tailieunhanh - Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa: Mạng Neural trong hệ thống điều khiển xe lăn cho người tàn tật nặng sử dụng điện não (EEG) và camera

Luận án với mục tiêu tìm ra phương thức thu nhận 5 mẫu tín hiệu điện não EEG một cách dễ dàng và hiệu quả. Sử dụng các công cụ toán học để phân tích tín hiệu thành các đặc trưng cơ bản, sử dụng gom cụm dữ liệu trước khi đưa vào mạng neural để nhận dạng đối tượng. | Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa Mạng Neural trong hệ thống điều khiển xe lăn cho người tàn tật nặng sử dụng điện não EEG và camera BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI TP. HỒ CHÍ MINH LÂM QUANG CHUYÊN MẠNG NEURAL TRONG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN XE LĂN CHO NGƯỜI TÀN TẬT NẶNG SỬ DỤNG ĐIỆN NÃO EEG VÀ CAMERA CHUYÊN NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA MÃ SỐ 9520216 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS. TS. NGUYỄN HỮU KHƯƠNG PGS. TS. VÕ CÔNG PHƯƠNG TP. HỒ CHÍ MINH 03 2020 MỞ ĐẦU Nghiên cứu tín hiệu điện não là một trong những lĩnh vực được quan tâm của nhiều nhà khoa học hiện nay với mục đích là phát triển ứng dụng hỗ trợ phát hiện bệnh lý con người như stress trầm cảm chẩn đoán bệnh động kinh alzheimer hội chứng suy giảm trí nhớ chấn thương não tuy nhiên trong lĩnh vực điều khiển tự động phục vụ cho con người đặc biệt là người khuyết tật chưa được nghiên cứu nhiều. Trước đây việc đọc tín hiệu điện não đồ hay điện tim đồ là công việc của các bác sĩ chuyên khoa thần kinh hay tim mạch thì ngày nay với sự phát triển của các công cụ phân tích và xử lý tín hiệu hiện đại như mạng neural hay hệ thống AI các loại tín hiệu như thế có thể được xử lý để đưa ra những thông tin phục vụ cho các yêu cầu khác như để điều khiển hỗ trợ hoạt động của con người. Vì vậy mục tiêu của luận án là xây dựng được hệ thống hỗ trợ điều khiển một số hoạt động cơ bản của con người thông qua tín hiệu điện não ví dụ như điều khiển chuyển động của xe lăn cho người tàn tật mất khả năng hoạt động tay chân có thể đáp ứng nhu cầu xã hội bức thiết hiện nay. Nghiên cứu đã phân tích ba phương pháp tiền xử lý tín hiệu từ EEG dùng biến đổi Fourier phép biến đổi Wavelet thuật toán HHT Hilbert Huang Transform để biến đối thành 5 dạng sóng cơ bản Delta Theta Alpha Beta Gamma sau đó sử dụng kỹ thuật gom cụm dữ liệu trước khi đưa vào mạng neuron để phân loại thành 5 tín hiệu mong muốn chuyển động. Các mạng neural được thử nghiệm từ mạng đơn lớp đến mạng đa