Der Nazi & der Friseur

Os componentes secundários são dependentes da tecnologia utilizada no desenvolvi- mento do ambiente de CAA. Esta tese segmenta esses componentes em duas partes distintas: dispositivo de entrada e software de comunicação. Essa segmentação acontece devido a distin- ção entre esses dois componentes do sistema. Assim, cada componente pode ser desenvolvido independentemente.

O dispositivo de entrada é o equipamento usando para capturar qualquer tipo de intenção voluntária do paciente. As pessoas portadoras de SE para se comunicarem por meio desses dispositivos estão aptas a emitirem 5 tipos de sinais biológicos que podem ser convertidos em comandos computacionais. Esses sinais são adquiridos a partir do movimento dos olhos, das atividades cerebrais, por meio do sopro, da capacidade de fala parcial ou das expressões faciais. O dispositivo de entrada transforma os sinais biológicos em informações de entrada de- codificadas pelo computador. Por exemplo, o sinal do movimento dos olhos pode ser adquirido por meio de câmeras de vídeo (PARK et al., 2012) ou pela leitura do sinal dos músculos ocu- lares pelo Eletrooculograma (EOG) (USAKLI; GURKAN, 2009). O dispositivo de entrada é definido conforme o estímulo que o paciente consegue executar.

de dados o movimento dos olhos. Os trabalhos de Al-Abdullatif et al. (2013), Blain, Mihailidis e Chau (2008), Schalk et al. (2008) e Usakli e Gurkan (2009) utilizaram as atividades cerebrais do paciente na comunicação. Poláˇcek, Míkovec e Slavík (2012) apresentaram um dispositivo de comunicação que utiliza o sopro como entrada. Ann e Theng (2011) e Sorger et al. (2009) ana- lisaram os movimentos faciais como informação de entrada e finalmente Hanson et al. (2010) implementaram um interpretador vocal para o reconhecimento da fala degradada.

Poláˇcek, Míkovec e Slavík (2012) construíram um teclado virtual que interage com o paciente por meio do sopro. Um pequeno aparelho fica posicionado na boca do paciente que emite um sinal assoprando o dispositivo. Esse dispositivo captura a interação do paciente por meio do sopro e a transforma em um comando de entrada.

As pessoas que possuem a fala parcialmente íntegra podem utilizar sistemas de predição de palavras e processadores de voz para se comunicarem. Hanson et al. (2010) mostram um pro- tótipo de um dispositivo de comunicação que interpreta uma fala degradada por um processador de voz e gera como saída uma expressão sintetizada.

Ann e Theng (2011) desenvolveram um sistema para pessoas com paralisia cerebral. Neste sistema, as mensagens são definidas em um banco de dados e o usuário não possui a flexibilidade de elaborar novas mensagens. Essas mensagens são vinculadas a determinadas expressões faciais do paciente. A interação entre o usuário e o sistema é realizada pelo re- conhecimento dessas expressões faciais adquiridas pela webcam. Assim que uma expressão é identificada a mensagem relacionada a ela é emitida.

Para uma pessoa com SE a fala e o movimento dos músculos faciais são ações restritas (SORGER et al., 2009). A preservação dos movimentos oculares pode facilitar a comunicação não verbal (SMITH, 2004). O movimento dos olhos é um estímulo utilizado como interface homem-computador. Este estímulo pode ser adquirido pelo processamento da imagem do olho (PARK et al., 2012) ou pelo sinal da atividade dos músculos oculares (KEEGAN; BURKE; CONDRON, 2009).

Park et al. (2012) desenvolveram um trabalho com o objetivo de pesquisar CAA na Coreia do Sul e apresentaram um novo dispositivo de entrada. Esse dispositivo utiliza uma mini câmera acoplada a um óculos para capturar o piscar dos olhos dos pacientes portadores de SE. Para interagir com a interface proposta por Park é necessário uma calibração do software de reconhecimento de piscadas. A Figura 2.6 ilustra o dispositivo usado no trabalho de (PARK et al., 2012).

O trabalho de (PANWAR; SARCAR; SAMANTA, 2012) tentou solucionar os proble- mas relacionados a movimentação do mouse realizada pelos movimentos oculares. Nesse tra- balho, o software ITU Gazetracker é utilizado para monitorar os movimentos dos olhos. Esses movimentos são convertidos em coordenadas relacionadas a tela do computador que possibili-

Figura 2.6 – Dispositivo de entrada adaptado a um óculos proposto por Park et al. (2012). O usuário pode interagir com o sistema por meio da piscada.

Fonte: (PARK et al., 2012)

tam o mouse se movimentar pelo olhar. A Figura 2.7 ilustra o uso do dispositivo de entrada. Figura 2.7 – Dispositivo de entrada proposto por Panwar, Sarcar e Samanta (2012) utilizando o

software ITU Gazetracker. O usuário interage com o sistema usando os olhos. Fonte: (PANWAR; SARCAR; SAMANTA, 2012)

Usakli et al. (2009) propuseram uma abordagem híbrida que utiliza o eletrooculograma (EOG) e o eletroencefalograma (EEG) para facilitar comunicação de pacientes com SE. A fi- nalidade do EOG é capturar os potencias entre a córnea e a retina. Esse potencial é utilizado como estimulo de entrada. O EEG é usado para capturar os impulsos cerebrais e validar a leitura realizada pelo EOG.

Na SE completa o paciente pode ficar totalmente restrito a impulsos cerebrais. Nesses casos, a única solução até o presente momento é usar o Brain Computer Interface (BCI). Os sistemas de BCI utilizam as características das atividades cerebrais e as codificam em forma de sinais de controle para diversos dispositivos (SCHALK et al., 2008).

Os sinais das atividades cerebrais podem ser adquiridos de diversas formas. A natureza desses sinais é o fator mais significativo para a escolha das técnicas de BCI. O sinal pode ser eletrofisiológico ou hemodinâmico (SORGER et al., 2009). A escolha da técnica de BCI a ser utilizada depende de fatores financeiros, espaço físico, locomoção do dispositivo, tempo de resposta, precisão, adequação do usuário e complexidade da instalação (MAK; WOLPAW, 2009a).

A operação do BCI é organizada nas seguintes atividades: aquisição do sinal, extração da característica, codificação da característica, saída do dispositivo e protocolo de operação

(MAK; WOLPAW, 2009a). Durante a pesquisa desta tese foram encontrados trabalhos rela- cionados às atividades de operação do BCI (SCHALK et al., 2008; CHIN; LEE; LEE, 2010; OKASAKA; HOSHINO, 2012; BESIO; KAY; LIU, 2009; SUN; HU; WU, 2010; THOMAS et al., 2008; DEEPA; THANGARAJ; CHITRA, 2010) e dos sistemas de CAA completos (AR- BOLEDA et al., 2009; PRABHU; PRASAD, 2011).

Também existe a possibilidade de desenvolver sistemas que utilizam mais de uma téc- nica de Interface Homem-Computador. Nos trabalhos de (CIPRESSO et al., 2011; USAKLI; GURKAN, 2009) foram usados o movimento dos olhos e o BCI. Todos esses dispositivos trans- mitem sinais que devem ser decodificados e posteriormente transformados em informções. Os softwaresde comunicação são responsáveis por realizarem essa transformação.

Os softwares de comunicação são os programas desenvolvidos para analisar os dados capturados pelos dispositivos de entrada e transformá-los em informação. Esses programas são diversificados e incluem desde teclados virtuais (FU; HO, 2009; DOVAL; CARBALLO; JE- REMIAS, 2010; ORHAN et al., 2012) até planilhas complexas de comunicação (BISWAS; SAMANTA, 2008; MASON; CHINN, 2010).

Prabhu e Prasad (2011) desenvolveram um teclado circular dividido em setores e um módulo de predição de palavras. Nesse teclado as letras são agrupadas nos setores. Ao sele- cionar um setor, o teclado apresenta uma lista com as suas respectivas letras. Na predição de palavras, o usuário escreve apenas algumas letras e o restante da palavra é completado pela lista de opções apresentadas pelo teclado.

Doval, Carballo e Jeremias (2010) desenvolveram um teclado virtual sem as teclas de funções e agruparam as consoantes, vogais, números e pontuações em teclas específicas. As consoantes, as vogais e os números são diferenciados pelas cores das teclas.