I. Phân tích cánh tay và vận động cánh tay
Nghiên cứu tập trung vào phân tích cánh tay và vận động cánh tay thông qua tín hiệu điện não (EEG). Mục tiêu chính là giải mã mối liên hệ giữa hoạt động não bộ và chuyển động cánh tay, đặc biệt trong bối cảnh phục hồi chức năng cho bệnh nhân đột quỵ hoặc chấn thương. Neural network được sử dụng để phân loại các chuyển động tay trái và phải, với độ chính xác cao. Phương pháp này có tiềm năng ứng dụng trong hệ thống điều khiển và phục hồi chức năng.
1.1. Mô hình hóa và phân tích dữ liệu
Quá trình mô hình hóa dựa trên dữ liệu EEG thu thập từ các tình nguyện viên. Dữ liệu được tiền xử lý để loại bỏ nhiễu, sau đó trích đặc trưng bằng phương pháp Wavelet Coherence. Phân tích dữ liệu tập trung vào việc xác định các mẫu tín hiệu liên quan đến chuyển động cánh tay. Kết quả cho thấy sự tương quan rõ ràng giữa tín hiệu não và vận động cánh tay, hỗ trợ cho việc phân loại chính xác.
1.2. Ứng dụng neural network
Neural network được áp dụng để phân loại chuyển động cánh tay. Mô hình CNN (Convolutional Neural Network) được huấn luyện trên dữ liệu EEG thô, đạt độ chính xác cao trong việc nhận diện chuyển động tay trái và phải. Ứng dụng neural network trong nghiên cứu này không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn mở ra hướng phát triển mới trong lĩnh vực công nghệ AI và phục hồi chức năng.
II. Luận văn thạc sĩ và hệ thống điều khiển
Nghiên cứu này là một phần của luận văn thạc sĩ, tập trung vào việc phát triển hệ thống điều khiển dựa trên tín hiệu EEG. Mục tiêu là tạo ra một hệ thống có thể chuyển đổi tín hiệu não thành lệnh điều khiển, hỗ trợ bệnh nhân khuyết tật vận động. Học máy và tính toán đóng vai trò trung tâm trong việc xử lý và phân tích dữ liệu, đảm bảo độ chính xác và hiệu quả của hệ thống.
2.1. Thiết kế giao thức thí nghiệm
Giao thức thí nghiệm được thiết kế để thu thập dữ liệu EEG từ các tình nguyện viên. Quy trình bao gồm các bước: chuẩn bị thiết bị, thu thập dữ liệu, và tiền xử lý tín hiệu. Thiết kế giao thức đảm bảo dữ liệu thu được có chất lượng cao, phục vụ cho việc phân tích và huấn luyện mô hình.
2.2. Phân tích chuyển động và tối ưu hóa
Phân tích chuyển động tập trung vào việc xác định các đặc trưng tín hiệu liên quan đến chuyển động cánh tay. Quá trình tối ưu hóa nội dung được thực hiện để cải thiện độ chính xác của mô hình. Kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể trong việc phân loại chuyển động, mở ra tiềm năng ứng dụng trong thực tế.
III. Ứng dụng thực tiễn và hướng phát triển
Nghiên cứu này có giá trị thực tiễn cao, đặc biệt trong lĩnh vực y tế và phục hồi chức năng. Ứng dụng neural network trong phân tích tín hiệu EEG giúp cải thiện khả năng điều khiển các thiết bị hỗ trợ cho bệnh nhân khuyết tật. Công nghệ AI và học máy tiếp tục là trọng tâm trong các nghiên cứu tương lai, nhằm nâng cao hiệu quả và độ chính xác của hệ thống.
3.1. Giá trị thực tiễn
Nghiên cứu mang lại giá trị thực tiễn trong việc hỗ trợ bệnh nhân khuyết tật vận động. Hệ thống điều khiển dựa trên tín hiệu EEG có thể được ứng dụng trong các thiết bị phục hồi chức năng, giúp bệnh nhân thực hiện các hoạt động cơ bản. Phân tích chuyển động và tối ưu hóa nội dung đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả của hệ thống.
3.2. Hướng phát triển
Hướng phát triển tương lai tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý của hệ thống. Công nghệ AI và học máy sẽ tiếp tục được nghiên cứu để tối ưu hóa quy trình phân tích và điều khiển. Ngoài ra, việc mở rộng ứng dụng sang các lĩnh vực khác như điều khiển nhà thông minh cũng là một hướng đi tiềm năng.
