uma Resposta Aberta

Σ(NR) - média da variável em causa quando a Tarefa = Não se Exige uma Resposta Aberta



P300



P300 NMS C1E2 Tarefa - Valor Lógico F(3,1046) = 22.29 0.000 Significativa




2.2.2.2 - Influência do Factor Tarefa a Realizar sobre a ERP P300


P300 NMS C1E2 F F(1,551) = 40.92 0.000 Significativa 24.4 13.6


P300 NMS C1E2 V F(1,495) = 20.63 0.000 Significativa 20.2 12.6




P300 NMS C2E2 V F(1,495) = 0.61 0.437 Não Signific. 13.1 14.4



N400








2.2.3.2 - Influência do Factor Tarefa a Realizar sobre a ERP N400

Variável Tarefa Colab. Valor Análise α Resultado Σ(NR) Σ(R)










P500




T500 NMS C1E2 Tarefa - Valor Lógico F(3,1046) = 1.02 0.385 Não Signific.



2.2.4.2 - Influência do Factor Tarefa a Realizar sobre a ERP P500




P500 NMS C1E2 V F(1,495) = 34.84 0.000 Significativa 22.3 12.1

T500 NMS C1E2 V F(1,495) = 0.13 0.719 Não Signific. 516 515



P500 NMS C2E2 V F(1,495) = 1.05 0.307 Não Signific. 13.4 11.5

T500 NMS C2E2 V F(1,495) = 0.02 0.897 Não Signific. 522 522


3 - Análise da Influência do Factor Valor Lógico das Orações Sobre a

Amplitude e Latência das ERPs

3.1 - Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre a Amplitude de N200

Forma Colab. Tarefa Análise α Resultado Σv Σf

NMS C1E1 NR F(1,208) = 0.98 0.323 Não Signific. -27.1 -30.2NMS C2E1 NR F(1,418) = 1.32 0.251 Não Signific. -26.8 -28.8NMS C1E2 NR F(1,418) = 3.42 0.065 Não Signific. -22.3 -18.8NMS C2E2 NR F(1,418) = 0.65 0.419 Não Signific. -20.5 -21.8MS C1E1 NR F(1,418) = 2.07 0.151 Não Signific. -27.1 -30.2MS C2E1 NR F(1,208) = 0.09 0.766 Não Signific. -28.3 -27.5

NMS C1E2 R F(1,628) = 20.75 0.000 Significativa -21.6 -27.6NMS C2E2 R F(1,418) = 23.56 0.000 Significativa -28.4 -19.5

MS - Mantêm-se os Segmentos Já Apresentados Da Oração

NMS - Não se Mantêm os Segmentos Já Apresentados Da Oração

NR - Não se Exige uma Resposta Aberta

R - Exige-se uma Resposta Aberta

Σv - Média correspondente ás Oracões Verdadeiras

Σf - Média correspondente ás Oracões falsas

3.2 - Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre a Latência de N200


NMS C1E1 NR F(1,208) = 4.56 0.034 Significativa 149 157NMS C2E1 NR F(1,418) = 0.54 0.463 Não Signific. 157 159NMS C1E2 NR F(1,418) = 0.18 0.670 Não Signific. 202 204NMS C2E2 NR F(1,418) = 20.25 0.000 Significativa 224 209MS C1E1 NR F(1,418) = 9.37 0.002 Significativa 192 182MS C2E1 NR F(1,208) = 4.89 0.028 Significativa 165 177

NMS C1E2 R F(1,628) = 0.40 0.529 Não Signific. 210 208NMS C2E2 R F(1,418) = 2.66 0.104 Não Signific. 212 216


3.3 - Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre a Amplitude de P300


NMS C1E1 NR F(1,208) = 3.72 0.055 Não Signific. 21.2 27.9NMS C2E1 NR F(1,418) = 2.39 0.122 Não Signific. 17.8 14.7NMS C1E2 NR F(1,418) = 4.63 0.032 Significativa 20.2 24.4NMS C2E2 NR F(1,418) = 0.23 0.635 Não Signific. 13.1 13.9MS C1E1 NR F(1,418) = 1.83 0.177 Não Signific. 15.4 17.9MS C2E1 NR F(1,208) = 0.78 0.376 Não Signific. 17.3 14.6

NMS C1E2 R F(1,628) = 0.46 0.499 Não Signific. 12.6 13.6NMS C2E2 R F(1,418) = 29.5 0.000 Significativa 14.4 23.7

3.4 - Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre a Latência de P300


NMS C1E1 NR F(1,208) = 0.82 0.367 Não Signific. 271 267NMS C2E1 NR F(1,418) = 0.77 0.382 Não Signific. 267 264NMS C1E2 NR F(1,418) = 0.09 0.767 Não Signific. 284 285NMS C2E2 NR F(1,418) = 0.54 0.464 Não Signific. 291 293MS C1E1 NR F(1,418) = 0.92 0.339 Não Signific. 266 262MS C2E1 NR F(1,208) = 3.88 0.050 Não Signific. 249 260

NMS C1E2 R F(1,628) = 5.41 0.020 Significativa 250 258NMS C2E2 R F(1,418) = 0.02 0.904 Não Signific. 265 265

3.5 - Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre a Amplitude de N400


NMS C1E1 NR F(1,208) = 9.02 0.003 Significativa -14.8 -26.1NMS C2E1 NR F(1,418) = 1.48 0.225 Não Signific. -24.5 -27.2NMS C1E2 NR F(1,418) = 5.69 0.017 Significativa -19.0 -24.3NMS C2E2 NR F(1,418) = 0.06 0.810 Não Signific. -21.5 -21.9MS C1E1 NR F(1,418) = 18.96 0.000 Significativa -24.6 -34.6MS C2E1 NR F(1,208) = 3.66 0.047 Significativa -28.4 -34.0

NMS C1E2 R F(1,628) = 5.23 0.023 Significativa -30.5 -34.4NMS C2E2 R F(1,418) = 3.06 0.081 Não Signific. -33.9 -30.1


3.6 - Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre a Latência de N400


NMS C1E1 NR F(1,208) = 9.68 0.002 Significativa 390 403NMS C2E1 NR F(1,418) = 0.77 0.382 Não Signific. 389 391NMS C1E2 NR F(1,418) = 0.31 0.577 Não Signific. 373 375NMS C2E2 NR F(1,418) = 3.11 0.078 Não Signific. 382 378MS C1E1 NR F(1,418) = 20.90 0.000 Significativa 399 411MS C2E1 NR F(1,208) = 12.40 0.001 Significativa 408 395

NMS C1E2 R F(1,628) = 39.51 0.000 Significativa 349 369NMS C2E2 R F(1,418) = 0.28 0.595 Não Signific. 373 371

3.7 - Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre a Amplitude de P500


NMS C1E1 NR F(1,208) = 3.89 0.050 Não Signific. 28.1 19.5NMS C2E1 NR F(1,418) = 2.27 0.132 Não Signific. 19.0 15.6NMS C1E2 NR F(1,418) = 6.73 0.010 Significativa 22.3 17.3NMS C2E2 NR F(1,418) = 3.52 0.061 Não Signific. 13.4 9.7MS C1E1 NR F(1,418) = 12.59 0.000 Significativa 17.5 9.5MS C2E1 NR F(1,208) = 1.16 0.283 Não Signific. 12.1 8.7

NMS C1E2 R F(1,628) = 0.02 0.877 Não Signific. 12.1 12.3NMS C2E2 R F(1,418) = 6.06 0.014 Significativa 11.5 17.4

3.8 - Influência do Factor Valor Lógico das Orações sobre a Latência de P500


NMS C1E1 NR F(1,208) = 40.10 0.000 Significativa 491 515NMS C2E1 NR F(1,418) = 1.82 0.178 Não Signific. 497 501NMS C1E2 NR F(1,418) = 1.56 0.217 Não Signific. 516 512NMS C2E2 NR F(1,418) = 1.57 0.211 Não Signific. 522 526MS C1E1 NR F(1,418) = 9.60 0.002 Significativa 575 565MS C2E1 NR F(1,208) = 0.65 0.422 Não Signific. 568 565

NMS C1E2 R F(1,628) = 1.42 0.233 Não Signific. 515 512NMS C2E2 R F(1,418) = 4.50 0.035 Significativa 522 515


4 - Influência do Factor Localização de Recolha do EEG sobre a Amplitude e

Latência das ERPs

ERP Valor Análise α Resultado Σ1 Σ2 Σ3 Σ4 Σ5 Σ6 Σ7

N200 V F(6,308) = 3.38 0.003 Significa. -30.0 -33.2 -27.4 -26.3 -30.4 -20.1 -20.9N200 F F(6,308) = 2.68 0.015 Significa. -32.5 -35.4 -31.3 -27.3 -32.6 -23.9 -21.9T200 V F(6,308) = 3.84 0.001 Significa. 162 162 155 156 155 140 148T200 F F(6,308) = 1.79 0.101 Não Signi. 160 164 160 160 159 150 151P300 V F(6,308) = 0.30 0.937 Não Signi. 22.6 23.0 19.4 21.4 23.5 19.5 19.0P300 F F(6,308) = 0.66 0.684 Não Signi. 18.7 19.8 14.4 17.5 19.0 12.6 16.1T300 V F(6,308) = 0.87 0.513 Não Signi. 270 271 270 264 272 269 261T300 F F(6,308) = 3.01 0.007 Significa. 270 274 269 265 266 261 250N400 V F(6,308) = 0.14 0.991 Não Signi. -21.9 -22.2 -21.9 -21.2 -21.0 -18.4 -22.2N400 F F(6,308) = 0.07 0.999 Não Signi. -28.2 -27.5 -27.0 -25.1 -26.6 -26.9 -26.3T400 V F(6,308) = 0.58 0.747 Não Signi. 391 390 392 387 392 390 382T400 F F(6,308) = 0.20 0.977 Não Signi. 395 396 398 394 397 394 392P500 V F(6,308) = 0.09 0.998 Não Signi. 23.8 21.7 21.4 23.0 20.6 22.5 21.1P500 F F(6,308) = 0.68 0.664 Não Signi. 19.8 17.6 15.5 20.6 15.7 10.8 18.5T500 V F(6,308) = 0.39 0.883 Não Signi. 495 494 491 499 495 494 498T500 F F(6,308) = 0.85 0.534 Não Signi. 509 505 499 508 505 503 511

Os resultados são válidos para os colaboradores C1E1 e C2E1, quando não se exige uma resposta

aberta sobre as orações apresentadas (NR) e as orações são apresentadas sem manter os segmentos

já apresentados dessas orações (NMS).

V - Orações Verdadeiras

F - Orações Falsas

Σi (i = 1 até 7) - Média para o iésimo canal.

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