Uma das maiores sequelas de um acidente vascular cerebral (AVC) é a dificuldade de movimentação, apresentada por grande parte dos pacientes. Partes do sistema nervoso responsáveis pelos movimentos corpóreos são afetadas, o que dificulta que as intenções pensadas pelo paciente sejam acatadas pelo resto do corpo. Pensando nisso, pesquisadores do Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), desenvolveram uma tecnologia que transmite informações da atividade cerebral para mecanismos computacionais, para auxiliar os pacientes no processo de recuperação dos movimentos.
Por causa do aspecto promissor desta tecnologia, a equipe formada pelo doutorando Gabriel Henrique de Souza, pelo orientador Heder Soares Bernardino e pelo coorientador professor Alex Borges Vieira, foi a grande vencedora da competição internacional “Clinical BCI Challenge”. A edição deste ano contou com 14 times de 12 instituições, de nove países diferentes e espalhados por três continentes. A equipe da UFJF foi vencedora na categoria de avaliação cruzada e campeã geral da competição. Como prêmio, o grupo receberá 500 dólares para investimento em recursos para o desenvolvimento da pesquisa. “Esse prêmio foi muito bom para valorizar o trabalho que estamos desenvolvendo e observar como ele se encontra em relação aos outros feitos pelo mundo”, destaca Gabriel de Souza.
Tecnologia campeã traça caminho para reabilitação motora
“O cérebro tem muitas conexões, como se fosse um monte de fios. Apesar dos sinais não irem para os músculos, nós conseguimos pegar os sinais de algumas dessas conexões, e adivinhar como a pessoa gostaria de se movimentar; qual o movimento ela faria”, explica Vieira. De acordo com o pesquisador, no momento, o grupo está trabalhando com poucos sinais e indeferindo movimentos básicos, como movimentar a mão para direita ou esquerda. “As aplicações são inúmeras. Próteses, cadeiras de rodas robotizadas, até mesmo, pesquisas de tratamento de depressão e autismo podem ser desenvolvidas com esse tipo de tecnologia.”
Souza explica que desenvolveu “um processo para a elaboração de modelos para a interface cérebro-máquina, que utiliza sinais de eletroencefalograma de algumas pessoas enquanto elas imaginam os movimentos de seus membros.” O pesquisador revela que a interface proposta apresentou resultados melhores que as anteriores. Além disso, destaca que foi possível reduzir em alguns casos o número de eletrodos usados, o que deixa o tratamento mais barato e mais confortável.
O professor orientador, Bernardino, ressalta que o estudo envolve um novo processo para a geração de modelos que buscam a identificação de movimentos imaginados. Assim, de acordo com ele, um indivíduo pode pensar em um movimento, os sinais do cérebro são captados, o que ele imagina é identificado pelo modelo e uma prótese mecânica pode realizar a atividade imaginada. “Além disso, essa pesquisa envolveu sinais coletados de forma não invasiva, via eletrodos colocados na superfície do couro cabeludo, não sendo necessária a inserção cirúrgica de sensores elétricos no cérebro. Portanto, o trabalho desenvolvido atacou um problema importante de cuidado em saúde”, completa.
Clinical BCI Challenge
Nesta competição, os participantes decodificam os movimentos das mãos de pacientes que se tornaram hemiparéticos com incapacidade funcional das mãos por causa de um AVC, a partir de dados de imagem cerebral de encefalografia (EEG). A decodificação automatizada desses movimentos cinestésicos dos sinais cerebrais é útil para o desenvolvimento de terapias ou interfaces assistidas por robôs para tecnologias assistenciais ou reabilitação.
A competição foi patrocinada pela empresa de engenharia médica G.Tec e pelo Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos (IEEE), a maior organização profissional do mundo dedicada ao avanço da tecnologia em benefício da humanidade.