Título: Combinação de Modelos Personalizados de Interfaces Cérebro -Máquina Baseadas em Imagética Motora com Otimização Bayesiana
Autores: Guilherme da Costa Dourado, Cleison Daniel Silva & Vitor da Silva Jorge
Resumo: Este trabalho investiga a combinação de modelos personalizados de Interfaces Cérebro-Máquina baseadas em Imagética Motora (ICM-IM), otimizados via otimização Bayesiana e combinados por Bagging. Foram gerados modelos para classificação binária de seis pares de classes a partir do conjunto de dados público 2a da Competição IV de ICM. As predições dos três melhores modelos de cada par foram combinadas por Soft Voting. A performance foi avaliada com o índice κ e sua estatística zκ. Embora a combinação tenha elevado os valores médios de κ, os ganhos não foram estatisticamente significativos, exigindo ajustes metodológicos para melhor desempenho.
Palavras-chave: Brain-Computer Interfaces; Motor Imagery; Bayesian Optimization; Ensemble Learning; Bagging; Soft Voting.
Páginas: 7
Código DOI: 10.21528/CBIC2025-1189891
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