Vị trí các nhóm điện cực của bộ dữ liệu HMI EEG-ET

Một phần của tài liệu Phân loại tín hiệu điện não dựa trên học sâu hướng đến xây dựng hệ thống đánh vần bằng mắt (Trang 46 - 48)

Bảng 4.4: Kết quả phân loại trung bình của mơ hình học sâu với các nhóm kênh trên bộ dữ liệu HMI EEG-ET trong thực nghiệm Exp0

Toàn bộ các vùng trên vỏ não

Vùng thùy trán và

vùng vận động C3, Cz, C4

BAC Kappa BAC Kappa BAC Kappa

[EA] EEGNet 8,4 LR0 0.6926 0.5705 0.6585 0.5225 0.5986 0.4521

LRF0 0.6028 0.5539 0.5665 0.5044 0.4695 0.4376

[EA] EEG-ITNet LR0 0.7065 0.5949 0.6509 0.5072 0.5981 0.4410

LRF0 0.6043 0.5466 0.5734 0.4929 0.4757 0.4326

Thực nghiệm Exp1

Trong thực nghiệm Exp2, luận văn sử dụng dữ liệu từ 90 đối tượng khỏe mạnh để huấn luyện mơ hình và đánh giá trên từng phiên thu của các bệnh nhân ALS (hình 4.7). Kết quả phân loại của mơ hình là trung bình tất cả phiên thu với từng bệnh nhân ALS. Tín hiệu EEG của 90 đối tượng khỏe mạnh và các phiên thu của 4 bệnh nhân ALS được căn chỉnh bằng EA trước khi sử dụng.

Bảng 4.5: Kết quả phân loại trung bình của mơ hình [EA] EEG-ITNet trên bộ dữ liệu HMI EEG-ET trong thực nghiệm Exp1

ALS01 ALS02 ALS04 ALS05 ALS∗

BAC Kappa BAC Kappa BAC Kappa BAC Kappa BAC Kappa

LR0 0.6466 0.4350 0.5239 0.2695 0.5999 0.3605 0.6269 0.3880 0.5900 0.3605

LRF0 0.4896 0.3293 0.3652 0.1526 0.3936 0.2077 0.4328 0.2924 0.4204 0.2422

∗trung bình tính theo phiên thu của tất cả bệnh nhân ALS

Thực nghiệm Exp2

Tương tự như thực nghiệm Exp1, luận văn sử dụng dữ liệu từ 90 đối tượng khỏe mạnh để huấn luyện mơ hình và đánh giá lần lượt trên từng phiên thu của các bệnh nhân ALS (hình 4.8). Với mỗi bệnh nhân ALS, luận văn sử dụng dữ liệu từ một phiên thu để đánh giá và dữ liệu từ 90 đối tượng khỏe mạnh được căn chỉnh bằng LA với nhãn từ dữ liệu 9/10 phiên thu còn lại của cùng bệnh nhân ALS. Sau đó, dữ liệu từ tất cả các phiên thu của bệnh nhân ALS và dữ liệu từ 90 đối tượng khỏe mạnh (được căn chỉnh trước đó bằng LA) được căn chỉnh bằng EA trước khi sử dụng. Bước tiền xử lý dữ liệu tín hiệu EEG bao gồm [LA,EA].

Bảng 4.6: Kết quả phân loại trung bình của mơ hình [LA,EA] EEG-ITNet trên bộ dữ liệu HMI EEG-ET trong thực nghiệm Exp2

ALS01 ALS02 ALS04 ALS05 ALS∗

BAC Kappa BAC Kappa BAC Kappa BAC Kappa BAC Kappa

LR0 0.6869 0.5217 0.6571 0.4781 0.6007 0.3678 0.6012 0.3612 0.6427 0.4443

LRF0 0.5834 0.4819 0.5279 0.3498 0.4723 0.3399 0.4683 0.3457 0.5206 0.3856

∗trung bình tính theo phiên thu của tất cả bệnh nhân ALS

Ngoài ra, để so sánh kết quả của mơ hình CNN, luận văn sử dụng mơ hình [EA] CSP-BP-SVM được huấn luyện và đánh giá lần lượt trên từng phiên thu của bệnh nhân ALS, không sử dụng dữ liệu của các đối tượng khỏe mạnh (thực nghiệm Exp2-ALS). Bảng 4.7: Kết quả phân loại trung bình của mơ hình [EA] CSP-BP-SVM trên bộ dữ liệu HMI EEG-ET trong thực nghiệm Exp2-ALS

ALS01 ALS02 ALS04 ALS05 ALS∗

BAC Kappa BAC Kappa BAC Kappa BAC Kappa BAC Kappa

LR0 0.7766 0.6456 0.7240 0.5724 0.6728 0.4761 0.6981 0.5064 0.7229 0.5596

LRF0 0.6067 0.4946 0.5849 0.4366 0.5370 0.3947 0.5316 0.3977 0.5706 0.4370

∗trung bình tính theo phiên thu của tất cả bệnh nhân ALS

(a) LR0 (b) LRF0

Một phần của tài liệu Phân loại tín hiệu điện não dựa trên học sâu hướng đến xây dựng hệ thống đánh vần bằng mắt (Trang 46 - 48)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(54 trang)