So Sánh Chất Lượng Một Số Giải Thuật Tách Loại Nhiễu Mắt Từ Tín Hiệu Điện Não

SO SÁNH CHẤT LƯỢNG MỘT SỐ GIẢI THUẬT TÁCH LOẠI NHIỄU MẮT TỪ

TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO

Nguyễn Thị Hường

Khóa QH-2007-I/CQ , ngành Công nghệ Điện tử-Viễn thông

Tóm tắt khóa luận tốt nghiệp:

Khóa luận lựa chọn hai phương pháp hữu hiệu gần đây về tách nhiễu mắt (EOG) từ

tín hiệu điện não (EEG) có chứa xung động kinh. Dùng hai phương pháp điển hình nhất là

phương pháp lọc thích nghi có sử dụng tham chiếu và gần đây là phương pháp tách nguồn mù

không sử dụng tham chiếu. Trên cơ sở đó khóa luận đánh giá chất lượng các thuật toán này với

tín hiệu mô phỏng và tín hiệu thực đo trên bệnh nhân.

Tín hiệu mô phỏng bao gồm tín hiệu eeg.mat ( dữ liệu không chứa nhiễu mắt) được trộn

với nhiễu mắt lưu trong BlinkStream.mat. Với dữ liệu mô phỏng kết quả đánh giá chất lượng

theo tiêu chí đánh giá là tỉ lệ tín trên ồn (signal to noise ratio, SNR) cho thấy thuật toán TV (

time variation) sử dụng phương pháp lọc thích nghi và thuật toán zhou sử dụng phương pháp

tách nguồn mù cho chất lượng tốt nhất.

Với dữ liệu thực kết quả đánh giá chất lượng theo tiêu chí đánh giá là tỉ số năng lượng

nhiễu được loại đi trên năng lượng tín hiệu thu được sau khi loại nhiễu ( R2

) cho thấy thuật toán

zhou có chất lượng tốt nhất, cho tỉ số R2

lớn và tiết kiệm thời gian xử lý hơn thuật toán TV.

Thực hiện mô phỏng thuật toán trên phần mềm Matlab với dữ liệu thử và từng đoạn dữ

liệu thực, dữ liệu thực được lấy từ cơ sở dữ liệu của 10 bệnh nhân.

Từ khóa: EEG, EOG, tách nhiễu mắt , lọc thích nghi, tách nguồn mù.