Ngày nay, Aritificial Intelligence (AI - trí tu羽 nhân t衣o) và Machine Learning (ML - máy h丑c) hi羽n di羽n trong m丑k"n pj"x詠c c栄c"8運i s嘘pi"eqp"pi逢運i, t瑛 kinh t院, giáo d映ẹ"{"mjqc"ejq"8院n nh英ng cơng vi羽c nhà, gi違i trí ho員c th壱m chí là trong quân s詠. Nh英ng 泳ng d映ng n鰻i b壱t trong vi羽c phát tri吋p"CK"8院n t瑛 nhi隠w"n pj"x詠e"8吋 gi違i quy院t nhi隠u v医p"8隠mjƒe"pjcw0"Pj逢pi"pj英pi"8瓜t phá ph亥n nhi隠w"8院n t瑛 Deep Learning (DL - h丑c sâu) - m瓜t m違ng nh臼8cpi m荏 r瓜ng d亥p"8院n t瑛ng lo衣i cơng vi羽c, t瑛 8挨p"ik違n 8院n ph泳c t衣p.
Deep Learning (ho員c ki院n trúc h丑c sâu) là m瓜t nhánh c栄c"rj逢挨pi"rjƒr"j丑c máy (Machine Learning) - M瓜t nhánh con c栄a AI - 8逢嬰c xây d詠ng và h丑c"8瓜ng d詠a trên h羽p挨tqp"pj¤p"v衣ọ Deep learning mơ ph臼pi"eƒej"p«q"pi逢運i trong vi羽c x穎 lý d英 li羽u và t衣o liên k院t gi英c"eƒe"p挨tqp"pj茨m nh壱n d衣ng v壱t th吋, nh壱n bi院t gi丑ng nĩi, ngơn ng英È [40]. Deep Learning s穎 d映ng m衣pi"n逢噂i th亥n kinh v噂i nhi隠u l噂p. M瓜t m衣ng n逢噂i th亥n kinh sâu phân tích d英 li羽u v噂i các bi吋u di宇p"8«"j丑e"v逢挨pi"v詠pj逢"eƒej"o瓜t pi逢運i nhìn vào m瓜t v医p"8隠. Trong Machine Learning truy隠n th嘘ng, thu壱v"vqƒp"8逢嬰c cung c医p m瓜t t壱p h嬰r"eƒe"v pj"p<pi"e„"nk‒p"swcp"8吋 phân tích. Tuy nhiên, trong nghiên c泳u sâu, thu壱v"vqƒp"8逢嬰c cung c医p d英 li羽u thơ và t詠 quy院v"8鵜pj"eƒe"v pj"p<pi"e„"nk‒p" quan. M衣pi"Fggr"Ngctpkpi"vj逢運ng s胤 c違i thi羽n khi b衣p"v<pi"n逢嬰ng d英 li羽w"8逢嬰c s穎 d映pi"8吋8 q"v衣o chúng.
Pj逢"x壱{"8嘘i v噂i kh嘘i trích xu医v"8員e"vt逢pi"e栄a lu壱p"x<p."EUR"u胤8逢嬰c s穎 d映ng. V隠 kh嘘i phân lo衣i, ba b瓜 phân lo衣k"8逢嬰c s穎 d映ng nhi隠w"x·"8瓜 ph泳c t衣p thu壱t tốn th医p pj逢"Linear Discriminant Analysis (LDA), Support Vector Machine and Bayesian [41,
42, 43]. H丑e"oƒ{"u¤w"8«"vk院p c壱n và k院t h嬰p v噂k"eƒe"rj逢挨pi"rjƒr"e鰻 8k吋p"8吋 t衣o ra các k悦 thu壱v"8ƒpi"vkp"e壱y cho bài tốn phân lo衣i tác v映 MI trong nhi隠u nghiên c泳u [44, 45, 46, 47, 48]. Tuy nhiên, h丑c máy sâu khơng ch雨e„"8瓜 ph泳c t衣p thu壱t tốn cao mà cịn trích xu医v"eƒe"8員e"vt逢pi"ti隠m 育n trong d英 li羽u [49]0"J挨p"p英a, h丑c máy sâu mj»pi"e„"eƒe"8k吋o"x逢嬰t tr瓜k"t "t pi"j挨p"eƒe"rj逢挨pi"rjƒr"j丑e"oƒ{"vj»pi"vj逢運ng [50]. Vì v壱y, lu壱p"x<p"u胤 kh違o sát kh違p<pi"rj¤p"nq衣i c栄a m衣pi"p挨"tqp"v ej"ej壱p k院t h嬰p v噂i các thu壱t tốn c鰻8k吋n.
M衣pi"p挨tqp"v ej"ej壱p (cịn g丑i là ConvNet / CNN) là m瓜t thu壱t tốn Deep Learning cĩ th吋 l医y hình 違pj"8亥u vào, gán Ð8瓜 quan tr丑ngĐ (các tr丑ng s嘘 - weights và 8瓜 l羽ch - bias t泳c cĩ th吋vjc{"8鰻i trong quá trình hu医n luy羽n+"ejq"eƒe"8員e"vt逢pi18嘘i v逢嬰ng khác nhau trong hình 違nh và cĩ th吋 phân bi羽v"8逢嬰c t瑛pi"8員e"vt逢pi18嘘k"v逢嬰ng này v噂i nhaụ CNN cĩ kh違p<pi"v詠 h丑e"8吋 ch丑n ra các b瓜 l丑e1"8員e"vt逢pi"v嘘k"逢w"pj医t cho phép x医r"z "d瓜 d英 li羽w"8逢c"x q.
EJ姶愛PI"3. RJ姶愛PI"RJèR"PIJKçP"E永U 3.1 O»k"vt逢運ng th詠c nghi羽m và quy trình thu d英 li羽u
3.1.1 Thi院t b鵜8q"PkeqngvQpg"x "8k羽n c詠c s穎 d映ng
NicoletOne (hình 3.1) là thi院t b鵜vjw"8k羽p"p«q"GGI"e„"8瓜 chính xác cao c栄a hãng Natus 8逢嬰c s穎 d映ng trong ch育p"8qƒp"t嘘i lo衣n gi医c ng栄, các r嘘i lo衣n khác c栄a não và nh英ng 泳ng d映ng khác. H羽 th嘘ng NicoletOne cịn cĩ b瓜 ph壱n kích thích b茨ng ánh sáng, xu医t d英 li羽u thơ, thi院t l壱r"8衣q"vt·pj"x "8k羽n c詠ẹ"8ƒpj"f医u s詠 ki羽n. Ngồi ra cịn cĩ m瓜t b瓜 ph壱n g丑k"n "X54"Cornkhkgt"f́pi"8吋 g逸p"eƒe"8k羽n c詠c. S嘘8k羽n c詠e"n‒p"8院n 32 kênh, t亥n s嘘 l医y m磯u cĩ th吋 tùy ch雨pj"n‒p"8院p"4"mJ¦"x "ejq"rjfir"8q"eƒc tín hi羽u sinh n#"mjƒe"pj逢"8k羽n tim (ECG - electrocardiogram+"x "8k羽p"e挨"*GOI - electromyogram). Ak羽n c詠c s穎 d映ng cho nghiên c泳u là lo衣k"8k羽n c詠c s穎 d映ng l衣i v噂k"8逢運ng kính 10mm 8逢嬰c làm b茨ng vàng, b衣c ho衣c Ag/AgCl.
Hình 3.1 Dじ"mjwｘej"8Ｔk"Vqtpcfq"X54"*vtƒk+"x "jう"vjぐpi"vjkｘv"dお"PkeqngvQpg"*rjＶk+
A吋 v壱p"j pj"8逢嬰c NicoletOne ph違i cĩ ph亥n m隠m trên máy tính tên NicVue giúp ejq"pi逢運k"8q"e„"vj吋 ghi thơng tin b羽pj"pj¤p."pi {"8q."n逢w1zw医t/xem l衣i d英 li羽u (xem thêm ph映 l映c 1). Ph亥n m隠o"ik¿r"pi逢運k"8q"v́{"ej雨pj"8衣q"vt·pj."sw{"vt·pj."8k羽n c詠c, các kích thích c亥n thi院t, ki吋m tra tr荏mjƒpị"8ƒpj"f医u s詠 ki羽p"ejq"swƒ"vt·pj"8q"[51].
Nghiên c泳u c栄a lu壱p"x<p"vj詠c hi羽p"8q"8k羽n não trên 6 kênh: C3, Cz, C4, P3, Pz, R6"8逢嬰c g逸n theo quy t逸c chu育n 10-20 (hình 3.2) x "8逢嬰e"vjw"vjgq"8衣q"vt·pj"8挨p"e詠c (mono-rqnct+0"Ak羽n c詠c tham chi院w"n "fƒk"vck"vtƒk"*gctnqdg+."8k羽n c詠c n嘘k"8医t là dái tai
ph違i và t亥n s嘘 l医y m磯u là 500 Hz. Lí do lu壱p"x<p"u穎 d映ng nh英pi"8k羽n c詠c này vì v鵜 trí cáe"8k羽n c詠c n茨m 荏 vùng v臼 não v壱p"8瓜pi"8違m nhi羽m cho vi羽c chuy吋p"8瓜ng c栄c"e挨" th吋e pi"pj逢"e違m giác và lên k院 ho衣ch cho chuy吋p"8瓜ng. Các nghiên c泳u v隠 MI [52, 20] e pi"u穎 d映pi"8k羽n c詠e"x "8衣q"vt·pj"v逢挨pi"v詠x·"8¤{"n "x鵜 trí s胤 quan sát th医y s詠 m医v"8欝ng b瓜 rõ nh医t c栄c"u„pi"cnrjc"x "dgvc"mjk"8嘘k"v逢嬰ng th詠c hi羽p"v逢荏pi"v逢嬰pi0"Pj逢" v壱y t鰻ng s嘘n逢嬰pi"8k羽n c詠e"8吋 thu tín hi羽w"GGI"n ":"8k羽n c詠c (bao g欝o"8"8k羽n c詠c ejq"8"m‒pj"8q."3"8k羽n c詠c n嘘k"8医v."3"8k羽n c詠c tham chi院u).
Hình 3.2 Xお"vt "8"m‒pj"8q"*vtƒk+"x "jkあp"vjお"v p"jkうw"GGI"vt‒p"oƒ{"PkeqngvQpg"*rjＶk+
3.1.2 Thí nghi羽m Motor Imagery Brain-Computer Interface (MI-BCI)
雲 nghiên c泳w"vt逢噂c, quy trình thí nghi羽m c栄a Motor Imagery Brain-Computer Interface (MI-BCI) c栄a nghiên c泳u t詠 xây d詠pi"8«"vt違i qua nhi隠w"vjc{"8鰻k"x "8逢嬰c chu育n hĩạ Các k院t qu違e pi"ej泳ng minh tính hi羽u qu違 c栄c"sw{"vt·pj"8q0"V瑛8„"j·pj" vj pj"sw{"vt·pj"8q"ejw育n v噂k"eƒe"n逢w"#"pj逢"ucw<
‚ Các lo衣k"v逢荏pi"v逢嬰ng c亥p"8逢嬰e"8逢c"x q"ejwpi"vtqpi"3"rjk‒p"8q"x "u逸p x院p th泳 t詠 ng磯w"pjk‒p"8吋8嘘k"v逢嬰ng khơng b鵜 quen v噂i s詠 l員p l衣ị
‚ Th運k"ikcp"v逢荏pi"v逢嬰pi"swƒ"f k"n o"ejq"8嘘k"v逢嬰pi"8q"f宇 m羽t m臼i gi違m k院t qu違 phân lo衣i và th運i gian ngh雨 dài làm gi違m s嘘n逢嬰pi"vtkcn"vtqpi"3"ec"8q0
‚ A嘘k"v逢嬰pi"mj»pi"8逢嬰c nhìn tay ho員c chân khi th詠c hi羽p"v逢荏pi"v逢嬰pi"x·"8k隠u 8„"u胤 làm kích ho衣v"pgwtqp"i逢挨pi0"X隠 b違n ch医t, vi羽e"v逢荏pi"v逢嬰pi"j pj"8瓜ng n "v逢荏pi"v逢嬰ng c違m giác, khơng ph違k"v逢荏pi"v逢嬰ng hình 違nh.
C映 th吋 quy trình th詠c nghi羽o"pj逢"ucw0"Vj "pijk羽m MI-DEK"8逢嬰c lu壱p"x<p"vj詠c hi羽n trong phịng cách nhi宇w"8k羽n t瑛 Faraday, thu瓜c phịng thí nghi羽m K悦 Thu壱t Y Sinh, khoa Khoa H丑c 永ng D映pị"vt逢運pi"A衣i H丑c Bách Khoa TP.HCM. M厩k"8嘘i v逢嬰ng s胤 8逢嬰c hu医n luy羽n cách th泳e"v逢荏pi"v逢嬰ng t瑛 2 Ỵ 3 bu鰻k"tk‒pi"vt逢噂e"mjk"8q0" Ucw"8„"o厩k"8嘘k"v逢嬰ng s胤 8逢嬰c thu d英 li羽u t瑛 4 Ỵ 5 ca, m厩k"ec"8q"vj詠c hi羽n trong kho違ng th運i gian 2 Ỵ 3 ti院ng (bao g欝m c違 th運i gian g逸p"8k羽n c詠e+."eƒe"ec"8q"mj»pi" 8逢嬰c di宇n ra trong cùng m瓜v"pi {"x "e pi"mj»pi"eƒej"zc"pjcw"*8違m b違q"8嘘k"v逢嬰ng hồn thành 4 Ỵ 5 ca trong kho違ng 10 ngày).
Khi th詠c hi羽n thí nghi羽ọ"ncrvqr"mj»pi"8逢嬰c ghim s衣ẹ"8吋 laptop 荏 ch院8瓜 máy bay và các thi院t b鵜 8k羽n t穎 khác c亥p"8逢嬰e"8吋 ngồi, h衣n ch院 các nhi宇u cĩ th吋 gây rạ Phịng c亥p"8逢嬰c gi英荏 nhi羽v"8瓜rj”pi"x "vjqƒpi"mj "8吋mj»pi"i¤{"8鰻 m欝 hơi hay khĩ ch鵜w"ejq"pi逢運i 8q0"Vj "pijk羽o"8逢嬰c th詠c hi羽p"f逢噂k"ƒpj"8flp"o運8吋 khơng làm chĩi m逸v"x "ik¿r"8嘘k"v逢嬰ng t壱r"vtwpi"j挨p"x q"o p"j·pj0"Vtqpi"mjk"vjw"f英 li羽w."8嘘k"v逢嬰ng 8逢嬰c ng欝i trên gh院 v噂k"jck"vc{"8員t trên cánh tay gh院 ho員e"vt‒p"8́k"x "swcp"uƒv"o p" hình máy tính (hình 3.3).
Hình 3.3 O»"vＶ"vj "pijkうo"OK-BCI trong phịng Faraday Các v医p"8隠 c亥p"n逢w"#"8嘘i v噂k"8嘘k"v逢嬰pi"8q<
‚ V噂i m厩k"ec"8q"8嘘k"v逢嬰ng ph違i th詠c hi羽n 5 phiên 8q v逢荏pi"v逢嬰pi0"Vt逢噂c và sau m厩k"rjk‒p"8q."8嘘k"v逢嬰pi"8隠w"8逢嬰c kh違q"uƒv"u挨"d瓜 v隠 tình tr衣ng tinh th亥n, cĩ
làm sai hay làm tr宇 tác v映p q"mj»pi"x "8ƒpj"ikƒ"o泳e"8瓜 v逢荏pi"v逢嬰ng trong phiên v瑛a r欝i (xem thêm ph映 l映c 2).
‚ Vtqpi"n¿e"8q"8嘘k"v逢嬰pi"8逢嬰c quy隠n yêu c亥u ng瑛ng thu ho員c b臼 kho違ng th運i gian n院u c違m th医y b鵜 m羽t ho員c cĩ nh英pi"j pj"8瓜ng khơng mong mu嘘p"pj逢" gãi ng泳a, ho, ch雨pj"v逢"vj院 b医t ng運È"PkeqngvQpg"e„"ej泳e"p<pi"Ð8ƒpj"f医wĐ"8吋 thu壱n ti羽n trong vi羽c lo衣i b臼 các 8q衣n d英 li羽u khơng mong mu嘘n trong quá trình x穎 lí sau nàỵ
‚ A嘘k"v逢嬰ng tham gia thí nghi羽o"8逢嬰c yêu c亥u tránh các c違m xúc tiêu c詠c trong pi {"8q"pj逢"dw欝n, lo l逸pị"uvtguuÈ"mj»pi"u穎 d映ng các ch医t kích thích hay cĩ caffeine, khơng b鵜 thi院u ng栄."8„k"jc{"o逸c v羽 ukpj"pic{"vt逢噂e"n¿e"8q."mj»pi" b羽nh hay cĩ nh英ng tri羽u ch泳ng c栄a b羽nh. N院w"8嘘k"v逢嬰ng cĩ nh英ng yêu t嘘 nêu trên s胤8逢嬰c yêu c亥u ngh雨 8q"x "j姻p"x q"pi {"mjƒe"8吋8違m b違o tính tr衣pi"8嘘i v逢嬰ng và ch医v"n逢嬰ng d英 li羽ụ
3.1.3 Ej逢挨pi"vt·pj"o»"rj臼ng thí nghi羽m
Ej逢挨pi"vt·pj"o»"rj臼ng thí nghi羽m MI-BCI trên n隠n t違ng MAVNCD"8逢嬰c lu壱n x<p"vjco"mj違o t瑛ej逢挨pi"vt·pj"f́pi"vtqpi"rj”pi"vj "pijk羽m c栄c"ikƒq"u逢"Ujkpkejktq" Kanoh, B瓜 mơn K悦 thu壱v"8k羽n t穎, Vi羽n cơng ngh羽 Shibaura, Nh壱t B違n (Shibaura Kpuvkvwvg"qh"Vgejpqnqi{."Vq{quw"ecorwụ"Vqm{q."Lcrcp+0"Ej逢挨pi"vt·pj"piw{‒p"d違n 8逢嬰c k院t n嘘i v噂i ph亥n c泳ng c栄c"oƒ{"vjw"8k羽p"p«q"8吋8欝ng b瓜 m嘘c th運i gian b荏k"8¤{" là m瓜t v医p"8隠 quan tr丑ng trong thí nghi羽m MI-BCỊ Tuy nhiên, thi院t b鵜 NicoletOne trong phịng thí nghi羽m K悦 thu壱t Y Sinh khơng h厩 tr嬰 vi羽c k院t n嘘k"8欝ng b瓜, th院 nên lu壱p"x<p"8«"8k隠u ch雨nh cách th泳e"8ƒpj"f医u th運k"8k吋o="e pi"pj逢"v́{"ej雨nh l衣i m瓜t s嘘 thơng s嘘 v隠 th運i gian, s嘘n逢嬰pi"8q衣n m磯w."8ƒpj"f医u nhãn.
Ej逢挨pi"vt·pj"o»"rj臼ng kéo dài kho違ng 8 phút bao g欝o"52"8q衣n m磯u (hình 3.4). M厩k"8q衣n m磯u s胤 kéo dài 16s, v噂k"32u"8亥w"8嘘k"v逢嬰pi"8逢嬰c yêu c亥u ngh雨 pi挨k" (bi吋u hi羽n b荏i d医u c瓜ng nh衣t màu tr逸ng), khơng t壱p trung vào b医t c泳8k隠u gì và c嘘 g逸ng h衣n ch院uw{"pij "x "pj英ng chuy吋p"8瓜ng khơng c亥n thi院t, và 6s sau là t壱p trung v逢荏pi"v逢嬰pi"*8逢嬰c bi吋u hi羽n b荏i d医u c瓜ng l噂n màu tr逸pi"mflo"o k"v‒p"8臼). Trong 6s p {."8嘘k"v逢嬰pi"8逢嬰c yêu c亥u t壱r"vtwpi"ecq"8瓜 v逢荏pi"v逢嬰ng l衣i c違o"ikƒe"pj逢"j pj"
8瓜ng th詠e"vtqpi"rjk‒p"8q"vt逢噂e"8„0"O k"v‒p"u胤 xu医t hi羽n ng磯u nhiên theo hàm random c栄a MATLAB và ch雨 rõ vi羽e"j pj"8瓜ng/tác v映 *vcum+="o k"v‒p"ej雨 trái yêu c亥w"8嘘i v逢嬰ng th詠c hi羽p1v逢荏pi"v逢嬰pi"vc{"vtƒk."o k"v‒p"ej雨 ph違i cho tay ph違k"x "o k"v‒p"ej雨 f逢噂i cho chân (c違 2 chân). C瓜t m嘘e"8ƒpj"f医u lúc b逸v"8亥u task g丑k"n "Ðqp-ugvĐ"x "8ƒpj" d医u k院t thúc task g丑k"n "Ðqhh-ugvĐ."8逢嬰c ra hi羽u b荏i ti院pi"dggr0"Ucw"mjk"Ðqhh-ugvĐ"vk院p t映c là th運i gian ngh雨 pi挨k"x "d逸v"8亥w"8q衣n m磯u ti院p theọ V隠 vi羽e"8ƒpj"f医w"8欝ng b瓜, lu壱p"x<p"u穎 d映pi"j o"Ðvke1vqeĐ"8吋 8ƒpj"f医u c瓜t m嘘c s詠 ki羽p"Ðqp-ugvĐ"ej pj"zƒe"荏 m泳c mili-giâỵ
Hình 3.4 O»"vＶ"ej⇔￢pi"vt·pj"o»"rjぎpi"vj "pijkうo"OK-BCI
S詠 khác nhau gi英c"eƒe"sw{"vt·pj"8q"荏 các nghiên c泳u trên th院 gi噂i [20, 24, 53, 54]là kho違ng th運i gian xu医t hi羽p"o k"v‒p."vj運i gian th詠c thi tác v映 và th運i gian ngh雨. Tuy nhiên, s詠 khác nhau gi英a các m嘘c th運i gian khơng l噂p"x "8逢嬰e"vjc{"8鰻k"8吋 phù h嬰p v噂i quá trình phân tích d英 li羽ụ Chính vì v壱y lu壱p"x<p"u胤 s穎 d映ng quy trình trên và s胤 cĩ m瓜t s嘘vjc{"8鰻i v隠 m嘘c th運k"ikcp"8吋 phù h嬰p v噂k"8嘘k"v逢嬰pi"8q"x "swƒ"vt·pj" phân tích, x穎 lí d英 li羽ụ
50306"A嘘k"v逢嬰ng nghiên c泳u
D違pi"501 D違pi"vj嘘pi"m‒"eƒe"8嘘k"v逢嬰pi"vtqpi"vj "pijk羽o"OK-BCI
STT H丑 và tên Tu鰻i Gi噂i tính Ak吋m kh違o sát MIQ-RS VMI KMI 01 N.T.D. Minh 22 Nam 40/49 37/49 02 N.M. Phi 22 Nam 38/49 29/49 03 T.H. Phuc 22 Nam 40/49 34/49 04 T.N. Thao 21 N英 41/49 31/49 05 H.H. Nhung 21 N英 42/49 42/49 06 H.T. Duy 21 Nam 30/49 31/49 07 T.M. Quoc 21 Nam 30/49 33/49 08 N.D. Can 21 Nam 34/49 34/49 09 P.H. Phat 20 Nam 34/49 32/49 10 N.K.H. Linh 20 N英 47/49 23/49 11 P.M. Duyen 20 N英 47/49 41/49 12 H.T. Nhan 20 Nam 32/49 32/49 13 N.T.B Tran 20 N英 44/49 25/49 14 N.V. Hoa 23 Nam 40/49 30/49 15 P.T. Luan 20 Nam 37/49 35/49 16 P.X.Ỵ Nhi 20 N英 29/49 40/49
雲 nghiên c泳w"vt逢噂c, h丑c viên 8«"vjw"8逢嬰e"n逢嬰ng d英 li羽u c栄a 13 sinh viên cùng quy trình. 雲 lu壱p"x<p"p {."f英 li羽u c栄a 3 sinh viên/h丑e"xk‒p"8逢嬰c thêm vào v噂i cùng sw{"vt·pj"8q0"Pj逢"x壱y, dcpj"uƒej"eƒe"8嘘k"v逢嬰ng trong thí nghi羽m MI-BCI c栄a lu壱n
x<p"dcq"i欝m 16 sinh viên/h丑c viên *vtqpi"8„"e„"10 nam, 6 n英+."vtqpi"8瓜 tu鰻i 21 ± 0.89 tu鰻i, v噂i tình tr衣ng s泳c kh臼g"d·pj"vj逢運ng và tâm lý 鰻p"8鵜nh (b違ng 3.1). Eƒe"8嘘i v逢嬰pi"8逢嬰c yêu c亥u th詠c hi羽n kh違o sát MIQ ỴTU"8吋8ƒpj"ikƒ"mj違p<pi"v逢荏pi"v逢嬰ng c栄a t瑛pi"pi逢運ị MIQ Ỵ RS (Movement Imagery Questionnaire-Revised for Stroke) [55] là bài kh違o sát kh違p<pi"v逢荏pi"v逢嬰pi"j pj"8瓜pi"ejq"pi逢運i b鵜8瓜t qu液, bao g欝m 14 câu h臼i (xem ph映 l映c 2).
Kh違o sát cho th医y ph亥n l噂p"eƒe"8嘘k"v逢嬰ng c違m th医y vi羽e"v逢荏pi"v逢嬰ng hình 違nh c栄c"j pj"8瓜ng d宇j挨p"v逢荏pi"v逢嬰ng c違m giác và r医v" v"8嘘k"v逢嬰pi"e„"zw"j逢噂pi"pi逢嬰c l衣ị Xét trung bình trên tồn b瓜 16 8嘘k"v逢嬰ng, v噂i m泳e"8k吋m t嘘k"8c"n "6;"泳ng v噂i vi羽c Ðt医t d宇 th医y/c違m nh壱pĐ"ejq"vq p"d瓜 câu h臼i, m泳e"8k吋m c栄a lo衣k"v逢荏pi"v逢嬰ng hình 違nh (VMI) là 37.81 ± 5.84, trong khi m泳e"8k吋m c栄a lo衣k"v逢荏pi"v逢嬰ng c違m giác (KMI) là 33.06 ± 5.26 (b違ng 3.1).
雲 ph亥n mơ t違 thí nghi羽m, lu壱p"x<p"8«"8隠 c壱p rõ là vi羽e"v逢荏pi"v逢嬰ng trong quá trình thu d英 li羽u nên là vi羽e"v逢荏pi"v逢嬰ng c違o"ikƒe"x·"v逢荏pi"v逢嬰ng hình 違nh s胤 làm kích ho衣v"pgwtqp"i逢挨pi0"Ak隠w"8„"e亥n nên tránh trong vi羽c t壱p luy羽n Motor Imagerỵ Chú ý 荏 8¤{"t茨ng các m泳e"8k吋o"8ƒpj"ikƒ"p<pi"n詠e"v逢荏pi"v逢嬰ng này cĩ th吋 khơng ph違n ánh ch pj"zƒe"8逢嬰e"8瓜 phân lo衣i cao hay th医p trong vi羽c thí nghi羽m Motor Kocigt{"eƒe"j pj"8瓜ng chị Cĩ ba nguyên nhân lý gi違i cho vi羽e"p {"8„"n <
‚ Tình tr衣ng th吋 ch医t/tinh th亥p"x "o»k"vt逢運ng lúc th詠c hi羽n c栄a kh違q"uƒv"v逢荏ng v逢嬰ng (t衣i nhà riêng c栄c"8嘘k"v逢嬰ng) và lúc th詠c hi羽n thí nghi羽m (t衣i phịng thí nghi羽m) là khác nhaụ
‚ Các tác v映 yêu c亥w"v逢荏pi"v逢嬰ng trong b違ng kh違o sát khơng gi嘘ng v噂i 3 lo衣i v逢荏pi"v逢嬰ng (tay trái, tay ph違i, chân) trong quá trình thí nghi羽m.
‚ Vi羽c t詠8ƒpj"ikƒ"mj違p<pi"v逢荏pi"v逢嬰ng c栄a b違n thân là r医v"v逢挨pi"8嘘ị
Pj逢"x壱y kh違q"uƒv"mj»pi"8ƒpj"ikƒ"8瓜 t嘘t hay kém c栄a kh違p<pi"v逢荏pi"v逢嬰ng, mà ch雨 kh違q"uƒv"pi逢運k"p q"v逢荏pi"v逢嬰pi"j pj"8瓜ng nào t嘘v"j挨p."vt‒p"e挨"u荏8ƒpj"ikƒ"ej栄 quan c栄a m厩k"8嘘k"v逢嬰pi0"Ak隠u này cho th医y vi羽e"v逢荏pi"v逢嬰ng c違m giác c栄a m瓜t hành 8瓜ng c映 th吋 cĩ th吋 d宇8嘘i v噂k"8嘘k"v逢嬰pi"p {."pj逢pi"mj»pi"f宇8嘘i v噂k"8嘘k"v逢嬰ng khác x "pi逢嬰c l衣ị
D違pi 3.2 V鰻pi"j嬰r"u嘘"n逢嬰pi"vtkcn"vjw"8逢嬰e"e栄c"v医v"e違"8嘘k"v逢嬰pi"泳pi"x噂k"5"nq衣k"v逢荏pi" v逢嬰pi0 A嘘i v逢嬰ng S嘘n逢嬰ng trial c栄a m厩i lo衣i v逢荏pi"v逢嬰ng Trung bình (mean) A瓜 l羽ch chu育n (SD) S嘘 ca 8q" hồn thành T雨 l羽 trial b鵜 lo衣i b臼 Tay trái (LH) Tay ph違i (RH) Chân (F) 01 235 237 232 234.67 2.52 5 6.13 02 244 247 247 246.00 1.73 5 1.60 03 181 174 180 178.33 3.79 4 10.83 04 235 241 243 239.67 4.16 5 4.13 05 250 232 246 242.67 9.45 5 2.93 06 192 192 194 192.67 1.15 4 3.67 07 221 222 213 218.67 4.93 5 12.53 08 236 235 243 238.00 4.36 5 4.80 09 238 236 238 237.33 1.15 5 5.07 10 130 130 129 129.67 0.58 3 13.56 11 249 250 249 249.33 0.58 5 0.27 12 137 134 131 134.00 3.00 3 10.67 13 230 235 235 233.33 2.89 5 6.67 14 236 233 235 234.67 1.53 5 6.13 15 228 226 219 224.33 4.73 5 10.27 16 243 243 244 243.33 0.58 5 2.67
T鰻ng k院t v隠 quy mơ thí nghi羽m c栄a lu壱p"x<p<
‚ Th運i gian thu d英 li羽u: 08/10/2019 å 25/11/2019; 16/01/2021 å 10/03/2021 ‚ S嘘n逢嬰pi"8嘘k"v逢嬰ng: 16 sinh viên (10 nam và 6 n英)
‚ T鰻ng s嘘ec"8q<"95"ec
‚ S嘘vtkcn"vtwpi"d·pj<"437"vtkcn18嘘k"v逢嬰ng/tác v映
M員c dù s嘘 n逢嬰ng trial t嘘k"8c"e栄a m厩k"8嘘k"v逢嬰ng là 250 trial (m厩i lo衣k"v逢荏ng v逢嬰ng). Tuy nhiên do vi羽c lo衣k"8k"eƒe"違pj"j逢荏ng c栄a nhi宇u tín hi羽u, ho員c các sai sĩt trong khâu thí nghi羽m, nên s嘘n逢嬰ng trial cĩ ph亥n gi違m b噂t chút ít. J挨p"p英a, m瓜t vài 8嘘k"v逢嬰ng khơng th吋 hồn thành tồn b瓜 quy trình do nhi隠u y院u t嘘 khách quan. Vì v壱y, b嘘p"8嘘k"v逢嬰ng mã s嘘 03, 06, 10, 12 cĩ s嘘n逢嬰ng trial th医r"j挨p"pjk隠u so v噂i các 8嘘k"v逢嬰ng cịn l衣ị
雲 b違ng 3.2, t雨 l羽 các trial b鵜 lo衣i b臼 do nhi宇u tín hi羽u 荏 m泳c khơng quá 15%. Tuy s嘘n逢嬰ng trial m厩i lo衣k"v逢荏pi"v逢嬰pi"n "mj»pi"8欝pi"8隠w"pjcw."pj逢pi"8嘘i v噂i m厩i 8嘘k"v逢嬰pị"8瓜 sai l羽ej"n "mj»pi"8ƒpi"m吋, cho nên m員c dù d英 li羽u 3 lo衣i hành vi này thu瓜c d衣ng phân b嘘 khơng cân b茨pi"pj逢pi"nĩ v磯n khơng gây quá nhi隠u 違pj"j逢荏ng 8院n vi羽c phân lo衣ị
3.2 B瓜 d英 li羽u BCI Competition IV dataset 2a
Hình 3.5Vtƒk<"8Ｔq"vt·pj"8kうp"eばe"vjgq"jう"vjぐpi"32142"eてc"vｆr"fの"nkうw"DEK" Eqorgvkvkqp"KX"4c0"RjＶk<"8Ｔq"vt·pj"8kうp"eばe"8kうp"oｈv [56] .
Bên c衣pj"8ƒpj"ikƒ"m院t qu違 trên d英 li羽u t詠 thu, lu壱p"x<p"e”p"8ƒpj"ikƒ"vt‒p"d瓜 d英 li羽w" o " 8«" 8逢嬰c cơng b嘘 và s穎 d映ng r瓜ng rãi v噂k" 8瓜 tin c壱y caọ D英 li羽u BCI Competition IV 2a [56] s胤 bao g欝o"44"m‒pj"8k羽n não (hình 3.5) v噂i t亥n s嘘 250 Hz. 9 8嘘k"v逢嬰ng (4 n英 và 5 nam, 45033"ł"4079."mj臼g"o衣pj) th詠c hi羽n 4 lo衣k"v逢荏pi"v逢嬰ng chuy吋p"8瓜pi"*v逢嬰pi"v逢嬰ng chuy吋p"8瓜ng tay trái, tay ph違i, c違4"ej¤p"x "n逢叡i) trong 2 bu鰻k"8q."o厩i bu鰻k"8q"u胤 bao g欝m 288 trial (72 trial m厩i l噂r+0"N逢w"#"t茨ng vì lí dq"m " thu壱t mà kh嘘i EOG c栄c"8嘘k"v逢嬰ng A04T ng逸p"j挨p0
Vào ph亥n thu d英 li羽w"ej pj."8嘘k"v逢嬰pi"8逢嬰c ng欝i trên gh院 t詠a cĩ tay tho違i mái vt逢噂c màn hình máy tính. B逸v"8亥u m瓜t trial (t衣i th運k"8k吋m t = 0 s), d医u c瓜ng xu医t hi羽n gi英c"o p"j·pj"8gp"mflo"vjgq"o瓜t âm báọ Sau 2 giây (t = 2 s), g嬰i ý b茨pi"o k"v‒p" xu医t hi羽n ng磯u nhiên v噂k"eƒe"j逢噂ng trái, ph違i, xu嘘pi"x "n‒p"*v逢挨pi"泳ng v噂i các l噂p tay trái, tay ph違k."jck"ej¤p"x "n逢叡k+"x "mfiq"f k"3047"u0"A嘘k"v逢嬰pi"8逢嬰c yêu c亥u th詠c hi羽p"v逢荏pi"v逢嬰ng v壱p"8瓜pi"v逢挨pi"泳pi"ejq"8院n khi d医u c瓜ng trên màn hình bi院n m医t t衣i t = 6 s0"Ucw"8„"n "mjq違ng ngh雨 ng逸n v噂i hi吋n th鵜 n "o p"j·pj"8gp0"Sw{"vt·pj"8逢嬰c bi吋u di宇n 荏 hình 3.6.
Hình 3.6U￢"8げ"sw{"vt·pj"8q"eてc"fの"nkうw"DEK"Eqorgvkvkqp [56] .
Vjgq"sw{"8鵜nh cu瓜c thi, bu鰻k"8q"8亥w"8逢嬰e"f́pi"8吋 hu医n luy羽n mơ hình phân lo衣i, bu鰻k"8q"vj泳 2 s胤 f́pi"8吋 ki吋o"vtc"o»"j·pj"x "8逢c"tc"m院t qu違 c栄a mơ hình t嘘t nh医t. Trong lu壱p"x<p"p {."ej雨 cĩ bu鰻k"8q"8亥w"8逢嬰c s穎 d映ng hu医n luy羽p"x "8ƒpj"ikƒ" 8吋 s嘘n逢嬰ng trial g亥n v噂i s嘘n逢嬰ng c栄a 1 bu鰻k"8q"e栄a t壱p d英 li羽u t詠 thu, t瑛8„"u胤 d宇