bao_cao_eeg

18
A.Lời nói đầu Điện não đồ là dụng cụ thử nghiệm y học ghi lại những xung điện từ các neuron trong não có thể nhận được từ da đầu.Nhờ vào sự phát triển của khoa học - kỹ thuật và đặc biệt là những tiến bộ nhanh chóng của kỹ thuật điện tử y-sinh trong thời gian gần đây, nhiều nhà khoa học trên thế giới đã xây dựng và phát triển nhiều kỹ thuật xử lý tín hiệu hiện đại ứng dụng trong phân tích và chẩn đoán chính xác tín hiệu điện não đồ (EEG) để nghiên cứu khả năng điều khiển điện thoại thông qua việc giải mã tín hiệu EEG từ EEG headset. Bộ não liên tục sản sinh ra các tín hiệu điện rất nhỏ đến từ các tế bào não và tế bào thần kinh dẫn truyền thông tin cho nhau. Trong suốt quá trình kiểm tra EEG,các điện cực (các đĩa kim loại phẳng ) được gắn trên đầu của người dùng. Các điện cực này thu nhận các tín hiệu điện từ não và gửi chúng tới một máy EEG. Máy EEG sẽ ghi lại các tín hiệu điện từ não đưa tới một máy tính. Tín hiệu này giống như những đường lượn sóng, và sẽ đại diện cho các mẫu sóng não của bạn. Đo điện não đồ không gây đau và vô hại. (Các máy đo điện não đồ ghi lại các tín hiệu điện từ não của bạn - nó không mang dòng điện nào vào não hoặc cơ thể của bạn).Dựa vào tín hiệu sóng não ta có thể tách lọc các tín hiệu nhiễu, giải mã được đâu là tín hiệu phát ra từ tế bào thần kinh để có thể ứng dụng điều khiển Với mong muốn nghiên cứu ,học hỏi và áp dụng công nghệ mới để xử lý tín hiệu EEG trên điện thoại di động,dưới sự hướng dẫn tận tình của thầy Phạm Văn Tiến –giảng viên Viện Điện Tử-Viễn Thông,nhóm chúng em đã chọn đề tài “Tách lọc tín hiệu điện não (EEG) trên điện thoại di động” làm đề tài Project 3. Do cùng làm việc trong thời gian có hạn cùng với những hiểu biết còn hạn chế,bài tập lớn khó tránh khỏi những sai sót ,nhóm em mong nhận được ý kiến đóng góp của thầy và các bạn!. Nhóm sinh viên lớp KSTN-ĐTVT-K54 Trần Ngọc Tân (TL)

Upload: nam-tom

Post on 20-Oct-2015

188 views

Category:

Documents


3 download

TRANSCRIPT

A.Li ni u in no l dng c th nghim y hc ghi li nhng xung in t cc neuron trong no c th nhn c t da u.Nh vo s pht trin ca khoa hc - k thut v c bit l nhng tin b nhanh chng ca k thut in t y-sinh trong thi gian gn y, nhiu nh khoa hc trn th gii xy dng v pht trin nhiu k thut x l tn hiu hin i ng dng trong phn tch v chn on chnh xc tn hiu in no (EEG) nghin cu kh nng iu khin in thoi thng qua vic gii m tn hiu EEG t EEG headset.B no lin tc sn sinh ra cc tn hiu in rt nh n t cc t bo no v t bo thn kinh dn truyn thng tin cho nhau. Trong sut qu trnh kim tra EEG,cc in cc (cc a kim loi phng ) c gn trn u ca ngi dng. Cc in cc ny thu nhn cc tn hiu in t no v gi chng ti mt my EEG. My EEG s ghi li cc tn hiu in t no a ti mt my tnh. Tn hiu ny ging nh nhng ng ln sng, v s i din cho cc mu sng no ca bn. o in no khng gy au v v hi. (Cc my o in no ghi li cc tn hiu in t no ca bn - n khng mang dng in no vo no hoc c th ca bn).Da vo tn hiu sng no ta c th tch lc cc tn hiu nhiu, gii m c u l tn hiu pht ra t t bo thn kinh c th ng dng iu khin Vi mong mun nghin cu ,hc hi v p dng cng ngh mi x l tn hiu EEG trn in thoi di ng,di s hng dn tn tnh ca thy Phm Vn Tin ging vin Vin in T-Vin Thng,nhm chng em chn ti Tch lc tn hiu in no (EEG) trn in thoi di ng lm ti Project 3. Do cng lm vic trong thi gian c hn cng vi nhng hiu bit cn hn ch,bi tp ln kh trnh khi nhng sai st ,nhm em mong nhn c kin ng gp ca thy v cc bn!.Nhm sinh vin lp KSTN-TVT-K54Trn Ngc Tn (TL)Nguyn c NamHong Vn Php

B.Ni dung1.C s vt l-y sinh ca tn hiu in no 1.1.c im ca tn hiu in no (EEG).in no (EEG Electroencephalogram ) o v biu din s thay i in th theo thi gian ca cc in cc c t cc v tr khc nhau trn da u tng ng vi cc vng ca v no trn th my tnh. Thng qua cc c trng bin , tn s, phn b khng gian, hnh thi, s phn cc ca in th, EEG cho ta cc thng tin v cc hot ng ca no.Trong qu trnh hot ng, no s pht ra cc xung in lan truyn theo cc dy thn kinh. Cc xung in ny phn nh trng thi hot ng v kch thch ca b no. Cc xung in no s lan truyn n lp v no c dy khong 23mm. B mt ca v no c dng cc lp, khe nh vi nhiu kch thc khc nhau lm lm tng din dch h thn kinh, vi tng din tch hn 2,5m2 bao gm hn 10 t nron thn kinh.Cc tn hiu c ghi trn da u c bin bin thin t vi V n xp x 200V v tn s nm trong phm vi t 0.5 n 70Hz. N u trng thi ca i tng o n nh trong mt khong thi gian, cc nhp ny c dng tun hon.Cc nhp c bn c chia thnh 5 di :+ Nhp delta: tn s 0.5 - 4Hz.+ Nhp theta: tn s 4 -7.5 Hz.+ Nhp alpha :tn s 8 13.5 Hz.+ Nhp beta : tn s t 14 -30 Hz.+ Nhp gamma : c tn s ln hn 30 Hz.

1.2.Ngun gc v cc c trng tn s, bin ca cc loi nhiu chnh trong in no Trong cc tn hiu in no chng ta o c thng xuyn xut hin cc loi tn hiu l khng phi l tn hiu in no xut pht t da u, chng c gi l nhiu (artifact). Cc nhiu ny c chia thnh hai nhm chnh. N hm th nht l nhiu do thit b v mang tnh h thng (do tip xc in cc v sai s thit b o), loi nhiu ny thng kh d dng nhn bit v loi b v n c tnh tng quan cao. Nhm th hai l cc nhiu c ngun gc t sinh l ca con ngi nh nhiu cho chuyn ng ca mt, do nhy mt, do hot ng ca cc c bp, hot ng ca c tim. Di y chng ti s trnh by cc c im nhn dng ca cc loi tn hiu nhiu ny.1.2.1. c im nhn dng nhiu mt (Electrooculogram EOG)Tn hiu EOG l s chnh lch in p gia gic mc v vng mc ca mt. Chnh lch in p ny thay i trong sut qu trnh chuyn ng ca mt, v in p o c gn nh t l vi gc nhn . Chng ta c th ghi nhn chnh lch in p ny tng ng vi mc chuyn ng v hng chuyn ng ca mt lm knh tham chiu. Khi gic mc hay vng mc ca mt chuyn ng s khng nhng lm thay i chnh lch in th to ra tn hiu EOG m cn nh hng lm thay i in th cc v tr khc trn da u v do lm thay i tn hiu EEG. Tn hiu EOG c nhiu tnh cht c trng ring, khc bit vi cc tn hiu in no thng thng. Vic nghin cu v phn tch cc tnh cht ca cc tn hiu EOG l nn tng quan trng p dng v kim tra cc thut ton loi b nhiu mt EOG khi tn hiu in no.1.2.2. c im nhiu c (Electromyogram EMG)Tn hiu EMG l tn hiu to ra bi iu khin hot ng ca c bp v cha thng tin v cu trc c ca tng b phn c th khc nhau. Khi ta o in no, bnh nhn thng khng trnh khi mt s hot ng bnh thng nh co ngn tay, co tay, ni chuyn, c ng chn, quay u, quay ngi, tt c cc hot ng iu to ra nhiu c ln tn hiu in no.

5.Thut ton phn tch thnh phn c lp ICA trong phn tch tn hiu in no (EEG).5.1.Gii thiu thut tonPhn tch thnh phn c lp ICA (Independent Component Analysis) l mt k thut tnh ton v thng k pht hin nhng tha s tm n tn ti di nhng tp hp bin, php o hay tn hiu ngu nhin. ICA ch r tnh cht mt m hnh tng qut cho d liu a bin quan st c, m dng a ra in hnh l mt b c s d liu mu rng ln. Trong mt m hnh, nhng bin d liu c cho rng l nhng hn hp tuyn tnh hay phi tuyn tnh ca mt vi bin tm n cha bit, v phng thc trn cng cha bit. Nhng bin tm n c cho rng phi gauss v c lp vi nhau, v chng c gi l nhng thnh phn c lp ca d liu quan st c. Nhng thnh phn c lp ny cng c gi l nhng ngun hay nhng tha s c th c tm thy bng ICA.ICA c th c xem l s m rng ca phn tch thnh phn chnh v phn tch tha s. ICA l mt k thut mnh hn rt nhiu v kh nng tm kim nhng tha s hay ngun tm n m nhng phng php c in tht bi hon ton. Mt trong nhng ng dng thc t v c th ca ICA l ng dng ICA trong phn tch tn hiu no b. Tn hiu no b c o bng mt in no EEG (Electroencephalogram) vi cc tn s khc nhau. in cc c t v tr thch hp trn da u ghi cc xung ng xut pht t no. Tn hiu thu c t cc in cc l tng hp t nhiu tn hiu no ring bit v bao gm c nhiu. C hai loi nhiu chnh: nhiu do bnh nhn gy ra vi cc qu trnh sinh l ca c th, nhiu do yu t bn ngoi nh dng c, dng in, Mt s loi nhiu thng gp nh: nhy mt lin tc, mt vn ng sang bn, vn ng ca li, nhiu do co c, nhiu do mch, khch mi, nhiu m hi, do in cc tip xc km, nhiu kim loi, nhiu do chm in cc kim loi, nhiu do dng tnh in. Bi ton t ra l phi tm ra cc tn hiu no b ring bit ban u t cc tn hiu thu c cc in cc. Phn tch thnh phn c lp gii c bi ton trn bng cch loi tr cc tn hiu nhiu v tch ra cc tn hiu no cn tm.Mt trong nhng cng c mnh m c s dng thc hin cho nhim v trn l phn mm EEGlab, EEGlab l mt hp cng c v c giao din hnh nh, chy trn mi trng MATLAB cho nhng thu thp x l th nghim ring v/hay d liu EEG chun ca bt k s knh truyn. Nhng chc nng c th dng c bao gm d liu EEG, nhp knh truyn v thng tin s kin, s hnh dung d liu, x l (bao gm loi tr nhiu, lc, chn min, v chun ha), phn tch thnh phn c lp (ICA) v nhng phn tch thi gian/tn s bao gm knh truyn v thnh phn tp giao vi nhau h tr bi nhng phng php thng k bc cao t vic ly mu d liu.5.1. ng lc s thc y pht trin ca ICA

Hnh 5.1 :Bi ton cocktail party

Hy tng tng rng bn trong mt cn phng c ba ngi ang ni cng mt lc. Cn phng ny c ba microphone c t ba v tr khc nhau. Cc microphone cho ra ba tn hiu theo thi gian c thu li x1(t), x2(t) v x3(t). Mi tn hiu thu c ny l tng ca cc tn hiu ting ni t ba ngi ang ni, k hiu s1(t), s2(t) v s3(t), v c biu din di dng:

Trong , aij = 1,2,3 l cc thng s ph thuc vo cc khong cch t microphone n ngi ni. Bi ton c t ra l chng ta phi xp x cc tn hiu ting ni ban u si(t) m ch s dng cc tn hiu c thu li xi(t). y chnh l bi ton ba tic (cocktail party problem). n gin m hnh bi ton, ta s b qua cc tr v thi gian cng nh cc yu t khc (nhiu, ).Tht ra, nu bit c cc thng s trn ln aij, ta c th gii cc phng trnh tuyn tnh (5.1), (5.2) v (5.3) trn. Tuy nhin, cn phi nhn mnh rng chng ta hon ton khng bit aij cng nh l si(t), do bi ton s phc tp hn.Mt cch tip cn gii bi ton ny l s dng cc tnh cht thng k ca cc tn hiu si(t) xp x c aij ln si(t). Tht ra, ta hon ton c th gi s rng s1(t), s2(t) v s3(t) l c lp thng k mi thi im t.ICA ban u c pht trin gii quyt cc bi ton tng t nh bi ton ba tic, tch ring cc tn hiu t on hnh qun (xe, ngi, chuyn ng ) trong qun s. Do s quan tm n l thuyt ICA ngy cng tng, ICA ngy cng c nhng ng dng trong nhiu lnh vc khc nhau.V d, cc tn hiu in no c cho bi mt in tm EEG (Electroencephalogram EEG). D liu EEG bao gm bn ghi cc tn hiu in th nhiu vng khc nhau trn da u. C tn hiu in ny l trn ln ca cc tn hiu thnh phn ca no b v hot ng ca cc c. Trng hp ny cng tng t nh bi ton ba tic: chng ta mun tm cc thnh phn ban u ca cc hot ng ca no b nhng chng ta ch quan st c cc trn ln ca cc thnh phn . ICA c th tm ra thng tin hu ch v hot ng no b bng cch truy xut vo cc thnh phn c lp ca n. 5.2.nh ngha ICA5.2.1.ICA di dng xp x ca m hnh sn sinh nh ngha ICA, chng ta c th s dng m hnh cc bin n (latent variables) thng k. Chng ta quan st c n bin ngu nhin x1, , x2, l t hp tuyn tnh ca n bin ngu nhin s1, , s2 di dng:

vi i = 1,,n (5.4)Trong aij (i, j = 1, , n) l cc h s thc. Theo nh ngha, cc si l c lp thng k vi nhau.y chnh l m hnh ICA c bn. M hnh ny mang tnh sinh sn (generative model), ngha l n m t cch thc m d liu quan st c to ra bi mt qu trnh trn ln cc thnh phn si. Cc thnh phn c lp si l cc bin n, ngha l chng khng c quan st mt cch trc tip. Cc h s trn ln cng c gi s l cha bit. Tt c nhng g ta c c l xi, v chng ta phi xp x c cc h s trn ln aij ln cc thnh phn c lp bng cch s dng xi. thun tin, ta k hiu ma trn A l ma trn c cc thnh phn aij, ma trn s c cc thnh phn si, v ma trn x c cc thnh phn xi. Do , m hnh trn ln c th c biu din di dng ma trn:x=A.s(5.5)hay

(5.6)Vy nh ngha ICA nh sau:

Cho s l cc ngun vo ban u, x l cc hn hp, A l ma trn trn ln vi cc h s aij (i = 1, , n; j = 1, , m). M hnh trn ln ca ICA c dng x = As hoc Cc thnh phn s c th c ti to li hon ton khi chng l c lp thng k v c phn b phi gauss.5.2.2.Tin x l cho ICATm gi tr trung tm C bn v cn thit nht cho qu trnh tin x l l tm trung tm x, tr i vect tr trung bnh ca n m = E{x} sao cho x l mt bin c tr trung bnh zero. Hm ny cho s c tr trung bnh zero. Lm n gin l thuyt v cc thut gii.Ta s dng php quy tm i vi cc bin trn ln xi, bng cch tr i tr trung bnh.xi = xi E{x}(5.7) Sau khi thc hin ICA, cc thnh phn c lp cng c tr trung bnh bng 0 vE{s} = A-1E{x}(5.8)Tr trung bnh b tr i c th c ti to bng cch cng A-1E{x} vo cc thnh phn c lp c tr trung bnh bng 0.Trng haVi cc bin ngu nhin cho trc, ta c th thc hin bin i tuyn tnh chng thnh cc bin phi tng quan. iu ny gi l trng ha (whitening).Phi tng quan l 1 tnh yu hn tnh c lp. 2 bin ngu nhin c gi l phi tng quan khi hip phng sai ca chng bng 0:Cov(y1,y2) = E{y1y2} E{y1}E{y2} = 0Nu cc bin ngu nhin c lp th chng phi tng quan, nhng ngc li cha ng.Mt tnh mnh hn phi tng quan l tnh trng ha (whitness).Tnh trng ha ca vector ngu nhin y c tr trung bnh =0 l cc thnh phn ca n l phi tng quan v phng sai ca chng bng n v:E{yyT} = I.Lm trng ha c ngha l chng ta bin i tuyn tnh vector d liu c quan st x bng cch nhn tuyn tnh n vi mt m trn V no :z = Vxsao cho vector z trng ha.S dng trng ha s bin i ma trn trn ln thnh mt ma trn mi A:z = V.A.s = AsLi ch ca trng ha l ma trn A l trc chun:E{zzT} = AE{ssT} AT = AAT = Iiu ny c ngha l ta c th hn ch cng vic tm kim ma trn trn ln trong khng gian cc ma trn trc chun. Thay v phi gii quyt n2 thng s, ta ch phi xp x ma trn A c n(n-1)/2 thng s. Do trng ha gip ta gii quyt phn na bi ton ICA.Do lm trng ha n gin hn nhiu nn ta cn phi gim s phc tp ca bi ton theo cch ny.c lng ICAC nhiu cch gii quyt bi ton ICA:+ Cc i ha tnh phi Gauss (nongaussianity)+ c lng kh nng cc i (maximum likelihood)+ Cc tiu ha thng tin h tng (mutual information)Trong cc phng php trn, trc tin nh ra mt hm i tng (objective function), cn gi l hm tr gi (cost function), ri dng mt thut ton cc i ha tr tuyt i hm i tng ny c lng cc thnh phn c lp.Theo nh l gii hn trung tm (central limit theorem), tng ca nhiu bin ngu nhin c phn b gn Gauss hn bt c bin ngu nhin gc no. m hnh ICA vector ngu nhin x l trn tuyn tnh ca cc thnh phn s c lp vi nhau, v vy cc thnh phn trn x s c phn b gn Gauss hn. Do c lng ICA nhm n cc i ha tnh phi Gauss bi v iu ny s cho ta cc thnh phn c lp.Ta c th o tnh phi Gauss bng Negentropy. Negentropy da vo l thuyt thng tin lng entropy5.3.Thut ton Fast ICAChng ta xt 1 vector d liu x c phn b theo m hnh d liu ICA, n l s pha trn ca cc thnh phn c lp. Gi s ta c lng c 1 thnh phn c lp c dang:y = wTx = wixitrong w l 1 hng ca ma trn nghch o ca A, vi A l ma trn trn (x = As).Nh vy, xp x c cc thnh phn c lp, ta phi xc nh w cc i tnh phi Gauss ca wTx.Xc nh wFastICA s dng thut ton sau xc nh cc i tnh phi Gauss ca wTx. Tnh phi Gauss y c o c theo xp x negentropy J(wTx). B1: Chn vector ngu nhin w.B2: Tnh ton tnh xp x negentropy vi J(wTx)w = E{zg(wTz)} - E{g(wTz)}wB3: Chun ha, chia vector w cho chun ha di ca n to ra vector n v w = ||wnew - wold||

5.5.M phng v thc hin thut ton Fast ICA.5.5.1.M phng vi EEGlab toolbox.EEGLAB l mt cng c ca Matlab x l tn hiu EEG ,MEG v cc tn hiu in sinh khc bng ICA,time/frequency analysis hoc articfact rejection.Download ti http://sccn.ucsd.edu/eeglab/.

Hnh 5.2 : GUI EEGLAB Toolbox.

Ta s chy th vi tn hiu eeg_data gm 32 knh tn hiu,30504 mu v vi tn s 128Hz.

Hnh 5.3 : D liu EEG data mu.Biu din tn hiu EEG 32 knh : Plot -> Channel data (Scroll)

Hnh 5.4 : Gin 32 knh tn hiu m phng trn EEGLABy l tn hiu tng thu c t cc tn hiu thnh phn,nhim v by gi l s dng thut ton ICA tm ra cc tn hiu thnh phn. y ta s thit lp s thnh phn c lp cng l 32, v s dng cng c Tool -> Runica ca Matlab.Khi ,Matlab s c lng vecto wchange < mt gi tr ngng xc nh th dng li

Hnh 5.5 :Matlab x l d liu bng thut ton Fast ICA.Sau cng,Matlab c th xut ra cho ta 32 d liu thnh phn Plot -> component activation (scroll)

Hnh 5.6 :Gin 32 tn hiu thnh phn5.5.2.Thc hin thut ton Fast ICA trn C.Sau khi chuyn tn hiu t nh dng *.edf sang nh dng *.txt ,ta thu c file Eyeblink2.edf_All_Sample.txt cha d liu ca 19 knh EEG.Trong ubuntu,g dng lnh ./buildmain khi ng chng trnh:

S mu tn hiu tng ng vi s hng;s knh tng ng vi s ct cn nhp,v s thnh phn c lp cn phn tch l s comp. y ,ta chn s mu l 1024,c 19 knh v cn phn tch thnh 19 thnh phn c lpChng trnh trn C s gm 2 chc nng chnh :+Bin i ICA thun :t mu tn hiu trn phn tch thnh cc tn hiu thnh phn.+ Bin i ICA ngc : t mu tn hiu trn phn tch thnh cch tn hiu thnh phn,sau loi b 1 thnh phn c lp ( y minh ha cho nhiu mt ) v khi phc li tn hiu ban u sau khi loi b tn hiu nhiu .

ICA TranformVi vic chn bin i ICA thun,ta s in ng dn ca mu tn hiu trn vo

Sau tn hiu trn a vo s c phn tch thnh cch thnh phn c lp da trn s lng thnh phn m mnh yu cu ( y l 19 thnh phn ) v xut d liu cc thnh phn ny dng ma trn ra file *.txt.

Ta c th chn 1 thnh phn bt k xut ring d liu ra file *.txt v kim tra dng tn hiu ca n bng th. y chn thnh phn mang th t s 7.

a vo Excel kim tra dng tn hiu

ICA Transform InverseVi vic chn bin i ICA ngc,cng s in ng dn file d liu EEG cn loi b nhiu v khi phc li

Chng trnh s t ng bin i ICA tn hiu trn nh trong ICA TransformTip theo chn thnh phn tn hiu c lp cn loi b ( Remove Component) . y minh ha thnh phn th 18.

V cui cng ta s chn knh tn hiu cn khi phc li sau khi loi b 1 tn hiu thnh phn ( coi l tn hiu nhiu ).V d l channel 1.