Luận văn Nhận dạng hoạt động gõ tay thông qua phân tích tín hiệu quang phổ cận hồng ngoại (NIRS) dùng giải thuật hồi quy (Phần 1)

Nội dung text: Luận văn Nhận dạng hoạt động gõ tay thông qua phân tích tín hiệu quang phổ cận hồng ngoại (NIRS) dùng giải thuật hồi quy (Phần 1)

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÔ QUỐC CƯỜNG NHẬN DẠNG HOẠT ĐỘNG GÕ TAY THÔNG QUA PHÂN TÍCH TÍN HIỆU QUANG PHỔ CẬN HỒNG NGOẠI (NIRS) DÙNG GIẢI THUẬT HỒI QUY S K C 0 0 3 96 51 93 NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605270 S KC 0 0 3 7 4 8 Tp. Hồ Chí Minh, 2012
2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO lâm TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÔ QUỐC CƢỜNG NH ẬN DẠNG HOẠT ĐỘNG GÕ TAY THÔNG QUA PHÂN TÍCH TÍN HIỆU QUANG PHỔ CẬN HỒNG NGOẠI (NIRS) DÙNG GIẢI THUẬT HỒI QUY NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605270 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10/2012
3. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÔ QUỐC CƢỜNG NH ẬN DẠNG HOẠT ĐỘNG GÕ TAY THÔNG QUA PHÂN TÍCH TÍN HIỆU QUANG PHỔ CẬN HỒNG NGOẠI (NIRS) DÙNG GIẢI THUẬT HỒI QUY NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605270 Hƣớng dẫn khoa học: TS. NGUYỄN THANH HẢI Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10/2012
4. Quyết định giao đề tài [chèn vào quyết định có đóng mộc] i
5. LÝ LỊCH KHOA HỌC I. LÝ LỊCH SƠ LƢỢC: Họ & tên: Ngô Quốc Cƣờng Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 17/05/1987 Nơi sinh: TP. Hồ Chí Minh Quê quán: Tây Ninh Dân tộc: Kinh Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: 28B, đƣờng 494, khu phố 4, phƣờng Tăng Nhơn Phú A, Quận 9, TP. Hồ Chí Minh. Điện thoại cơ quan: Điện thoại nhà riêng: Fax: E-mail: ngoquoccuong175@gmail.com II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: 1. Trung học chuyên nghiệp: không Hệ đào tạo: Thời gian đào tạo từ / đến / Nơi học (trƣờng, thành phố): Ngành học: 2. Đại học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ 10/2005 đến 01/ 2010 Nơi học (trƣờng, thành phố): Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật TP. HCM Ngành học: Công nghệ điện tử - viễn thông Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp: Thiết kế và thi công hệ thống DS- CDMA Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án hoặc thi tốt nghiệp: 01/2010, Bộ môn Điện Tử Viễn Thông, Khoa Điện- Điện Tử, Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật TP. HCM Ngƣời hƣớng dẫn: Th.S Nguyễn Ngô Lâm III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật 02/2010-8/2010 Giảng viên thỉnh giảng TP. HCM Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật 10/2010- nay Giảng viên cơ hữu TP. HCM ii
6. LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chƣa từng đƣợc ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tp. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2012 (Ký tên và ghi rõ họ tên) iii
7. LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô trong Khoa Điện - Điện tử đã trang bị cho em kiến thức và đã giúp đỡ em giải quyết những khó khăn trong quá trình làm luận văn. Bên cạnh đó em cũng xin cảm ơn các anh chị học viên đã đóng góp ý kiến cho để đề tài đạt hiệu quả hơn. Đặc biệt, em xin chân thành cảm ơn Thầy hƣớng dẫn, T.S Nguyễn Thanh Hải đã tận tình giúp đỡ trong quá trình lựa chọn đề tài và hỗ trợ em trong quá trình thực hiện. Và cũng không quên gởi lời cảm ơn đến quý Thầy Cô, các bạn sinh viên Bộ Môn Kỹ Thuật Y Sinh, Đại Học Quốc Tế, Đại Học Quốc Gia TP. Hồ Chí Minh, những ngƣời đã xung phong tham gia hỗ trợ và thu thập dữ liệu. Học viên Ngô Quốc Cƣờng iv
8. TÓM TẮT Trong những thập kỷ gần đây, các nghiên cứu về việc não giao tiếp máy tính phục vụ cho mục đích chẩn đoán và phục hồi chức năng không ngừng phát triển. Oxy trên vỏ não và lƣu lƣợng máu trên các vùng của não ngƣời có thể đo bằng phƣơng pháp không xâm nhập – quang phổ cận hồng ngoại fNIRS (functional Near InfraRed Spectroscopy). Trong đề tài này, ngƣời thực hiện xây dựng giải thuật để nhận dạng một ngƣời đang gõ tay trái hay tai phải dựa trên tín hiệu não đo đƣợc. Dữ liệu còn nhiễu thu thập từ nhiều kênh sẽ đi qua bộ tiền xử lý dùng bộ lọc Savitzky- Golay để có đƣợc tín hiệu phẳng hơn. Đặc tính của tín hiệu sau lọc trong quá trình gõ tay trái và phải đƣợc trích ra thông qua hồi quy đa thức. Hệ số hồi quy tƣơng ứng với lƣợng tập trung oxy- hemoglobin sẽ đƣợc dùng cho việc nhận dạng. Sau cùng, công cụ vector hỗ trợ - SVM đƣợc áp dụng để huấn luyện và nhận dạng tay trái hay tay phải đang đƣợc gõ. Song song đó, mạng nơ-ron nhân tạo cũng đƣợc sử dụng để huấn luyện và nhận dạng, cho thấy tín hiệu quả của các đặc trƣng đã có. Các kết quả thí nghiệm trên 3 ngƣời với nhiều lần gõ tay đã cho thấy độ tin cậy của giải thuật đã đề xuất. v
9. ABSTRACT Researches of human Brain Computer Interface (BCI) for the objective of diagnosis and rehabilitation have been recently increased. Cerebral oxygenation and blood flow on particular regions of human brain can be measured using a non-invasive technique – fNIRS (functional Near Infrared Spectroscopy). In this thesis, a study of recognition algorithm will be described for recognition whether one taps his/her left hand or right hand. Data with noises and artifacts collected from a multi-channel system will be pre-processed using a Savitzky- Golay filter for getting more smoothly data. Characteristics of the filtered signals during left and right hand tapping process will be extracted using a polynomial regression algorithm. Coefficients of the polynomial, which correspond to Oxygen- Hemoglobin (Oxy- Hb) concentration, will be applied for the recognition of hand tapping. Then Support Vector Machines (SVM) will be employed to validate the obtained coefficient data for hand tapping recognition. In addition, for the objective of comparison, Artificial Neural Networks (ANN) was also applied to recognize hand tapping side with the same topology. Experimental results have been done many trials on 3 subjects to illustrate the effectiveness of the proposed method. vi
10. MỤC LỤC Trang Quyết định giao đề tài i Lý lịch khoa học ii Lời cam đoan iii Lời cảm ơn iv Tóm tắt v Abstract vi Mục lục vii Danh sách bảng ix Danh sách hình x Chƣơng 1 TỔNG QUAN 1 1.1 Tổng Quan Về Lĩnh Vực Nghiên Cứu 1 1.2 Mục Đích Của Đề Tài 2 1.3 Nhiệm Vụ Và Giới Hạn Của Đề Tài 2 1.3.1 Nhiệm Vụ 2 1.3.2 Giới Hạn 3 1.4 Phƣơng Pháp Nghiên Cứu 3 1.5 Tóm Tắt Đề Tài 3 Chƣơng 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 5 2.1 Phƣơng Pháp Tái Hiện Hình Ảnh Và Tín Hiệu Não Ngƣời 5 2.1.1 Phƣơng pháp EEG 5 2.1.2 Phƣơng Pháp MRI 7 2.1.3 Phƣơng Pháp Quang Phổ Cận Hồng Ngoại fNIRS 8 2.2 Cơ Sở Lý Thuyết 10 Chƣơng 3 THU THẬP DỮ LIỆU NÃO NGƢỜI SỬ DỤNG KỸ THUẬT QUANG PHỔ CẬN HỒNG NGOẠI - fNIRS 15 3.1 Các Vùng Chức Năng Não Ngƣời 15 3.2 Thiết Bị Và Tín Hiệu fNIRS 17 3.2.1 Thiết Bị 17 3.2.2 Tín Hiệu fNIRS 19 3.3 Thiết Lập Thí Nghiệm Thu Dữ Liệu Cho Hoạt Động Gõ Tay 21 Chƣơng 4 TIỀN XỬ LÝ DỮ LIỆU 25 4.1 Bộ Lọc Savitzky – Golay 25 4.2 Áp Dụng Bộ Lọc Trên Tín Hiệu NIRS 31 Chƣơng 5 TRÍCH ĐẶC TRƢNG DÙNG HỒI QUY ĐA THỨC 36 5.1 Mô Hình Hồi Quy Tuyến Tính Nhiều Biến 36 5.2 Mô Hình Hồi Quy Đa Thức 38 vii
11. 5.3 Tính Chất Ƣớc Lƣợng Bình Phƣơng Tối Thiểu 40 5.4 Trích Đặc Trƣng Dùng Hồi Quy Đa Thức Trên Tín Hiệu NIRS 40 Chƣơng 6 THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG PR- SVM 48 6.1 Siêu Phẳng - Hyperplane 48 6.2 SVM Tuyến Tính 49 6.3 Các Điều Kiện Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 50 6.4 Giải Thuật SMO 51 6.5 Thuật Toán Nhận Dạng PR - SVM 53 Chƣơng 7 THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG PR-ANN 58 7.1 Mạng Lan Truyền Ngƣợc 58 7.2 Thuật Toán Nhận Dạng PR-ANN 61 Chƣơng 8 KẾT LUẬN 65 8.1 Kết Luận 65 8.2 Hƣớng Phát Triển Đề Tài 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO 67 PHỤ LỤC 69 viii
12. DANH SÁCH BẢNG Bảng 3. 1. Dữ liệu đo đƣợc trong 1.4 giây đầu tiên trên bán cầu não trái khi gõ tay trái trên kênh 1 20 Bảng 5. 1. Tập dữ liệu để tìm các hệ số hồi quy 37 Bảng 6. 1. Sắp xếp các hệ số hồi quy từ các kênh (2, 5, 6, 9 và 12, 15, 16, 19) trong một lần gõ tay 54 Bảng 6. 2. Giải thuật kiểm tra chéo- nhận dạng gõ tay phải và trái 55 Bảng 6. 3. Độ chính xác thu đƣợc trên chủ thể thứ 1 với thuật toán PR- SVM 55 Bảng 6. 4. Độ chính xác thu đƣợc trên chủ thể thứ 2 với thuật toán PR- SVM 56 Bảng 6. 5. Độ chính xác thu đƣợc trên chủ thể thứ 3 với thuật toán PR- SVM 56 Bảng 7. 1. Giải thuật cập nhật trọng số cho mạng lan truyền ngƣợc 3 lớp 61 Bảng 7. 2. Kết quả trên chủ thể 1 với thuật toán PR- ANN 63 Bảng 7. 3. Kết quả trên chủ thể 2 với thuật toán PR- ANN 63 Bảng 7. 4. Kết quả trên chủ thể 3 với thuật toán PR- ANN 63 Bảng 8. 1. Độ chính xác trung bình trên các chủ thể với thuật toán PR-SVM 65 Bảng 8. 2. Độ chính xác trung bình trên các chủ thể với thuật toán PR-ANN 65 ix
13. DANH SÁCH HÌNH Hình 1. 1. Tóm tắt các phƣơng pháp đo tín hiệu não 1 Hình 1. 2. Sự thay đổi Hemoglobin (Hb): Oxy-Hb, deOxy-Hb, total-Hb 2 Hình 2. 1. Bố trí điện cực trong phép đo EEG[2] 5 Hình 2. 2. Bốn loại sóng cơ bản trong phép đo EEG : sóng delta, theta, alpha, beta [3] 6 Hình 2. 3. Quá trình tác động lên nguyên tử hydro trong phƣơng pháp MRI [4] 7 Hình 2. 4. Ảnh MRI có đƣợc theo phƣơng pháp T1 và T2 (từ trái sang) [5] 8 Hình 2. 5. Dải bƣớc sóng từ tia Gamma đến vô tuyến 8 Hình 2. 6. Tác động tia cận hồng ngoại vào vỏ não 9 Hình 2. 7. Phổ hấp thụ hemoglobin đối với các bƣớc sóng khác nhau 9 Hình 2. 8. Đƣờng thẳng hồi quy có đƣợc trên não trái (đƣờng liền xanh) và não phải (đƣờng nét đứt đỏ) khi gõ tay trái (a)) và gõ tay phải (b)) 12 Hình 2. 9. Biểu diễn vector SVM của đáp ứng huyết động thu đƣợc từ NIRS (a)) và mô hình phân loại SVM của dữ liệu NIRS (b)) 13 Hình 2. 10. Dữ liệu fNIRS thô với các loại nhiễu (đƣờng màu đỏ). Nhiễu vệt (trái) và nhiễu Gauss (phải) 13 Hình 2. 11. Tín hiệu NIRS có artifact (đƣờng màu xanh) và tín hiệu đã loại bỏ nhiễu (đƣờng màu đỏ) bằng phƣơng pháp đề xuất trong [16] 14 Hình 3. 1. Phân chia các thùy trên vỏ não 15 Hình 3. 2. Vị trí vùng điều khuyển chuyển động motor control [17] 16 Hình 3. 3. Các chức năng liên quan trong vùng motor control 16 Hình 3. 4. Máy fNIRS : FOIRE-3000 17 Hình 3. 5. Các kiểu bố trí Holder khác nhau 17 Hình 3. 6. Các thành phần của Holder khi tháo rời 18 Hình 3. 7. Bố trí Holder và các đầu đo (a)) cho thí nghiệm trên máy FOIRE-3000 cùng phần mềm fNIRS (b)). 18 Hình 3. 8. Thiết lập các thông số trên máy fNIRS dùng phần mềm fNIRS 19 Hình 3. 9. Tín hiệu OxyHb, DeOxyHb, và TotalHb của kênh 1 trong 1,4 giây đầu tiên 21 Hình 3. 10. Bố trí các đầu đo trên hai bán cầu não của chủ thể tham gia thí nghiệm 21 Hình 3. 11. Hoạt động gõ tay trong thí nghiệm 22 Hình 3. 12. Giao thức thời gian cho một lần gõ tay 22 Hình 3. 13. Vị trí các đầu đo (đầu phát – đỏ, đầu thu - xanh ), kênh đo trên khu vực motor control của bán cầu não trái 23 Hình 3. 14. Vị trí các đầu đo, kênh đo (màu vàng) trên khu vực motor control của bán cầu não phải 23 Hình 3. 15. Các kênh 2, 5, 6, 9 trên bán cầu não trái và 12, 15, 16, 19 trên bán cầu não phải đƣợc chọn để lấy dữ liệu 23 x
14. Hình 3. 16. Tín hiệu thu đƣợc từ các kênh 2, 5, 6, 9 trên bán cầu não trái 24 Hình 3. 17. Tín hiệu thu đƣợc từ các kênh 12, 15, 16, 19 trên bán cầu não phải 24 Hình 4. 1. Làm phẳng tín hiệu với bậc của đa thức lần lƣợt d =0, 1, 2 25 Hình 4. 2. Đáp ứng biên độ của lọc Savitzky- Golay với cửa sổ N=5, bậc d= 3 30 Hình 4. 3. Đáp ứng biên độ của lọc Savitzky- Golay với cửa sổ N=11, bậc d= 3 30 Hình 4. 4. Đáp ứng biên độ của lọc Savitzky- Golay với cửa sổ N=11, bậc d= 5 31 Hình 4. 5. Tín hiệu kênh 6 trƣớc và sau khi lọc với bộ lọc Savitzky- Golay có cửa sổ 5, bậc 3 32 Hình 4. 6. Tín hiệu kênh 6 trƣớc và sau khi lọc với bộ lọc Savitzky- Golay có cửa sổ 11, bậc 3 32 Hình 4. 7. Phân tích tín hiệu sau lọc. Các đƣờng nét đứt màu đen thể hiện sự phân chia vùng tín hiệu theo thời gian khi thực hiện một lần gõ tay. Trong khi đó đƣờng màu lục là sự thể hiện tƣơng ứng việc tăng và giảm oxy-Hb trên lý thuyết 33 Hình 4. 8. Áp dụng đối với tín hiệu trên các kênh ở não trái. Tín hiệu gốc – Origin signal, tín hiệu đƣợc làm phẳng Smooth signal 34 Hình 4. 9. Áp dụng đối với tín hiệu trên các kênh ở não phải 34 Hình 4. 10. Tín hiệu NIRS thô (đƣờng liền xanh) và tín hiệu sau lọc (đƣờng nét đứt đỏ). Các gai nhọn đột biến - artifacts (hai gai điển hình đƣợc khoanh tròn) bị loại bỏ bởi bộ lọc Savitzky-Golay cửa sổ 11 35 Hình 5. 1. Hồi quy tín hiệu theo đa thức bậc 3 41 Hình 5. 2. Hồi quy tín hiệu theo đa thức bậc 5 41 Hình 5. 3. Hồi quy tín hiệu theo đa thức bậc 15 42 Hình 5. 4. Hồi quy tín hiệu theo đa thức bậc 20 42 Hình 5. 5. Đƣờng tín hiệu lý tƣởng của oxy-Hb khi có kích thích. 43 Hình 5. 6. Đƣờng cong tín hiệu sau khi hồi quy trên các kênh trong lần gõ tay trái 45 Hình 5. 7. Đƣờng cong tín hiệu sau khi hồi quy trên các kênh trong lần gõ tay phải 45 Hình 5. 8. Đƣờng cong tín hiệu sau khi hồi quy trên các kênh trong lần gõ tay trái (2) 46 Hình 5. 9. Đƣờng cong tín hiệu sau khi hồi quy trên các kênh trong lần gõ tay phải (2) 46 Hình 6. 1. Các đƣờng phân chia hai tập dữ liệu mang đặc tính khác nhau 48 Hình 6. 2. Các siêu phẳng H1 và H2 phân chia các mẫu tích cực và thụ động thành 2 lớp khác nhau 49 Hình 6. 3. Sơ đồ khối thuật toán nhận dạng PR-SVM 53 Hình 6. 4. Phân loại đặc trƣng gõ tay dựa vào các siêu phẳng trong giải thuật SVM 54 Hình 6. 5. Giao thức gõ tay trong một thí nghiệm. Trong một lần thí nghiệm chủ thể gõ tay trái 10 lần và tay phải 10 lần theo giao thức thời gian trong hình 3.12 54 xi
15. Hình 7. 1. Cấu trúc nơ-ron sinh học: cell body, axon, synaptic 58 Hình 7. 2. Cấu trúc cơ bản của tế bào thần kinh 59 Hình 7. 3. Mô hình perceptron một nơ-ron 59 Hình 7. 4. Hàm bƣớc 59 Hình 7. 5. Hàm sigmoid 59 Hình 7. 6. Hàm double sigmoid 59 Hình 7. 7. Mạng lan truyền ngƣợc với 3 lớp 60 Hình 7. 8. Sơ đồ thuật toán nhận dạng PR-ANN 62 Hình 7. 9. Cấu trúc mạng nơ ron trong thuật toán nhận dạng PR-ANN: 48 nút lớp ngõ vào, 100 nút lớp ẩn và 2 nút ngõ ra 62 xii
16. Chƣơng 1. Tổng Quan Chƣơng 1 TỔNG QUAN 1.1 Tổng Quan Về Lĩnh Vực Nghiên Cứu Trong những thập kỷ gần đây, rất nhiều thành tựu đã đƣợc gặt hái trong lĩnh vực tái tạo hình ảnh và nhận dạng thần kinh trên não ngƣời. Hoạt động não đƣợc thể hiện qua kết quả của các kỹ thuật khác nhau nhƣ : fNIRS (functional Near- Infrared Spectroscopy) – máy chức năng quang phổ cận hồng ngoại, EEG (ElectroEncephaloGraphy), MEG (Magnetic EncephaloGraphy), MRI (Magnetic Resonance Imaging). Hình 1. 1. Tóm tắt các phƣơng pháp đo tín hiệu não fNIRS đã và đang trở thành một kỹ thuật thuận lợi cho các mục đích thí nghiệm não. Kỹ thuật không xâm nhập này sử dụng phƣơng pháp phát các tia cận hồng ngoại vào não để đo huyết động não cũng nhƣ phát hiện thể tích máu và lƣợng oxy thay đổi. 1
17. Chƣơng 1. Tổng Quan Nói một cách khác, fNIRS đo sự thay đổi oxy-hemoglobin và deoxy- hemoglobin trên bề mặt não. Khi có một kích thích xảy ra trong não, chẳng hạn nhƣ suy nghĩ, vận động, thì lƣợng huyết động thay đổi tƣơng ứng trên vùng não đảm nhận chức năng tƣơng ứng. Tín hiệu quang phổ cận hồng ngoại NIRS đƣợc biểu diễn theo 3 thành phần oxy-hemoglobin và deoxy-hemoglobin, và total hemoglobin là sự kết hợp của 2 thành phần trên. Hình 1.2 là một ví dụ về tín hiệu NIRS. Hình 1. 2. Sự thay đổi Hemoglobin (Hb): Oxy-Hb, deOxy-Hb, total-Hb Rất nhiều nhà nghiên cứu về khoa học thần kinh trên thế giới đã bị cuốn hút bởi kỹ thuật NIRS, nhƣng ở Việt Nam, đây vẫn là một vấn đề khá mới. Nhiều công trình đã đƣợc công bố trên các tạp chí, hội nghị về các khía cạnh khác nhau dựa trên kỹ thuật quang phổ cận hồng ngoại. Việc ứng dụng các kỹ thuật hiện đại để giúp con ngƣời, đặc biệt là ngƣời khuyết tật tăng cƣờng khả năng giao tiếp và hòa nhập với cuộc sống xung quanh, cũng nhƣ thực hiện chẩn đoán để chữa bệnh ngày càng đƣợc chú trọng. Do đó, các phƣơng pháp không xâm nhập ngày càng thể hiện vai trò quan trọng của mình, trong đó có kỹ thuật fNIRS. 1.2 Mục Đích Của Đề Tài Xây dựng giải thuật để thông qua tín hiệu não đo đƣợc có thể phân tích và nhận dạng đƣợc hoạt động bán cầu não và gõ tay của con ngƣời. 1.3 Nhiệm Vụ Và Giới Hạn Của Đề Tài 1.3.1 Nhiệm Vụ Tìm hiểu về bộ lọc Savitzky- Golay, giải thuật hồi quy theo đa thức, vector hỗ trợ - SVM, mạng nơ-ron nhân tạo (mạng lan truyền ngƣợc). Xây dựng thí nghiệm và đo tín hiệu não sử dụng máy fNIRS FOIRE- 3000. 2
18. Chƣơng 1. Tổng Quan Áp dụng cơ sở lý thuyết đã có, nhận dạng hoạt động gõ tay (gõ tay trái hay tay phải) thông qua phân tích tín hiệu não từ dữ liệu thu đƣợc. 1.3.2 Giới Hạn Xử lý dữ liệu không trực tuyến. Thí nghiệm thực hiện là gõ tay và chỉ đo trên vùng não điều khiển chuyển động. Chỉ thực hiện trên 3 ngƣời. 1.4 Phƣơng Pháp Nghiên Cứu Thu thập dữ liệu: Sự thay đổi oxy-Hb trên vùng điều khiển hoạt động của não đƣợc thu về dùng kỹ thuật fNIRS sử dụng máy FOIRE – 3000 của hãng Shimadzu, Nhật Bản đặt tại phòng A104, Bộ môn Kỹ Thuật Y Sinh, Đại học Quốc tế. Hệ thống này có thể hoạt động ở 3 bƣớc sóng 780 nm, 805 nm and 830 nm. Các thí nghiệm khác nhau đƣợc xây dựng để thu dữ liệu. Tiền xử lý dữ liệu: Thực hiện lọc nhiễu sử dụng lọc Savitzky – Golay. Xử lý dữ liệu: Áp dụng giải thuật hồi quy đa thức để tìm các đặc trƣng. Nhận dạng : Đƣa các đặc trƣng đã thu đƣợc vào hệ để huấn luyện và nhận dạng. 1.5 Tóm Tắt Đề Tài Nhƣ vậy, với các yêu cầu về nhiệm vụ và mục tiêu đề ra, luận văn đƣợc xây dựng bao gồm các chƣơng sau: - Chƣơng 1: Tổng quan. Chƣơng này trình bày khái quát về lĩnh vực nghiên cứu, tình hình nghiên cứu, tầm quan trọng, để từ đó ngƣời thực hiện đề tài đề ra mục tiêu. - Chƣơng 2: Chƣơng này trình bày cơ sở lý thuyết về một số phƣơng pháp thu thập tín hiệu và hình ảnh não phổ biến nhƣ : EEG, MRI, và fNIRS, cũng nhƣ các công trình nghiên cứu liên quan đến đề tài đã công bố. - Chƣơng 3: Vị trí và chức năng một số vùng trên vỏ não, đặc biệt là vùng điều khiển chuyển động – motor control đƣợc giới thiệu trong chƣơng 3. Đồng thời, chƣơng này cũng giới thiệu cách thu thập dữ liệu trên máy FOIRE- 3000. - Chƣơng 4: Chƣơng này trình bày về cấu trúc bộ lọc Savitzky-Golay, áp dụng bộ lọc này lên tín hiệu não thu đƣợc. 3
19. Chƣơng 1. Tổng Quan - Chƣơng 5: Trong chƣơng này, ngƣời thực hiện đề tài trình bày về giải thuật hồi quy theo đa thức để lấy các hệ số hồi quy nhƣ là đặc trƣng thu đƣợc khi gõ tay. - Chƣơng 6: Phƣơng pháp phân loại SVM và thuật toán nhận dạng đƣợc đề xuất là PR- SVM đƣợc trình bày trong chƣơng này. - Chƣơng 7: Giải thuật nhận dạng hoạt động gõ tay mà ngƣời thực hiện đề xuất tiếp theo PR- ANN đƣợc trình bày trong chƣơng này. - Chƣơng 8: Phần kết luận và hƣớng phát triển của đề tài. 4
20. Chƣơng 2. Cơ Sở Lý Thuyết Chƣơng 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Phƣơng Pháp Tái Hiện Hình Ảnh Và Tín Hiệu Não Ngƣời 2.1.1 Phƣơng pháp EEG EEG (Electroencephalography) – điện não đồ là một phƣơng pháp ghi lại các hoạt động về điện trên da đầu của ngƣời. Phƣơng pháp này đo sự thay đổi điện áp do việc di chuyển của các hạt điện tích bên trong các nơ- ron của não. Tín hiệu EEG trên ngƣời đã đƣợc tìm ra bởi Hans Berger (1873- 1941). Bài báo đầu tiên vào năm 1929 của Berger cho thấy sự tồn tại của sóng alpha nhƣ là một thành phần chủ yếu trong tín hiệu EEG. Việc nạp điện áp trên não đƣợc duy trì bởi hàng tỷ nơ-ron. Các nơ-ron nạp điện bởi các màng vận chuyển protein bằng cách bơm ion vào màng của chúng. Các nơ-ron thƣờng xuyên trao đổi ion với ngoại bào, tạo nên một quá trình liên tục bằng cách đẩy ion từ nơ-ron này đến nơ-ron khác nhƣ một sóng điện. Khi các sóng ion này tiến đến các điện cực trên da đầu, chúng có thể đẩy và kéo electron trên kim loại của điện cực. Vì kim loại có thể đẩy và kéo electron một cách dễ dàng nên sự khác nhau giữa điện áp kéo và đẩy của bất kỳ cặp cực nào cũng sẽ đƣợc ghi nhận. Các giá trị điện áp đƣợc ghi nhận theo thời gian này chính là tín hiệu EEG [1]. Tùy theo các ứng dụng khác nhau mà ta có thể bố trí các điện cực ở các vị trí tƣơng ứng. Hình 2.1 là một ví dụ về bố trí các điện cực trong phép đo EEG. Hình 2. 1. Bố trí điện cực trong phép đo EEG[2] Trên cơ thể ngƣời khỏe mạnh, biên độ và tần số của các tín hiệu thay đổi từ trạng thái này đến trạng thái khác, chẳng hạn nhƣ lúc thức và ngủ. Đặc tính của các sóng đo đƣợc cũng thay đổi theo độ tuổi. Có 5 loại sóng não cơ bản đƣợc phân biệt 5
21. Chƣơng 2. Cơ Sở Lý Thuyết theo các vùng tần số khác nhau. Dựa vào dải tần số tƣơng ứng mà các sóng đƣợc chia thành: alpha( ), theta ( ), beta (β), delta ( ), và gamma (  ) [3]. Sóng delta nằm trong vùng từ 0,5 – 4 Hz. Các sóng này có trong giấc ngủ sâu và sẽ hiện diện ở trạng thái tỉnh giấc. Tuy nhiên loại sóng này dễ bị ảnh hƣởng bởi các nhiễu nhân tạo do các khối cơ lớn ở cổ, hàm. Sóng theta nằm trong vùng từ 4 – 8 Hz. Sóng này thƣờng thấy ở tuổi vị thành niên, xuất hiện khi chuyển từ trạng thái hiểu biết sang thờ thẫn, khi con ngƣời căng thẳng hay xuất hiện các bệnh lý khác nhau. Sóng alpha có tần số từ 8 – 13 Hz. Sóng này xuất hiện nhiều khi nhắm mắt và thƣ giãn, xuất hiện trên vùng đầu phía sau hay trƣớc trán. Sóng beta có tần số từ 13 – 30 Hz. Sóng beta này thƣờng liên quan đến hành vi điều khiển hoạt động. Với biên độ thấp và tần số thay đổi trong phạm vi đã nói, sóng này cũng liên quan đến vấn đề khi suy nghĩ hay tập trung cao. Sóng gamma có tần số từ 30 – 100 Hz. Nó thể hiện sự ràng buộc của một số lƣợng lớn các nơ- ron lại với nhau cho mục đích thực thi một hoạt động nhận thức ngẫu nhiên hoặc chức năng vận động. Hình ảnh của các sóng vừa trình bày đƣợc tóm tắt trong hình 2.2. Khi thực hiện các hành vi khác nhau thì trên não xuất hiện các loại sóng với các tần số khác nhau. Đây chính là điều mà EEG mang lại. Hình 2. 2. Bốn loại sóng cơ bản trong phép đo EEG : sóng delta, theta, alpha, beta [3] 6