Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điện tử: Xử lý tín hiệu điện não trong tưởng tượng vận động chi trên

Luận án đề xuất bộ đặc trưng tín hiệu IHMv nhằm nâng cao độ chính xác phân loại ba phân lớp tưởng tượng vận động chi trên; xây dựng phương pháp phân loại các tín hiệu IHMv theo hướng tăng độ chính xác và số lượng các phân nhóm; xây dựng mô hình hệ thống quyết định các phân lớp IHMv dựa trên bộ thuộc tính và phương pháp phân loại đề xuất.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điện tử: Xử lý tín hiệu điện não trong tưởng tượng vận động chi trên BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Phạm Phúc Ngọc XỬ LÝ TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO TRONG TƯỞNG TƯỢNG VẬN ĐỘNG CHI TRÊN Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 62520203 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Hà Nội – 2016 Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. PHẠM VĂN BÌNH TS. PHẠM HẢI ĐĂNG Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trường họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi …….. giờ, ngày ….. tháng ….. năm ……… Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: 1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội 2. Thư viện Quốc gia Việt Nam MỞ ĐẦU 1.1. Mục đích nghiên cứu Hệ thần kinh đóng vai trò phát ra các thông tin để điều khiển và tạo ra vận động ở người thông qua các sóng điện từ (gọi tắt là sóng não). Sóng não điều khiển tưởng tượng vận động chi trên (IHMv - Imagery Hand Movement) là một hoạt động của não bộ khi con người tưởng tượng hoặc suy nghĩ về điều khiển vận động chi trên mà không tạo ra chuyển động thật. Việc nghiên cứu các tín hiệu này sẽ giúp chúng ta giải mã được các hoạt động của não bộ liên quan đến hệ vận động người. Nghiên cứu về các hoạt động tưởng tượng vận động có thể sử dụng như một phương pháp huấn luyện phục hồi chức năng đối với những người bị liệt chi sau đột quỵ [54], [100], [20], hoặc kết hợp giữa tưởng tượng vận động với các thiết bị robot hỗ trợ phục hồi chức năng[49], [68], [82]. Như vậy, việc phân giải được các thông tin điều khiển vận động từ sóng não và tạo ra được các tín hiệu điều khiển vận động từ sóng não sẽ có vai trò trò rất lớn trong các hệ thống hỗ trợ vận động, giao tiếp người máy BCI hoặc các thiết bị chân tay giả được điều khiển bởi hệ thống thần kinh. Trong nghiên cứu của luận án, tác giả tập trung nghiên cứu về các tín hiệu IHMv. Để có thể ứng dụng được trong thực tế, các hệ thống phân loại IHMv cần thiết phải chú trọng đến việc nâng cao được độ chính xác, tin cậy và tốc độ xử lý và khả năng phân giải nhiều phân lớp IHMv. Hiện nay có bốn xu hướng nghiên cứu nhằm phân giải các phân lớp IHMv và tạo ra tín hiệu điều khiển chuyển động từ sóng não đó là: (1) Phân tích chỉ số khóa pha PLV của các cặp điện cực [10], (2) Sử dụng sự biến thiên năng lượng và công suất của tín hiệu dựa trên quá trình suy giảm đồng bộ và tăng đồng bộ trong và trước khi xảy ra quá trình vận động tại băng tần µ (Mu) và β (beta) [113], [93] kết hợp với các mô hình phân loại (3) Phân tích các chỉ số tín hiệu theo mô hình tự hồi quy (AR), trung bình dịch tự động hồi quy (ARMA) [25], [16] kết hợp với các mô hình phân loại (4) Phân tích tín hiệu trên miền thời gian - tần số [23], [89] dựa trên biến đổi Wavelet kết hợp với mô hình phân loại NN, SVM, LDA 1 Trong các phương pháp tiếp cận trên, có thể nhận thấy một số vấn đề sau: Thứ nhất đó là vẫn chưa xác định rõ các nhóm thuộc tính chuẩn định lượng tín hiệu IHMv. Để nâng cao độ chính xác phân loại, phần lớn mô hình sử dụng phương pháp tách đặc trưng trên nhiều điện cực làm tăng thời gian tính toán và thời gian thiết lập hệ thống khi áp dụng trên các mô hình BCI thực tế. Thứ hai đó là các hệ thống phân loại tưởng tượng vận động chi trên mới có khả năng phân loại ít trạng thái, phần lớn tập trung phân lớp hai trạng thái tưởng tượng vận động. Thứ ba là độ chính xác và tin cậy của các hệ thống phân loại phụ thuộc nhiều vào các bộ dữ liệu huấn luyện. Bênh cạnh đó, tín hiệu điện não có tính thống kê phụ thuộc vào nhiều điều kiện như tuổi tác, giới tính, tình trạng sức khỏe… do đó nghiên cứu xây dựng tập dữ liệu từ các đối tượng đo dưới các điều kiện xác định sẽ giúp trích xuất được các thông tin thông qua các kỹ thuật phân tích dữ liệu. Đồng thời có thể đóng góp vào bộ cơ sở dữ liệu chung của thế giới để giúp nghiên cứu những đặc tính mới của tín hiệu trên bộ cơ sở dữ liệu lớn. Mục tiêu nghiên cứu của luận án - Đề xuất bộ đặc trưng tín hiệu IHMv nhằm nâng cao độ chính xác phân loại ba phân lớp tưởng tượng vận động chi trên. - Xây dựng phương pháp phân loại các tín hiệu IHMv theo hướng tăng độ chính xác và số lượng các phân nhóm. Xây dựng mô hình hệ thống quyết định các phân lớp IHMv dựa trên bộ thuộc tính và phương pháp phân loại đề xuất. - Xây dựng bộ dữ liệu điện não liên quan đến điều khiển vận động của đối tượng người Việt Nam phục vụ nghiên cứu và phân tích. Các vấn đề cần giải quyết của luận án - Lựa chọn phương pháp tiền xử lý tín hiệu IHMv giúp nâng cao chất lượng tín hiệu IHMv thu nhận là một vấn đề cần giải quyết của luận án. 2 - Nghiên cứu mô hình, phương pháp định lượng tín hiệu IHMv và đề xuất bộ thông số đặc trưng trên số lượng kênh đo ít hơn và có khả năng phân biệt các nhóm tín hiệu IHMv để có thể nâng cao độ chính xác phân loại. - Nghiên cứu và đề xuất phương pháp phân loại ba phân lớp IHMv bao gồm: tưởng tượng chuyển động tay trái (Lf_IHMv), tưởng tượng chuyển động tay phải (Ri_IHMv) và trạng thái nghỉ (Re_IHMv). Để thực hiện được điều này thì kết hợp giữa nhóm các thuộc tính đề xuất với mô hình phân loại để phân giải ba phân lớp IHMv là một vấn đề cần giải quyết - Nghiên cứu và xây dựng bộ cơ sở dữ liệu điện não liên quan đến vận động người của đối tượng là người Việt Nam phục vụ nghiên cứu và phân tích. Phạm vi nghiên cứu - Nghiên cứu chức năng điều khiển vận động của não bộ và các giải pháp kỹ thuật nâng cao chất lượng tín hiệ ...