Sử dụng cảm biến EEG đo được nhiều điểm, cụ thể ở các vùng não sau để thu được sóng Mu liên quan trực tiếp đến các điều khiển hệ vận đợng.
Nghiên cứu thêm các phương pháp trích x́t đặc trưng và phương pháp phân loại khác để thêm được nhiều đặc trưng mới và phân loại chính xác hơn.
Chế tạo hồn chỉnh xe lăn điện, chứ khơng lắp ghép từ xe lăn thường.
Sử dụng thêm các cảm biến bên hơng xe lăn với góc qt rợng để tránh được tất cả các vật cản. Kết hợp thêm camera nhận dạng mắt để tránh trường hợp nhiễu do cử động mắt gây ra.
Định vị được xe lăn và cảnh báo dung lượng bình accquy để di chuyển xe lăn đến vị trí sạc tự đợng.
101
DANH MỤC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA HỌC VIÊN
[1]. Phạm Văn Hữu Thiện, Nguyễn Ngọc Sơn. “Điều khiển xe lăn điện thơng minh qua sóng não,” trình bày tại Hội nghị khoa học trẻ lần thứ 2, Trường Đại học Công
102
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Erik Andreas Larsen. “Classification of EEG Signals in a Brain Computer Interface System,” NTNU.
[2]. C. Mandel et al. “Navigating aSmart Wheelchair with a Brain-Computer
Interface Interpreting SteadyState Visual Evoked Potentials,” IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Pp. 1118–1125,
2009.
[3]. K. Ullah et al. “Low-Cost Single-Channel EEG Based Communication System
for People with Lock-in Syndrome,” 2011.
[4]. M.H. Jali et al. “Comparative Study of EMG based Joint Torque Estimation
ANN Models for Arm Rehabilitation Device,” International Journal of Applied Engineering Research. Vol. 9 (10), pp. 1289 - 1301, 2014.
[5]. Lindsay M. Oberman et al. “The human mirror neuron system: A link between action observation and social skills,” SCAN. Vol. 2, pp. 62-66, Apr.2007.
[6]. B. Shin et al. “Non-invasive brain signal interface for a wheelchair navigation,”
International Conference on Control, Automation and Systems 2010. Pp.
2257–2260, 2010.
[7]. K. K. Ang et al. “A clinical evaluation on the spatial patterns of non-invasive
motor imagery-based brain-computer interface in stroke,” in 30th Annual International IEEE EMBS Conference. Pp. 4174–4177, Jan. 2008.
[8]. Rușanu, O. et al. “LabVIEW and Android BCI Chat App Controlled By
Voluntary Eye-Blinks Using NeuroSky Mindwave Mobile EEG Headset,”
in 2020 International Conference on e-Health and Bioengineering (EHB), pp.
103
[9]. Schalk, G. et al. “BCI2000: a general-purpose brain-computer interface (BCI)
system,” IEEE Transactions on biomedical engineering. Vol. 51, no. 6, pp. 1034-1043, 2004.
[10]. Allison et al. “Brain–computer interface systems: progress and
prospects,” Expert review of medical devices. Vol. 4, no. 4, pp. 463-474, 2007.
[11]. Schalk, G. “BCI2000: a general-purpose brain-computer interface (BCI) system,” IEEE Transactions on biomedical engineering. Vol. 51, no. 6, pp. 1034-1043,2004.
[12]. Wadekar, R. S. et al. “Development of LabVIEW platform for EEG signal
analysis, ” in 2017 International Conference on Intelligent Computing and
Control (I2C2), pp. 1-5, 06/2017.
[13]. Zhi-Hao, W. et al. “Controlling DC motor using eye blink signals based on
LabVIEW,” in 2017 5th International Conference on Electrical, Electronics
and Information Engineering (ICEEIE), pp. 61-65, 2017.
[14]. Krusienski, D. J. “A comparison of classification techniques for the P300 Speller,” Journal of neural engineering. Vol. 3, no. 4, p. 299, 2006.
[15]. Sellers, E. W. and Donchin, E. “A P300-based brain–computer interface: initial tests by ALS patients,” Clinical neurophysiology. Vol. 117, no. 3, pp. 538-548, 2006.
[16]. Krusienski, D. J. and Shih, J. J. “Control of a visual keyboard using an electrocorticographic brain–computer interface,” Neurorehabilitation and
neural repair. Vol. 25, no. 4, pp. 323-331, 2011.
[17]. Vasavi, K. P. et al. “A Mind Operated Computer Mouse Using Discrete
Wavelet Transforms for Elderly People with Multiple Disabilities,” Procedia
104
[18]. Rainer Spehlmann and Bruce J. Fisch. Fisch and Spehlmann's EEG primer.:
Elsevier, 1999.
[19]. William O.T. et al. Handbook of EEG interpretation. Demos, 2008.
[20]. Saeid Sanei J.A. EEG Signal Processing. John Wiley&Son, 2007.
[21]. M. Teplan. "Fundamentals of EEG measurement," Measurement Science. Vol. 2, Section 2, 2002.
[22]. Sałabun, W. “ Processing and spectral analysis of the raw EEG signal from the MindWave,” Przeglad Elektrotechniczny. Vol. 90, no. 2, pp. 169-174, 2014.
[23]. Cooley, J. W. et al. “The fast fourier transform and its applications,” IEEE Transactions on Education. Vol. 12, no. 1, pp. 27-34, 1969.
[24]. Rahul, Y. and Sharma, R. K. “ EEG signal-based movement control for mobile robots,” Current science. Vol. 116, no. 12, 1993.
[25]. A. T. Tzallas et al. “Automatic seizure detection based on time-frequency
analysis and artificial neural networks,” Computational Intelligence and Neuroscience. Vol. 2007, 2007.
[26]. Hamid R Mohseni et al. “Automatc Detection of Epileptic Seizure using
TimeFrequency Distributions,” in Advances in Medical, Signal and Information Processing, 2006. MEDSIP 2006. IET 3rd International Conference On, Glasgow, 2007.
[27]. Wang, S. C. “ Artificial neural network,” in Interdisciplinary computing in
java programming. Springer, Boston, MA, pp. 81-100, 2003.
[28]. Nurettin Acir et al. “Automatic Detection of Epileptiform Events in EEG by a Three-Stage Procedure Based on Artificial Neural Networks,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering. Vol. 52, pp. 30-40, 2005.
105
[29]. W.R.S. Webber et al. “An approach to seizure detection using an artificial
neural network (ANN),” Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. Vol. 98, pp. 250-272, 1996.
[30]. A. J. Gabor et al. “Automated seizure detection using a self-organizing neural network,” Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. Vol. 99,
pp. 257-266, 1996.
[31]. Christopher J.James et al. “Detection of epileptiform discharges in the EEG by a hybrid system comprising mimetic, self-organized artificial neural network, and fuzzy logic stages,” Clinical Neurophysiology. Vol. 110, pp. 2049-2063,
1999.
[32]. Youmed. “Các thùy trên vỏ não.” Internet: https://youmed.vn/tin-tuc/thuy- tran-cau-truc-giai-phau-va-chuc-nang/, 15/11/2020.
[33]. Suretest. “Các giai đoạn đáp ứng kích thích của tế bào thần kinh.” Internet: https://suretest.vn/cung-co/bai-29-dien-the-hoat-dong-va-su-lan-truyen-xung- than-kinh-7587.html, 16/11/2020.
[34]. Vi.Wikipedia. “Cấu trúc của một tế bào thần kinh.” Internet: https://vi.wikipedia.org/wiki/N%C6%A1ron, 17/11/2020.
[35]. Hiv.thuathienhue. “Kết nối giữa các tế bào thần kinh.” Internet: https://hiv.thuathienhue.gov.vn/DichVu/ThongTin/CapNhat/prints.aspx?tini=1 261, 18/11/2020.
[36]. Viblo.asia. “Các sóng cơ bản của EEG.” Internet: https://viblo.asia/p/machine- learning-su-dung-song-nao-eeg-de-nhan-biet-va-kiem-soat-giac-ngu-cua-con- nguoi-1VgZvXOr5Aw, 19/11/2020.
[37]. Slideserve. “Sóng mu.” Internet: https://www.slideserve.com/brooke/eeg, 20/11/2020.
106
[38]. Hahoangkiem. “Các vị trí điện cực theo tiêu chuẩn 10-20.” Internet: http://hahoangkiem.com/can-lam-sang/dien-nao-do-co-ban-1474.html,
20/11/2020.
[39]. Neurosky. “Cảm biến MindWave Mobile 2.” Internet: http://neurosky.com/2018/06/mindwave-mobile-2-available-now-improved- comfort/, 21/11/2020.
[40]. Giản Quốc Anh (2010). “Co giật động kinh và nhận biết co giật động kinh điện não”, Trường Đại học Công Nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội.
107
PHỤ LỤC