Mở đầu 1.1 Đặt vẫn đề Chúng ta đang sống trong một thế giới mà những tương tác đều dựa trên việc suy nghĩ và hành động. Bộ não tiếp nhận thông tin và xử lý, đưa ra các thông điệp cho các cơ quan vật lý như tay, chân, hoặc các cơ quan khác trong cơ thể phản xạ lại. Tuy nhiên, đối với những người tàn tật, họ không thể điều khiến được cơ thể của mình, vì thế, họ sẽ phải cần đến một thiết bị để điều khiến bằng sóng não, đó là hệ thống tương tác giữa não và máy tính (Brain Computer Interfaces - BCI). BCI làm việc trên cơ sở khai thác các tín hiệu phát ra từ bộ não và các ứng dụng của BƠI chủ yếu cho mục đích y tế và trong nghiên cứu.
Một lý do quan trọng nữa để ta quan tâm đến hệ thống BCT chính là sự tương tác giữa con người và máy tính không dựa trên cử động của cơ thể so với các hệ thống khác dựa trên cử động như nút nhắn (button-based), chạm (touch-based), nhận điện giọng nói (voice-recognition-based), nhận diện cử chi (gesture-recognition-based). Trong hệ thống BCI, người sử dụng ra lệnh điều khiến không thông qua những đầu ra thông thường của não. Vì vậy, hệ thống BCI sử dụng những tín hiệu điện não từ các tế bào neuron, sau đó được chuyển thành tín hiệu điều khiển thiết bị ngoại vi chúng ta mong muốn dựa trên việc huấn luyện. Hệ thống tương tác giữa não và máy tính (BCI) mang nhiều ý nghĩa cho người khuyết 15 Luận Văn Thạc Sĩ tật, giúp họ trở nên độc lập hơn trong hành động và giao tiếp, ví dụ như xe lăn tự động giúp họ tự do đi chuyển, tắt mở thiết bị, đọc chữ trong giao tiếp, di chuyển con trổ máy tính,.
Thiết bị thu nhận tín hiệu điện não sẽ ghi lại các hoạt động của não (sóng não), may tính sẽ phân tích và đưa ra kết luận. Dé tài nghiên cứu về việc điều khiển thiết bị bằng sóng não là một trong những lĩnh vực còn khá mới mẻ ở Việt Nam, một phần lý do về kinh phí cao, sinh viên và học viên cao học khó có thể tiếp xúc với các thiết bị tiên tiến trên thé giới. Việc chon đề tài nghiên cứu về sóng não có thể đóng góp thiết thực trong việc xây dựng và phát triển các ứng dụng thực tế về điều khiển thiết bị bằng sóng não. Đó cũng chính là mục tiêu của nghiên cứu "Diéu khiển thiết bị bằng tín hiệu điện não" được tác giả Luận Văn thực hiện.2 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của nghiên cứu Nghiên cứu đưa một hệ thong BCI trong đó sóng não kích thích được tạo ra khi ta nhìn vào một bảng điều khiển P300-speller, khi đó, thiết bị Emotiv EPOC sẽ đọc tín hiệu điện não với thời gian được đồng bộ hóa cùng lúc người sử dụng nhìn vào bảng điều khiển P300-speller, sau đó, máy tính sẽ tính toán và phân loại sóng não để phát hiện ta đang cần điều khiển mini-robot theo hướng nào.
Giải thuật ứng dụng trong nghiên cứu cho kết quả đáng tin cậy và có khả năng xử lý thời gian thực. Một phiên xử lý của chương trình được tối giản đến mức độ tin cậy có thể chấp nhận được dựa trên thực tiễn nghiên cứu, khi đó chương trình có thể xử lý một cách nhanh chóng nhưng vẫn đạt kết quả chính xác cao. Hơn nữa, nghiên cứu có thể được phát triển thành nhiều ứng dụng khác trong việc giúp đỡ con người mất khả năng vận động như xe lăn tự động, tắt mở các thiết bị trong nhà, điều khiển cánh tay giả (cánh tay robot),. một cách độc lập.
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của nghiên cứu 16 Luận Văn Thạc Sĩ 1.3 Đối tượng và phạm vi của nghiên cứu Trong khuôn khổ của Luận văn Thạc si, các van đề chủ yếu được nêu ra nhằm giải quyết bài toán làm thế nào điều khiển thiết bị bằng cách đọc và phân loại sóng não với thiết bị Emotiv EPOC - một thiết bi pho biến với 14 kênh để ghi lại tín hiệu điện não. Cu thể hơn, phạm vi của nghiên cứu là phát triển giải thuật và phần mềm điều khiển một mini-robot có thể di chuyển theo các hướng dựa trên việc phát hiện sóng não kích thích P300. Chương trình sẽ sử dụng ngôn ngữ C và Python, thư viện mở cho việc xử lý tín hiệu điện não là OpenVibe. Một bảng điều khiển P300-speller gồm 3 hàng và 3 cột được thiết kế để người sử dụng có thể nhìn vào và chọn hướng di cho robot, tương ứng với 8 hướng và một lệnh dừng lại (stop).
Phần điều khiển robot sẽ do board Raspberry Pi 2 thực hiện dựa trên tín hiệu General Purpose Input Output (GPIO) liên kết với HexBug remote control. Việc đánh giá kết quả của nghiên cứu được thực hiện trên ít nhất 2 người để có thể đánh giá tính khách quan của độ chính xác chương trình khi ứng dụng vào thực tế.4 Câu trúc cua Luận Văn Các nghiên cứu liên quan sẽ được trình bày ở Chương 2 - Tổng quan, dựa trên các kết quả của các nghiên cứu để phát triển ứng dụng và chọc lọc các phương pháp có độ chính xác cao cho nghiên cứu. Chương 3 sẽ bàn đến các một vài hệ thống thu nhận và đo đạc tín hiệu điện não (Brain Computer Interface - BCI), lý thuyết về xử lý tín hiệu não: cụ thể là tín hiệu P300. Ở chương này, tac giả tập trung vào một vài đề xuất các phương pháp phân loại tín hiệu não, phương pháp biến đổi Fourier rời rac Discrete Fourier Transform (DFT/FFT), bộ lọc thông dai Butterworth, giới thiệu lý thuyết phương pháp chính trong giải thuật còn khá mới trong việc nâng cao chất lượng sóng não P300 là xDAWN, phương pháp phân loại tin hiệu điện não với hai giải thuật Support Vector Machine (SVM) va Linear Discriminant Analysis (LDA).
Đối tượng va phạm vi của nghiên cứu 17 Luận Văn Thạc Sĩ Mô hình tổng quát của hệ thống thu nhận và xử lý tín hiệu đề xuất trong nghiên cứu được giới thiệu ở Chương 4. Trong đó, tác giả sẽ giới thiệu thiết bị thu nhận tín hiệu điện não Emotiv EPOC, cách thức giao tiếp, lấy tín hiệu và giải mã để có được thông tin của từng kênh (channel). Chương trình được viết trên nền Linux và sử dụng ngôn ngữ lập trình C và Python với sự hỗ trợ của thư viện mở (opensource toolbox) được sử dụng chủ yếu trong mô hình là OpenVibe. Kết quả thực hiện chương trình sẽ được diễn giải ở Chương 5, đưa ra các kết quả, so sánh, bảng số liệu và đánh giá trong những trường hợp thay đổi thời gian chớp tắt của P300-speller, số lần lặp khối và so sánh các phương pháp phân loại tín hiệu.
Chương 6 sẽ trình bày kết quả tổng kết và hướng phát triển của nghiên cứu, đưa ra những mặt tốt và chưa tốt của chương trình cũng như giải thuật và hướng cải tiến sau này. Cuối cùng là phần liệt kê tài liệu tham khảo cho Luận Văn gồm các bài báo khoa học, các trích dẫn từ sách tham khảo. Ngoài ra, phần Phụ Lục còn cho mục đích tham khảo thêm, ví dụ như mã nguồn chương trình, cách thức hoạt động của OpenVibe trên máy tính Linux,. Cấu trúc của Luận Văn 18 Chương 2 Tổng quan 2.1 Tình hình nghiên cứu Các lĩnh vực chính của hệ thống BCI thường được chia ra thành 4 loại: - Ứng dụng kỹ thuật sinh học: những thiết bị điều khiển hoạt động của con người, đem lại niềm hy vọng cho những bệnh nhân bại liệt.
- Quan sát hành vi vô thức con người: lĩnh vực này chủ yếu nghiên cứu hoạt động sâu của não, thường nghiên cứu khi người đã ngủ sâu, để tìm ra được những hoạt động vốn có của não chi phối cơ thể, hoặc nghiên cứu về những trạng thái tâm thần học. - Ứng dụng thần kinh học: sử dụng phương pháp thời gian thực cho phép quan sát tín hiệu thần kinh được ghi lại với hành động tương ứng. - Ung dụng tương tác người và máy: cung cấp phương thức tương tac giữa người và mấy hoặc may tính. Đặc biệt, hệ thống BCI mở ra rất nhiều ứng dụng triển vọng trong lĩnh vực hướng đến người khuyết tật và hạn chế khả năng vận động.
Trong những năm gần đây, rất nhiều nghiên cứu liên quan đến hệ thống BCI đã được nghiên cứu sâu rộng dựa trên việc phát hiện sóng não kích thích. 19 Luận Văn Thạc Sĩ Ở Việt Nam, lĩnh vực điện não đồ vẫn còn đang trong giai đoạn mới phát triển không có nhiều nghiên cứu. Ngoài ra, tại Việt Nam đã có những đề tài nghiên cứu về điện não đồ đạt giải cấp quốc gia như đề tài “Hệ thống số hóa tư duy con người” của nhóm MIMAS đã đạt giải nhất cuộc thi Nhân tai Dat Việt năm 2010, áp dụng lĩnh vực điện não đồ trong nghiên cứu. Nghiên cứu của V.
Kha (Đại học Bách Khoa TPHCM) năm 2014 mang tên "Sử dụng điện não đồ để viết chữ bằng suy nghĩ" [24] dựa trên việc phát hiện tín hiệu sóng não P300. Các sinh viên Dai học FPT thực hiện nghiên cứu "Điều khiển Robot bằng suy nghĩ” vào năm 2015 đơn giản dựa trên việc phân loại trạng thái của não (tập trung - tiến, không tập trung - lùi). Tuy nghiên cứu chỉ dựa trên các nền tảng kiến thức xử lý điện não rất cơ bản nhưng cũng là một khuyến khích lớn cho nghiên cứu trong nước khi đề tài về xử lý điện não còn quá mới mẻ ở nước ta. Đặc biệt hơn, hai người Mỹ gốc Việt là chị Lê Tần và anh Nam Đỗ đã sáng lập ra công ty Emotiv System nhằm phát triển những sản phẩm phần cứng phục vụ cho điện não đồ.
Năm 2009, Emotiv đã phát hành thiết bị Emotiv EPOC được đánh giá tốt bởi giới chuyên môn. Hiện nay, công ty vẫn cho ra đời các bản nâng cấp của thiết bị EPOC sử dụng dung dịch dẫn điện và giới thiệu một phiên ban rút gọn là Emotiv Insight với 5 kênh và dùng gel dan điện, hạn chế việc ăn mòn của dung dịch nước muối sinh lý.2 Các nghiên cứu liên quan 2.1 Nghiên cứu về sóng não P300 Với việc phát hiện ra cơ chế hoạt động của não khi có kích thích (nhìn vào một hình ảnh chớp tắt) sau 300 ms - sóng não P300, các ứng dụng của nó đã được phát triển suốt nhiều năm gần đây, nhiều nhất là nghiên cứu về P300-speller (bộ phát chữ hay bàn phim ảo - virtual keyboard), điều khiển xe lăn, cánh tay robot,. Dưới đây là một vài nghiên cứu ứng dụng của sóng não P300. Neurophone là tên một nghiên cứu của Campell và cộng sự công bố vào năm 2010 [4], 2.