Carlos Alberto Stefano Filho

Pós-doutorado

Formação complementar

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Participação em eventos

Produções bibliográficas

• STEFANO FILHO, CARLOS A. ; ATTUX, ROMIS ; CASTELLANO, GABRIELA . Motor Imagery Neurofeedback: From System Conceptualization to Neural Correlates. Current Behavioral Neuroscience Reports , v. 1, p. 1, 2024.

• DE SAMPAIO BARROS, MARCELO FELIPE ; STEFANO FILHO, C. A. ; MENEZES, LUCAS TOFFOLI DE ; ARAÚJO-MOREIRA, FERNANDO MANUEL ; TREVELIN, LUIS CARLOS ; PIMENTEL MAIA, RAFAEL ; RADEL, RÉMI ; CASTELLANO, G. . Psycho-physio-neurological correlates of qualitative attention, emotion and flow experiences in a close-to-real-life extreme sports situation: low- and high-altitude slackline walking. PeerJ , v. 12, p. e17743, 2024.

• VAZQUEZ, PEDRO FELIPE GIARUSSO DE ; STEFANO FILHO, CARLOS ALBERTO ; MELO, GABRIEL CHAVES DE ; FORNER-CORDERO, ARTURO ; CASTELLANO, GABRIELA . Reproducibility analysis of functional connectivity measures for application in motor imagery BCIs. Biomedical Signal Processing and Control , v. 85, p. 105061, 2023.

• STEFANO FILHO, CARLOS A. ; ATTUX, ROMIS ; CASTELLANO, GABRIELA . Actual, sham and no-feedback effects in motor imagery practice. Biomedical Signal Processing and Control , v. 71, p. 103262, 2022.

• AVELLAR, L. M. ; STEFANO FILHO, C. A. ; DELGADO, G. ; FRIZERA NETO, A. ; ROCON, E. ; LEAL-JUNIOR, A. . AI-enabled Photonic Smart Garment for Movement Analysis. Scientific Reports , v. 12, p. 4067, 2022.

• ALMEIDA, S.R.M. ; STEFANO FILHO, C.A. ; VICENTINI, J. ; NOVI, S.L. ; MESQUITA, R.C. ; CASTELLANO, G. ; LI, L.M. . Modeling functional network topology following stroke through graph theory: functional reorganization and motor recovery prediction. Brazilian Journal of Medical and Biological Research (on line) , v. 55, p. 1, 2022.

• STEFANO FILHO, CARLOS ALBERTO ; IGNACIO SERRANO, JOSÉ ; ATTUX, ROMIS ; CASTELLANO, GABRIELA ; ROCON, EDUARDO ; DEL CASTILLO, MARIA DOLORES . Reorganization of Resting-State EEG Functional Connectivity Patterns in Children with Cerebral Palsy Following a Motor Imagery Virtual-Reality Intervention. Applied Sciences-Basel , v. 11, p. 2372, 2021.

• STEFANO FILHO, CARLOS ALBERTO ; ATTUX, ROMIS RIBEIRO DE FAISOL ; CASTELLANO, GABRIELA . Motor imagery practice and feedback effects on functional connectivity. Journal of Neural Engineering , v. 2021, p. 1, 2021.

• STEFANO FILHO, CARLOS ALBERTO ; COSTA, THIAGO BULHÕES DA SILVA ; SUAREZ URIBE, LUISA FERNANDA ; RODRIGUES, PAULA G ; SORIANO, DIOGO C ; ATTUX, ROMIS RIBEIRO DE FAISOL ; CASTELLANO, GABRIELA . On the (in)efficacy of motor imagery training without feedback and event-related desynchronizations considerations. BIOMEDICAL PHYSICS & ENGINEERING EXPRESS , v. 6, p. 035030, 2020.

• RODRIGUES, PAULA G. ; FILHO, CARLOS A. STEFANO ; ATTUX, ROMIS ; CASTELLANO, GABRIELA ; SORIANO, DIOGO C. . Space-time recurrences for functional connectivity evaluation and feature extraction in motor imagery brain-computer interfaces. Medical & Biological Engineering & Computing , v. 57, p. 1-19, 2019.

• URIBE, LUISA FERNANDA SUAREZ ; STEFANO FILHO, C. A. ; DE OLIVEIRA, VINICIUS ALVES ; COSTA, T. B. S. ; RODRIGUES, PAULA GABRIELLY ; SORIANO, DIOGO COUTINHO ; BOCCATO, LEVY ; CASTELLANO, GABRIELA ; ATTUX, ROMIS . A correntropy-based classifier for motor imagery brain-computer interfaces. BIOMEDICAL PHYSICS & ENGINEERING EXPRESS , v. 5, p. 065026, 2019.

• STEFANO FILHO, CARLOS ALBERTO ; ATTUX, ROMIS ; CASTELLANO, GABRIELA . Can graph metrics be used for EEG-BCIs based on hand motor imagery?. Biomedical Signal Processing and Control , v. 40, p. 359-365, 2018.

• STEFANO FILHO, CARLOS A. ; ATTUX, ROMIS ; CASTELLANO, GABRIELA . EEG sensorimotor rhythms? variation and functional connectivity measures during motor imagery: linear relations and classification approaches. PeerJ , v. 5, p. e3983, 2017.

• de Vazquez, Pedro Felipe Giarusso ; FILHO, CARLOS ALBERTO STEFANO ; CASTELLANO, GABRIELA . Influence of Delays in Functional Connectivity to Distinguish Motor Imagery Tasks. Communications in Computer and Information Science. 1ed.: Springer Nature Switzerland, 2024, v. , p. 118-127.

• RODRIGUES, PAULA G ; STEFANO FILHO, C. A. ; TAKAHATA, A. K. ; SUYAMA, R. ; ATTUX, R. ; CASTELLANO, G. ; SATO, J. R. ; NASUTO, S. J. ; SORIANO, DIOGO C . Can Dynamic Functional Connectivity Be Used to Distinguish Between Resting-State and Motor Imagery in EEG-BCIs?. In: Benito R.M.; Cherifi C.; Cherifi H.; Moro E.; Rocha L.M.; Sales-Pardo M. (Org.). Complex Networks & Their Applications X. 1ed.: , 2022, v. 1016, p. 688-699.

• STEFANO FILHO, C. A. ; SERRANO, J. I. ; ATTUX, R. ; CASTELLANO, G. ; ROCON, EDUARDO ; CASTILLO, M. D. . Feature Consistency Criterion for Motor Imagery-Based Neuromodulation. In: Torricelli D.; Akay M.; Pons J.L.. (Org.). https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-70316-5_86#citeas. 28ed.: , 2021, v. 28, p. 539-543.

• STEFANO FILHO, CARLOS ALBERTO ; de Menezes, Lucas Toffoli ; Pigatto, João Otávio Franco ; CASTELLANO, GABRIELA . EEG Functional Connectivity Patterns Over the Course of Neurofeedback Attention Training for Healthy Subjects: A Pilot Study. IFMBE Proceedings. 1ed.: Springer Singapore, 2019, v. , p. 167-173.

• STEFANO FILHO, CARLOS A. ; ATTUX, ROMIS ; CASTELLANO, GABRIELA . Considerations on the Individualization of Motor Imagery Neurofeedback Training. Communications in Computer and Information Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2019, v. 1068, p. 236-248.

• SATO, E. ; STEFANO FILHO, C. A. ; COUTINHO, N. F. ; RODRIGUEZ, H. M. . Física nas férias: Quem dedicaria seu tempo de lazer para estudar?. Blos de Ciência da UNICAMP.

• FILHO, CARLOS ALBERTO STEFANO ; SERRANO, J. IGNACIO ; ATTUX, ROMIS ; CASTELLANO, GABRIELA ; ROCON, EDUARDO ; CASTILLO, M. DOLORES DEL . Criteria for event-related (de)synchronization detection and feature consistency for motor imagery-based neuromodulation. In: 2020 IEEE 20th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE), 2020, Cincinnati. 2020 IEEE 20th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE), 2020. p. 588.

• FEITOSA, J. A. ; STEFANO FILHO, C. A. ; CASSEB, R. F. ; CAMARGO, A. ; MARTINS, B. S. G. ; BALLESTER, B. R. ; OMEDAS, P. ; VERSCHURE, P. ; OBERG, T. D. ; MIN, L. L. ; CASTELLANO, G. . Complex network changes during a virtual reality rehabilitation protocol following stroke: a case study. In: 2019 9th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER), 2019, San Francisco. 2019 9th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER), 2019. p. 891.

• URIBE, L. F. S. ; STEFANO FILHO, C. A. ; OLIVATTO, V. B. ; OLIVEIRA, V. A. ; SORIANO, D. C. ; BOCCATO, L. ; CASTELLANO, G. ; ATTUX, R. R. F. . A Comparative Analysis of Correlation and Correntropy in Graph-Based Brain Computer Interfaces. In: XXXV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2017, São Pedro. Anais do XXXV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2017.

• RODRIGUES, P. G. ; STEFANO FILHO, C. A. ; ATTUX, R. ; Castellano, G, ; SORIANO, D. C. . Performance Comparison of Functional Connectivity Evaluation for Graph-based Classification in Brain-Computer Interfaces. In: VIII Simpósio de Instrumentação e Imagens Médicas e VII Simpósio de Processamento de Sinais, 2017, São Bernardo do Campo. Anais do VIII Simpósio de Instrumentação e Imagens Médicas e VII Simpósio de Processamento de Sinais, 2017, 2017. p. 1-4.

• STEFANO FILHO, C. A. ; ATTUX, R. ; Castellano, G, . GRAPH CENTRALITY MEASURES FOR ASSESSING MOTOR IMAGERY TASKS: AN OFFLINE ANALYSIS FOR EEG-BCIs. In: XXV Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, 2016, Foz do Iguaçu. Anais do XXV CBEB, 2016.

• STEFANO FILHO, C. A. ; COSTA, T. B. S. ; SORIANO, D. C. ; ATTUX, R. ; CASTELLANO, G. . DESENVOLVIMENTO DE CLASSIFICADOR PARA TESTE DE INTERFACE DE FEEDBACK PARA BCIs: RESULTADOS PRELIMINARES. In: XXIV Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, 2014, Uberlândia. Anais do XXIV CBEB, 2014.

• RODRIGUES, P. G. ; STEFANO FILHO, CARLOS ALBERTO ; TAKAHATA, A. K. ; SUYAMA, R. ; ATTUX, R. ; CASTELLANO, GABRIELA ; SATO, J. R. ; NASUTO, S. J. ; SORIANO, DIOGO C . Static vs. dynamic functional connectivity for EEG-based motor imagery BCIs. In: 8th BRAINN Congress, 2022, Campinas. Proceedings of the 8th BRAINN Congress, 2022.

• MEIRELES, J. A. S. ; TRINDADE, J. V. C. ; STEFANO FILHO, C. A. ; FERNANDES, C. A. ; CASTELLANO, GABRIELA ; ROHMER, E. . Development of Virtual Reality scenarios attachedtoa motor imagery based BCI for rehabilitation of lower and upper limbs. In: 8th BRAINN Congress, 2022, Campinas. Proceedings of the 8th BRAINN Congress, 2022.

• STEFANO FILHO, C. A. ; ATTUX, R. ; CASTELLANO, G. . INCREASED NUMBER OF FUNCTIONAL CONNECTIONS DURING RESTING-STATE REVEALED BY COMPLEX NETWORKS ANALYSIS FOLLOWING HANDS MOTOR IMAGERY PRACTICE. In: 7th BRAINN Congress, 2021, Campinas. ABSTRACTS PRESENTED AT THE 7TH BRAINN CONGRESS BRAZILIAN INSTITUTE OF NEUROSCIENCE AND NEUROTECHNOLOGY (BRAINN-UNICAMP), 2021.

• STEFANO FILHO, C. A. ; COSTA, T. B. S. ; URIBE, L. F. S. ; RODRIGUES, P. G. ; SORIANO, D. C. ; ATTUX, ROMIS ; CASTELLANO, G. . INDICATION OF LEFT FRONTAL INVOLVEMENT IN HANDS MI RESPONSE MEASURED WITH EEG. In: 6th BRAINN Congress, 2019, Campinas. Journal of Epilpesy and Clinical Neurophysiology, 2019. v. 25. p. 42-43.

• FEITOSA, J. A. ; FILHO, CARLOS A. STEFANO ; CASSEB, R. F. ; CAMARGO, A. ; MARTINS, B. S. G. ; BALLESTER, B. R. ; OMEDAS, P. ; VERSCHURE, P. ; OBERG, T. D. ; MIN, L. L. ; CASTELLANO, GABRIELA . A CASE STUDY OF BRAIN CHANGES IN A STROKE PATIENT AFTER A VIRTUAL REALITY REHABILITATION PROTOCOL. In: 6th BRAINN Congress, 2019, Campinas. Journal of Epilepsy and Clinical Neurophysiology, 2019. v. 25. p. 47-47.

• STEFANO FILHO, C. A. ; MENEZES, L. T. ; PIGATTO, J. O. F. ; CASTELLANO, G. . EEG initial analysis of attention neurofeedback training in healthy subjects reveal virtually no alterations in their resting state frequency bands' power. In: 5th BRAINN Congress, 2018. Journal of Epilpesy and Clinical Neurophysiology. v. 24. p. 69-69.

• MENEZES, L. T. ; STEFANO FILHO, CARLOS ALBERTO ; CASTELLANO, G. . USE OF FMRI TO ASSESS THE EFFICACY OF THE EEG-NEUROFEEDBACK TRAINING TECHNIQUE. In: 5th BRAINN Congress, 2018, Campinas. Journal of Epilepsy and Clinical Neurophysiology, 2018. v. 24. p. 90-90.

• RODRIGUES, P. G. ; STEFANO FILHO, C. A. ; ATTUX, R. ; CASTELLANO, G. ; SORIANO, D. C. . Variants of EEG functional brain connectivity evaluation methods for BCI motor imagery classification. In: 4th BRAINN Congress, 2017, Campinas. Journal of Epilepsy and Clinical Neurophysiology, 2017. v. 23. p. 45-46.

• STEFANO FILHO, C. A. ; ATTUX, R. ; CASTELLANO, G. . Power spectral density or functional connectivity indices? A comparative study regarding feature selection for motor imagery-based brain-computer interfaces. In: 4th BRAINN Congress, 2017, Campinas. Journal of Epilepsy and Clinical Neurophysiology, 2017. v. 23. p. 51-52.

• BUZZI, A. C. ; STEFANO FILHO, C. A. ; CASTELLANO, G. . Investigation of the influence of subjects' training in the performance of an MI-based BCI using different feature sets. In: 4th BRAINN Congress, 2017, Campinas. Journal of Epilepsy and Clinical Neurophysiology, 2017. v. 23. p. 56-56.

• COSTA, T. B. S. ; STEFANO FILHO, C. A. ; KERSANACH, M. B. ; URIBE, L. F. S. ; CARVALHO, S. N. ; SORIANO, D. C. ; Castellano, G, ; ATTUX, R. . Development of a P300-based BCI: prelimenary results. In: 4th BRAINN Congress, 2017, Campinas. Journal of Epilepsy and Clinical Neurophysiology, 2017. v. 23. p. 64-64.

• STEFANO FILHO, C. A. ; CAMPOS, B. M. ; COSTA, T. B. S. ; URIBE, L. F. S. ; BARRETO, C. S. F. ; ATTUX, R. ; Castellano, G, . Can graph metrics be used for MI-BCIs?. In: 22nd Annual Meeting of the Organization for Human Brain Mapping (OHBM 2016), 2016, Genebra. 22nd Annual Meeting of the Organization for Human Brain Mapping (OHBM 2016), 2016. v. 1. p. 1-4.

• SORIANO, D. C. ; SOUTELLO, L. F. M. G. ; COSTA, T. B. S. ; CARVALHO, S. N. ; URIBE, L. F. S. ; LEITE, H. M. A. ; KERSANACH, M. B. ; STEFANO FILHO, C. A. ; ATTUX, R. R. F. . SSVEP-Based BCIs: the Brain as a Digital Communication Channel. In: 3RD Brainn Congress, 2016, Campinas. 3RD Brainn Congress, 2016.

• URIBE, L. F. S. ; COSTA, T. B. S. ; CARVALHO, S. N. ; STEFANO FILHO, C. A. ; SORIANO, D. C. ; SUYAMA, R. ; ATTUX, R. R. F. . Two-Class Motor Imagery BCI Based on the Combined Use of ICA and Feature Selection: Preliminary Results. In: 3RD Brainn Congress, 2016, Campinas. 3RD Brainn Congress, 2015.

• GUZMAN, S. C. ; TAMAYOSE, T. T. ; COSTA, T. B. S. ; STEFANO FILHO, C. A. ; ATTUX, R. ; MESQUITA, R. C. ; Castellano, G, . Investigation of the combined use of the EEG and ni RS techniques for application in BCI. In: 2ND CEPIND-BRAINN Congress, 2015, Campinas. Abstracts presented at the 2nd BRAINN Congress Brazilian Institute of Neuroscience and Neuro-technology (CEPID?FAPESP) - April 13th to 15th 2015, 2015.

• STEFANO FILHO, C. A. ; COSTA, T. B. S. ; SORIANO, D. C. ; ATTUX, R. ; Castellano, G, . Desenvolvimento de um classificador para teste de uma interface de feedback para sistemas BCI baseados em imaginação de movimento: resultados preliminares. In: V Simpósios de Processamento de Sinais da UNICAMP, 2014, Campinas. Anais do SPS, 2014.

• STEFANO FILHO, C. A. ; COSTA, T. B. S. ; SORIANO, D. C. ; ATTUX, R. ; CASTELLANO, G. . Development of a feedback interface for motor imaging based brain-computer interfaces: preliminary results.. In: I Congresso Cepid BRAINN, 2014, Campinas. Journal of Epilepsy and Clinical Neurophysiology, 2014. v. 20. p. 26-27.

• MEIRELES, J. A. S. ; STEFANO FILHO, C. A. ; CASTELLANO, G. . Integração de um cenário de realidade virtual com uma BCI baseada em imaginação motora para aplicação em reabilitação de pacientes neurológicos. In: XXIX CONGRESSO DE INICIAçãO CIENTíFICA DA UNICAMP, 2021, 2021, Campinas. Anais eletrônicos... Campinas, Galoá, 2021., 2021.

• MENDES, C. M. ; FILHO, CARLOS A. STEFANO ; CASTELLANO, G. . Investigation of EEG signals generated by motor imagery for application in BCIs. In: Congresso de Iniciação Científica da UNICAMP, 2018, Campinas. Revista dos Trabalhos de Iniciação Científica da UNICAMP, 2018.

• STEFANO FILHO, C. A. ; COSTA, T. B. S. ; SORIANO, D. C. ; ATTUX, R. ; Castellano, G, . Desenvolvimento de uma interface de feedback para sistemas de interface cérebro-computador baseados em imaginação de movimento. In: XXII Congresso de Iniciação Científica da Unicamp, 2014, Campinas. Caderno de Resumos do XXII Congresso de Iniciação Científica da UNICAMP, 2014.

• ALMEIDA, S. R. ; STEFANO FILHO, CARLOS A. ; VICENTINI, J. ; NOVI, S. ; MESQUITA, R. C. ; CASTELLANO, G. ; MIN, L. L. . Modelling functional networks topology following stroke through graph theory: functional reorganization and motor recovery prediction. Brazilian Journal of Medical and Biological Research (on line) , 2022.

• STEFANO FILHO, CARLOS A. . Física Moderna na sala de aula: Física Médica. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• STEFANO FILHO, C. A. ; SERRANO, J. I. ; ATTUX, R. ; CASTELLANO, G. ; CASTILLO, M. D. ; ROCON, E. . Feature consistency criterion for motor imagery-based neuromodulation. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• STEFANO FILHO, CARLOS A. ; SERRANO, J. I. ; ATTUX, R. ; CASTELLANO, G. ; ROCON, E. ; CASTILLO, M. D. . Criteria for event-related (de)synchronization detection and feature consistency for motor imagery-based neuromodulation. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• STEFANO FILHO, C. A. ; COSTA, T. B. S. ; URIBE, L. F. S. ; RODRIGUES, P. G. ; MENEZES, L. T. ; SORIANO, D. C. ; ATTUX, R. R. F. ; Castellano, G, . Event-related desynchronizations stability during motor imagery. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• STEFANO FILHO, C. A. ; COSTA, T. B. S. ; URIBE, L. F. S. ; RODRIGUES, P. G. ; SORIANO, D. C. ; ATTUX, R. ; CASTELLANO, G. . Indication of left frontal involvement in MI tasks measured with EEG. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FILHO, CARLOS A. STEFANO ; ATTUX, R. ; CASTELLANO, G. . Considerations on the individualization of motor imagery neurofeedback training. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• STEFANO FILHO, C. A. ; MENEZES, L. T. ; PIGATTO, J. O. F. ; Castellano, G, . EEG initial analyses of attention neurofeedback training in healthy subjects reveal virtually no alterations in their resting state frequency bands? power. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• STEFANO FILHO, CARLOS ALBERTO ; MENEZES, L. T. ; PIGATTO, J. O. F. ; Castellano, G, . EEG functional connectivity patterns over the course of Neurofeedback attention training for healthy subjects: a pilot study. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• MENDES, C. M. ; STEFANO FILHO, C. A. ; Castellano, G, . Investigation of EEG signals generated by motor imagery for applications in BCIs. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• STEFANO FILHO, C. A. ; ATTUX, R. R. F. ; Castellano, G, . Power spectral density or functional connectivity indices? A comparative study regarding feature selection for motor imagery-based brain-computer interfaces. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• STEFANO FILHO, C. A. ; ATTUX, R. ; CASTELLANO, G. . Graph centrality measures for assessing hands motor imagery tasks: an offline analysis for EEG-BCIs. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• STEFANO FILHO, C. A. ; CAMPOS, B. M. ; COSTA, T. B. S. ; URIBE, L. F. S. ; BARRETO, C. S. F. ; ATTUX, R. ; Castellano, G, . Can graph metrics be used for MI-BCIs?. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• STEFANO FILHO, C. A. ; CAMPOS, B. M. ; COSTA, T. B. S. ; URIBE, L. F. S. ; BARRETO, C. S. F. ; ATTUX, R. ; Castellano, G, . Graphs metrics as features for an LDA based classifier for motor imagery data. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• STEFANO FILHO, C. A. ; COSTA, T. B. S. ; SORIANO, D. C. ; ATTUX, R. ; CASTELLANO, G. . Development of a feedback interface for motor imaging based brain-computer interfaces: preliminary results. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• STEFANO FILHO, C. A. ; COSTA, T. B. S. ; SORIANO, D. C. ; ATTUX, R. ; CASTELLANO, G. . .Desenvolvimento de um classificador para teste de uma interface de feedback para sistemas BCI baseados em imaginação de movimento: resultados preliminares. 2014. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• STEFANO FILHO, C. A. ; COSTA, T. B. S. ; SORIANO, D. C. ; ATTUX, R. ; CASTELLANO, G. . DESENVOLVIMENTO DE CLASSIFICADOR PARA TESTE DE INTERFACE DE FEEDBACK PARA BCIs: RESULTADOS PRELIMINARES. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• STEFANO FILHO, C. A. ; COSTA, T. B. S. ; SORIANO, D. C. ; ATTUX, R. ; CASTELLANO, G. . Desenvolvimento de uma interface de feedback para sistemas de interface cérebro-computador baseados em imaginação de movimento. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• SANTOS-PATA, D. ; BALLESTER, B. R. ; ZUCCA, R. ; STEFANO FILHO, C. A. ; ALMEIDA, S. R. ; MIN, L. L. ; CASTELLANO, GABRIELA ; VERSCHURE, P. . Human CA1 and subiculum activity forecast stroke chronicity. (medRXiv - The preprint server for health sciences), 2020 (Preprint).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2020 - 2021

  Fisioterapia com o CPWalker para crianças com paralisia cerebral: correlatos neurofisiológicos, Descrição: O termo paralisia cerebral (PC) engloba um grupo de condições que se desenvolvem no início da infância, e que impõem diversas limitações à marcha, postura e às atividades motoras, de um modo geral. Na tentativa de melhorar a qualidade de vida de crianças com PC, um procedimento comum envolve cirurgia ortopédica seguida por fisioterapia voltada à reabilitação motora. Embora a PC seja essencialmente uma condição do sistema nervoso central (SNC), a maior parte das metodologias de fisioterapia costumam enfocar apenas o sistema nervoso periférico (SNP). Desta forma, uma abordagem que integre tanto o SNC quanto o SNP poderia resultar em melhor recuperação motora para essas crianças. Sendo assim, nosso objetivo principal com este projeto é avançar no entendimento dos mecanismos neuronais subjacentes envolvidos no controle motor voluntário de crianças submetidas à proposta fisioterapia integrando o SNC e o SNP. Esta integração é realizada através do CPWalker, uma plataforma robótica multimodal desenvolvida especificamente para esta finalidade. Um dos objetivos principais do projeto do CPWalker é validar e avaliar a viabilidade do uso da plataforma em um ambiente clínico; para isto, dados de cerca de 30 crianças com PC em situação pós-cirúrgica deverão ser coletados. Assim, o presente projeto deverá assistir na validação do CPWalker, e prevê análises dos dados de eletroencefalografia (EEG) coletados com a plataforma. Estas análises envolverão a extração de atributos relevantes à tarefa motora em questão e a investigação de padrões cerebrais relacionados às áreas corticais envolvidas nas tarefas de imagética e motora e controle motor intencional. Isto deverá possibilitar comparações entre o conjunto de dados coletado durante o desenvolvimento do projeto de doutorado principal, no país, que engloba 30 sujeitos sadios que participaram de um treinamento de imagética motora em três condições distintas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Carlos Alberto Stefano Filho - Integrante / Gabriella Castellano - Integrante / Romis Attux - Integrante / Eduardo Rocon - Coordenador.

• 2016 - 2021

  Investigação da Técnica de Treinamento por Neurofeedback utilizando Ressonância Magnética, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Gabriela Castellano em 20/10/2017., Descrição: A técnica de neurofeedback (NFB) tem sido utilizada como tratamento alternativo ou complementar a diversos tipos de distúrbios mentais ou condições neurológicas, como o déficit de atenção e hiperatividade, o controle do vício em drogas, epilepsia e depressão. A ideia do método consiste em um treinamento individual a fim de que a pessoa submetida ao NFB aprenda a modular sua resposta cerebral segundo determinada estratégia. Diversos aspectos do treinamento por NFB, contudo, ainda não são claramente compreendidos, como os substratos neurais responsáveis por causar modificações a nível cerebral. Desta forma, o melhor entendimento da técnica é de importância fundamental tanto do ponto de vista acadêmico, possibilitando que o mecanismo seja elucidado, como do ponto de vista clínico, favorecendo a possibilidade de aplicação a novos tipos de tratamentos. Neste projeto, objetiva-se o estudo da técnica de treinamento por NFB na tentativa de melhor compreender como este método pode induzir mudanças no cérebro de um indivíduo submetido a ele. Para isto, serão recrutados indivíduos sadios que farão parte de um de três grupos: o grupo NFB, que realizará um treinamento de NFB com EEG; o grupo sham-NFB, que realizará um treinamento similar ao NFB, mas com "ruído" ao invés de sinais cerebrais, e um grupo controle, que não realizará nenhum treinamento. Todos os voluntários serão avaliados por meio de exames de ressonância magnética (RM) para avaliar possíveis mudanças causadas no cérebro decorrentes do NFB. Os exames de RM deverão incluir análises estruturais, como a VBM (voxel based morphometry) e a DTI (difusion tensor imaging), e funcionais (baseadas em resting-state fMRI - functional magnetic resonance imaging). Também poderão ser realizadas aquisições conjuntas de EEG-fMRI, a fim de que sejam obtidas informações complementares do cérebro dos usuários submetidos ao treinamento por NFB, já que estas duas modalidades medem sinais de naturezas distintas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Carlos Alberto Stefano Filho - Integrante / Gabriela Castellano - Coordenador / Romis Attux - Integrante.

• 2014 - 2016

  Análise de desempenho de métricas de grafos para reconhecimento de tarefas de imaginação motora das mãos a partir de dados de eletroencefalografia, Descrição: Sistemas de interface cérebro-computador, ou BCI (do inglês brain-computer interface), são aqueles que permitem o manejo de dispositivos externos a partir de sinais cerebrais, sem utilizar as vias convencionais, como a fala ou movimentos musculares. Esses sistemas funcionam utilizando algum tipo de técnica para medir esses sinais, que depois são decodificados por um computador e atribuídos a comandos específicos para o dispositivo em questão. O estudo do funcionamento do cérebro e da conectividade entre suas diferentes regiões tem sido amplamente explorado em neurociências. Tem-se mostrado sua aplicabilidade à distinção de características de imaginação de movimento (MI, de motor imagery), por exemplo, o que indica a possibilidade de utilização desse tipo de estudo a interfaces cérebro-computador (BCI, brain-computer interfaces), que são capazes de adquirirem sinais cerebrais e processá-los segundo intenção do usuário para interagir com um dispositivo externo. Este projeto visa à caracterização das redes neurais em tarefas de MI a fim de encontrar distinções entre estas redes capazes de caracterizar cada tipo de tarefa.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Carlos Alberto Stefano Filho - Integrante / Gabriella Castellano - Coordenador / Romis Attux - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2014 - 2015

  Desenvolvimento de uma interface de feedback para sistemas de interface cérebro-computador baseados em imaginação de movimento, Descrição: Interfaces cérebro-máquina (BCIs, na sigla em inglês) são sistemas que visam à utilização de sinais cerebrais para dirigir dispositivos externos, tanto para comunicação (p.ex., teclados) e movimentação (p.ex., braço robótico, cadeira de rodas) de pacientes com deficiências motoras severas quanto para uso em jogos. Os sinais cerebrais usados em BCI são produzidos utilizando uma série de estratégias, sendo que em algumas o usuário é instruído a pensar em coisas específicas para obter determinados resultados. Nesses casos, a estratégia mais utilizada é a imaginação de movimento, que produz sinais bem específicos e localizados do ponto de vista da eletroencefalografia, técnica de aquisição de sinais mais usada em BCI. Para esse tipo de sistema, é muito importante para o usuário conseguir avaliar em tempo real se sua estratégia de pensamento está, de fato, gerando sinais que possam ser corretamente interpretados pelo sistema BCI. Dessa forma, ele pode adaptar sua estratégia para tentar melhorar a performance do sistema. O objetivo deste projeto, portanto, é desenvolver uma interface de feedback para sistemas BCI baseados em imaginação de movimento. Este projeto será desenvolvido no âmbito do projeto DesTINe, da FINEP, cujo objetivo é o desenvolvimento de sistemas BCI para melhora da qualidade de vida de pacientes vítimas de Acidente Vascular Cerebral; e também no âmbito do CEPID "Instituto Brasileiro de Neurociência e Neurotecnologia" (BRAINN, na sigla em inglês) da FAPESP, recentemente aprovado. O projeto será desenvolvido numa parceria entre o Grupo de Neurofísica, do Instituto de Física Gleb Wataghin, e o Departamento de Engenharia de Computação e Automação Industrial da Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação, ambos da UNICAMP e participantes dos projetos mencionados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Carlos Alberto Stefano Filho - Integrante / Gabriela Castellano - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

Prêmios