THÔNG TIN TÓM TẮT VỀ LUẬN ÁN TIẾN SĨ
Đề tài: “MẠNG NEURAL TRONG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN XE LĂN CHO NGƯỜI TÀN TẬT NẶNG SỬ DỤNG ĐIỆN NÃO (EEG) VÀ CAMERA”
Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA, Mã số: 9520216.
Nghiên cứu sinh: Lâm Quang Chuyên.
Người hướng dẫn khoa:
1. PGS. TS. Nguyễn Hữu Khương.
2. PGS. TS. Võ Công Phương.
Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Giao thông Vận tải TP. Hồ Chí Minh.
TÓM TẮT NHỮNG KẾT LUẬN MỚI CỦA LUẬN ÁN
Qua quá trình nghiên cứu lý thuyết, xây dựng thuật toán, xây dựng mô hình và tiến hành thực nghiệm đã được trình bày trong luận án, tác giả nhận thấy rằng bài toán sửdụng tín hiệu điện não EEG với sự hỗ trợ camera cho người khuyết tật nặng để điều khiển xe lăn đã được giải quyết và đạt được những mục tiêu đặt ra. Một số đóng góp khoa học và những vấn đề mới trong luận án có thể được tóm tắt như sau:
. Trong luận án, tác giả đã tập trung nghiên cứu và đề xuất phương thức thu nhận 5 mẫu tín hiệu điện não dễ thực hiện, giảm thời gian thao tác, tránh sai sót bằng việc xây dựng bảng quan sát với kích thước phủ hợp tương ứng với 5 đối tượng hình ảnh khác nhau áp dụng trong kỹ thuật nhận dạng.
Phát triển phương pháp trích đặc điểm tín hiệu điện não EEG, bằng việc tổng hợp tổng các tín hiệu cơ bản trước khi đưa vào mạng neural, là một đề xuất mới của luận ản cũng như giúp cho việc phân loại mẫu tin hiệu được nhanh và chính xác đạt 92,4%, cao hơn những phương pháp đã được công bố, cho thấy việc ứng dụng phương pháp trích đặc điểm tín hiệu điện não EEG trong luận án có độ chính xác và tin cậy cao.
. Nghiên cứu phương án giảm bớt số kênh phân tích tín hiệu giúp giảm thời gian xử lý, giảm số kênh tín hiệu dựa vào đặc điểm của từng vị trí điện cực trên vò nào cũng như qua quá trình thực nghiệm mà vẫn đảm bảo độ chính xác và tin cậy.
Đề xuất việc kết hợp gắn camera để quan sát hướng mắt giúp cho hệ thống chạy được ổn định và giúp cho người tham gia huấn luyện nhanh chóng thành thạo với việc điều khiển đối tượng cụ thể là mô hình xe lăn.
. Nghiên cứu phát triển giải thuật xử lý liên tục tín hiệu điện não EEG, áp dụng trong lĩnh vực điều khiển cũng là một đề xuất mới trong luận ản, vì hiện nay một số công trình nghiên cứu tìm thấy trong nước chỉ tìm hiểu về tín hiệu điện não: lọc nhiều tín hiệu, sử dụng tín hiệu của tác động cơ học chẳng hạn hiện tượng chớp mắt để nhận dạng tín hiệu điều khiển.
Luận án đã xây dựng hệ thống phần mềm thu nhận tín hiệu EEG và thử nghiệm điều khiển xe lăn mô hình.
Tác giả đã xây dựng một hệ thống điều khiển thông qua xử lý tín hiệu điện não EEG hình thành tín hiệu điều khiển mô hình vật lý xe lăn, kết hợp với quả trình động học của xe và xử lý các lệnh điều khiển liên tục… giúp mô hình có thể tiếp tục phát triển ứng dụng trong thực tế.
Sau thời gian dài nghiên cứu phát triển về các vấn đề liên quan đến tín hiệu điện não EEG như thu nhận, xử lý, nhận dạng tín hiệu EEG. Tác giả đã tiến hành thực nghiệm trên các đối tượng là sinh viên để tìm ra được tập dữ liệu mẫu đáng tin cậy phục vụ cho việc huấn luyện mạng neural, tác giả đã nghiên cứu một cách cẩn thận và khoa học từ giới thiệu mục đích thực nghiệm, tâm lý người thực nghiệm (tâm lý lo ngại, không tự tin, mất tập trung khi tham gia thực nghiệm), quy trình tiến hành thực nghiệm hợp lý, dễ thực hiện, lựa chọn thời gian thực nghiệm cho phù hợp với từng sinh viên, cuối cùng là việc sảng lọc dữ liệu để có được tập dữ liệu riêng của luận án rất đáng tin cậy.
Ngoài ra, việc kết hợp xử lý, phân loại tin hiệu EEG kết hợp với camera đã giúp cho hệ thống khắc phục được những nhiễu không mong muốn giúp hoạt động của hệ thống có độ chính xác cao hơn.
Trong quá trình nghiên cứu, tác giả đã tham gia và báo cáo kết quả nghiên cứu tại hội nghị khoa học quốc gia và quốc tế, đã công bố 4 bài báo khoa học quốc tế, một bài bảo hội nghị trong nước và một để nghiên cứu khoa học cấp trường, trong đó có 2 bài được trích dẫn trong Scopus, 01 bài được trích dẫn trong ISI (chuẩn ESCI).
