1. Trang chủ
  2. » Thể loại khác

Co giật động kinh và nhận diện co giật động kinh điện não

6 12 0

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 6
Dung lượng 339,56 KB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

ĐẠI HỌC QUỐsC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ GIẢN QUỐC ANH CO GIẬT ĐỘNG KINH VÀ NHẬN BIẾT CO GIẬT ĐỘNG KINH ĐIỆN NÃO LUẬN VĂN THẠC SĨ Hà Nội - 2010... ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI T

Trang 1

ĐẠI HỌC QUỐsC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

GIẢN QUỐC ANH

CO GIẬT ĐỘNG KINH VÀ NHẬN BIẾT CO GIẬT

ĐỘNG KINH ĐIỆN NÃO

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Hà Nội - 2010

Trang 2

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

GIẢN QUỐC ANH

CO GIẬT ĐỘNG KINH VÀ NHẬN BIẾT CO GIẬT

ĐỘNG KINH ĐIỆN NÃO Epileptic Seizures and Electrographic seizure detection

Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử

LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : TS Nguyễn Linh Trung

Hà Nội - 2010

Trang 4

ii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

MỤC LỤC ii

DANH MỤC HÌNH VẼ v

DANH SÁCH THUẬT NGỮ VIẾT TẮT vii

LỜI CẢM ƠN viii

TÓM TẮT ix

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 - ĐIỆN NÃO ĐỒ 7

1.1 Bản ghi điện não đồ (EEG) 7

1.1.1 Cơ chế điện sinh lý 7

1.1.2 Cơ chế hoạt động điện ở màng tế bào 8

1.1.3 Nơ-ron và lan truyền kích thích 10

1.1.4 Đo hoạt động điện trên da đầu 11

1.2 Đặc điểm của EEG 12

1.2.1 Các dạng nhịp cơ bản 13

1.2.2 Một số loại nhịp khác 16

1.2.3 Một số nhịp dạng sóng bình thường xuất hiện trong giấc ngủ 17

1.3 Hệ thống 10/20 18

1.3.1 Xác định vị trí các điện cực 18

1.3.2 Quy tắc đặt tên 20

1.3.3 Điện cực tham chiếu 21

1.3.4 Điện cực đất 22

1.4 Đạo trình 23

1.4.1 Phân cực 23

1.4.2 Đạo trình đơn cực 26

Trang 5

iii

1.4.3 Đạo trình lưỡng cực 27

1.5 Dấu hiệu nhận biết tín hiệu động kinh 30

1.5.1 Một số khái niệm 30

1.5.2 Sự phóng điện giữa các cơn 31

1.5.3 Vai trò của EEG trong chẩn đoán động kinh 31

1.5.4 Các bước chẩn đoán 32

CHƯƠNG 2 - THU THẬP DỮ LIỆU 38

2.1 Thiết bị đo và bệnh nhân 38

2.2 Tiến hành đo 38

2.2.1 Chuẩn bị trước khi đo 38

2.2.2 Quá trình đo điện não 40

2.3 Chuẩn bị dữ liệu 46

2.3.1 Đánh giá độc lập bởi chuyên gia 46

2.3.2 Đọc file dữ liệu 46

CHƯƠNG 3 - CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ SỐ ỨNG DỤNG TRONG PHÁT HIỆN GAI 48

3.1 Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) 48

3.1.1 Mô hình nơ-ron 48

3.1.2 Kiến trúc mạng 50

3.1.3 Huấn luyện 53

3.1.4 Luật học 54

3.1.5 Mạng Perceptron nhiều lớp 57

3.2 Biến đổi Wavelet 62

3.2.1 So sánh Wavelet và biến đổi Fourier 62

3.2.2 Hàm cơ sở 63

3.2.3 Biến đổi DWT và CWT 64

Trang 6

iv

CHƯƠNG 4 - MÔ PHỎNG HỆ THỐNG 66

4.1 Chuẩn bị dữ liệu EEG phục vụ huấn luyện và kiểm tra 66

4.2 Tiền xử lý 67

4.2.1 Phân tích các đặc trưng của đỉnh và hoạt động nền dựa trên hình thái 67

4.2.2 Ứng dụng mạng Perceptron trong giai đoạn tiền phân loại 72

4.3 Biến đổi wavelet 75

4.3.1 Hàm wavelet 76

4.3.2 Lựa chọn scales 76

4.4 Mạng nơ-ron nhân tạo 81

4.4.1 Cấu trúc 82

4.4.2 Thuật toán huấn luyện mạng 82

CHƯƠNG 5 - KẾT LUẬN VÀ CÔNG VIỆC DỰ KIẾN 85

PHỤ LỤC 88

TÀI LIỆU THAM KHẢO 101

Ngày đăng: 23/09/2020, 21:14

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm

w