TAILIEUCHUNG - Hệ thống cải tiến nâng cao hiệu năng giao diện não - máy tính thông qua việc giải mã dữ liệu bị mất của tín hiệu điện não đồ không xâm lấn

Bài viết Hệ thống cải tiến nâng cao hiệu năng giao diện não - máy tính thông qua việc giải mã dữ liệu bị mất của tín hiệu điện não đồ không xâm lấn nghiên cứu đề xuất một phương thức mới được xây dựng để tính các giá trị còn thiếu trong chuỗi thời gian EEG để khôi phục dữ liệu bị thiếu một cách tự động. | ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG VOL. 20 NO. 7 2022 87 HỆ THỐNG CẢI TIẾN NÂNG CAO HIỆU NĂNG GIAO DIỆN NÃO - MÁY TÍNH THÔNG QUA VIỆC GIẢI MÃ DỮ LIỆU BỊ MẤT CỦA TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO ĐỒ KHÔNG XÂM LẤN AN IMPROVEMENT FRAMEWORK FOR NONINVASIVE EEG-BASED BRAIN - COMPUTER INTERFACES PERFORMANCE VIA ENCODING MISSING SIGNALS Dương Thanh Linh1 Lương Duy Đức2 Nguyễn Thị Ngọc Anh3 1 Trường Đại học Bình Dương 2 Học viên cao học ngành Hệ thống Thông tin Trường Đại học Sư phạm - Đại học Đà Nẵng 3 Trường Đại học Sư phạm - Đại học Đà Nẵng Tác giả liên hệ ngocanhnt@ Nhận bài 05 5 2022 Chấp nhận đăng 25 6 2022 Tóm tắt - Phương pháp đề xuất trong bài báo nhằm mục đích Abstract - The purpose of the proposed method in this article is to capture nắm bắt các mô hình tối ưu dựa trên hai đặc điểm chính trong the optimal patterns that based on two main characteristics in chuỗi thời gian điện não đồ EEG liên tục Động lực thông qua the coevolving Electroencephalogram EEG time series including khám phá các hành vi phát triển theo thời gian và các mối tương Dynamics via discovering temporal evolving behaviors and correlations quan bằng cách xác định mối quan hệ tiềm ẩn giữa nhiều tín by identifying the implicit relationships among multiple brain signals. hiệu não. Từ những khai thác này phương pháp được đề xuất From these exploits the proposed method successfully identifies a few trích xuất thành công khai thác các biến ẩn và phát hiện ra động hidden variables and discovers their dynamics for automatic recovery of lực của chúng để khôi phục tự động các giá trị còn thiếu. Các the missing values. The experimental simulations demonstrate that thử nghiệm mô phỏng chứng minh rằng phương pháp được đề the proposed method provides a better reconstruction performance up to xuất cung cấp hiệu suất tái tạo tốt hơn lên đến 67 so với 67 improvements over Missing value Singular Values Decomposition phương pháp phân tích suy biến cho giá trị bị mất MSVD và MSVD and .

• Tự động hoá
• Điện não đồ
• Tín hiệu điện não đồ
• Điều khiển hệ thống tự động hóa
• Hệ thống nhận dạng giọng nói
• Tín hiệu điện sinh học
• Bài giảng chuyên đề Tâm thần học
• Chẩn đoán điện não đồ
• Đại cương điện não đồ
• Phương pháp ghi điện não
• Hoạt động điện não
• tài liệu về điện não đồ
• sóng trong điện não đồ
• cách đo điện não đồ
• bài giảng y học
• các giao động điện
• Thực hành lâm sàng
• Kỹ thuật ghi điện não đồ
• Sinh lý điện não
• Sóng điện não
• Bệnh lý thần kinh và tâm thần
• Điện sinh lý
• Sinh hóa động kinh
• Bài viết về y học
• Động kinh trẻ 1 12 tháng tuổi
• Cộng hưởng từ sọ não
• Biến đổi sóng điện não
• Đặc điểm điện tâm đồ
• Điện tâm đồ
• Bệnh nhân tai biến mạch máu não
• Bệnh viện Đa khoa Trung ương Thái Nguyên
• Nhồi máu não
• Xuất huyết não
• Nghiên cứu y học
• Động kinh tâm thần vận động
• Sóng delta trên điện não đồ
• Ức chế vỏ não
• Nghiên cứu điện não của điện thoại viên
• Não của điện thoại viên trong quá trình lao động
• Biến đổi chức năng thần kinh
• Quá trình quản lí sức khỏe điện thoại viên
• Đánh giá năng lượng
• Giá trị entropy
• Kích thích cảm xúc
• Rối loạn tâm lý
• Phân tích dữ liệu điện não đồ
• Dữ liệu điện não đồ
• Kỹ thuật xử lý tín hiệu
• Xử lý tín hiệu thời gian tần số
• Hoạt động suy nghĩ của con người
• Tạp chí y học
• Đhóng điện dạng động kinh
• Ghi điện não
• Bệnh não do gan
• Phân loại bệnh não do gan
• Bệnh não gan tối thiểu
• Ammoniac máu động mạch
• Cơn động kinh
• Sóng dạng động kinh
• Kỷ yếu hội nghị Quốc gia về Điện tử truyền thông
• Phân tích tín hiệu điện não
• Phương pháp đánh giá entropy
• Phần mềm phân tích chỉ số Sample entropy
• Tín hiệu điện não đồ EEG
• Thuật toán mạng bộ nhớ dài ngắn hạn
• Phân loại tín hiệu sóng não
• Tín hiệu sóng não
• Mạng bộ nhớ dài ngắn hạn
• Ứng dụng kỹ thuật ghi điện não
• Chức năng thần kinh
• Quá trình lao động của công nhân
• Mệt mỏi trong lao động trí tuệ
• Chỉ số cơ bản của sóng Alpha trên điện não đồ
• Đặc điểm lâm sàng
• Đặc điểm lâm sàng với điện não
• Bệnh nhân trầm cảm chủ yếu
• Trầm cảm chủ yếu
• Luận án Tiến sĩ
• Phương pháp xử lý tín hiệu điện não
• Chẩn đoán bệnh động kinh
• Rối loạn thần kinh
• Xung động kinh
• y tế
• sức khỏe
• y học thường thức
• tài liệu học ngành y
• y học
• cách chăm sóc sức khỏe
• giáo trình ngành Y
• Bài giảng
• điện não tâm đồ
• EEG