Tìm hiểu về điện não đồ EEG

Ngày nay điện não đồ được ứng dụng rộng rãi trong y học, trong đời sống cũng như trong khoa học nghiên cứu. Slide trình tổng quan về điện não đồ EEG

Tóm tắt bài trước: • EEG –Electroencephalography : ghi chép hoạt động điện xung quanh vùng da đầu. • Sử dụng hệ thống quốc tế 10/20 điện cực. • Có 4 dạng sóng não khi đo điện não: anpha, beta, theta, delta ngoài ra thì có grama, các gai, sóng đơn độc, sóng phức hợp… • Quy Trình đo EEG • Các yếu tố ảnh hưởng đến tín hiệu đo: nhiễu mắt, nhiễu cơ… • Một số phương pháp hạn chế nhiễu và chống nhiễu • Ứng dụng EEG trong thực tế : y tế và sức khỏe,giải trí,điều khiển từ xa, neuromarketing. Today Nén Ứng dụng & công nghệ Xử lí & mô phỏng xử lí Nén:  Nén dữ liệu cho phép chúng ta có thể đạt được việc giảm đáng kể không gian được yêu cầu để lưu trữ dữ liệu và giảm thời gian truyền. Các loại nén  Nén không mất thông tin:  Khi nén dữ liệu EEG, một yêu cầu cần được đảm bảo là không được cản trở việc khôi phục hoàn toàn thông tin từ thông tin gốc.  Nén dữ liệu lossless được nghiên cứu sâu hơn.  Nén mất thông tin:  Kĩ thuật này có thể bảo quản được những thông tin quan trọng để đảm bảo tránh lỗi chẩn đoán. Tuy nhiên trong hiện tại, trong tiến hành chữa bệnh các bác sĩ cân nhắc việc khôi phục EEG chính xác là một yêu cầu cần thiết trước tiên. Phương pháp mã Huffman  Thủ tục Huffman được dựa trên 2 quan sát đối với mã tiền tố tối ưu. 1. Trong 1 mã tối ưu, những kí tự mà xảy ra thường xuyên hơn (có xác suất xảy ra cao hơn) sẽ có từ mã ngắn hơn những kí tự mà xảy ra ít hơn. 2. Trong 1 mã tối ưu, 2 kí tự mà tần suất xảy ra thấp nhất sẽ có cùng chiều dài. Nén đếm lặp Nếu 1 file chứa chuỗi dài những kí tự lặp lại thì có thể nén nó lại. Lợi ích của phương pháp nén này đạt được khi mã hóa Huffman của những kí tự lặp lớn hơn số bit yêu cầu để biểu diễn bộ đếm lặp. Sơ đồ khối tổng quan: Tiền xử lí: Filter(lọc): Nhập dữ liệu Thiết lập thông số ICA Phân tích dữ liệu Xử lí tín hiệu não dùng ICA Nhập dữ liệu:  Bước này nhập bộ dữ liệu EEGLAB.SET và lưu chúng dưới dạng file .MAT. Ở đây, những tín hiệu thu EEG có thể được làm nhẵn bằng cách dùng một cửa sổ trung bình động. Điều này sẽhữu ích cho việc giảm nhiễu dữliệu. Làm nhẵn không làm biến đổi đột ngột kết quả của Group ICA.  Chọn file EEG