ỨNG DỤNG SÓNG não PHÁT HIỆN dấu HIỆU BUỒN NGỦ và đưa RA tín HIỆU CẢNH báo đối với NGƯỜI lái XE

M CăL C
Trangăt a

TRANG

Quýtăđ nhăgiaoăđ ătƠi
Lý l ch khoa h c ......................................................................................................... i
L i camăđoan ............................................................................................................. ii
L i c mă n ................................................................................................................ iii
Tóm t t ...................................................................................................................... iv
M căl c ....................................................................................................................... v
Danh sách các ch vít t t/ký hi u khoa h c ....................................................... viii
Danh sách các hình................................................................................................... ix
Danh sách các b ng ................................................................................................. xii
CH

NGă1ăăăT̉NGăQUAN ........................................................................................... 1

1.1.ăT̉ngăquanăv ăh ́ngănghiênăću. ......................................................................... 1
1.1.1.ăGíiăthi u. ....................................................................................................... 1
1.1.β.ăT̉ngăquanăḱtăqu ănghiênăćuătrongăvƠăngoƠiăn ́c. ................................... 1
1.1.β.1.ăCácăđ ătƠiănghiênăćuătrongăn ́c. .......................................................... 1
1.1.β.β.ăCácăđ ătƠiănghiênăćuăngoƠiăn ́c. .......................................................... 2
1.β.ăLỦădoăch năđ ătƠi. .................................................................................................. 3
1.γ.ăTínhăćpăthítăc̉aăđ ătƠi........................................................................................ 4
1.4.ăụăngh̃aăkhoaăh căc̉aăđ ătƠi. ................................................................................. 5
1.5.ăTh cătĩnăc̉aăđ ătƠi. .............................................................................................. 5
1.6.ăM căđíchănghiênăćuăc̉aăđ ătƠi. ........................................................................... 6
1.7.ăKháchăth̉ăvƠăđ́iăt ̣ngănghiênăću. ..................................................................... 6
1.8.ăNhi măv ănghiênăću. ........................................................................................... 7
1.9.ăGíiăh năc̉aăđ ătƠi. ............................................................................................... 7

1.10.ăPh

ngăphápănghiênăću. ................................................................................... 7

1.11.ăḰăho chăth c hi n.............................................................................................. 7
CH

NGăβăăC ăS̉ăLụăTHUÝT ................................................................................ 9

β.1.ăT̉ngăquanăv ăcácăvùngăch́cănĕngăc̉aănưoăng
2.2. Cácăph

i: .............................................. 9

ngăphápăthuăth păthôngătinăho tăđ ngăc̉aănưoăb . ........................... 10

β.β.1.ăT̉ngăquanăcácăph

ngăphápăthuăth păthôngătinăho tăđ ngăc̉aănưo. ......... 10

v


β.β.β.ăăPh

ngăphápăđi nănưoăđ ăEEG. ................................................................. 11

2.2.2.1. Khái quát. .............................................................................................. 11
β.β.β.β.ăăH ăth́ngăđặtăđi năc căqúcăt́ă10-β0ăđ̉ăghiăđi nănưo. ......................... 13
β.β.β.γ.ăăĐoătínăhi uădùngăph

ngăphápăđi nănưoăđ ăEEG. .............................. 17

β.γ.ăăKínăth́căyăsinhăv ăgícăng̉. ............................................................................. 20
β.γ.1.ăKháiăni măv ăgícăng̉. ................................................................................. 20
2.3.2. Cácăgiaiăđo năc̉aăgícăng̉ăvƠăs ăthayăđ̉iăc̉aăśngănưo. ............................ 20
β.γ.γ.ăB năch́tăyăsinhăc̉aăc năbu năng̉. .............................................................. 22
β.4.ăMôăhìnhăc̉aăm tăb ăphơnătíchăvƠăx ălỦătínăhi uăśngănưo. ................................ 24
β.5.ăCácăph

ngăphápăth

ngădùngăđ̉ăx ălỦăvƠănh năd ngătínăhi uăEEG. ............. 24

β.5.1.ăCácăph

ngăphápădùngăchoăti năx ălỦ. ........................................................ 25

β.5.β.ăCácăph

ngăphápătríchăđặcătr ngătínăhi uăEEG. ........................................ 26

β.5.γ.ăPhơnălo iăvƠănh năd ngătínăhi uăśngănưoăbằngăm ngăN ronănhơnăt o. .... 30
β.5.γ.1.ăM ngălanătruy n ng ̣c. ........................................................................ 30
β.5.γ.β.ăKínătrúcăm ngălanătruy năng ̣cănhi uăĺp......................................... 32
β.6.ăCácăph

ngăth́căx ălỦătínăhi u. ......................................................................... 34

β.6.1.ăPh

ngăth́căx ălỦătínăhi uăoffline. .............................................................. 34

β.6.β.ăPh

ngăth́căx ălỦătínăhi uăonline. ............................................................... 35

CH

NGăγăăTÍNăTRỊNHăNGHIÊNăCỨUăVÀăB ăTRệăTHệăNGHI M. ................. 36

3.1. Tínătrìnhănghiênăću. ........................................................................................ 36
3.2. Thítăḱăthíănghi măb tăc năbu năng̉ăc̉aătƠiăx́ăláiăxeăđ

ngădƠi. ................... 37

γ.γ.ăXơyăd ngămô hình mô ph ngăvi călái xe............................................................. 38
γ.γ.1.ăKhoanăláiămôăph ng. .................................................................................... 38
γ.γ.β.ăVôălĕngăláiăxeămôăph ng. .............................................................................. 39
γ.γ.γ.ăCh

ngădƠiăEuroăTruckăSimulatorăβ. .......... 39

ngătrìnhămôăph ngăláiăxeăđ

γ.4.ăL aăch năthítăb ăthuăśngănưo. .......................................................................... 41
γ.4.1.ăThítăb ăthuăchuyênăd ng. ............................................................................ 41
γ.4.β.ăThítăb ăthuădiăđ ngăEmotiv EPOC. ............................................................ 43
γ.5.ăL aăch năcácăvùngăthuăth pătínăhi uăđi nănưo. .................................................. 45
γ.6.ăB́ătrí thí nghi măvà thuăth păcácăt păm uăoffline. ............................................ 46

γ.6.1.ăB́ătríăthíănghi m. .......................................................................................... 46
γ.6.β.ăThíăNghi măvƠăthuăth păcácăt păm uăoffline. .............................................. 48

vi


CH

NGă4ăăMỌăHỊNHăNH NăD NGăC NăBU NăNG ăOFFLINE ...................... 49

4.1.ăT̉ngăḱtăvƠăth́ngăkêăḱtăqu ăth ănghi m. ......................................................... 49
4.1.1.ăT̉ngăḱt. ....................................................................................................... 49
4.1.β.ăTh́ngăkêăḱtăqu . ......................................................................................... 49
4.β.ăXơyăd ngăcácăModuleăx ălý trên Matlab. ........................................................... 53
4.β.1.ăModuleăti năx ălý tínăhi u. ........................................................................... 53
4.β.β.ăModuleătríchăđặcătr ng. ............................................................................... 58
4.β.γ.ăModuleăm ngăn ăronănhơnăt o..................................................................... 64
4.γ.ăḰtăqu ăth ănghi măOfflineăv́iăcác mô hình. .................................................... 67
CH

NGă5ăăMỌăHỊNHăNH NăD NGăC NăBU NăNG ăONLINE ........................ 68

5.1.ăPhầnăćngămôăhìnhăth ănghi măOnline. ............................................................ 68
5.1.1.ăT̉ngăquanăthítăḱ. ....................................................................................... 68
5.1.β.ăNguyênăt căho tăđ ng. .................................................................................. 71
5.β.ăXơyăd ngăch

ngătrìnhăđi uăkhỉnănh năd ngăc năbu năng̉ăOnline. .............. 71

5.β.1.ăNguyênăt căchuỷnăđ̉iăofflineăsangăonline................................................... 71

5.β.β.ăXơyăd ngăthu tătoán Online......................................................................... 73
5.β.γ.ăXơyăd ngăb ăl căCARătrênăLabVIEW......................................................... 74
5.β.4.ăXơyăd ngăb ăđ măd ăli uătrênăLabVIEW. .................................................. 76
5.β.5.ăXơyăd ngăb ătríchăđặcătr ngăPSDătrênăLabVIEW. .................................... 77
5.β.6.ăXơyăd ngăm ngăn ronănhơnăt oătrênăLabVIEW. ....................................... 77
5.γ.ăTh ănghi măth căt́ăvà ḱtăqu ăth ănghi m. ...................................................... 78
5.4.ăĐánhăgiáăḱtăqu . ................................................................................................ 80
CH

NGă6ăăḰTăLU NăVÀ H

NGăPHÁTăTRI NăC AăĐ ăTÀI ....................... 81

6.1.ăḰtăLu n. ............................................................................................................. 81
6.β.ăH ́ngăphátătrỉnăc̉aăđ ătài. ............................................................................... 82
TÀIăLI UăTHAMăKH O ............................................................................................. 83

vii


DANH SÁCH CÁC CH

VÍT T T/KÝ HI U KHOA H C

ABS – Antilock Braking System
AES – Advanced Encryption Standard
AR – Autoregresion
ANN – Artificical Neural Network
BCI – Brain Computer Interface
CAR – Common Average Reference

CSP – Common Spatial Pattern
DSP – Digital Signal Processing
ECG – Electrocardiogram
EEG – Electroencephalogram
ECOG – ElectroCorticoGraphy
FMRI – Function Magnetic Resonance Imaging
FFT – Fast Fourier Transform
FPGA – Field Programmable Gate Array
LFPs – Local Field Potentials
LabVIEW – Laboratory Virtual Instrumentation Engineering Workbench
LDA – Linear Discriminant Analysis
Matlab – Matrix Laboratory
MEG – Magnetoencephalography
ME – Mocro-Electrode
MEA – Micro-Electrode Array
NIRS – Near - Infrared Spectroscopy
SRS – Supplemental Restraint System
SL – Small Laplacian
SVM – Support Vector Machines
PSD – Power Spectral Density
PCA – Principal Component Analysis

viii


DANH SÁCH CÁC HÌNH
HÌNH

TRANG

Hình 2.1: Các thùy c a não

9

Hình 2.2: Đ chính xác v̀ không gian và th i gian với các
ph ơng pháp khác nhau trong các nghiên c u v̀ BCI

10

Hình 2.3: Điện cực cho máy EEG

12

Hình 2.4: Mǜăđiệnăđ

12

c setup với miniEEG

Hình 2.5: Hệ th ng qu c tế 10-20

13

Hình 2.6: Cáchăđặt điện cực theo kỉu 21 kênh

15

Hình 2.7: Cáchăđặt điện cực theo kỉu 36 kênh

16

Hình 2.8: Cáchăđặt điện cực theo kỉu 74 kênh

16

Hình 2.9: Đo tín hiệu điện não dùng ph ơng pháp EEG

17

Hình 2.10: Các d ng sóng não

19

Hình 2.11: L uăđồ nhận d ng và phân tích sóng não

24

Hình 2.12: Cấu trúc c a m ng truỳn thẳng nhìu lớp

30

Hình 2.13: Hình d ng c a hàm sigmoid

31

Hình 3.1: Khoan lái mô ph̉ng

38

Hình 3.2: Vô lĕng lái xe mô ph̉ng

39

Hình 3.3: Ch ơng trình Euro Truck Simulator 2

40

Hình 3.4: Đồ họa mô ph̉ng việc lái xe

41

Hình 3.5: Bản đồ mô tả các cung đ

41

ng

Hình 3.6: Máy thu sóng não Mitsar-EEG 206

42

Hình 3.7: Bảng thông s c a máy thu sóng não Mitsar-EEG 206

42

Hình 3.8: Đặc đỉm kỹ thuật c a Emotiv EPOC

44

Hình 3.9: Vị trí đặt điện cực

44

Hình 3.10: Cáchăđeoăđúngăvị trí c a headset Emotiv

45

Hình 3.11: M t đo n d̃ liệu sóng não thô ch a qua xử lý,
thu đ

c trong m t thí nghiệm khi đ i t

ng đang lái xe
ix

46


Hình 4.1: Mật đ phân b ph c a m t tập mẫu thu đ
lúc đ i t

c

ng tỉnh táo

50

Hình 4.2: Mật đ phân b ph c a m t tập mẫu thu đ

c lúc đ i t

ng

đang dần mất tập trung và ngay sau đ́ có sự kiện va ch m xảy ra

51

Hình 4.3a: Bỉuăđồ cá nhân có nhịp Alpha là 7.5Hz

52

Hình 4.3b: Bỉuăđồ cá nhân có nhịp Alpha là 12Hz

52

Hình 4.3c: Bỉuăđồ cá nhân có nhịp Alpha là 10Hz

52

Hình 4.4: Đáp ng biên đ c a m ch lọc ButterWorth

53

Hình 4.5: D ng sóng tín hiệu c a m t điện cực khi đư qua m ch lọc

54

Hình 4.6a: D ng sóng c a kênh FC5 ban đầu khi lái xe chậm

55

Hình 4.6b: D ng sóng c a kênh FC5 sau b lọc CAR khi lái xe chậm

55

Hình 4.7a: D ng sóng c a kênh FC5 ban đầu khi lái xe nhanh

56

Hình 4.7b: D ng sóng c a kênh FC5 sau b lọc CAR khi lái xe nhanh

56

Hình 4.8: D ng sóng c a kênh FC5 sau b lọc SL khi lái xe chậm

57

Hình 4.9: L uăđồ các b ớc thực hiện dùng b lọc thông dãi kết h p
ph ơngăphápătríchăđặc tr ng CSP

59

Hình 4.10: L uăđồ các b ớc thực hiện dùng b lọc SL kết h p
ph ơngăphápătríchăđặc tr ng CSP

61

Hình 4.11: L uăđồ các b ớc thực hiện dùng b lọc CAR kết h p
ph ơngăphápătríchăđặc tr ng PSD

63

Hình 4.12: L uăđồ các b ớc thực hiện dùng b lọc SL kết h p
ph ơngăphápătríchăđặc tr ng PSD

64

Hình 4.13: Cấu trúc m ng Nơron kết h p với các
ph ơngăphápătríchăđặc tr ng

65

Hình 5.1: Mô hình t ng quan hệ th ng c a đ̀ tài

68

Hình 5.2: Thiết bị thu sóng não EPOC Headset

69

Hình 5.3: Thiết bị thu Emotiv USB Bluetooth

70

Hình 5.4: Card giao tiếp máy tính

70

Hình 5.5: Sơ đồ chân kết n i

71

Hình 5.6a: Ph ơng th c xử lý tín hiệu offline

72

x


Hình 5.6b: Ph ơng th c xử lý tín hiệu online

72

Hình 5.7: Nguyên t́c ho t đ ng c a m t b đệm d̃ liệu

73

Hình 5.8: L uăđồ thuật toán online cho mô hình nhận d ngăcơnăbuồn ng

74

Hình 5.9: L uăđồ thuật toán c a b lọc CAR

74

Hình 5.10: Ch ơng trình b lọc CAR đ

75

c trỉn khai trên LabVIEW

Hình 5.11: Đóng gói c a b lọc CAR trong ch ơng trình

75

Hình 5.12: Sơ đồ chân đ́ng gói c a b đệm d̃ liệu

76

Hình 5.13: L uăđồ thuật toán c a b trích đặc tr ng PSD

77

xi


DANH SÁCH CÁC B NG
B NG

TRANG

B ng 4.1: Giá trị m t s đặc tr ng c a tập mẫu với các tr ng thái
c a ph ơng pháp CSP kết h p b lọc thông dãi.

59

B ng 4.2: Giá trị m t s đặc tr ng c a tập mẫu với các tr ng thái
c a ph ơng pháp CSP kết h p b lọc CAR.

60

B ng 4.3: Giá trị m t s đặc tr ng c a tập mẫu với các tr ng thái
c a ph ơng pháp CSP kết h p b lọc SL.

62

B ng 4.4: Bảng th ng kê kết quả c a việc phân lo i d̃ liệu c a
Ph ơng phápătríchăđặc tr ng CSP.

66

B ng 4.5: Kết quả phân lo i các ph ơngăphápătríchăđặc tr ng PSD.

67

B ng 5.1: Th ng kê kết quả thử nghiệm mô hình nhận diệnăcơnăbuồn
ng online

79

xii


CH

NGă1 T̉NGăQUAN

1.1. T̉ngăquanăv ăh ́ngănghiênăću.
1.1.1. Gíiăthi u.
ngăd ngăśngănưoăphátăhiệnădấuăhiệuăcơn buồn ng ăc aăng

đ aăraătínăhiệuăcảnhăbáoăđ iăvớiăng
phátăra từănưoăb ăc aăng

iăđìuăkhỉn xe vàă

iăláiăxe, là m tăhệăth ngăthuăthậpătínăhiệuăđiệnă

iăláiăxe,ănh̃ngătínăhiệuăđiệnănàyăđ

nưo”.ăDựaătrênănh̃ngătínăhiệuăthuăthậpăđ

căgọiălàătínăhiệuă“śngă

c, hệăth ngăsẽătựăđ ng phânătíchăvàăđ iă

chiếuăxemănh̃ngătínăhiệuănàyăćăphảiădoăcơnăbuồnăng ăgâyăra hay không? Nếuăhệă
th ngăphátăhiệnăđ

cădấuăhiệuăc aăcơnăbuồnăng gây ra, ngay lậpăt căhệăth ngăsẽăgửiă

tínăhiệuăcảnhăbáoăđếnăchoăng

iăđìuăkhỉnăxe,ănh ăđìuănày giúpăng

iăđìuăkhỉnăxeă

ćăth̉ătỉnhătáoăhơnăđ̉ăquyếtăđịnhătiếpăt căchuyếnăhànhătrìnhăhayăch ăđ ng dừngăxeăđ̉ă
nghỉăngơiătránhătaiăn năđángătiếcăxảyăra.ăTínăhiệuăcảnhăbáoănàyăćăth̉ăphát ra d ớiă
d ngăđ̀năcảnhăbáoătrênămànăhìnhăhỉnăthịăthôngătinăxe,ăhayălàătínăhiệuăcảnhăbáoăd ngă
âmăthanhăphátăraăloaăhoặcăcǜngăćăth̉ăcùngălúcăphátăraăcảăhaiăd ngătínăhiệuătrên.ăNgoàiă

ra,ăc̀năćănhìuăd ngăcảnhăbáoăkhácănh ăt oărungăđ ngătrênăghếăng
rungăđ ngăvôălĕngăđ̉ăđánhăth căng

iăđìuăkhỉnăhayă

iălái,ăsiếtăchặtădâyăđaiăanătoànăc aăng

Hệăth ngănàyăbaoăgồmăcácăcảmăbiếnăđặtăc ăđịnhătrênăđầuăng

iălái….ă

iăláiăxeăđ̉ăthuăthậpătínă

hiệuăđiện nưoăgọiălàă“điệnăcực”.ăVìătínăhiệuăśngănưoărấtănh̉ănênăcầnăphảiăthôngăquaă
b ăkhuyếchăđ iătínăhiệuăgửiănh̃ngătínăhiệuănàyăđếnăb ăxửălýăthôngătin,ătừăđ́ălựaăchọnă
soăsánhăđ̉ăđ aăraăquyếtăđịnhăcu iăcùngăvàăgửiăđếnăcơăcấuăchấpăhành.
1.1.2. T̉ngăquanăḱtăqu ănghiênăćuătrongăvƠăngoƠiăn ́c.
1.1.2.1. Cácăđ ătƠiănghiênăćuătrongăn ́c.
Tìnhăhìnhănghiênăc uătrongăn ớcătaăv̀ă ngăd ngăśngănưoătrênăđìuăkhỉnăôătôăc̀nă
đangătrongăquáătrìnhătìmăhỉu,ănghiênăc uăvàăphátătrỉn.ăCùngăchungăm căđíchăcảnhă
báoănguyăhỉmăvàăgiaătĕngătínhănĕngăanătoànăkhiăng
t

iăláiăxeămệtăm̉iăvàădẫnăđếnăhiệnă

ngăng ăgậtăxảyăra. Gầnăđây,ăćănh́mănghiênăc uătr

ngăĐ iăHọcăS ăPh măKỹă

ThuậtăTP.HCMăđưă ngăd ngăcôngănghệăxửălýăảnhăphânătíchăńtămặtăvàătr ngătháiăḿtă

c aăng

iăláiăxe,ăhayăcôngănghệănhậnăd ngăđồngătử c aăđôiăḿtătàiăxếătừătr

ngăĐ iă

HọcăBáchăKhoaăTP.HCM,ăđ̉ătừăđ́ănhậnăbiếtădấuăhiệu cơnăbuồnăng ăvàăđ aăraătínă
hiệuăcảnhăbáoăchoăng

iălái.ăTuyănhiên,ăsựăph căt păc aăcôngănghệăxửălýăảnhă hay
1


nhậnăd ngăđồngătử,ăcǜngănh ăkh́ăkhĕn trongăviệcăphânăbiệtăđâuălàădấuăhiệuăthậtăhayă
làăhànhăđ ngăvôătìnhăc aăng

iăláiăxeăvẫnăc̀năđangălàăm tătháchăth călớn.

1.1.2.2. Cácăđ ătƠiănghiênăćuăngoƠiăn ́c.
Hiệnănayătrênăthếăgiớiăđưăćănhìuăđ̀ătàiănghiênăc uăđ călậpăcǜngănh ăsựăkếtăh pă
nghiênăc uăgĩaăcácănhàăkhoaăhọc,ăcácătr

ngăđ iăhọcăvàăcácăcôngătyătrongălĩnhăvựcă

ngăd ngătínăhiệuăśngănưoăđ̉ătheoăd̃iătìnhătr ngăc aăng

iăláiăxeănh̀măcảnhăbáoăkịpă

th iăvàăh năchếăsựăr iăroănguyăhỉmăćăth̉ăxảyăra.ăNgoàiăra,ăc̀năćănh̃ngăđ̀ătàiădùngă
śngănưoăđ̉ăđìuăkhỉnăthiếtăbịătrênăôătôăvàăngayăcảăđìuăkhỉnăvôălĕngăb̀ngăýănghĩ.

 CRCMINING v́iăchícămũăthôngăminhăSmartcap [27].
Đ
cùngăm

căsựătàiătr ătừăchínhăph ắcăvàăd ớiăsựăh ătr ăc aăb nătr

ngăđ iăhọcă

iăbaăđ iătácăcôngănghiệpăbaoăgồmăcácănhàăsảnăxuấtăthiếtăbịăvàăcácă

côngă tyă khaiă thácă m̉,ă họă đưă t oă raă đ

că m tă chiếcă mǜă thôngă minhă

(Smartcap),ăm tănơiălàmăviệcămàătấtăcảăcácănhân viênăđìuăkhỉnăph ơngătiệnă
vàămáyăḿcăthiếtăbịătrongăcôngătrìnhăđ̀uăphảiăđ iătrongăth iăgianălàmăviệc.ă
Chiếcămǜănàyăsẽătheoăd̃iăliênăt cătr ngătháiăc aăng

iăvậnăhànhăph ơngătiệnă

vàăgửiăthôngătinăđếnămànăhìnhăthôngătinătrênăxe,ăđồngăth iătínăhiệuănàyăcǜngă
đ

căchuỷnăđếnătrungătâmăđìuăhành.ăNếuăćăbấtăkỳătínăhiệuănàoăchoăthấyă

dấuăhiệuămệtăm̉iăhayăbuồnăng ăc aăng
thông minh,ătínăhiệuăsẽăđ

iăđìuăkhỉn thôngăquaăchiếcămǜă

căchuỷnăđếnămànăhìnhăhỉnăthịăyêuăcầuăng

iăláiă

xeăphảiănghỉăngơiăđ̉ălấyăl iăs căvàăcǜngăđ̉ăh năchếăt iăđaănh̃ngăr iăroătaiă
n năćăth̉ăxảyăra.
 Wheelchair steered using brainwases developed by TOYOTA [28].
Thángă06ănĕmăβ00λăcácănhàăkhoaăhọcăthu cătậpăđoànăToyotaăđưăchếăt oăthànhă
côngăxeălĕnăđìuăkhỉnăb̀ngăśngănưoămangătênăRAIKEN.
B ớcăđ tăpháătrongăcôngănghệă ngăd ngăśngănưo,ăđưăgiúpăconăng
vớiăm tăchiếcămǜăđ
nưoăđ

iăchỉă

căđ iătrênăđầuăvớiăcácăcảmăbiếnăthuăthậpătínăhiệuăśngă

cătíchăh păbênătrongăthìăchúngătaăćăth̉ăđìuăkhỉnăthiếtăbịăthôngăquaă

suyănghĩăc aămình.ăCôngănghệămớiănàyăchỉămấtă1β5ămiliăgiâyăđ̉ăxửălýătínă
hiệuăśngănưo,ănhanhăhơnăsoăvớiătr ớcăđâyăphảiăt năm tăvàiăgiây.

2


 Kh ă nĕngă t

ngă tácă khôngă ch mă v́iă máyă tínhă b ngă bằngă côngă ngh ă

sóng nưoăc̉aăSamsung [29].

Hưngăsảnăxuấtăthiếtăbịăđiệnătửăn iătiếngăSamsungăhiệnăđangănghiênăc uă
khảănĕngăt ơngătácăkhôngăch măvớiămáyătínhăbảngăb̀ngăcôngănghệă ngăd ngă
śngănưo. Samsungăđưăkếtăh p vớiăcác nhà nghiênăc uăc aăĐ iăhọcăTexas ă
Dallas (Mỹ)ătrongădự án dùng nón đo điệnănãoăđồ (EEG) đ̉ thuăthậpănĕngă
lựcăc aătrí nãoănh̀măm cătiêuăkỉmăsoát máy tínhăbảngăvà điệnătho iăthông
minh.ă Ng

iă sửă d ngă chỉă cầnă đ iă chiếcă mǜă đoă tínă hiệnă śngă nưoă EEGă

(Electroencephalogram)ădọcătheoădaăđầu.ăSauăđ́,ăđ̉ăthựcăhiệnăviệcălựaăchọnă
thaoătácăng

iăsửăd ngăchỉăcầnătậpătrungăvàoăcácăbỉuăt

ngămongămu n.

MǜăEEGăsửăd ngăđiệnăcựcăEEGătrongăd̀ătìmăvàăphânătíchătínăhiệuăđiệnă
nưo.ăDựăánălàăm tăsự h pătácăgĩaăcác nhà nghiênăc uăthu căph̀ngăthíănghiệmă
côngănghệăn iăbậtăc aăSamsungăvớiăGiáoăs ăkỹăthuậtăđiệnăRoozbehăJafariă
c aătr

ngăĐ iăhọcăTexas.

Vớiătinhăthầnănghiênăc u,ăhọcăh̉iăvàătìmăhỉuăbảnăchấtăc aăviệcă ngăd ngă
côngănghệăśngănưoăvàoăđìuăkhỉnăthiếtăbị.ăHayăńiăcáchăkhác,ănghiênăc uă
m tăthiếtăbịăcảnhăbáoăanătoànătrênăôătô. Đ

c sự h ớngădẫnăc aăThầy PGS.TSă

Đ ă VĕnăDũngă họcă viênă đưă quyếtă địnhă thựcă hiệnă đ̀ă tàiă nghiênă c uă “Ứngă

d ngăśngănưoăphátăhi năd́uăhi uăbu năng̉ăvƠăđ aăraătínăhi uăc nhăbáoă
đ́iăv́iăng

iăláiăxe”ăđ̉ăgiảiăquyếtăvấnăđ̀ănàyăvàătíchălǜyăkinhănghiệmăph că

v ăchoănhìuădựăánănghiênăc uătiếpătheoăđ

căhoànăthiệnăhơn.

1.2. LỦădoăch năđ ătƠi.
-

Nghiênăc u,ăkhaiăthácăvàă ngăd ngăcôngănghệăśngănưoăsửăd ngătrênăôătô.

-

Từngăb ớcă ngăd ngănàyăsẽălàăthiếtăbịăkhôngăth̉ăthiếuătrongăhệăth ngăanătoànă
trên ô tô.

-

Giúpăcảnhăbáoăkịpăth iăchoăng

iăđìuăkhỉn,ăh năchếănh̃ngăr iăroăđángătiếcăćă

th̉ăxảyăraăv̀ătàiăsảnăcǜngănh ătínhăm ngăconăng

3

i.

1.3. Tínhăćpăthítăc̉aăđ ătƠi.
Ngàyănay,ăôătôăkhôngăchỉălàăph ơngătiệnăph căv ăđiăl iămàăńăc̀năphảiăđápă ngă
đ

cănhuăcầuăngàyăcàngăcaoăc aăconăng

iăv̀ăthiếtăbị tiệnănghiăđ

cătrangăbịătrênă

xeăvàăđặcăbiệtăchúătrọngăhơnălàăhệăth ngăanătoàn. Chínhăvìăthế, hàng nĕmăcácăhãng
xeălớnătrênăthếăgiớiăđư b̉ăraăhàngătỷăđô-laăđ̉ănghiênăc uăvàăcảiătiếnăhệăth ngăanătoànă
trangăbịătrên xe. Nh ănh̃ngăn lựcăkhôngăngừngănghĩăc aăcácănhàăkhoaăhọc, nhà
nghiênăc uătrênăkh́păthếăgiới, việcăláiăxeăgi ăđâyăđư tr ănênăanătoànăhơnăvớiăhàng
lo tăhệăth ngăđảmăbảoăanătoànăđ

cătrangăbịătrênăxeănh ăhệăth ngăphanhăABS, hệă

th ngă nă địnhă lái, hệă th ngă Seată Belt,ăhệă th ngă túiăkhíă SRS…Tuyă nhiên, cácă hệă
th ngănàyăchỉămangătínhăchấtăgiúpăviệcăláiăxeă năđịnh, tinăcậyăhơnăvàăćăkhảănĕng
bảoăvệătínhăm ngăconăng

i khiăćătaiăn năxảyăra. H ớngănghiênăc uăgầnăđây chú

trọngăphátătrỉnănh̃ngătínhănĕngăgiúpăxeăvàăng

iăláiăxeăćăth̉ăph̀ngăch ngătaiăn n

m tăcáchăch ăđ ng,ăgiảmăthỉuăr iăroăkhiăláiăxe.
M t trongă nh̃ngă nguyênă nhână khôngă nh̉ dẫnă đếnă nh̃ngă taiă n nă giaoă thôngă
thảmăkh călàădo ng

iăláiăxeăđìuăkhỉnăxeătrongătìnhătr ngăkhôngătỉnhătáoădoăcơnă

buồnăng gây ra, dẫnăđếnăviệcămấtăkỉmăsoátăkhiăđangăđìuăkhỉnăxeăvàăgâyătaiăn n.
Chỉătínhăriêngăt iăViệtăNamătheoăth ngăkêăc aăBanăAnăToànăGiaoăThôngăQu căGia,
“ng ăgậtătrongăkhiăláiăxe” chiếmăhơnă60%ănguyên nhânăc aăcácăv ătaiăn n ô tô có
thiệtăh iăv̀ănhânăm ng.
Vìăvậy,ăviệcăphátăhiệnăsớmădấuăhiệuăc aăcơnăbuồnăng ăvàăđ aăraăcảnhăbáoăchoă
ng

iăđìuăkhỉnălàăm tăđìuăvôăcùngăquanătrọng,ăm tăth iăđỉmămấuăch tămangă

tínhăb ớcăngoặt giúpă giảmă thỉuă r iă roă taiă n n, từă đ́ă giảmă thỉuă t nă thấtă v̀ă conă
ng

iăvàăc aăcải. Đìuănàyăđặcăbiệtăh̃uăích choănh̃ngăng

đìuăkhỉnăxeăđiăchặngăđ

iăth

ngăxuyên phảiă

ngădàiăv̀ăđêmănh ăcácătàiăxếăxeăkhách, tàiăxếăxeăvậnătải.

Đ ngătr ớcănh̃ngăvấnăđ̀ăb căxúcăc aăxưăh iăv̀ătaiăn năgiao thông. Việcălựaă
chọnăđ̀ătàiă“Ứngăd ngăśngănưoăphátăhi năd́uăhi uăbu năng̉ăvƠăđ aăraătínăhi uă

c nhăbáoăđ́iăv́iăng

iăláiăxe”ălàănguyệnăvọngăc aăhọcăviênămu năđ́ngăǵpăm tă

phầnăcôngăs cănh̉ănhoiănh̀măgiảmăthỉu vấnăđ̀ătaiăn năgiaoăthôngăđangănh cănh iă
ăn ớcăta.

4


1.4. ụăngh̃aăkhoaăh căc̉aăđ ătƠi.
Nưoăng

iăđ́ngăm tăvaiătr̀ăquanătrọngătrongăho tăđ ngăc aăconăng

i.ăDựaătrênă

tínăhiệuăđiệnănưo,ănh̃ngăthayăđ iăbênătrongăho tăđ ngăc aănãoăb có th̉ăđ
định. Giúpăchoăviệcăchuẩnăđoán,ăphátăhiệnănh̃ngădấuăhiệuăkhôngăbìnhăth
di năraăv̀ătr ngătháiăvàăth̉ăchấtăc aăconăng
Giaoătiếpănưoăng

iăvớiămáyătínhă(Brain ComputerăInterface,ăviếtăt́tălà BCI) là
iăvớiămáyătính.ăM tăhệăth ngă

ngăsẽ dựaăvàoăcácătínăhiệuămangătínhăchấtăđiện, đ

b thôngăquaăhệăth ngăcác điệnăcực,ămáyătínhăđ
liệuăthuăthậpăđ

căthuăthậpătừănãoă

călậpătrìnhăsẽ phân tích,ăxử lý d̃

căvà đ aăraănh̃ngăphảnă ngăđápăl iăcácăsuyănghĩ,ăt

cǜngănh ăcácăho tăđ ngăthầnăkinhăc aăconăng

ngăt

ng,ă

i.ăTrênăthếăgiớiăđưăb́tăđầuăxuấtăhiệnă

nh̃ngăsảnăphẩmă ngăd ngăcôngănghệăgiaoătiếpănưoăng
d ngănày đặcăbiệtăđ

ngăđangă

iăm tăcáchăchínhăxácăhơn.

m tălĩnhăvựcănghiênăc uăsự t ơngătácăgĩaănưoăng
BCIăthôngăth

căxác

iăvớiămáyătính.ăCácă ngă

căápăd ngăr ngărãi trong lĩnhăvựcăyătếăvà giảiătrí.

ngăd ngăthuăthậpătínăhiệuăśngănưoăvàăphânătíchăxửălý,ăgiúpătaăphátăhiệnăđ
m tăcáchăchínhăxácătr ngătháiăbuồnăng .ăTừăđ́,ăápăd ngăđ iăvớiăng

că

iăđìuăkhỉnă

ph ơngătiệnăgiaoăthôngănh̀măđ aăraătínăhiệuăcảnhăbáoăkịpăth iăkhiăhọărơiăvàoătr ngă
tháiămệtăm̉iăvàăbuồnăng .ăĐìuănàyăgiúpăh năchếănh̃ngăr iăroăđángătiếcăćăth̉ăxảyă
raăchoăcảăng

iăvàăph ơngătiện.ăĐ̀ătàiănghiênăc uăthành công là cơ s ăđ̉ăt oăraăsảnă

phẩmăth ơng m i, ćăth̉ă ngăd ngăvàoătrongăthựcătếănh ănh̃ngăthiếtăbịăcầnătrangă
bịătrênăô tô nh̀măgiaătĕng tính nĕngăan toàn khiăthamăgiaăđìuăkhỉnăph ơngătiệnă
l uăthôngătrênăđ

ng.ăNgoàiăra, nó cǜngălà cơăs ăđ̉ă ngăd ngăśngănưoăvàoăviệcă

đìuăkhỉnănh̃ngătrangăthiếtăbịăkhácăđ

cătrangăbịătrênăxe.

Việcăthựcăhiện đ̀ătàiăćătínhă ngăd ngăkhaiăthác,ăkếtăh păkiếnăth căc aănhìuă
lĩnhă vựcă khácă nhauă nh μă Viă đìuă khỉn,ă lậpă trìnhă Matlab,ă lậpă trìnhă môă ph̉ngă
LabVIEW,ăxửălýătínăhiệuăs ,ătríătuệ nhânăt o,ăkỹăthuậtănhậnăd ngăb̀ngăm ngănơron
nhânăt o,ăkiếnăth căv̀ăyăsinh.ăVìăthế, khiăthựcăhiệnăđ̀ătàiănàyăng
đ

căm tăl

iăhọcăđưălĩnhăh iă

ngăkiếnăth cămớiăvôăcùngăphongăphúăvàăh̃uăích.

1.5. Th cătĩnăc̉aăđ ătƠi.
Đ̀ătàiăsửăd ngăthiếtăbịăđoăśngănưoăcơăđ ngăvàăgọnănḥăvớiăđ ăchínhăxácăchấpă
nhậnăđ

c.ăThiếtăbịăđ

căđ iătrênăđầuăng
5

iăsửăd ngăvàăthuăthậpăd̃ liệuătheoăkỉuă


th iăgianăthựcă(online),ăth ăviệnăhàmăh ătr ăgiaoătiếpăđ

căchính hãng cungăcấp khá

đầyăđ ăđảmăbảoăchoăviệcătruyăxuất d̃ liệuătừăthiếtăbị.ăVàătừăđây,ăchúngătaăćăth̉ă
ngăd ngăśngănưoăchoănhìuăm căđíchănh ănhậnăd ngătr ngătháiătinhăthầnăc aăng
đìuăkhỉnăph ơngătiện vàăđ aăraănh̃ngăcảnhăbáoăthíchăh p choăng

iă

iăláiăxe.

Trong n iădungăđ̀ tài nàyăsẽ tiếnăhànhăđoătínăhiệuăsóng nãoătừăthiếtăbị Headset

Emotive EPOC, ápăd ng các thuật toán ng ̃ngăvàăm ngănơronătruỳnăthẳngănhìuă
lớpăđ̉ nhậnăd ngăcácăho tăđ ngăc aănãoăb . TínăhiệuăEEGăthuăthậpăđ

căsẽăđ

că

đ aăquaăb lọcăthôngădảiăHammingăđ̉ălo iăb̉ nhi uăvàălọcălấyătínăhiệu.ăCácăđặcă
tínhăc aătínăhiệuăđ
thẳngăđ

cătríchăxuấtăb iăcácăhệăs môăhìnhăAR.ăM ngănơronătruỳnă

căsửăd ngăvớiăng̃ăvàoălàăcácăhệăs ăAR.ăThôngăquaăđ́, sẽătrìnhăbàyăm tă

ph ơngăphápăxâyădựngăm tăhệăth ngăBCIăhoànăchỉnhăćăgiáăthànhăh pălý, ćăkhảă
nĕngănhậnăd ngăcácătr ngătháiăho tăđ ngăc aănưoăng

iăđápă ngătheoăth iăgianăthựcă

vàăćăđ ătinăcậyăcao.ă
1.6. M căđíchănghiênăćuăc̉aăđ ătƠi.
M căđíchănghiênăc uăc aăđ̀ătàiălàăxâyădựngăm tămôăhìnhăćăkhảănĕngănhậnăbiết
dấuăhiệuăc aăcơnăbuồnăng ăc aăconăng

iăvàăđ aăraătínăhiệuăcảnhăbáo. Trong ph mă

viăđ̀ătài, họcăviênăsẽătiếnăhànhănghiênăc u và thửănghiệm thuăthậpăcácăd ng sóng
nưoăc aăconăng

iăkhiăxuấtăhiệnăcơnăbuồn ng ,ăquaăđ́ătríchălọcăcácăđặcătr ngăc aă

cácăd ng sóng trên. Từăđ́, sẽătiếnăhànhăxâyădựngăm tăthuậtătoánăćăkhảănĕngănhậnă
d ngăcácăd ngăsóng nưoăc aăcơnăbuồnăng . Giaiăđo năcu iăcùngăc aăđ̀ătàiăsẽăxâyă
dựngăm tămôăhìnhăđơnăgiảnă ngăd ngăthuậtătoánătrênăđ̉ănhậnăd ngăcơnăbuồnăng ă
vàăđ aăraănh̃ngătínăhiệuăcảnhăbáoăchoăng

i dùng.

1.7. Kháchăth̉ăvƠăđ́iăt ̣ngănghiênăću.
Đ̀ătàiănghiênăc uădựaătrênăcácăkiếnăth căsauμ
- Lýăthuyếtăv̀ăcácăgiaiăđo năc aăgiấcăng .
- Tàiăliệuăśngănưoăcơăbản.
- Lýăthuyếtăxửălýătínăhiệuăs ăDSP.
- Lýăthuyếtăkỹăthuật nhậnăd ngătínăhiệuăvớiăm ngănơronănhânăt o.
- Lýăthuyếtăkỹăthuậtăgiaoătiếpămáyătính.

6


- LậpătrìnhăCăcĕn bảnăvớiăviăđìuăkhỉnăPIC.
- Cácăphầnă m̀măh ătr ăchoăđ̀ătàiμă Matlab,ă LabVIEW, CCS_PCWH, Burn-E
Programmer.
- Proteus 7.5.
1.8. Nhi măv ănghiênăću.
- Nghiênăc uăđặcătr ngăc aăcácăd ngăśngănưoăkhiăxuấtăhiệnăcơnăbuồnăng .
- Nghiênăc uăxâyădựngăthuậtătoánănhậnăd ngăcácătínăhiệuăśngănưoăc aăcơnăbuồnă
ng .
- Xâyădựngămôăhìnhăthửănghiệmă ngăd ngăthuậtătoánăđưăxâyădựng.
- Thửănghiệm, đánhăgiáăchấtăl

ngăvàăkhảănĕngă ngăd ngăvàoăthựcătếăc aăđ̀ătài.

1.9. Gíiăh năc̉aăđ ătƠi.
Doăđ̀ătàiăćăliênăquanăđếnăkiếnăth căt ngăh păc aăkháănhìuămônăkhoaăhọcă
khácănhauănênăđ̀ătàiăchỉădừngă ăm căđ ătìmăhỉuăvàăxâyădựngăthuậtătoánănhậnăbiếtă
cơnăbuồnăng .ăSauăđ́,ăthựcăhiệnăm tămôăhìnhăđơnăgiảnăđ̉ătiếnăhànhăcácăthửănghiệmă
đánhăgiáăchấtăl

ngăc aăthuậtătoán. Đ̀ătàiăsẽăkhông xâyădựngăthànhăm tăsảnăphẩmă

hoànăchỉnhăćăkhảănĕngă ngăd ngăngayăvàoăthựcăti n.
1.10. Ph
-

ngăphápănghiênăću.

Thuăthập, nghiênăc u lýăthuyếtăv̀ăgiấcăng , sóng não, cácătàiăliệuăxửălýătínăhiệuă
s , tàiăliệuăv̀ăm ng nơ-ronănhânăt o.

-

Ph ơng pháp thựcănghiệm.

-

Ph ơngăphápăth ngăkê.ă

-

Ph ơngăphápăsoăsánhăđánhăgiá, đìuăchỉnhăvà sửaăch̃a.

1.11. Ḱăho chăth c hi n.
Thựcăhiệnăđ̀ătàiătheoăth ătựăsauμ
-

Thuăthậpăvà nghiênăc uălýăthuyếtăv̀ăgiấcăng , sóng não, cácătàiăliệuăxửălýătínă

hiệuăs , tàiăliệuăv̀ăm ngănơronănhânăt o.
-

Tìmăhỉuăvàălựaăchọnăthiếtăbịăthuăthậpăśngănưoăphùăh păvớiăđ̀ătài.

-

Thiếtălập, chuẩnăh́aăthiếtăbịăthu, kếtăn iăthiếtăbịăvớiăphầnăm̀măLabVIEW.

-

Xâyădựngăthíănghiệmăđ̉ăthuăthậpăcácătậpămẫuăśng nưoăkhiăxuấtăhiệnăcơnăbuồnă

ng ătrênănhìuăđ iăt

ngăthamăgiaăthíănghiệm.
7


-

Xâyădựngăcácăthuậtătoánănhậnăd ngăthửănghiệmătrênăMatlab.

-

Lựaăchọnăthuậtătoánăćăkhảănĕngănhậnăd ngăchínhăxácănhất.

-

Sau khi có thuậtătoánăt iă u,ăsẽătiếnăhànhăxâyădựngăch ơngătrìnhăthuăthậpăvàă

nhậnăd ngăcơnăbuồnăng ăquaăśngănưoătheoăth iăgianăthựcătrênăLabVIEW.
-

Xâyădựngămôăhìnhăcảnhăbáoăbuồnăng ăchoătàiăxếăláiăxe hoànăchỉnh.

-

Thửănghiệm thựcătếămôăhình.

-

Kếtăluậnăvàăđánhăgiá.

8


CH

NGăβăăC ăS̉ăLụăTHUÝT

2.1. T̉ngăquanăv ăcácăvùngăch́cănĕngăc̉aănưoăng

Nưoăng

i:

iălà m tăb ăphậnăquanătrọngăbậcănhấtăc aăcơăth̉,ălà cơăquanătrungă ơngă

c aăhệăthầnăkinhăđìuăkhỉnămọiăho tăđ ngăc aăcácăcơăquanăkhácătrongăcơăth̉.ăB ănão
ng

iăgồm khoảngă100ătỉătếăbàoăthầnăkinh,ănh̃ngătếăbàoăthầnăkinhănàyăkếtăn iăvớiă

hàng ngànătếăbàoăthầnăkinhăkhácăt oăthànhăm tăm ngăl ớiăthầnăkinh.ăThông qua các
kếtăn iănày mà cácătếăbàoăćăth̉ăgiaoătiếpăvớiănhau,ăvà thôngăquaăm ngăthầnăkinhănày
conăng

iăcó th̉ăkỉmăsoát đ

căcácăb ăphậnăc aăcơăth̉.

Nưoăb ăgồmăhaiăbánăcầuătrái và phải,ălà vùngăr ngănhấtăcó th̉ăphân tíchăd̃ăliệuă
giácăquan,ăthựcăhiệnăch cănĕngăghiănhớ,ătìmăhỉuăthôngătin,ăsuyănghĩăvà raăquyếtăđịnh.ă
Bánăcầuănãoăphảiăđìuăkhỉnănửaăphầnătráiăc aăcơăth̉ăvà bánăcầuănão tráiăph ătrách
phầnăphảiăc aăcơăth̉ăvớiăcácăch cănĕngăt ơngătự.ăM iăbánăcầuănão đ
b nă phầnă đ

căchiaăraăthành

că gọiă là thùy,ă baoă gồmμă thùy trán (Frontal lobe), thùyă đỉnhă (Parietal

lobe), thùy tháiăd ơngă(Temporalălobe),ăthùyăchẩmă(Occipital).ăNh ătrongăhìnhăβ.1ă

d ớiăđây:

Hình 2.1: Cácăthùyăc aănưo.

M iăthùyăđ́ngăm tăvaiătr̀ăkhácănhau.ăThùyătránăt ơngă ngăvớiăcácăch cănĕngă
nh ălậpăkếăho ch,ăgiọngăńi,ădiăchuỷn,ăcảmăxúcăvàăgiảiăquyếtăvấnăđ̀.ăThùyăđỉnhăliênă
quanăđếnăcácăch cănĕngănh ădiăchuỷn,ăđịnhăh ớng,ănhậnăbiết,ăphátăhiệnăkíchăthích,

9


sựătậpătrung.ăThùyăchẩmăliênăquanăđếnăch cănĕngănhìn.ăThùyătháiăd ơngăliênăquană
đếnătriăgiácăvàănhậnăbiếtăâmăthanh,ătríănhớăvàătiếngăńi.
2.2. Cácăph

ngăphápăthuăth păthôngătinăho tăđ ngăc̉aănưoăb .

2.2.1. T̉ngăquanăcácăph

ngăphápăthuăth păthôngătinăho tăđ ngăc̉aănưo.

Hiện t i, theo [2] có hai cách thu tín hiệu từ não là ph ơngăpháp không xâm lấn
(non-invasive) và xâm lấn (invasive) đ

c sử d ng trong các nghiên c u v̀ tín hiệu

não.
Trongă cácă ph ơngă pháp không xâm lấn (non-invasive) thì có MEG
(Magnetoencephalography: Ph ơngăphápăđoătừ tr
m t thiết bị đặtăxungăquanhăđầuăng

ng từ các ho tăđ ng c a não b̀ng

i), EEG (Electroencephalogram: Sử d ng các

điện cựcă đặt tiếp xúc vớiă daă đầuă đ̉ đoă tínă hiệu từ não),ă ph ơngă phápă FMRIă
(Functional Magneti Resonance Imaging) và NIRSă(NearăInfraredăSpectroscopyμăĐo
sự thayăđ i c a nồngăđ oxy trong máu c a v̉ não).
Vớiă ph ơngă phápă xâmă lấn (invasive)ă thìă ćă ph ơngă phápă ECOGă
(Electrocorticography),ă ph ơngă phápă MEă (Mocro-Electrode),ă ph ơngă phápă MEAă
(Micro-Electrode Array) và LFPs (Local Field Potentials). Vớiăcácăph ơngăphápănàyă
cácăđiện cựcăđ

căđặt

bên trong ( d ới lớpădaăđầuăvàătùyăvàoăph ơngăphápămàăđ

xâm lấn nông sâu khác nhau). Hình 2.2
cáchăsơăl

d ớiăđâyăm t phần nào giảiăthíchăđ

cm t

c c aăcácăph ơngăphápăvừa nêu.

Hình 2.2: Đ chính xác v̀ không gian và th i gian vớiăcácăph ơngăphápăkhácănhauătrongă
các nghiên c u v̀ BCI [2].

10

Vớiăhìnhăβ.β,ătaăćăth̉ăthấyă4ăph ơngăphápăxâmălấnăćăth iăgianăxửălýă(đápă ng)ă
kháănhanhă(d ớiă0.01ăgiây)ăvàă4ăph ơngăphápăkhôngăxâmălấnăćăth iăgianăđápă ngă
chậmăhơnμăEEGăvàăMEGăćăth iăgianăđáp ngăd ớiă0.1ăgiâyăc̀năNIRSăvàăFMRI có
th iăgianăđápă ngătrênă1ăgiây.
2.2.2. Ph

ngăphápăđi nănưoăđ ăEEG.

2.2.2.1. Khái quát.
Śngănưoălàănh̃ngătínăhiệuăđiệnăthuăđ

cătừădaăđầu,ăńălàăbỉuăhiệnăc aăcácătr ngă

tháiăthầnăkinhăđangăxảyăraătrênăv̉ănưo.ăTínăhiệuăśngănưoăth

ngărấtăb́ă(ćăbiênăđ ă

khoảngăvàiăđếnăvàiătrĕmăµV)ăvàătầnăs ăthấpă(từă0,570Hz).ăChínhăvìăthếătínăhiệuă
śng nưoăkhôngăth̉ăthuăthậpătrựcătiếpăđ

cămàăńăphảiăquaăb ăkhuyếchăđ iă(EEGă

amplifiers).ăMặtăkhác,ăcǜngăcầnăćăb ălọcă(EEGăfilters)ăđ̉ălọcăcácăgiaoăđ ngăđiệnăxuấtă
phátătừătim,ăcơăvàătừămôiătr

ngăbênăngoài.ăB ălọcăchỉăchoăph́pănh̃ngăho tăđ ngă

điệnăćătầnăs ă trongă m tăkhoảngăgiớiăh nă(Frequencyărange)ăđịnhăsẵnălàăđ

căghiă

nhậnăvàoămáyăđiệnănưo,ănh̃ngăho tăđ ngăđiệnănàoăćătầnăs ăcaoăhơnăhoặcăthấpăhơnă
khoảngăgiớiăh năđ́ sẽăbịălọcăra.ă
Máyăđiệnănưoăđồădùngăb ălọcătầnăs ă(pass-filter): M căd ớiălàă0,5Hz,ăm cătrên
là 70Hz.ăNh ăvậyănh̃ngăgiaoăđ ngăć tầnăs ăcaoăhơnă70Hzăsẽăđ

căghiăthànhăđ

ngă

thẳng.ăĆătàiăliệuăńiăr̀ngăm călọcăd ới (low pass filter) nên là 0,16Hzăhayăthậmăchíă
thấpăhơnăña.
ăđ ăkhuyếchăđ iăkhoảngă1000ălần,ăchoăph́pămáyăđiệnănưoăđồăćăth̉ăthuăthậpă
cácătínăhiệuăśngănưo.ăTrênăđiệnănưo đồ,ăkhiăđ

ngăbỉuădi năđiălênătaăgọiălàăd ơng

vàăkhiăđiăxu ngăthìăgọiălàăâm.
Cácăđiệnăcựcădùngătrongăđiệnănưoăđồăth
ch ăđặtăđiệnăcựcăđ

ngălàănh̃ngăđĩaăkimălo i,ătrênădaăđầuă

căbôiăkemădẫnăđiện,ătr ớcăđ́ăng

iăta phảiălàmăs chădaăđầuăb̀ngă

cách dùngăcồnălàmăs chăchấtăm̃ănh nătrênădaăđầu,ăsaoăchoăđiệnătr ăgĩaădaăđầuăvớiă

điệnăcựcăkhôngăv

tăquáăm tăng ̃ngănàoăđ́,ăth

ngălàăkhôngăquáă5ăKilo-Ohms.ăNếuă

làmăs chădaăđầuăt t,ăcǜngăćăth̉ăkhôngădùngăkemădẫnăđiệnătrênăđiệnăcựcăghi, mà dùng
miếngăx pătẩmădungădịchămu i.

11


Hìnhăβ.3μăĐiệnăcựcăchoămáyăEEG.

Ng

iătaăcǜngăhayădùngălo i mǜăcaoăsuăćăǵnăsẵnăđiệnăcựcătheoăcácăđ oătrình,ă

nh̀mătiệnăl iăchoăquáătrìnhăđịnhăvịăcácăđiệnăcực.

Hìnhăβ.4: Mǜăđiệnăđ

căsetupăvớiăminiEEG.

Tr ớcăkhiăghiăđiệnănưoăđồ,ăcầnăthựcăhiệnăviệcăđoăchuẩnăđ ă(Calibration)ăđ̉ăđảmă
bảoălàămáyăsẽăchoăđ

ngăghiăchínhăxác.ăŚngăghiăchuẩnăđ ăcungăcấpăchoătaăgiáătrịăsoă

sánhăbiênăđ ăcácăśngăđiệnănưo.ăNg

iătaădùngăm tăxungăđiệnăhìnhăch̃ănhật,ăhìnhătamă
12


giác, hay hìnhăsin,ăćăbiênăđ ăbiếtătr ớc,ăđ aăvàoăđầuăvàoăc aăb ăph́ngăđ iăc aămáyă
ghiăđiệnănưoăđồ.ăNh ăvậyătínăhiệuăchuẩnăđ ăsẽăđiăvàoătấtăcảăcácăđ

ngăghiăEEG t oăraă

m tăśngăchuẩnăđ ătrênăbảnăghi.ăCĕnăc ăvàoăśngăchuẩnăđ ănày,ăng

iătaăđánhăgiáăcácă

śngăđiệnănưoăv̀ămặtăbiênăđ .
2.2.2.2. H ăth́ngăđặtăđi năc căqúcăt́ă10-β0ăđ̉ăghiăđi nănưo.
Trongăph ơngăphápăđoătínăhiệuăđiệnănưoăkhôngăxâmălấnăd ngăEEG,ătínăhiệuăđiệnă
nưoăđ

căthuăb̀ngăcáchăđặtăcácăđiệnăcựcătrựcătiếpătrênădaăđầu.ăM tăchuẩnăđ̉ăđặtătênă

vàăthiếtăkếăvịătríăđiệnăcựcăđ

căgọiălàăhệăth ngăqu cătếă10-20 (10-20 International

System).ăTrongăthiếtăkếănày,ă“10”ăvàă“β0”ăćănghĩaălàăkhoảngăcáchăgĩaăcácăđiệnăcựcă
tiếpăgiápăđặtătrênăh păsọ,ăhoặcălàă10%ăhoặcăβ0%ăc aătừătr ớcăraăsauăhoặcătừăphảiăsangă
tráiăt ngăkhoảngăcáchăc aăh păsọănh ămôătảătrongăhìnhăβ.5ăsauăđâyμ

Hình 2.5: Hệăth ngăqu cătếă10-20 [22].

Ćăγăđ

ngăn iăchínhμ

 N iăβă ngătaiăngoàiă(thựcăraălàăngayătr ớcătaiă– preauricular points).
 N iăg cămǜiăvớiă ăchẩmăngoài,ăcảăβăđ
 Đ

ngăn iănàyăđ̀uăđi quaăđỉnhăsọ.

ngăchuăviăc aăsọăkếtăn iăβăđỉmătậnăcùngănhấtătrênăsọ.

13


Baăđ
(βăđ

ngănàyăđ

căchiaătheoătỷălệă10-20-20-20-20-10%,ătheoăcảătr cătrựcăgiaoă

ngăvuôngăǵc),ălẫnătheoăv̀ngătr̀năchuăvi,ătheoăkỉuăchiaăđôiăcácăđỉmăn i.ă
Khiănghiênăc uăgiấcăng ,ăćăth̉ăng

iătaăkhôngădùngăhếtăcácăvịătríăghiănày,ăvàă

chỉ đặtăđiệnăcựcă ăm tăs ăvịătríμăTrênăhìnhăvẽălàănh̃ngăch ăćăv̀ngătr̀năđen.
Thôngăth

ng, chúngătaăsẽ dùngăm tăb ăβ1ăđiệnăcựcăǵnătrênădaăđầuătheoăhệă

th ngăđặtăđiệnăcựcă10-β0ăc aăqu cătế.
Taălấyăcácăđỉmăm căsauăđâyμ
 Đỉmăg cămǜiă(Nasion),ăǹmăgĩaăβăchânălôngămàyă(Glabella).
 Đỉmăchẩmă(Inion).
ngătaiăngoàiăβăbên.



Vớiăcácăkýăhiệuăsauăđâyμ F là trán (Frontal), Oălàăchẩm (Occipital), C là trung
tâm (Central), Pălàăđỉnhă(Parietal). Đánhăs ălẻănếuălàăbên trái,ăvàăs ăchẵnănếuălàăbênă
phải.
N iăβăđỉmăg cămǜiăvàăchẩmăvớiănhau,ătaăćăđ
c aăđ

ngădọcăgĩa.ăTaăchiaăchìuădàiă

ngănàyătheoătỷălệă%μăđỉmăcáchăg cămǜiă10%ălàăF0 (hayăFpz),ăcáchătiếpătheoă

β0%ăñaălàăFz,ătiếpăβ0%ăñaălàăCz.ăCzăchínhălàăđỉmăchínhăgĩa đỉnhăđầu,ătiếpăsauă
ńăβ0%ălàăPz.ăCáchăđỉmăchẩmă10%ă(t căcáchăPzăβ0%)ălàăO0 (hayăc̀năgọiăOz).
N iăβă ngătaiăngoàiăvớiănhau,ătaăđ

căm tăđ

ngăćtăngangăđ

ngădọcăgĩaă ă

đỉmăCz.ăCách ngătaiăngoàiă10%ăbênătráiălàăT3,ăbênăphảiălàăT4. Cách thêm 20% (chính
gĩaăT3 hay T4 vớiăCz)ălàăC3 (bên trái) và C4 (bênăphải).
Vẽăđ

ngăđồngătâmăvớiăđ

nhấtμăFpz-T3-Oz-T4.ăTrênăđ

ngăchuăviăc aăđầu,ăn iăcácăđỉmăm căphíaăngoàiă

ngă(gầnănh ălàăđ

ngătr̀n)ănày,ăcǜngăchiaătheoătỷălệă%ă

nh ăvậy.ăCáchă10%ăphíaătr ớcăćăFp1ăbênătrái vàăFpβăbênăphải,ăsauăđ́ăβ0%ălàăF7 và
F8.ăCáchăOză10%ătừăphíaăsauălàăO1 bên trái và O2 bênăphải.ăCáchătiếpăβ0%ă(làăchínhă
gĩaăO1 vớiăT3) là T5 bênătráiăvàă(làăchínhăgĩaăO2 vớiăT4) T6 bênăphải.
Vẽătiếpăđ

ngăv̀ngăcungăphíaătrong,ătiếpăn iăFp1-C3-O1 bên trái, và Fp2-C4-O2

bênăphải.ă ăkhoảngăcáchăβ0%ă(chínhăgĩaăcácăm c)ălàăF3 phíaătr ớcăbênătrái,ăF4 phía
tr ớcăbênăphải,ăP3 phía sau bên trái, P4 phíaăsauăbênăphải.
Vậyătaăćă1ăm ngăghiăđiệnănưoăđồ.ăV̀ăph ơngădiệnăđiệnăhọc,ăng

iătaăcoiătaiăvàă

g cămǜiălàă0,ălàăđiệnăcựcătrungăh̀a.ăNh ăvậyăkỉuăkếtăn iă1ăđiệnăcựcătrênăm ngăghiă
14

điệnănưoăđồăvớiătai,ătaăćăkỉuăghiăđơnăcực.ăC̀năcáchăn iăβăđiệnăcựcătrênăm ngăvớiă
nhauămàăkhôngăn iăvớiătai,ăthìăgọiălàăcáchăghiăl ̃ngăcực.
VịătríăOzăvàăFpzăítăđ
hayăđ

cădùngăđ̉ăđặtăđiệnăcựcăghi trongăđiệnănưoăđồ,ănh ngăl iă

c dùngăkhiăghiăđiệnăthếăg i (víăd ăVEP).ăTheoăsơăđồă(m ng)ăđiệnăcựcănh ă

trên,ătaăćă1λăvịătríăđặtăđiệnăcựcăđ̉ăghiăđiệnănưoăđồ.ăVớiănh̃ngăcách n iăđiệnăcựcăkhácă
nhau,ătaăsẽăćănhìuăkênhăghi.ăT iăm tăs ăph̀ngăghiăđiệnănưoătrênăthếăgiới,ăng
còn chia tách ra tỉ mỉ hơnăđ̉ăđặtăđ

iătaă

cănhìuăđiệnăcựcăghiăEEGăhơn,ăćăth̉ăćăs ăvịătríă

đặtăđiệnăcựcăghiătrênădaăđầuălàăγβ,ă64,ăthậm chí 256.

Hình 2.6: Cáchăđặtăđiệnăcựcătheoăkỉuăβ1ăkênh [22].

15


Hình 2.7: Cáchăđặtăđiệnăcựcătheoăkỉuăγ6ăkênh [22].

Hình 2.8: Cáchăđặtăđiệnăcựcătheoăkỉuă74ăkênh [22].

Hệăth ngăđặtăđiệnăcựcă10-β0ăqu cătếăđ
dùngăr ngărưi,ăvàăđ

căđ̀ănghịăvàoănĕmă1λ58,ăhiệnăđ

că

căcoiălàăph ơngăpháp chuẩnă(StandardăMethod)ăđ̉ăghiăđiệnănưoă

trênădaăđầuă(ScalpăEEG).ăGầnăđâyăH iăđiệnănưoăHoaăKỳă(TheăAmericanăEEGăSociety)ă
16


tánăthànhăm tăbiếnăđ iănh̉ătrong danh pháp theo s ăvàăch̃ăcáiănguyênăth y.ăTrongă
đ́,ătr ớcăđâyălàăTγ,ăT4,ăT5ăvà T6 thì nayăchuỷnăthành T7,ăT8,ăP7ăvàăP8.ăCảiătiếnă
nàyănh̀mălàmătĕngăph măviăđặtăđiệnăcựcăđưăchuẩnăh́aăvàoătrongăvùngăd ớiătháiăd ơngă
- subtemporalăregionă(víăd μăFλ,ăTλ,ăPλ,ăF10,ăT10,ăP10)ăvàăchỉăr̃ătênăc aăvịătríăđiệnă
cựcăǹmă ăđ

ngăv̀ngătrungăgian,ăgĩaăcácăđ

ngăv̀ngăchuẩnă (víăd μăAF7,ăAFγ,ă

FTλ,ăFT7,ăFC5,ăFCγ,ăFC1,ăTPλ,ăTP7,ăCP5,ăCPγ,ăCP1,ăPO7,ăPOγăvàăv.v.).ăNh̃ngă
điệnăcựcăđặtăthêmăvàăgầnăsátănhauăhơn,ăcáchăđặtăthêmăđiệnăcựcă ăchínhăgĩaăcácăđiệnă
cựcătiêuăchuẩnăc aăhệăth ngăđặtăđiệnăcựcă10-β0,ătấtăcảănh̃ngăcáchăđặtăthêmăđiện cựcă
nh ăvậyăth

ngăsẽăgiúpăchoăđịnhăkhuăcácăbấtăth

ngăt tăhơnă(víăd ăđịnhăkhuă ăphátă

śngăd ngăđ ngăkinhă- epileptiformădischargesă ăbệnhănhânăbịăđ ngăkinhăc căb ă partialăseizures).ăCǜngăćăm tăvàiăkỉuăđiệnăcựcăđ

căchếăđ̉ăghiăho tăđ ngăđiệnă

thùy tháiăd ơng.
2.2.2.3. Đoătínăhi uădùngăph

ngăphápăđi nănưoăđ ăEEG.

Điệnănưoăđồălàăph ơngăphápăđoăsựăthayăđ iăđiệnăápăhình thành từăd̀ngăchảyăc aă
cácăionătrongătếăbàoănưoăc aăconăng

i.ăHìnhăβ.9 sửăd ngăńnăćăǵnăcácăđiệnăcựcăđ̉ă

thuătínăhiệuăđiệnănưoătheoăph ơngăphápăEEG.

Hình 2.9: Đoătínăhiệuăđiệnănưoădùngăph ơngăphápăEEG.

Điệnăápătrênănưoăthayăđ iăđ
luônătraoăđ iăionăvớiămôiătr

căduyătrìălàănh ăhàngătỉănơronătrongănưo.ăNơronă

ngăngo iăbào.ăQuáătrìnhătraoăđ iănh ăvậyăsẽăt oăraăđiệnă

áp.ăKhiăd ngăśngăc aăcácăionăđiăđếnăcácăđiệnăcựcăđ

căǵnă ătrênăđầuăthìăńăsẽăđẩyă

hoặcăhútăcácăionătrênăkimălo iă ăcácăđầuăđiệnăcựcăđ́.ăKhiăcácăionătrênăđiệnăcựcăbịăhútă
17