پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG

word 699 KB 31017 92
1390 کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر
قیمت قبل:۷۳,۵۰۰ تومان
قیمت با تخفیف: ۳۴,۰۰۰ تومان
دانلود فایل
  • بخشی از محتوا
  • وضعیت فهرست و منابع
  • پایان‌نامه کارشناسی ارشد در رشته مهندسی کامپیوتر (هوش مصنوعی)

     

    چکیده

    در سال‌های اخیر، روش‌های زیادی تلاش به بررسی میزان خستگی ذهنی با معیارهای متفاوتی کرده‌اند. این روش‌ها مقیاس‌های متفاوتی را برای این کار از جمله عملکرد و اندازه گیری‌های مبتنی بر الکتروفیزیولوژیک به کار گرفته‌اند. در میان این ابزار‌ها به نظر می رسد که الکتروانسفالوگرام (EEG) بهتر و دقیق تر از دیگر ابزارها عمل می کند. با این حال، بیشتر یافته های تحقیقاتی انجام شده در مورد تغییرات EEG در رابطه با خستگی دارای محدودیت‌های متفاوت و همچنین گاهی اوقات نتایج متناقض هستند. در نتیجه برای تشخیص بهتر خستگی از روی سیگنال EEG نیاز به به بررسی بیشتر آن می باشد.

    بیشتر این روش‌ها دارای بعد ویژگی استخراج شده بالا هستند و در نتیجه برای کاهش این بعد و همچنین افزایش دقت نیاز به روش‌های کاهش بعد دارند. همچنین صحت این روش‌ها به روش کاهش بعد استفاده شده و تعداد ویژگی‌های استفاده شده در آن‌ها بستگی دارد. علاوه بر این، این روش‌ها بیشتر به بررسی خستگی ذهنی در چند حالت محدود پرداخته‌اند. در نتیجه ما برای افزایش سرعت و دقت بررسی خستگی ذهنی در اینجا به بررسی اثر خستگی بر قدرت و مکان منابع مغزی پرداخته‌ایم. با کمک این روش سعی در کاهش پیچیدگی محاسباتی روش‌های پیشین شده است. همچنین ما به بررسی پیوسته خستگی ذهنی نیز پرداخته‌ایم. علاوه بر این، در این پایان نامه هم از سیگنال های واقعی ثبت شده از افراد مختلف و هم از سیگنال شبیه سازی شده برای نشان دادن درستی روش پیشنهادی استفاده شده است و ما نشان دادیم که این روش بهتر از روش‌های قبلی عمل می کند.  

    فصل اول

    1-1-

         خستگی پدیده ای رایج در زندگی روزمره ماست. یک تعریف مشترک از خستگی این است که خستگی حالتی است که به دنبال یک بازه از فعالیت ذهنی یا بدنی ایجاد می‌شود که توسط کاهش در توانایی برای کار کردن مشخص می‌شود.

     اولین بار مفهوم خستگی ذهنی توسط گرندجین[1] معرفی شد [1]، که به وضوح خستگی ذهنی را از خستگی فیزیکی متفاوت کرد. او خستگی بدنی را در اثر کاهش عملکرد سیستم عضلانی و خستگی ذهنی را با کاهش عملکرد ذهنی و احساس خستگی تعریف کرد.

    خستگی دارای پیامدهای عمده ای در تلفات جاده و در حال حاضر یکی از مساﺋﻞ عمده در صنعت حمل و نقل است. با توجه به کار های اولیه در این مورد، خستگی راننده 35-45 درصد از تصادفات جاده را تشکیل می داده است [2]. علاوه بر این خستگی باعث کاهش کارایی ذهنی خصوصاً در افراد متخصصی که در حین کار فعالیت ذهنی بسیار بالایی دارند (برنامه نویسان حرفه‌ای کامپیوتر و طراحان سیستم‌ های صنعتی که در قسمت‌های R&D شرکت‌ها کار می‌کنند) و همچنین باعث افزایش زمان پاسخ گویی در افراد می‌شود. در نتیجه علاوه بر اثراتی که خستگی ذهنی بر پایین آمدن کارایی افراد در موقعیت‌های شغلی مختلفی دارد، می‌تواند عامل مهمی در تصادفات جاده‌ها و سنجش کارایی افراد در کارخانجات باشد. در نتیجه، از آنجا که با خسته شدن، فرد در اجرای کار با قدرت عملکرد کافی دچار مشکل می‌شود و با توجه به رابطه‌ای که خستگی در افزایش احتمال تصادفات در جاده‌ها و کارخانجات دارد [3 و 4]، مشخص کردن میزان خستگی فرد، در کاهش چنین تصادفاتی و همچنین افزایش قدرت عملکرد افراد ضروری به نظر می‌رسد. در نتیجه ما در این تحقیق به بررسی خستگی ذهنی پرداخته‌ایم (در ادامه خستگی به معنی خستگی ذهنی استفاده شده است).

    1-2-تعریف مسئله

    از زمان تعریف خستگی تاکنون، در زمینه تشخیص میزان خستگی روش‌های متفاوتی مورد بررسی قرار گرفته است. در بین این روش‌ها، به نظر می‌رسد سیگنال ثبت شده از فعالیت الکتریکی مغز[2](EEG) مشخص کننده بهتری از میزان خستگی است و قدرت پیش‌بینی بیشتری در تشخیص خستگی مغزی دارد [5].

    EEG در اصل به عنوان یک روش برای تحقیق در مورد فرایندهای مختلف ذهنی ارائه شد. اولین ثبت فعالیت الکتریکی مغز از مغز خرگوش و میمون توسط کاتون[3] در سال 1875 گزارش شد [6]، اما سال 1929 بود که هانس برگر[4] [7] اولین اندازه گیری از فعالیت‌های الکتریکی مغز را در انسان گزارش کرد. پس از آن، این سیگنال در تشخیص‌های کاربردی به ویژه بیماری‌های مختلف به کار برده شد. از آنجا که به طور گسترده‌ای پذیرفته شده است که تغییرات مشخصه در شکل موج EEG و باندهای قدرت آن را می‌توان برای مشخص کردن انتقال از هوشیاری به خواب و مراحل مختلف خواب مورد استفاده قرار داد [8]، EEG به عنوان یک استاندارد برای اندازه گیری سطح هوشیاری و خواب آلودگی مشاهده شده است. در نتیجه از سیگنال EEG به عنوان یک روش استاندارد برای مشخص کردن سطح خستگی استفاده می‌شود.

    با این حال، تفاوت‌های قابل توجهی در میان الگوریتم‌ های فعلی تشخیص خستگی بر اساس EEG وجود دارد. مطالعات قبلی نشان داده است که ارتباط بین تغییرات EEG و میزان خستگی به نوع کار و حالت شخص بستگی دارد. این مطالعات هم در ماهیت الگوریتم برای تشخیص خستگی و  هم مکان و تعداد الکترود‌ها برای ثبت سیگنال متفاوت هستند [9]. علاوه بر این تمام این الگوریتم‌ها با محدودیت‌های متفاوتی رو به رو هستند. به طور مثال  بسیاری از این روش‌ها نیاز به روش‌های برای کاهش بعد فضای ویژگی‌های استخراج شده دارند تا دقت روش‌های خود را افزایش دهند. در نتیجه هدف از انجام این پایان نامه تشخیص میزان خستگی به کمک روشی است که نیاز به کاهش بعد داده‌ها نداشته و همچنین اثر خستگی را بر فعالیت‌های مغزی مشاهده کند. در نتیجه ما از روش‌های مکان یابی منابع برای رسیدن به این هدف استفاده کرده‌ایم.

    در زمینه مکان یابی کانون‌ها در مغز روش‌های متفاوتی وجود دارد که درسال‌های اخیر این رویکردها سعی در بالا بردن صحت و افزایش نسبت سیگنال به نویز نتایج مکان یابی کرده‌اند. از جمله این روش‌ها می‌توان به پرتوسازی[5] اشاره کرد [10] که در آن با کمک فیلتر کردن داده‌های به دست آمده از الکترودهای مختلف، سعی در پیدا کردن جهت و مکان کانون‌های تولید کننده این سیگنال‌ها داریم.

    در این پایان نامه برای مشخص کردن میزان خستگی ابتدا به مکان یابی کانون‌ها خواهیم پرداخت، سپس با استخراج ویژگی‌های مختلف سعی در مشخص کردن میزان خستگی خواهیم کرد. برای تست روش پیشنهادی هم از سیگنال‌های ثبت شده از افراد مختلف استفاده می‌کنیم و هم از سیگنال EEG که با توجه به خصوصیات موجود دیده شده در سیگنال‌های ثبت شده در حین خستگی تولید شده استفاده می‌کنیم. در نتیجه اهداف این پایان‌نامه را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد.

    دست یابی به الگوریتمی که بتواند به صورت پیوسته میزان خستگی را مشخص کند.

    افزایش صحت و سرعت تشخیص میزان خستگی

    علاوه بر این با توجه به رابطه‌ای که خستگی و خواب با هم دارند در صورت مشخص شدن این رابطه شاید بتوان از آن در درمان بیماری‌هایی مانند اختلال خواب و بیماری‌های مشابه دیگر استفاده کرد.

    1-3-نگاهی به فصول پایان نامه

    مطالب عنوان شده در این پایان‌نامه در قالب پنج فصل آورده شده‌اند. ادامه مطالب ذکر شده را می‌توان در موارد زیر خلاصه نمود.

    فصل دوم. پیشینه تحقیقات

    در این فصل مهمترین کارهای پیشین که تاکنون، برای بررسی خستگی ذهنی انجام شده به همراه خصوصیات آنها مورد مطالعه و بررسی قرار گرفته است.

    فصل سوم. روش تحقیق

    در این فصل ابتدا روش حدف نویز از داده‌های ثبت شده توضیح داده می‌شود. سپس یکی از روش‌های مکان یابی و مشکلات آن توضیح داده می‌شود. پس از آن روشی برای بهبود مکان یابی منابع پیشنهاد می‌شود. در نهایت به بررسی روش تعیین خستگی ذهنی می‌پردازیم.

    فصل چهارم. آزمایش‌ها و نتایج

    در این فصل در ابتدا سیگنال‌های مورد بررسی توضیح داده می‌شود. سپس مراحل مختلف توضیح داده شده در فصل قبل و روش‌های تشخیص خستگی رایج بر روی این سیگنال‌ ها اعمال می‌شود. همچنین نتایج حاصل از اعمال این روش‌ها توضیح داده می‌شود.

    فصل پنجم. نتیجه‌گیری  و پیشنهادات

    در فصل آخر مطالب عنوان شده در این پایان‌نامه جمع‌بندی شده و در مورد آن‌ها بحث می‌شود. سپس پیشنهادات و مسیرهایی برای ادامه و گسترش این تحقیق در پژوهش‌های آینده، ارائه می‌گردد.

    فصل دوم

    پیشینه تحقیقات

    2-پیشینه تحقیقات

    از 200 سال پیش، متخصصان مغز و اعصاب به دنبال مشخص کردن وظایف و فعالیت‌های انجام شده در مغز انسان بوده‌اند. اعتقاد بر این بود که فعالیت‌های مختلف مغز شامل مناطق مختلف مغز است. در نتیجه، هدف اولیه آن‌ها مشخص کردن مکان‌هایی از مغز که درگیر اساسی‌ترین کارهایی که انسان ها می‌توانند انجام دهند، مانند شنوایی تعریف شد. با کمک گرفتن از روش‌هایی مانند آناتومی، بسیاری از مناطق مربوط به این فعالیت‌ها کشف شدند [11].

    تنها دانستن مسئولیت مناطق مغز محققان را راضی نکرد و محققان در حال حاضر بیشتر به بررسی آنچه در مغز می‌گذرد و یا اینکه حالت ذهنی آن چیست می‌پردازند. یکی از این موارد مفهوم خستگی ذهنی است که توسط گرندجین در سال 1981 معرفی شد.

    خستگی پدیده‌ ای طبیعی در زندگی روزانه ما به شمار می‌آید. به طور کلی خستگی به دو گروه خستگی فیزیکی[6] و ذهنی[7] تقسیم می‌شود. خستگی فیزیکی به معنی کاهش قدرت اجرایی در سیستم ماهیچه‌ای[8] و خستگی ذهنی به معنی تضعیف در قدرت اجرایی در اثر کاهش در هوشیاری ذهنی است [1]. کار بر روی عمل خاصی برای مدت زمان قابل توجه منجر به خستگی ذهنی می‌شود که بر روی عملکرد فرد در آن کار اثر می‌گذارد [12]. یک مطالعه تازه حاکی از آن است که راننده پس از رانندگی در مسافت طولانی ممکن است با چشم باز بخوابد و فرد می‌تواند به نظر هیجان زده برسد در حالی که خسته است. از این رو مشخص کردن میزان خستگی فرد، در کاهش چنین تصادفاتی و همچنین افزایش قدرت عملکرد افراد ضروری به نظر می‌رسد.

    از زمان معرفی مفهوم خستگی، در زمینه تشخیص آن روش‌های متفاوتی مورد بررسی قرار گرفت. این متودها را می‌توان در دوگروه طبقه بندی کرد:

     

    روش‌هایی که بر پایه تغییرات در قدرت آگاهی فرد، در زمان پاسخ گویی[9]، میزان دقت فرد در انجام کار خاص و چیزهایی مشابه دیگر استوار هستند. مشکل اساسی در این روش‌ها در این است که چنین تغییراتی لزوماً مشخص کننده خستگی در افراد نمی‌باشند به طور مثال میزان دقت افراد در انجام دادن کاری خاص تحت تاثیر عواملی دیگر مانند تجربه فرد در انجام آن کار نیز قرار می‌گیرد. 

    روش‌هایی که بر پایه سیگنال‌ های حیاتی مانند EEG[10]، EOG[11] و  [12]ECGعمل می‌کنند.

     

         در بین این روش‌ها به نظر می‌رسد سیگنال EEG مشخص کننده بهتری از میزان خستگی است و قدرت پیش بینی بیشتری در تشخیص خستگی مغزی دارد [5]. برای اولین بار در سال 1999 از سیگنال EEG برای مشخص کردن میزان خستگی استفاده شد [13]. در این روش تنها از یک کانال EEG برای مشخص کردن سطح خستگی استفاده شده بود، به این ترتیب که خروجی آن در هر لحظه عددی بود که با افزایش خستگی مقدار آن افزایش می‌یافت. اما از آنجا که این روش تنها از یک کانال سیگنال EEG برای مشخص کردن خستگی استفاده می‌کرد و با توجه به ماهیت پیچیده سیگنال EEG و خستگی مغزی، این الگوریتم به خوبی مشخص کننده خستگی نبود. پس از آن روش‌های متفاوتی برای بررسی خستگی مطرح شدند که هر یک از استراتژی متفاوتی استفاده می‌کنند.

    در ادامه ابتدا روش‌های متفاوتی که برای مشخص کردن میزان خستگی موجود است توضیح داده می‌شود. سپس در مورد تاریخچه و همچنین روش ثبت سیگنال EEG توضیح داده می‌شود.

     

    2-1-روش‌های موجود برای تشخیص میزان خستگی

    این روش‌ها از ساختارهای متفاوتی برای استخراج ویژگی استفاده می‌کنند که در ادامه به بررسی برخی از این روش‌ها می‌پردازیم.

    روش‌های مبتنی بر تحلیل طیف سیگنال EEG

    در این روش‌ها تغییرات در سیگنال EEG در چهار باند فرکانسی زیر برای تشخیص میزان خستگی مورد بررسی قرار می‌گیرد:

    امواج دلتا: شامل تمامی امواج کمتر از 4 هرتز هستند. این امواج زمانی که شخصی در خواب عمیق است، در شیرخوارگی و در بیماری‌های وخیم و ارگانیک مغزی ایجاد می‌شوند. این امواج همچنین در قشر مغز حیواناتی که در اثر قطع عرضی زیر قشری، قشر مغزشان از تالاموس جدا شده است نیز مشاهده می‌شود.

    امواج تتا: فرکانس این امواج بین 4-8 هرتز است. این امواج عمدتاً در نواحی آهیانه ای و گیجگاهی در اطفال ایجاد می‌شوند. همچنین این امواج ممکن است در طی پریشانی و ناامیدی در افراد بالغ نیز ایجاد شود. این امواج در بسیاری از اختلالات مغزی و اغلب در حالات مغزی دژنراتیو اتفاق می‌افتند.

    امواج آلفا: امواج ریتمیکی هستند که فرکانس آن‌ها بین 8-13 هرتز می‌باشد و در افراد نرمال در زمان بیداری کامل و حالت استراحت مغزی یافت می‌شوند. این امواج با شدت بیشتری در ناحیه پس سری ایجاد می‌شوند، اما می‌توان آن‌ها را از نواحی آهیانی و پیشانی جمجمه نیز ثبت نمود. در طی خواب عمیق، امواج آلفا ناپدید می‌شوند. وقتی توجه فرد بیدار به سمت برخی از انواع خاص فعالیت‌های مغزی معطوف می‌شود، امواج بتا که امواج غیر سنکرونیزه و دارای تواتر بیشتر و دامنه پایین‌تر هستند، جایگزین امواج آلفا می‌شوند.

    امواج بتا: دارای فرکانس بین 14-20 هرتز هستند. این امواج همیشه از نواحی آهیانه‌ای و پیشانی جمجمه در طی فعالیت زیاد سیستم عصبی یا در تنش‌های عصبی ایجاد می‌شوند. 

    الگوریتم‌های مختلفی با در نظر گرفتن ویژگی‌های مختلف در این چهار باند به بررسی خستگی پرداخته اند.

    از جمله این الگوریتم‌ها می‌توان به روشی که توسط لعل[13] و همکارانش در سال 2002 ارائه شد اشاره کرد [9] که در آن تغییرات در این چهار باند فرکانسی در سیگنال EEG مورد بررسی قرار گرفت. سپس در هر باند از متوسط دامنه سیگنال EEG برای سطح بندی کردن میزان خستگی استفاده شد. در این روش، اندازه دامنه به عنوان مجموع همه دامنه‌ها (فعالیت EEG) در محدوده باند های فرکانسی تعریف شده بود. همچنین سیگنال EEG خستگی با توجه به تجزیه و تحلیل‌های ویدیویی تغییرات ویژگی‌های صورت[14] به 5 مرحله طبقه بندی شده بود. لعل و همکاران گزارش کردند که فعالیت دلتا و تتا به میزان قابل توجهی در طول انتقال به خستگی به ترتیب 22٪ و 26٪ ، افزایش می‌یابد. آن‌ها همچنین به این نکته رسیدند که افراد در هر یک از 5 فاز برای 2-3 دقیقه به طور متوسط ​​باقی ماندند.

    در تعدادی از روش‌های دیگر، استخراج ویژگی‌ها با به دست آوردن چگالی طیف توان[15] توسط تبدیل فوریه سریع[16] برای سیگنال EEG محاسبه می‌شود. پس از آن چهار ویژگی برای مشخص کردن چگالی طیف توان انتخاب شده‌اند که تعاریف آنها به شرح زیر است:

    فرکانس پیک با بزرگترین متوسط دامنه در محدوده از آن پیک تا جایی که دامنه به نصف مقدار دامنه آن فرکانس می‌رسد (DF).

     متوسط دامنه‌ای که برای پیک مرحله قبل به دست آمده است (APDP).

    فرکانسی که انتظار داریم بیشترین انرژی حول آن اتفاق افتاده باشد (CGF).

    تغییرات یا واریانس در حوزه فرکانس که نشان دهنده واریانس در بعد فرکانس است(FV).

    از آن جا که در این روش بعد ویژگی سیگنال بالا می‌باشد از روش‌های مختلف برای کاهش بعد استفاده می‌شود که صحت این روش‌ها به این الگوریتم بستگی دارد [9]. به عنوان مثال در روشی که توسط شن و همکارانش اراﺋﻪ شد، مشخص شد که کدام یک از ویژگی‌های بالا و در چه باند فرکانسی، بهترین ویژگی برای هر کانال به شمار می‌آیند. به طور مثال همانطور که در شکل 2-1 دیده می‌شود در بیشتر کانال‌ها ویژگی دوم بهترین ویژگی می‌باشد. همچنین آنها نشان دادند که روش‌های کاهش بعد متفاوت ممکن است به تعداد ویژگی‌های متفاوتی نیاز داشته باشند. به طور مثال یک روش کاهش بعد با 17 ویژگی ممکن است جواب بهینه تولید کند در حالی که روش دیگر با 60 ویژگی جوابی بهینه بدهد.

    علاوه بر مشکل بالا، مشکل این گونه روش‌ها این است که تفسیر نتایج حاصل از این روش ها دشوار می باشد. همچنین تفسیر نتایج حاصل در این الگوریتم‌ها از آنجا که باید تعامل چهار باند فرکانسی را در نظر بگیرند پیچیده می‌باشد.

     

    Abstract

     

    Presenting a Novel Index to Measure Mental Fatigue Level during Brain Activity Using EEG Signals

     

    In recent years, many attempts have been made to analyze and measure mental fatigue by different perspectives. These methods have used various approaches such as individual’s performance during performing task for this measurement. Among these approaches, electroencephalogram (EEG) signals may be the most promising and predictive means of predicting mental fatigue state. However, most of EEG based methods have some limitations and also, may have contradictory results. Therefore, better detection of fatigue needs more evaluation of EEG signals.

    Most of these methods have a high dimensional feature space and they have to investigate some feature extraction methods in order to decrease complexity and increase accuracy. Moreover, the accuracy of them depends on the size of feature space and the feature reduction algorithm that they utilize.  Besides, they mostly analyze the fatigue in some discrete states. Hence, in order to increase the accuracy and decrease the complexity of previous methods, we analyze the effect of fatigue on strengths and location of brain sources. Additionally, we try to measure mental fatigue continuously. Furthermore, we use both real and simulated EEG signals and we show our method outperform previous proposed methods.

     

  • فهرست:

    فصل اول: مقدمه......................................................................................................................................

    1

    1-1- مقدمه ...............................................................................................................................................

    2

    1-2- تعریف مسئله ....................................................................................................................................

    3

    1-3- نگاهی به فصول پایان نامه....................................................................................................................

    4

    فصل دوم: پیشینه تحقیقات.....................................................................................................................

    6

    2-1- روش‌های موجود برای تشخیص خستگی ...........................................................................................

    9

    2-1-1- روش‌های مبتنی بر تحلیل طیف سیگنال EEG ..............................................................

    9

    2-1-2- روش‌های مبتنی بر تحلیل تغییرات در آنتروپی سیگنال EEG ........................................

    12

    2-1-3- روش‌های مبتنی بر تحلیل نظم منطقی بین نواحی مختلف مغز.......................................

    14

    2-1-4- روش‌های مبتنی بر دادن تحریک به فرد در حین فعالیت.................................................

    15

    2-2- تاریخجه و نحوه ثبت سیگنال EEG....................................................................................................................

    16

    2-3- جمع بندی ..................................................................................................................................................................

    20

    فصل سوم: روش تحقیق...........................................................................................................................

    21

    3-1- مقدمه ..................................................................................................................................................

    22

    3-2- نویزهای سوار شده بر روی سیگنال EEG و نحوه کاهش اثر آن‌ها .....................................................

    23

    3-2-1- امواج ناخواسته زیستی ....................................................................................................

    23

    3-2-2- امواج ناخواسته محیطی ...................................................................................................

    24

    3-2-1- پیش پردازش ..................................................................................................................

    24

    3-3- مدل سیگنال .......................................................................................................................................

    24

    3-4- انتخاب الکترود مرجع ..........................................................................................................................

    26

    3-5- مشخص کردن تعداد منابع تولید کننده سیگنال .................................................................................

    27

    3-6- مکان یابی در فضای پرتوسازی ............................................................................................................

    30

    3-6-1- فیلتر کردن فضایی با محدودیت کمترین واریانس............................................................

    31

    3-6-2- مشکل روش LCMV........................................................................................................

    35

    عنوان                                                                                                              صفحه

    3-6-3- روش پیشنهادی برای مکان یابی .....................................................................................

    36

    3-7- محاسبه همبستگی در سیگنال EEG ..................................................................................................

    38

    3-8- ویژگی استفاده شده برای تشخیص خستگی .......................................................................................

    40

    3-9- روش‌های کلاسه بندی استفاده شده ..................................................................................................

    40

    3-9-1- ماشین بردار پشتیبان ......................................................................................................

    40

    3-9-2- k نزدیک ترین همسایه ....................................................................................................

    42

    3-10- روش‌های مقایسه شده با روش پیشنهادی..........................................................................................

    42

    3-10-1- آنتروپی تقریبی .............................................................................................................

    43

    3-10-2- کولموگروف آنتروپی.......................................................................................................

    44

    3-10-3- تجزیه و تحلیل بردار اصلی به همراه کرنل ....................................................................

    45

    3-10-4- مدل مخفی مارکوف.......................................................................................................

    45

    3-10-5- روش اراﺋﻪ شده توسط لیو و همکارانش .........................................................................

    46

    3-10-6- روش اراﺋﻪ شده توسط شن و همکارانش .......................................................................

    46

    3-10-7- توموگرافی الکترومغناطیسی با رزولوشن پایین ..............................................................

    47

    3-10-8- توموگرافی الکترومغناطیسی استاندارد با رزولوشن پایین ..............................................

    48

    3-11- جمع‌بندی .........................................................................................................................................

    49

    فصل چهارم: آزمایش‌ها و نتایج ..................................................................................................................

    50

    4-1- مقدمه ..................................................................................................................................................

    51

    4-2- شبیه سازی سیگنال EEG برای مشخص کردن دقت مکان‌یابی ........................................................

    52

    4-3- سیگنال EEG ثبت شده برای بررسی میزان خستگی .........................................................................

    53

    4-4- شبیه سازی سیگنال EEG برای بررسی میزان خستگی ......................................................................

    57

    4-5- نتایج ....................................................................................................................................................

    59

    4-5-1- مقایسه روش مکان یابی پیشنهادی و LCMV ................................................................

    59

    4-5-2- بررسی خستگی به کمک داده های ثبت شده  EEG.......................................................

    60

    4-5-2-1- بررسی مکان و قدرت منابع در حالت خسته و نرمال....................................

    60

    4-5-2-2- بررسی ویژگی پیشنهادی در کلاسه‎بندی حالت‌ها........................................

    62

    4-5-2- بررسی خستگی به کمک سیگنال شبیه‌سازی شده..........................................................

    67

    4-6- جمع‌بندی ............................................................................................................................................

    70

    فصل هفتم: نتیجه گیری و پیشنهادات ................................................................................................

    71

    فهرست منابع ..........................................................................................................................................

    74

     

    منبع:

     

    Grandjean, E. (1981). “Fitting the Task to the Man.” London: Taylor & Francis, 4th Edition

    Idogawa, K. (1991). “One the brain wave activity of professional drivers during monotonous work.” Behaviourmetrika, vol. 30: 23-34.

    Linder, D., Frese, M., Meijman, T. F. (2003). “Mental fatigue and the control of cognitive process: effects on perseveration and planning.” ActaPsychologica, vol. 113: 45–65.

    Arnedt, J.T., Geddes, M.A.C., Maclean, A.W. (2005). “Comparative sensitivity of a simulated driving task to self-report, physiological, and other performance measures during prolonged wakefulness.” J. Psychosom. Res., vol. 58: 61–71.

    Lal, S.K.L., Craig, A., Boord, P., Kirkup, L., Nguyen, H. (2003). “Development of an algorithm for an EEG based driver fatigue countermeasure.” Journal of Safety Research, vol. 34: 321–328.

    Caton R. (1875). “The electric currents of the brain.” Br. Med. J, vol. 2.

    Berger, H. (1929). “On the Electroencephalogram of Man.” Journal fur Psychology and Neurology, vol. 40: 160–179.

    Rechtschaffen, A., Kales, A. (1968). “A Manual of Standardized Terminology, Techniques and Scorings System for Sleep Stages of Human Subjects”, Public Health Service: Bethesda.

    Lal, S.k.L., Craig, A. (2002). “Driver fatigue: Electroencephalography and psychological assessment.” Psychophysiology, vol. 39: 313-321.

    Sekihara K., Sahani, M., Nagarajan, S.S., (2005). “Localization bias and spatial resolution of adaptive and non-adaptive spatial filters for MEG source reconstruction.” Neuro Image, vol. 25: 1056-1067.

    Greenfield, S. (2000), “The private life of the brain, New York” John Wiley & Sons.

    Linder, D., Frese, M., Meijman, T.F. (2003). “Mental fatigue and the control of cognitive process: effects on perseveration and planning.” ActaPsychologica, vol. 113: 45–65.

    Mallis, M.M. (1999). “Evaluation of techniques for drowsiness detection: Experiment on performance-based validation of fatigue-tracking technologies.” Drexel University, vol. 21: 210–215.

    Shen, K.Q., Ong, C.J., Li, X.P., Zheng, H., Wilder-Smith, E.P.V. (2007). “A feature selection method for multilevel mental fatigue EEG classification.” IEEE: Transactions of biomedical engineering, vol. 54: 1231-1237.

    Bittner, R., Hana, K., Pousek, L., Smrha, P., Schreib, P., Vysuky, P. (2000). “Detecting of fatigue state of a car driver.” Lect. notes Comp. Sci, vol. 1933: 123–126.

    Liu, J., Zhang, C., Zheng, C. (2010). “EEG-based estimation of mental fatigue by using KPCA–HMM and complexity parameters.” Biomedical Signal Processing and Control, vol.5: 124–130.

    Pincus, S.M. (1991). “Approximate entropy as a measure of system complexity.” Proceedings of the National Academy of Science United States of America, vol. 88: 2297–2301.

    Rezek, I.A., Roberts, S.J. (1998). “Stochastic complexity measures for physiological signal analysis.” IEEE Transactions on Biomedical Engineering vol.45: 1186–1191.

    Aba´ solo, D., Hornero, R., Espino, P., Poza,J., Sa´nchez, C.I., de la Rosa, R. (2005). “Analysis of regularity in the EEG background activity of Alzheimer’s disease patients with Approximate Entropy.” Clinical Neurophysiology, vol.116: 1826–1834.

    Hong, B., Yang, F.S., Tang, Q.Y., Chan, T.C.” Approximate entropy and its preliminary application in the field of EEG and cognition.” in: Proceedings of the 20th Annual International Conference of the IEEE EMBS, vol.20: 2091–2094.

    Lempel, A., Ziv, J. (1976). “On the complexity of finite sequence.” IEEE Transactions on Information Theory, vol.22: 75–81.

    ten Caat, M. (2008). “Multichannel EEG Visualization Master’s thesis.” Wiskunde Institute of Mathematics and Computing Science.

    Halliday, D.M., Rosenberg, J. R., Amjad, A. M.,Breeze, P., Conway, B. A.,Farmer, S.F. (1995). “A framework for the analysis of mixed time series/point process data theory and application to the study of physiological tremor, single motor unit discharges and electromyograms.” Prog Biophys Mol Bio., vol. 64: 237–278.

    Stein, A.v., Rappelsberger, P., Sarnthein, J., Petsche, H. (1999). “Synchronization between temporal and parietal cortex during multimodal object processing in man.” Cereb Cortex , vol.9: 137–150.

    Kaminski, M., Blinowska, K., Szelenberger, W. (1997). “Topographic analysis of coherence and propagation of EEG activity during sleep and wakefulness.” Electroen Clin Neuro, vol. 102: 216–227.

    Jarchi, D., Sanei, S., Principe, J. C. , Makkiabadi, B. (2010). “A New Spatiotemporal Filtering Method for Single-trial Estimation of Correlated ERP Subcomponents.” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, DOI: 10.1109/TBME.2010.2083660.

    Spyrou, L., Jing, M., Sanei, S., Sumich, A. (2007). “Separation and localisation of P300 sources and their subcomponents using constrained blind source separation.” EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, vol. 2007: 10 pages.

    Nunez, P., katznelson, R. (1981). “Electric field of the brain: the neurophysis of EEG.” Oxford univ: New York.

    Sameni, R., Jutten, C., Shamsollahi, M.B. (2010) “A deflation procedure for subspace decomposition.” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 58: 2363–2374.

    Desmedt, J.E., Tomberg, C., Noel, P., Ozaki, I. (1990). “Beware of the average reference in brain mapping (Review).” Electroencephalogr Clin Neurophysiol Suppl, vol. 4: 22–7.

    Gencer, N.G., Williamson, S.J., Gueziec, A., Hummel, R. (1996). “Optimal reference electrode selection for electric source imaging.” Electroencephalogr Clin Neurophysiol, vol. 99: 163–73.

    Pataraia, E., Baumgartner, C., Lindinger, G., Deecke, L. (2002).  “Magnetoencephalography in presurgical epilepsy evaluation (Review).” Neurosurg Rev, vol. 25: 141–59.

    Geselowitz, D.B. (1998). “The zero of potential.” IEEE Eng Med Biol Mag, vol. 17: 128–32.

    Lehmann, D., Skrandies, W. (1980). “Reference-free identification of components of checkerboard-evoked multichannel potential fields.” Electroencephalogr Clin Neurophysiol, vol. 48: 609–21.

    Fender, D.H. (1987). “Source localization of brain electrical activity.” handbook of electroencephalography and clinical neurophysiology, vol. 1: 355–99.

    Murray, M.M., Michel, C.M., Grave de Peralta, R., Ortigue, S., Brunet, D., Andino, S.G., Schnider, A., (2004). “Rapid discrimination of visual and multisensory memories revealed by electrical neuroimaging.” Neuroimage , vol.21: 125–35.

    Wang, K., Zhang, Q., Reilly, J., Yip, P.(1990). “On information theoretic criteria for Determining the number of signals in high resolution array processing.” IEEE Trans. Signal Process., vol.38: 1959–1971.

    Uijen, G., Van Oosterm A., (1992). “On the detection of the number of signals in multilead ECGs.” Meth. Inform. Med., vol.31:247–255.

    Knösche, T., Berends, E., Jagers, H., Peters, M. (1998). “Determining the number of independent sources of the EEG.” A simulation study on information criteria, Brain Topogr., vol.11: 111–124.

    Mosher, J.C., Lewis, P.S., Leahy, R.M. (1992) “Multiple dipole modeling and localization from spatio-temporal MEG data.” IEEE Trans Biomed Eng, vol.39: 541–57.

    Xu, X.L., Xu, B., He, B. (2004). “An alternative subspace approach to EEG dipole source localization.” Phys. Med. Biol., vol.49:327–343.

    Kwek, K.T. (2001). “Accuracy of model selection criteria for a class of autoregressive conditional heteroscedastic models.” FEA Working Paper, vol.1.

    Van Veen, B.D., van Drongelen, W., Yuchtman, M., Suzuki, A. (1997). “Localization of brain electrical activity via linearly constrained minimum variance spatial filtering.” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol.44: 867–880.

    Sekihara, K.S., Nagarajan, S.S., Poeppel, D., Marantz, A., Miyashita, Y. (2001). “Reconstructing spatio-temporal activities of neural sources using an MEG vector beamformer technique.” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 48: 760–771.

    Robinson, S.E., Vrba, J. (1999). “Functional neuroimaging by synthetic aperture magnetometry (SAM).”, in Recent Advances in Biomagnetism, Sendai, Japan: Tokio Univ, 302–305.

    Sekihara, K.S., Nagarajan, S.S., Poeppel, D., Marantz, A. (2004). “Asymptotic SNR of scalar and vector minimum-variance beamformers for neuromagnetic source reconstruction.” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 51: 1726–1734.

    Baryshnikov, B.V., Van Veen, B.D., Wakai, R.T. (2004) “Maximum likelihood estimation of lowrank signals for multiepoch MEG/EEG analysis.” IEEE Trans. Biomed. Eng., Vol. 51: 1981–1993.

    Li, X., Cui, D., Jiruska, P., Fox, J.E., Yao, X., Jefferys, J.G. (2007). “Synchronization easurement of multiple neuronal populations.” J. Neurophysiol, vol. 98: 3328–3341.

    Schreiber, T., Schmitz, A. (1996). “Improved surrogate data for nonlinearity tests.” Phys.Rev. Lett., vol. 77: 635–638.

    Vapnik, V. (1998). “Statistical Learning Theory.” Wiley: New York.

    Fix, E., Hodges, J.L. (1999). “Discriminatory analysis, non-parametric discrimination, consistency properties.” USAF Sch. Aviation Medicine, Randolph Field: Tex.

    Loftsgaarden, D.O., Quesenberry, C.P. (1965) “A nonparametric density function.” Ann. Math. Statist., vol. 36: 1049-1051.

    Muller, K.R., Mika, S., Ratsch, G., Tsuda, K., Scholkopf, B. (2001) “An introduction to kernel based learning algorithms.” IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 12: 181–201.

    Harmeling, S., Ziehe, A., Kawanble, M. (2003). “Kernel based nonlinear blind separation.” Neural computation, vol. 15: 1089–1124.

    Cao, B., shen, D., Shun, J.T., Yang, Q., Chen, Z. (2007). “Feature selection in a kernel space.” ICML, 121–128.

    Lloyd, Stuart, P. (1982). “Least squares quantization in PCM.” IEEE Transactions on Information Theory, vol. 28: 129–137.

    Dempster, A.P., Laird, N.M., Rubin, D.B., (1997) “Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm.” Journal of the Royal Statistical Society, vol. 39: 1–38.

    Viterbi, A.J. (1967). “Error bounds for convolutional codes and an asymptotically optimum decoding algorithm.” IEEE Transactions on Information Theory, vol. 13: 260–269.

    Breiman, L. (1996). “Bagging predictors.” Mach. Learn., vol. 26: 123–140.

    Breiman, L. (2001). “Random forests.” Mach. Learn., vol. 45: 5–32.

    Pasqual-Marqui, R.D., Michel, C.M., Lehmann, D. (1994). “Low resolution electromagnetic tomography: a new method to localize electrical activity in the brain.” Int J Psychophysiol. Vol. 18: 49–65.

    Pascual-Marqui, R.D. (2002). “Standardized low resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA).” technical details, Methods Findings Exp Clin Pharmacol, vol. 24: 5–12.

    Butcher, J.N., Dahlstrom, W.G., Graham, J.R., Tellegen, A., Kaemmer, B. (1989). “MMPI-2: Manual for Administration, Scoring and Interpretation.” Minneapolis: University of Minnesota Press.

    Pfurtscheller, G., Stancak, A., Neuper, Ch. (1996) “Event-related synchronization (ERS) in the alpha band-an electrophysiological correlate of cortical idling.” International Journal of Psychophysiology, vol. 24: 39–46.

     


موضوع پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, نمونه پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, جستجوی پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, فایل Word پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, دانلود پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, فایل PDF پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, تحقیق در مورد پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, مقاله در مورد پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, پروژه در مورد پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, پروپوزال در مورد پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, تز دکترا در مورد پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, تحقیقات دانشجویی درباره پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, مقالات دانشجویی درباره پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, پروژه درباره پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, گزارش سمینار در مورد پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, پروژه دانشجویی در مورد پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, تحقیق دانش آموزی در مورد پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, مقاله دانش آموزی در مورد پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG, رساله دکترا در مورد پایان نامه ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG

پایان‏نامه جهت دریافت کارشناسی ارشد رشته مهندسی کامپیوتر- هوش مصنوعی و رباتیک چکیده هر ساله تصادفات رانندگی زیادی به دلیل خواب‏ آلودگی و عدم تمرکز حواس راننده در سراسر دنیا رخ می‏دهد که خسارت‏های جانی و مالی فراوانی به همراه دارند. یکی از روش‏های تشخیص خستگی و عدم تمرکز حواس، استفاده از سیستم‏های نظارت چهره راننده است. سیستم‏های نظارت چهره راننده با دریافت تصاویر از دوربین و ...

پایان نامه جهت اخذ درجه کارشناسی ارشد هوش مصنوعی چکیده در این پایان­نامه قصد داریم با ارائه یک ویژگی مناسب عمل دسته بندی را بر روی سیگنال­ های مغزی انجام دهیم. برای این منظور ابتدا از سیگنالهای مغزی نویز دستگاه ثبت حذف می شود سپس از این سیگنال­­ها با استفاده از تبدیل والش و آنتروپی ویژگی استخراج می شود. بعد از استخراج ویژگی ، بر اساس این ویژگی­ها عمل دسته بندی انجام می شود. ...

(پایان نامه) جهت دریافت مدرک کارشناسی ارشد آموزش پرستاری (گرایش داخلی- جراحی) چکیده: زمینه و هدف: مداخلات الکتروفیزیولوژیک از جمله روش های جدید در تشخیص و درمان دیس ریتمی ها بوده و مانند هر مداخله تهاجمی دیگر، عوارضی همچون اضطراب را به دنبال دارد. با توجه به اثرات اضطراب بر شاخصهای همودینامیک و ناراحتی بیماران، به کاربردروشهایی ایمن و کم هزینه برای کننرل این مشکل روانشناختی نیاز ...

پایان نامه‌ی کارشناسی ارشد در رشته­ی مهندسی پزشکی بهبود روش فیلترینگ الگوی مکانی مشترک جهت ارتقاء راندمان سیستم­های واسط کامپیوتری-مغزی سیستم­های واسط کامپیوتری-مغزی سیستم­هایی هستند که می­توانند سیگنال­های الکتریکی مغزی مرتبط با تصورات حرکتی در مغز انسان را به دستورات قابل فهم کامپیوتری ترجمه کنند. لذا این قابلیت می­تواند به کمک بسیاری از بیماران حسی-حرکتی بیاید و تا حد بسیار ...

پايان‌نامه براي دريافت درجه کارشناسي ارشد «.M.A» گرايش: سنجش و اندازه گيري(روانسنجي) زمستان 1393 چکيده طي دهه‌هاي گذشته، تعداد زيادي از روان شناسان و روانپزشکان

پایان نامه‌ی کارشناسی ارشد در رشته­ی مهندسی پزشکی چکیده بهبود روش فیلترینگ الگوی مکانی مشترک جهت ارتقاء راندمان سیستم­های واسط کامپیوتری-مغزی سیستم ­های واسط کامپیوتری-مغزی سیستم­هایی هستند که می­توانند سیگنال­های الکتریکی مغزی مرتبط با تصورات حرکتی در مغز انسان را به دستورات قابل فهم کامپیوتری ترجمه کنند. لذا این قابلیت می­تواند به کمک بسیاری از بیماران حسی-حرکتی بیاید و تا حد ...

پایان نامه جهت دریافت مدرک کارشناسی ارشد آموزش پرستاری چکیده مقدمه : امروزه با توسعه ی علم پزشکی و تکنولوژی مربوط به آن ، به تدریج بیماری سرطان در کودکان و نوجوانان از یک بیماری حاد و کشنده ، به یک بیماری مزمن تبدیل شده و میزان بقاء افزایش یافته است. هدف از درمان هایی که امروزه برای کودکان سرطانی استفاده می شود ، نه تنها افزایش میزان بقاء بلکه همچنین افزایش کیفیت زندگی این ...

پایان نامه جهت اخذ درجه کارشناسی ارشد رشته­ ی تربیت بدنی و علوم ورزشی گرایش رفتار حرکتی چکیده: اختلال هماهنگی رشدی معمولا با اختلالات حرکتی و شناختی نظیر تعادل، هماهنگی حرکتی، مشکلاتی در زمان واکنش و پیش­بینی و حافظه در کودکان مبتلا همراه است. هدف از این مطالعه بررسی تأثیر 8 هفته برنامه تمرینی ادراکی- حرکتی بر قابلیت های حرکتی و شناختی کودکان مبتلا به اختلال هماهنگی رشدی ...

پایان نامه جهت اخذ درجه کارشناسی ارشد رشته­ی تربیت بدنی و علوم ورزشی گرایش رفتار حرکتی چکیده: اختلال هماهنگی رشدی معمولا با اختلالات حرکتی و شناختی نظیر تعادل، هماهنگی حرکتی، مشکلاتی در زمان واکنش و پیش­بینی و حافظه در کودکان مبتلا همراه است. هدف از این مطالعه بررسی تأثیر 8 هفته برنامه تمرینی ادراکی- حرکتی بر قابلیت های حرکتی و شناختی کودکان مبتلا به اختلال هماهنگی رشدی می­باشد. ...

پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد رشته مدیریت فناوری اطلاعات ( گرایش منابع اطلاعاتی ) چکیده هدف کلی این مطالعه ، بررسی نقش فناوری اطلاعات و ارتباطات ( فاوا ) در توانمندسازی دانش آموزان اعم از افزایش و بهبود در سطح یادگیری ، پیشرفت تحصیلی ، خلاقیت ، انگیزه ، مشارکت درسی و روحیه پژوهشی دانش آموزان می باشد . سوالات این تحقیق عبارتند از : سوال اصلی : آیا فاوا موجب ...

ثبت سفارش