Hcmute ứng dụng giải thuật fastica trong tách nguồn mù và trích đặc trưng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT FASTICA TRONG TÁCH NGUỒN MÙ VÀ TRÍCH ÐẶC TRƯNG S K C 0 9 MÃ SỐ: T2013-13 S KC 0 Tp Hồ Chí Minh, 2013 Luan van BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƢỜNG ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT fastICA TRONG TÁCH NGUỒN MÙ VÀ TRÍCH ĐẶC TRƢNG Mã số: T2013-13 Chủ nhiệm đề tài: ThS Ngô Quốc Cƣờng TP HCM, 11/2013 Luan van TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƢỜNG ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT fastICA TRONG TÁCH NGUỒN MÙ VÀ TRÍCH ĐẶC TRƢNG Mã số: T2013-13 Chủ nhiệm đề tài: ThS Ngô Quốc Cƣờng Thành viên đề tài: ThS Nguyễn Ngô Lâm TP HCM, 11/2013 Luan van DANH SÁCH CÁN BỘ THAM GIA THỰC HIỆN ĐỀ TÀI STT MSCB 0390 2204 Họ tên ThS Ngô Quốc Cƣờng ThS Nguyễn Ngô Lâm Đơn vị công tác Nội dung công việc ĐT-Viễn thông-khoa Điện-Điện tửĐHSPKT Tp.HCM ĐT-Viễn thông-khoa Điện-Điện tửĐHSPKT Tp.HCM Luan van Xây dựng thuật toán Triển khai ứng dụng MỤC LỤC MỤC LỤC i DANH SÁCH HÌNH iii DANH SÁCH TỪ VIẾT TẮT v THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU vi INFORMATION ON RESEARCH RESULTS vii MỞ ĐẦU Chƣơng CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 Lý Thuyết Chung Về ICA 1.1.1 Mô Hình ICA Cơ Bản -3 1.1.2 Giả thiết ICA 1.2 Ƣớc lƣợng Trong ICA 1.2.1 Đo Tính Phi Gauss Bằng Kurtosis 1.2.2 Đo Tính Phi Gauss Bằng Negentropy 1.3 Tiền Xử Lý ICA 1.3.1 Qui Tâm Tín Hiệu -5 1.3.2 Trắng Hoá 1.4 ICA dùng phƣơng pháp cực đại tính phi Gauss 1.5 Phƣơng Pháp Tái Hiện Hình Ảnh Và Tín Hiệu Não Ngƣời 1.5.1 Phƣơng pháp EEG -7 1.5.2 Phƣơng Pháp MRI -8 1.5.3 Phƣơng Pháp Quang Phổ Cận Hồng Ngoại fNIRS - 10 Chƣơng 13 ỨNG DỤNG fast-ICA TRONG TÁCH NGUỒN MÙ 13 2.1 Nguồn Tín Hiệu Sin Răng Cƣa 13 2.2 Nguồn Tín Hiệu Âm Thanh 22 Chƣơng 22 ỨNG DỤNG fastICA Trong Trích Đặc Trƣng Tín Hiệu NIRS 22 3.1 Các Vùng Chức Năng Não Ngƣời 22 3.2 Thiết Bị Tín Hiệu fNIRS 24 3.2.1 Thiết Bị - 24 3.2.2 Tín Hiệu fNIRS 26 3.3 Thiết Lập Thí Nghiệm Thu Dữ Liệu Cho Hoạt Động Gõ Tay 28 3.4 Tiền xử lý liệu 31 3.5 Mơ hình trích đặc trƣng áp dụng fastICA 33 i Luan van Chƣơng 38 4.1 Kết luận 38 4.2 Hƣớng phát triển 38 ii Luan van DANH SÁCH HÌNH Hình 1 Bố trí điện cực phép đo EEG Hình Bốn loại sóng phép đo EEG : sóng delta, theta, alpha, beta Hình Quá trình tác động lên nguyên tử hydro phƣơng pháp MRI Hình Ảnh MRI có đƣợc theo phƣơng pháp T1 T2 (từ trái sang) 10 Hình Dải bƣớc sóng từ tia Gamma đến vơ tuyến 10 Hình Tác động tia cận hồng ngoại vào vỏ não 11 Hình Phổ hấp thụ hemoglobin bƣớc sóng khác .11 Hình Sơ đồ tổng qt giải tốn tách nguồn mù Các nguồn nguồn âm khác Trong toán tác giả sử dụng hai nguồn âm gốc 13 Hình 2 Tín hiệu gốc sin: biên độ (V), tần số 300 Hz Tín hiệu gốc cƣa: biên độ (V), tần số 100 Hz, hệ số công tác 70% .14 Hình Hai tín hiệu trộn từ thành phần sin 300 Hz cƣa 100 Hz 14 Hình Hai tín hiệu gốc đƣợc ƣớc lƣợng .15 Hình Tín hiệu tách đƣợc xét mặt tần số thành phần sin 300 Hz cƣa 100 Hz 16 Hình Tín hiệu tổng hợp từ tín hiệu sin tần số 3000 Hz, tín hiệu cƣa tần số 1000 Hz .17 Hình Tín hiệu ƣớc lƣợng trong trƣờng hợp sin 3000 Hz cƣa 1000 Hz 17 Hình Quan sát miền tần số tín hiệu ƣớc lƣợng trƣờng hợp sin 3000 Hz cƣa 1000 Hz 18 Hình Tín hiệu sin có tần số f1=500Hz tín hiệu vng có tần số f2=200Hz, hệ số công tác 50% 19 Hình 10 Tín hiệu ƣớc lƣợng trong trƣờng hợp sin 500 Hz vuông 200 Hz 19 Hình 11 Tín hiệu ƣớc lƣợng trong trƣờng hợp sin 500 Hz vuông 200 Hz quan sát miền tần số 20 Hình 12 Mơ hình tín hiệu trộn thu đƣợc trƣờng hợp có nhiễu 20 Hình 13 Tín hiệu trộn dƣới tác động nhiễu 21 Hình 14 Tín hiệu ƣớc lƣợng đƣợc dƣới tác động nhiễu trƣờng hợp tín hiệu gốc tín hiệu sin tần số 800 Hz, tín hiệu vng tần số 1200 Hz .21 Hình 15 Quan sát miền tần số tín hiệu ƣớc lƣợng sin tần số 800 Hz, vuông tần số 1200 Hz 22 Hình Phân chia thùy vỏ não .22 Hình Vị trí vùng điều khuyển chuyển động motor control .23 Hình 3 Các chức liên quan vùng motor control 23 iii Luan van Hình Máy fNIRS : FOIRE-3000 .24 Hình Các kiểu bố trí Holder khác 24 Hình Các thành phần Holder tháo rời 25 Hình Bố trí Holder đầu đo (a)) cho thí nghiệm máy FOIRE-3000 phần mềm fNIRS (b)) 25 Hình Thiết lập thông số máy fNIRS dùng phần mềm fNIRS .26 Hình Tín hiệu OxyHb, DeOxyHb, TotalHb kênh 1,4 giây .28 Hình 10 Bố trí đầu đo hai bán cầu não chủ thể tham gia thí nghiệm 28 Hình 11 Hoạt động gõ tay thí nghiệm 29 Hình 12 Giao thức thời gian cho lần gõ tay 29 Hình 13 Vị trí đầu đo (đầu phát – đỏ, đầu thu - xanh ), kênh đo khu vực motor control bán cầu não trái 30 Hình 14 Vị trí đầu đo, kênh đo (màu vàng) khu vực motor control bán cầu não phải 30 Hình 15 Các kênh 2, 5, 6, bán cầu não trái 12, 15, 16, 19 bán cầu não phải đƣợc chọn để lấy liệu 30 Hình 16 Tín hiệu thu đƣợc từ kênh 2, 5, 6, bán cầu não trái .31 Hình 17 Tín hiệu thu đƣợc từ kênh 12, 15, 16, 19 bán cầu não phải .31 Hình 18 Áp dụng tín hiệu kênh não trái Tín hiệu gốc – Origin signal, tín hiệu đƣợc làm phẳng Smooth signal 32 Hình 19 Áp dụng tín hiệu kênh não phải 33 Hình 20 Bố trí đầu phát (đỏ), đầu thu (xanh dƣơng) kênh đo đầu đo 33 Hình 21 Sơ đồ tƣơng đƣơng nhằm áp dụng thuật tốn fastICA 33 Hình 22 Tín hiệu ƣớc lƣợng từ đầu phát 2, sử dụng fastICA lần gõ tay trái 34 Hình 23 Tín hiệu ƣớc lƣợng từ đầu phát 2, sử dụng fastICA lần gõ tay phải 34 Hình 24 Phân tích phổ tín hiệu ƣớc lƣợng lần gõ tay trái (1) .35 Hình 25 Phân tích phổ tín hiệu ƣớc lƣợng lần gõ tay phải (1) .35 Hình 26 Phân tích phổ tín hiệu ƣớc lƣợng lần gõ tay trái (2) .36 Hình 27 Phân tích phổ tín hiệu ƣớc lƣợng lần gõ tay phải (2) .36 iv Luan van DANH SÁCH TỪ VIẾT TẮT BSS Blind Source Saperation fastICA fast Independent Component Analysis fNIRS functional Near Infra-Red Spectroscopy MRI Magnetic Resonance Imaging EEG ElectroEncephaloGraphy v Luan van TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc ĐƠN VỊ: ĐIỆN- ĐIỆN TỬ Tp HCM, Ngày 22 tháng 11 năm 2013 THƠNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Thơng tin chung: - Tên đề tài: ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT fastICA TRONG TÁCH NGUỒN MÙ VÀ TRÍCH ĐẶC TRƢNG - Mã số: T2013-13 - Chủ nhiệm: Ngô Quốc Cƣờng - Cơ quan chủ trì: Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật TP HCM - Thời gian thực hiện: 3/2013 đến 12/2013 Mục tiêu:   Tách nguồn mù từ tín hiệu trộn Trích đặc trƣng đối tƣợng Tính sáng tạo:  Áp dụng giải thuật fastICA để trích đặc trƣng tín hiệu NIRS Kết nghiên cứu:   Tách đƣợc nguồn tín hiệu gốc từ tín hiệu trộn lẫn Trích đƣợc đặc trƣng tín hiệu NIRS dùng giải thuật fastICA Sản phẩm:   Tài liệu phép phân tích thành phần độc lập Bài báo đăng website Khoa Điện- Điện tử Hiệu quả, phƣơng thức chuyển giao kết nghiên cứu khả áp dụng: Tài liệu dùng giảng dạy Thực tập mô phỏng, Xử lý tín hiệu số Trƣởng Đơn vị (ký, họ tên) Chủ nhiệm đề tài (ký, họ tên) vi Luan van Ứng Dụng fastICA Trong Trích Đặc Trƣng Tín Hiệu NIRS Tín hiệu thu đƣợc lƣu dƣới dạng liệu gốc file *.OMM Phần mềm xử lý máy FOIRE-3000 cho phép ngƣời dùng chuyển định dạng sang file text *.txt Để thuận tiện việc xử lý, ngƣời thực chuyển liệu dạng text sang dạng bảng tính, với cột thời gian biên độ đo đƣợc từ kênh Bảng tính biểu diễn mối liên hệ thời gian, OxyHb, deOxyHb, TotalHb Bảng Dữ liệu đo đƣợc 1.4 giây bán cầu não trái gõ tay trái kênh Time(sec) 0.07 0.14 0.21 0.28 0.35 0.42 0.49 0.56 0.63 0.7 0.77 0.84 0.91 0.98 1.05 1.12 1.19 1.26 1.33 1.4 ch- oxyHb Task 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.01816 0.021411 0.005226 0.021513 -0.00197 0.002664 -0.00078 -0.00465 0.004507 0.006828 0.00242 0.008828 0.011644 0.013215 0.021528 0.020375 0.0239 0.014628 0.014931 0.010329 ch- deoxyHb -0.02532 -0.0198 -0.00765 -0.02135 -0.00241 -0.00858 -0.00582 -0.00045 -0.01147 -0.01301 -0.00879 -0.01621 -0.01931 -0.01993 -0.02901 -0.0237 -0.02764 -0.01704 -0.02199 -0.01492 ch- totalHb -0.00716 0.001606 -0.00243 0.000161 -0.00438 -0.00591 -0.0066 -0.00509 -0.00697 -0.00618 -0.00637 -0.00738 -0.00766 -0.00672 -0.00748 -0.00333 -0.00374 -0.00241 -0.00706 -0.00459 Tín hiệu đo đƣợc kênh biểu diễn miền thời gian 1.4 giây nhƣ sau : 27 Luan van Ứng Dụng fastICA Trong Trích Đặc Trƣng Tín Hiệu NIRS Channel data in the first 1.4s 0.03 Oxy-Hb DeOxy-Hb Total-Hb 0.02 Amplitude (V) 0.01 -0.01 -0.02 -0.03 0.2 0.4 0.6 0.8 Time (s) 1.2 1.4 Hình Tín hiệu OxyHb, DeOxyHb, TotalHb kênh 1,4 giây 3.3 Thiết Lập Thí Nghiệm Thu Dữ Liệu Cho Hoạt Động Gõ Tay Thông qua máy FOIRE- 3000, ta thu thập đƣợc tín hiệu từ hấp thụ bƣớc sóng khác Đó oxy-Hb, deoxy-Hb, va totalHb Trong đề tài này, ngƣời thực khảo sát tín hiệu oxy-Hb Oxyen hemoglobin – oxy-Hb đƣợc thu sử dụng máy FOIRE–3000 phịng 104 thuộc Bộ mơn Kỹ Thuật Y Sinh, Đại Học Quốc Tế, Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh Sự hay đổi oxy-Hb khảo sát 20 kênh hai bán cầu não dùng kỹ thuật fNIRS nhƣ hình 3.10 Hình 10 Bố trí đầu đo hai bán cầu não chủ thể tham gia thí nghiệm Khoảng cách đầu phát đầu thu 3cm Chúng đƣợc cố định giữ, đặt vị trí vùng não điều khiển hoạt động motor control 28 Luan van Ứng Dụng fastICA Trong Trích Đặc Trƣng Tín Hiệu NIRS Một chủ thể (nam, 25 tuổi, thuận tay phải) tham gia vào thực thí nghiệm Sau đọc hiểu giao thức thí nghiệm, chủ thể tiến hành gõ tay - nâng (1) phần từ bàn tay đến khuỷu tay (bàn tay cẳng tay) hạ (2) xuống nhƣ hình 3.11 Hình 11 Hoạt động gõ tay thí nghiệm Việc gõ tay trái phải đƣợc thực theo giao thức bao gồm 20 giây nghỉ (Rest), 20 giây gõ tay (Task), 20 giây nghỉ (Rest) Điều có nghĩa chủ thể ngồi nghỉ 20 giây, gõ tay khoảng 10 lần 20 giây, sau nghỉ 20 giây nhƣ hình 3.12 Hình 12 Giao thức thời gian cho lần gõ tay Dữ liệu đƣợc thu từ 20 kênh Trong đó, 10 kênh não trái 10 kênh não phải vùng motor control Hình 3.13, 3.14 trình bày việc bố trí đầu đo vị trí kênh có đƣợc 29 Luan van Ứng Dụng fastICA Trong Trích Đặc Trƣng Tín Hiệu NIRS Hình 13 Vị trí đầu đo (đầu phát – Hình 14 Vị trí đầu đo, kênh đo đỏ, đầu thu - xanh ), kênh đo khu (màu vàng) khu vực motor control vực motor control bán cầu não trái bán cầu não phải Các kênh tập trung vùng motor đƣợc ý Cụ thể hơn, kênh 2, 5, 6, não trái 12, 15, 16, 19 não phải đƣợc chọn để quan sát nhƣ hình 15 Hình 15 Các kênh 2, 5, 6, bán cầu não trái 12, 15, 16, 19 bán cầu não phải đƣợc chọn để lấy liệu Một ví dụ hình ảnh tín hiệu thu đƣợc từ kênh thực gõ tay đƣợc trình bày hình 3.16, 3.17 30 Luan van Ứng Dụng fastICA Trong Trích Đặc Trƣng Tín Hiệu NIRS Channel Amplitude Channel 0.1 0.06 0.05 0.04 0.02 -0.05 -0.1 -0.02 Channel 0.06 0.02 0.04 0.02 -0.02 -0.04 -0.02 Time 8 Channel 0.04 -0.06 -0.04 Hình 16 Tín hiệu thu đƣợc từ kênh 2, 5, 6, bán cầu não trái Channel 15 Amplitude Channel 12 0.1 0.03 0.05 0.02 0.01 -0.05 -0.1 -0.01 Channel 16 8 Channel 19 0.08 0.04 0.06 0.02 0.04 0.02 0 -0.02 Time -0.02 Hình 17 Tín hiệu thu đƣợc từ kênh 12, 15, 16, 19 bán cầu não phải Tín hiệu thu từ kênh cịn nhiều đột biến nhiễu cần đƣợc loại bỏ trƣớc trích lấy đặc trƣng vốn có gõ tay 3.4 Tiền xử lý liệu Dữ liệu thu đƣợc từ kênh bị ảnh hƣởng nhiễu (artifacts) lƣu thông máu hay thay đổi vị trí đầu đo có dịch chuyển q trình đo Do đó, ta cần loại bỏ nhiễu để việc phân tích đƣợc xác Bộ lọc Savitzky-Golay đáp ứng xung hữu hạn hay gọi làm phẳng theo đa thức (smoothing filter), lọc bình phƣơng tối thiểu dạng tổng quát lọc trung bình FIR 31 Luan van Ứng Dụng fastICA Trong Trích Đặc Trƣng Tín Hiệu NIRS Trong hoạt động gõ tay này, với việc chọn cấu trúc lọc có cửa sổ N= 11 bậc cho tín hiệu sau lọc thể đƣợc việc tăng giảm nồng độ oxy hạn chế hay “cắt đi” gai nhiễu Đây sở quan trọng để ngƣời thực đề tài lựa chọn cho cấu trúc lọc Cơng việc tiền xử lý liệu đƣợc thực làm phẳng Savitzky-Golay nhằm làm giảm nhiễu hay artifacts Từ lý luận có, ngƣời thực chọn lọc có chiều dài cửa sổ 11 đa thức làm phẳng bậc Hình 3.18 trình bày kết lọc kênh 2, 5, 6, não trái lần gõ tay phải Origin signal Smooth signal 0.06 Channel 0.04 Channel 0.02 Amplitude Amplitude 0.04 -0.02 -0.04 0.02 -0.06 -0.08 Time (s) -0.02 0.06 0.02 0.04 -0.02 -0.04 -0.06 8 Channel 0.04 Amplitude Amplitude Channel Time (s) 0.02 -0.02 Time (s) -0.04 Time (s) Hình 18 Áp dụng tín hiệu kênh não trái Tín hiệu gốc – Origin signal, tín hiệu đƣợc làm phẳng Smooth signal Hình 3.19 trình bày kết lọc kênh 12, 15, 16, 19 não phải lần gõ tay phải 32 Luan van Ứng Dụng fastICA Trong Trích Đặc Trƣng Tín Hiệu NIRS Origin signal Smooth signal 0.025 Channel 12 0.04 0.02 0.015 Amplitude Amplitude 0.02 -0.02 -0.04 0.01 0.005 -0.06 -0.08 Channel 15 -0.005 Time (s) -0.01 Channel 16 8 0.04 0.03 Amplitude 0.06 Amplitude Channel 19 0.08 0.04 0.02 -0.02 Time (s) 0.02 0.01 -0.01 Time (s) -0.02 Time (s) Hình 19 Áp dụng tín hiệu kênh não phải 3.5 Mơ hình trích đặc trƣng áp dụng fastICA Trong sơ đồ bố trí để thu oxy-Hb, đầu phát đầu thu liên quan qua kênh logic Hình 3.20 nhắc lại việc bố trí đầu phát, đầu thu kênh có đƣợc từ việc xếp Hình 20 Bố trí đầu phát (đỏ), đầu thu (xanh dƣơng) kênh đo đầu đo Từ việc bố trí kênh đo, đầu phát đầu thu đƣợc lựa chọn để áp dụng giải thuật fastICA nhƣ hình 3.21 cho bán cầu não trái Dựa thơng tin ƣớc lƣợng đƣợc mà ta phân biệt đƣợc chủ thể tham gia thí nghiệm gõ tay trái hay tay phải Hình 21 Sơ đồ tƣơng đƣơng nhằm áp dụng thuật toán fastICA Nhƣ vậy, đầu thu có liệu kênh 2, Đầu thu có liệu kênh 5, Tƣơng tự, sơ đồ tƣơng đƣơng cho bán cầu não phải đƣợc bố trí Trong đề tài này, ngƣời thực xét bán cầu não trái 33 Luan van Ứng Dụng fastICA Trong Trích Đặc Trƣng Tín Hiệu NIRS Tín hiệu từ đầu phát 2, đƣợc ƣớc lƣợng qua giải thuật fasICA Hình 3.22 trình bày kết lần gõ tay trái Amplitude -2 -4 3 7 -2 -4 Time Hình 22 Tín hiệu ƣớc lƣợng từ đầu phát 2, sử dụng fastICA lần gõ tay trái Trong lần gõ tay phải, tín hiệu đƣợc ƣớc lƣợng nhƣ hình 3.23 Amplitude -1 -2 3 7 -1 -2 -3 Time Hình 23 Tín hiệu ƣớc lƣợng từ đầu phát 2, sử dụng fastICA lần gõ tay phải Phân tích phổ tín hiệu thu đƣợc gõ tay trái tay phải, ta lần lƣợt có kết hình 3.24 3.25 34 Luan van Ứng Dụng fastICA Trong Trích Đặc Trƣng Tín Hiệu NIRS Hình 24 Phân tích phổ tín hiệu ƣớc lƣợng lần gõ tay trái (1) Hình 25 Phân tích phổ tín hiệu ƣớc lƣợng lần gõ tay phải (1) Hình 3.26 3.27 trình bày hình ảnh miền tần số tín hiệu ƣớc lƣợng từ lần gõ tay trái tay phải khác 35 Luan van Ứng Dụng fastICA Trong Trích Đặc Trƣng Tín Hiệu NIRS Hình 26 Phân tích phổ tín hiệu ƣớc lƣợng lần gõ tay trái (2) Hình 27 Phân tích phổ tín hiệu ƣớc lƣợng lần gõ tay phải (2) Với mức ngƣỡng 0.05, vùng tần số từ Hz đến Hz tín hiệu ƣớc lƣợng đƣợc gõ tay trái tay phải có khác biệt Các thành phần tƣơng ứng với tần số có biên độ xấp xỉ vƣợt ngƣỡng gõ tay trái Trong đó, gõ tay phải mức biên độ thành phần nhỏ với ngƣỡng Đây nhận định ban đầu để kiểm tra tính hợp lệ liệu Thực lấy 32 mẫu 32 lần gõ tay trái 32 mẫu tƣơng ứng với 32 lần gõ tay phải, nhận xét đƣợc xem xét bảng 3.2 36 Luan van Ứng Dụng fastICA Trong Trích Đặc Trƣng Tín Hiệu NIRS Bảng Bảng thống kê đặc trƣng gõ tay trái phải xét thành phần tần số lớn Hz có biên độ so với ngƣỡng 0.05 Đặc trƣng Độ phân biệt (Đúng so với nhận định) Gõ tay trái 27/32 Gõ tay phải 17/32 Nhƣ vậy, theo phân tích ban đầu miền tần số cho thấy khác biệt đặc trƣng có đƣợc gõ tay trái hay phải Điều cho thấy, ta áp dụng giải thuật fastICA việc tìm đặc trƣng tín hiệu NIRS để phục vụ cho ứng dụng sau 37 Luan van Kết Luận Hƣớng Phát Triển Chƣơng Kết Luận Hƣớng Phát Triển 4.1 Kết luận Đề tài nghiên cứu nghiên cứu giải thuật fastICA ứng dụng Cụ thể, việc tách nguồn mù trích đặc trƣng tín hiệu NIRS đƣợc thực thi Ngƣời thực xây dựng mơ hình tƣơng đƣơng từ hệ thống bố trí điểm đo sang dạng sơ đồ „cocktail party‟ nhằm tìm đặc trƣng tín hiệu não ngƣời gõ tay phải hay tay trái Trƣớc đó, tính hiệu giải thuật đƣợc kiểm tra thơng qua tốn tách nguồn mù từ tín hiệu trộn lẫn hai tín hiệu 4.2 Hƣớng phát triển Nghiên cứu NIRS ứng dụng liên quan đến vấn đề não giao tiếp máy tính đƣợc trọng Do đó, công việc tƣơng lai áp dụng giải thuật phân loại nhằm nhận dạng hành động gõ tay trái hay tay phải Đồng thời, việc tăng số lƣợng mẫu ngƣời nhiều ngƣời đƣợc trọng để tăng độ tin cậy giải thuật đƣợc đề xuất 38 Luan van Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] V K Ananthashayana, and Jyothirmayi M, “Blind Source Separation Using Modified Gaussian FastICA”, World Academy of Science, Engineering and Technology, 32, pp.394-397, 2009 Cuong Q Ngo ,T H N, T V Vo, "Linear Regression Algorithm for Hand Tapping Recognition Using Functional Near Infrared Spectroscopy," presented at the Fourth International Conference on the Development of Biomedical Engineering, VietNam, 2012 [3] Aapo Hyvarinen, “Independent Component Analysis”, John Wiley & Sons, pp 147-202, 2001 [4] James CJ, Demanuele C, “Space-time independent component analysis: the definitive BSS technique to use in biomedical signal processing”, Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc, 2010 [5] Yun Jiao, Zhenyu Zhou, Hui Wang, Hongyu Yang, Zongcai Ruan, Hui Gong, Zuhong Lu, "Independent Component Analysis of Event-related Functional Nearinfrared Spectroscopy (fNIRS)," bmei, vol 2, pp.440-444, 2008 International Conference on BioMedical Engineering and Informatics, 2008 [6] M N Truong Quang Dang Khoa, "Functional Near Infrared Spectroscope for Cognition Brain Tasks by Wavelets Analysis and Neural Networks," International journal of Biological and Life science, pp 28-33, 2008 [7] Trƣơng Tấn Quang, Nguyễn Hữu Phƣơng, “ Tách âm dùng phƣơng pháp phân tích thành phần độc lập”, Tạp chí phát triển KH&CN, tập 9, số 2, pp 33-44, 2006 [8] M I Toshimasa Sato, Tomohiro Suto, Masaki Kameyama, Masashi Suda, Yutaka Yamagishi, Akihiko Ohshima, Toru Uehara, Masato Fukuda, Masahiko Mikuni, "Time courses of brain activation and their implications for function : A multichannel near-infrared spectroscopy study during finger tapping," Neuroscinece research, pp 297-304, 2007 K S T Shimokawa, T Misawa, K Miyagawa, "Predictability of investment behavior from brain information measured by functional near-infrared spectroscopy: a bayesian neural network model," Neuroscinece research, pp 347358, 2009 H Z Ranganatha Sitaram, Cuntai Guan,Manoj Thulasidas,Yoko Hoshi,Akihiro Ishikawa,Koji Shimizu,Niels Birbaumer,, "Temporal classification of multichannel near-infrared spectroscopy signals of motor imagery for developing a brain–computer interface," NeuroImage 34, pp 1416-1427, 2007 M O Hiroshi Tamura, Masami Choui, "NIRS Trajectories in Oxy-Deoxy Hb Plane and the Trajectory Map to Understand Brain Activities Related to Human Interface," presented at the Human Interface, 2007 [9] [10] [11] 39 Luan van Phụ Lục PHỤ LỤC Đoạn mã nguồn thực ƣớc lƣợng dựa kurtosis m=2; n=2; w=rand(m,n); maxnumber=1000; e=10^(-9); N=size(x,2); cnt=0; m=2; n=2; w=zeros(m,n); maxnumber=1000; e=10^(-9); N=size(x,2); for k=1:n w0=rand(2,1); w0=w0/norm(w0); for i=1:maxnumber u=w0'*x_whiten; g=u.^3; w1=x_whiten*g'/N-3*w0; w1=w1-w*w'*w1; w1=w1/norm(w1); if abs(abs(w1'*w0)-1)