Regulação de afeto baseada na interface cérebro-computador para o tratamento da depressão

Neste projeto, aproveitaremos uma tecnologia BCI baseada em eletroencefalograma (EEG) desenvolvida localmente para decodificar estados afetivos do cérebro e, assim, desenvolver um mecanismo de detecção e estimulação de circuito fechado. A tecnologia usa computação de sinal neural avançada no EEG em tempo real e feedback de áudio usando um modelo de aprendizado de máquina que associa as características individuais do EEG do usuário em relação aos recursos de música e emoção. O sistema é portátil e permitirá que o treinamento de regulação emocional seja feito fora do ambiente hospitalar com facilidade, abordando potencialmente a lacuna de tratamento para MDD em idosos.

Este é um estudo randomizado de dois grupos. Um grupo será submetido à intervenção que consiste em 24 sessões de treinamento de regulação emocional BCI (ou seja, ouvir música com feedback de áudio para regular as emoções em direção ao afeto positivo) durante um período de 8 semanas. O grupo controle passará por 8 semanas de sessões de música, sem nenhum treinamento de regulação emocional. Ambos os grupos serão submetidos a avaliações pré e pós-psicométricas, observando cognição, qualidade de vida, funcionamento e estados emocionais. Este estudo também realizará ressonância magnética funcional do cérebro antes e após 8 semanas de treinamento (intervenção) ou sessão de música (controle) para examinar as mudanças associadas ao treinamento afetivo do BCI. Os resultados do estudo derivados de avaliações psicométricas, análise de EEG e neuroimagem fornecerão evidências sobre a eficácia e usabilidade desta tecnologia.