ECT - TCC - Ciências e Tecnologia (Bacharelado com ênfase em Neurociências)
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Navegando ECT - TCC - Ciências e Tecnologia (Bacharelado com ênfase em Neurociências) por Assunto "EOG"
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TCC Avaliação da associação entre performance e padrões eletrooculográficos durante competição através de jogo eletrônico(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-02-16) Oliveira, Gabriel Barros Lins Lelis de; Ribeiro, Sidarta Tollendal Gomes; 0000-0001-9325-9545; http://lattes.cnpq.br/0649912135067700; http://lattes.cnpq.br/4680014537432638; Miguel, Mario Andre Leocadio; 0000-0002-7248-3529; http://lattes.cnpq.br/9973095281534917; Brandão, Daniel Soares; http://lattes.cnpq.br/0373631364509781Nesse trabalho, propomos investigar através da análise de eletrooculografia (EOG) as relações entre a pontuação obtida durante um jogo eletrônico e o movimento dos olhos. Os dados de EOG e as pontuações foram coletados a partir de um experimento realizado com 32 sujeitos, que vieram ao laboratório em duplas para participar de uma disputa através do jogo F.E.A.R. Combat. Cada dupla foi dividida em duas funções, a de presa e a de predador. Ambos poderiam se atacar com socos, mas o predador tinha a vantagem de poder atacar utilizando uma espingarda. O objetivo da presa era coletar o maior número de kits médicos e morrer o mínimo possível. Já para o predador o objetivo era matar a presa o maior número de vezes e evitar morrer. O experimento foi dividido em três etapas: Jogo 1, Soneca de 2 horas e Jogo 2.Durante cada etapa, estavam sendo medidos por meio de eletrodos fixados na cabeça sinais de eletroencefalografia (EEG), EOG e eletrocardiografia (ECG). Além disso, foram coletadas as pontuações obtidas ao final de cada jogo. Nesse trabalho, iremos nos ater apenas às análises dos dados de EOG e das pontuações para as etapas Jogo 1 e Jogo 2. Para os dados de EOG foram usados métodos de análise computacional na linguagem Python, inicialmente fazendo o pré-processamento desses dados, para em seguida encontrar dois tipos de movimentos característicos de sinais eletrooculográficos: piscadas e sacadas. Para detecção desses eventos utilizamos um algoritmo de código aberto e semiautomático. Foram avaliadas as correlações de Spearman entre a quantidade total de eventos oculares e as pontuações obtidas. A partir disso, encontramos duas correlações estatisticamente significativas (p < 0.05). Para a presa encontramos uma correlação negativa moderada (Rs = -0.551) entre o ganho de sacadas e o ganho no score de ataque, indicando que jogadores que se escondem mais morrem mais e movimentam mais os olhos. Já para o predador encontramos uma correlação negativa moderada (Rs = -0.416) entre o ganho de piscadas e o ganho de mortes, indicando que predadores que começam a morrer muito passam a achar o jogo difícil, e, com isso, acabam piscando menos para conseguirem se concentrar mais na partida.