Identificação de interação entre sujeitos via frequência cardíaca EN

Autor

Lucas Marques Gasparino

Supervisor

Prof. Dr. André Fujita

Resumo

Lucas Marques Gasparino. Identificação de interação entre sujeitos via frequência cardíaca.  Monografia (Bacharelado). Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021.

Introdução: Um dos problemas centrais na neurociência é a construção de interfaces homem-homem a partir da análise de sinais de seus cérebros, que é feita com equipamentos caros e poucos portáteis e estar a mercê de baixas razões sinal-ruído.
Objetivo: A frequência cardíaca é facilmente coletada por sensores portáteis cada vez mais precisos e está associada ao Sistema Nervoso Autônomo, assim propomos investigar seu índice RR como potencial indicador de interação entre sujeitos.
Métodos: Coletamos dados de frequência cardíaca (sinal RR) de três pares de indivíduos (idade: 23± 4 anos, peso: 66± 12  kg,  altura:173± 10 cm ) via sensor Polar H7, enquanto jogavam Pong. No cenário experimental, o par de indivíduos jogavam entre si. No cenário controle, os indivíduos jogavam contra o computador. Para identificar a interação entre os jogadores, utilizamos medidas de correlação e causalidade de Granger (via modelo vetor autorregressivo - VAR) entre as séries temporais do sinal RR. Para estimar a ordem do modelo VAR, utilizamos o critério de informação de Akaike.
Resultados: Com nível de significância de 5%, identificamos causalidade de Granger em todos os pares de indivíduos do Grupo Experimental (100%), enquanto no Grupo de Controle um dos três eventos (33%) apresentou causalidade de Granger entre a VFC dos indivíduos. Verificamos causalidade de Granger bidirecional para as posições virtuais dos participantes nos três eventos do Grupo Experimental (100%) e causalidade de Granger unidirecional em dois dos eventos do Grupo de Controle (67%).
Conclusão: Temos evidências de que a interação entre indivíduos possa ser detectada através da variabilidade de frequência cardíaca. 

 

Palavras-chave: Causalidade de Granger. Variabilidade de frequência cardíaca. Dependência entre séries. Interface homem-homem. Índice RR.