Phân Loại Tín Hiệu Điện Não Dựa Trên Học Sâu Hướng Đến Xây Dựng Hệ Thống Đánh Vần Bằng Mắt

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

TRẦN XUÂN ĐẠT

PHÂN LOẠI TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO

DỰA TRÊN HỌC SÂU HƯỚNG ĐẾN XÂY DỰNG

HỆ THỐNG ĐÁNH VẦN BẰNG MẮT

LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH

HÀ NỘI - 2022

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

TRẦN XUÂN ĐẠT

PHÂN LOẠI TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO

DỰA TRÊN HỌC SÂU HƯỚNG ĐẾN XÂY DỰNG

HỆ THỐNG ĐÁNH VẦN BẰNG MẮT

Ngành: Khoa học máy tính

Chuyên ngành: Khoa học máy tính

Mã số: 8480101.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS. Lê Thanh Hà

TS. Tạ Việt Cường

HÀ NỘI - 2022

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến PGS.TS. Lê Thanh Hà, TS. Tạ Việt Cường

và Phòng thí nghiệm Tương tác người - máy (HMI Laboratory), Trường Đại học Công

Nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội đã hướng dẫn và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học

tập, cũng như quá trình nghiên cứu, thực hiện luận văn này.

Ngoài ra, tôi cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS. Nguyễn Thế Hoàng Anh,

Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam - Hàn Quốc (VKIST) đã hướng dẫn, có những

góp ý và chỉnh sửa quan trọng về các vấn đề được đề cập và giải quyết trong quá trình

nghiên cứu, thực hiện luận văn.

LỜI CAM KẾT

Tôi xin cam đoan rằng luận văn này, "Phân loại tín hiệu điện não dựa trên học

sâu hướng đến xây dựng hệ thống đánh vần bằng mắt" do chính bản thân thực hiện

dưới sự hướng dẫn của PGS.TS. Lê Thanh Hà và TS. Tạ Việt Cường.

Tất cả tài liệu tham khảo, trích dẫn của các nghiên cứu liên quan, bảng biểu, hình

ảnh được trình bày trong luận văn có nguồn gốc và được chú thích rõ ràng trong mô tả

và phần Tài liệu tham khảo của luận văn.

Tôi xin chịu toàn bộ trách nhiệm trước hội đồng và nhà trường về cam kết của mình.

Hà Nội, ngày 31 tháng 08 năm 2022

Học viên

Trần Xuân Đạt

TÓM TẮT

Các hệ thống giao diện não - máy tính sử dụng tín hiệu điện não có thể phân biệt

các hoạt động nhận thức khác nhau của con người, sử dụng điều khiển các thiết bị ngoại

vi. Các hệ thống này có vai trò quan trọng đối với những người bị tổn thương chức năng

vận động hay mắc chứng xơ cứng teo cơ một bên, giúp họ phục hồi và cải thiện khả

năng giao tiếp. Hệ thống đánh vần kết hợp sử dụng tín hiệu điện não và theo dõi ánh

mắt là một hệ thống giao tiếp có tiềm năng rất lớn cho những người bị tổn thương chức

năng vận động, khi có thể mở rộng và nâng cao tính hiệu quả của hệ thống đánh vần

bằng mắt bằng cách sử dụng tín hiệu điện não.

Tưởng tượng ảnh vận động (MI) là một trong những mô hình tín hiệu điện não

được sử dụng phổ biến trong các hệ thống giao diện não - máy tính. So với các mô hình

khác của tín hiệu điện não, MI được con người thực hiện một cách chủ động nên có khả

năng phát triển độc lập và kết hợp cao hơn với mô hình theo dõi ánh mắt trong hệ thống

đánh vần, phù hợp với điều kiện sử dụng thực tế.

Luận văn thực nghiệm và so sánh khả năng phân loại các trạng thái khác nhau của

tín hiệu điện não bằng phương pháp căn chỉnh dữ liệu của tín hiệu điện não và sử dụng

mô hình học sâu (mạng nơ-ron tích chập). Luận văn thử nghiệm phương pháp trên hai

bộ dữ liệu về tín hiệu điện não cho tác vụ tưởng tượng ảnh vận động. Với bộ dữ liệu

HMI EEG-ET được xây dựng phục vụ phát triển hệ thống đánh vần bằng mắt cho

những người tổn thương chức năng vận động với hạn chế về dữ liệu cho mỗi đối tượng,

luận văn thử nghiệm mô hình phân loại cho các bệnh nhân bị chứng xơ cứng teo cơ một

bên và so sánh kết quả với những đối tượng khỏe mạnh khác.

Từ khóa: Hệ thống giao diện não - máy tính (BCI), Electroencephalography

(EEG), Tưởng tượng ảnh vận động (MI), Căn chỉnh dữ liệu tín hiệu EEG, Mạng nơ-ron

tích chập (CNN)

i