2.1.1.1. Tìm đỉnh và loại bỏ đỉnh nhỏ:
Tìm đỉnh: Để tìm đỉnh, trên mỗi kênh tính trung bình toàn bộ tín hiệu, trừ nó ra khỏi tín hiệu gốc. Sau đó, tiến hành so sánh mẫu
𝑓 𝑛 − 𝑓 𝑛 − 1 > 0 > 𝑓 𝑛 + 1 − 𝑓[𝑛]: đây là đỉnh dương
𝑓 𝑛 − 𝑓 𝑛 − 1 < 0 < 𝑓 𝑛 + 1 − 𝑓[𝑛]: đây là đỉnh âm
𝑓 𝑛 − 𝑓 𝑛 − 1 . 𝑓 𝑛 + 1 − 𝑓 𝑛 > 0: không phải đỉnh.
Loại bỏ đỉnh nhỏ: các đỉnh nhỏ sẽ được loại bỏ theo cơ chế lấy ngưỡng [12] như sau: nếu độ dài đoạn nối 2 đỉnh kề nhau nhỏ hơn độ dài của đoạn liền kề phía trước và phía sau, đồng thời nếu đoạn này có biên độ và thời gian tương ứng nhỏ hơn 2 μV và 20 ms thì các đỉnh này được loại bỏ khỏi danh sách các đỉnh đã được đánh dấu ở bước trên. Bước này giúp loại bỏ một lượng đáng kể các dữ liệu không cần thiết.
2.1.1.2. Tính toán các tham số đặc trƣng của đỉnh:
Một đỉnh được mô hình hóa như một tam giác (ba đỉnh liền kề tạo thành một tam giác) gồm đường nằm ngang được coi là cạnh đáy, hai cạnh còn lại là cạnh trước và cạnh sau để tính toán các tham số đỉnh dựa trên mô hình này.
Đỉnh được phát hiện trong bước trước được chia thành các nửa sóng (halfwave) để tính toán các tham số về hình thái như biên độ, độ dốc, thời gian tồn tại.
Hình 2. 2. Các tham số đặc trưng của đỉnh
Các tham số đặc trưng của đỉnh gồm: biên độ nửa sóng trước (FHWA), biên độ nửa sóng sau (SHWA), thời gian tồn tại nửa sóng trước (FHWD), thời gian tồn tại nửa sóng sau (SHWD), độ dốc nửa sóng trước (FHWS), độ dốc nửa sóng sau (SHWS).
Đây là các đầu vào của các perceptron trong giai đoạn tiền phân loại.
2.1.1.3. Mạng perceptron rời rạc:
Sử dụng 2 mạng perceptron, với đầu vào là các tham số đặc trưng của đỉnh được tính toán ở bước trên. Mạng này được huấn luyện để phân biệt dạng đỉnh là gai và không phải gai.
Hình 2. 3. Mạng perceptron với 6 tham số đầu vào Trọng số liên kết 𝑤 được cập nhật theo công thức:
(2.1)
Trong đó: 𝒘 = [𝑤1𝑤2… 𝑤7]𝑇là vec-tơ trọng số liên kết, 𝑦𝑠 là đầu ra thật, 𝑑𝑠 là đầu ra mong muốn, 𝜂 là tốc độ học, 𝒙𝑠 là vec-tơ đầu vào gồm 6 tham số.
Đầu ra thật được tính như sau:
(2.2)
𝜏 là giá trị ngưỡng.
𝑠𝑖𝑔𝑛 𝑢 = −1,1, 𝑢 ≥ 0𝑢 < 0
Sau tầng perceptron, các đỉnh sẽ được phân loại: 1) xác định là gai, 2) không xác định gai, 3) có thể là gai và không phải gai. Một perceptron được huấn luyện để nhận biết, nếu đầu ra là +1 thì đỉnh là nhóm 2, đầu ra là -1 thì đỉnh là các nhóm còn lại. Perceptron còn lại được huấn luyện để nhận biết, nếu đầu ra là +1 thì đỉnh là nhóm 1, đầu ra là -1 thì đỉnh là các nhóm còn lại. Một đỉnh mà đầu ra ở cả 2 perceptron đều là - 1 thì được xếp vào nhóm 3.