Advancements in biomedical signal p

Advancements in biomedical signal processing techniques have led Electroencephalography
(EEG) signals to be more widely used in the diagnosis of brain diseases and in the field of Brain
Computer Interface(BCI). BCI is an interfacing system that uses electrical signals from the brain
(eg: EEG) as an input to control other devices such as a computer, wheel chair, robotic arm etc.
The aim of this work is to analyse the EEG data to see how humans can control machines using
their thoughts.In this thesis the reactivity of EEG rhythms in association with normal, voluntary
and imagery of hand movements were studied using EEGLAB, a signal processing toolbox
under MATLAB. In awake people, primary sensory or motor cortical areas often display 8-12
Hz EEG activity called ’Mu’ rhythm ,when they are not engaged in processing sensory input or
produce motor output. Movement or preparation of movement is typically accompanied by a
decrease in this mu rhythm called ’event-related desynchronization’(ERD). Four males, three
right handed and one left handed participated in this study. There were two sessions for each
subject and three possible types : Imagery, Voluntary and Normal. The EEG data was sampled
at 256Hz , band pass filtered between 0.1 Hz and 50 Hz and then epochs of four events : Left
button press , Right button press, Right arrow ,Left arrow were extracted followed by baseline
removal.After this preprocessing of EEG data, the epoch files were studied by analysing Event
Related Potential plots, Independent Component Analysis, Power spectral Analysis and Time-
Frequency plots. These analysis have shown that an imagination or a movement of right hand
cause a decrease in activity in the hand area of sensory motor cortex in the left side of the brain
which shows the desynchronization of Mu rhythm and an imagination or a movement of left
hand cause a decrease in activity in the hand area of sensory motor cortex in the right side of the
brain. This implies that EEG phenomena may be utilised in a Brain Computer Interface operated
simply by motor imagery and the present result can be used for classifier development and BCI
use in the field of motor restoration.

Results (Vietnamese) 1:

Tiến bộ trong kỹ thuật xử lý tín hiệu y sinh học đã dẫn điện não đồ(EEG) tín hiệu được sử dụng rộng rãi trong chẩn đoán bệnh não và trong lĩnh vực của bộ nãoMáy tính Interface(BCI). BCI là một hệ thống interfacing sử dụng tín hiệu điện từ não bộ(ví dụ: EEG) như là một đầu vào để điều khiển các thiết bị khác như máy tính, xe lăn, robot cánh tay vv.Mục đích của việc này là để phân tích dữ liệu EEG để xem làm thế nào con người có thể điều khiển máy bằng cách sử dụngsuy nghĩ của mình. Trong luận án này là phản ứng của nhịp điệu EEG gắn với bình thường, tự nguyệnvà hình ảnh chuyển động tay đã được nghiên cứu sử dụng EEGLAB, một công cụ xử lý tín hiệutheo MATLAB. Ở những người tỉnh táo, chính cảm giác hoặc vận động vùng vỏ não thường hiển thị 8-12Hz EEG hoạt động được gọi là 'Mu' nhịp điệu, khi họ không tham gia trong việc xử lý cảm giác đầu vào hoặcsản xuất động cơ ra. Di chuyển hoặc chuẩn bị của phong trào thường đi kèm với mộtgiảm nhịp điệu mu này được gọi là ' sự kiện liên quan đến desynchronization'(ERD). Nam giới bốn, babàn giao ngay và một trái tay tham gia vào nghiên cứu này. Đã có hai phiên cho mỗichủ đề và ba thể loại: hình ảnh, tự nguyện và bình thường. EEG dữ liệu được lấy mẫutại 256Hz, ban nhạc qua lọc giữa 0.1 Hz và 50 Hz và sau đó là kỷ nguyên của bốn sự kiện: tráinút bấm, bấm nút bên phải, mũi tên bên phải, mũi tên trái đã chiết xuất theo đường cơ sởloại bỏ. Sau khi tiền này xử lý dữ liệu EEG, kỷ nguyên các tập tin đã được nghiên cứu bởi phân tích sự kiệnLiên quan đến lô hàng tiềm năng, độc lập phần phân tích, phân tích quang phổ năng lượng và thời gian-Tần số âm mưu. Phân tích đã chỉ ra rằng một trí tưởng tượng hay một phong trào của bàn tay phảigây ra sự sụt giảm trong hoạt động trong lĩnh vực tay cảm giác vỏ động cơ ở phía bên trái của bộ nãođó cho thấy desynchronization Mu nhịp điệu và trí tưởng tượng một hoặc một phong trào của tráitay gây ra sự sụt giảm trong hoạt động trong lĩnh vực tay cảm giác vỏ động cơ ở phía bên phải của cácnão. Điều này ngụ ý rằng EEG hiện tượng có thể được sử dụng trong giao diện máy tính của bộ não hoạt độngchỉ đơn giản là bởi động cơ hình ảnh và kết quả hiện tại có thể được sử dụng để phát triển loại và BCIsử dụng trong lĩnh vực phục hồi động cơ.

Results (Vietnamese) 2:

Tiến bộ trong kỹ thuật xử lý tín hiệu y sinh học đã dẫn ghi điện
tín hiệu não đồ (EEG) để được rộng rãi hơn được sử dụng trong việc chẩn đoán bệnh của não và trong lĩnh vực Brain
Giao diện máy tính (BCI). BCI là một hệ thống interfacing sử dụng tín hiệu điện từ não
(ví dụ: EEG) như một đầu vào để điều khiển các thiết bị khác như máy tính, xe lăn, cánh tay robot, vv
Mục đích của việc này là để phân tích các dữ liệu EEG để xem như thế nào con người có thể kiểm soát các máy sử dụng
của họ thoughts.In luận án này, phản ứng của nhịp EEG gắn với, bình thường tự nguyện
và hình ảnh của các động tác tay được nghiên cứu bằng EEGLAB, một hộp công cụ xử lý tín hiệu
dưới MATLAB. Ở những người tỉnh táo, vùng vỏ não cảm giác hoặc vận động chính thường hiển thị 8-12
hoạt động EEG Hz gọi là 'Mu' nhịp điệu, khi họ không tham gia trong việc xử lý cảm giác đầu vào hoặc
sản xuất ra động cơ. Phong trào hoặc chuẩn bị chuyển động thường được kèm theo một
giảm nhịp mu này gọi là 'desynchronization sự kiện liên quan đến' (ERD). Bốn con đực, ba
thuận tay phải và một tay trái tham gia vào nghiên cứu này. Có hai phiên cho từng
đối tượng và ba loại có thể có: Hình ảnh, tự nguyện và bình thường. Các dữ liệu EEG đã được lấy mẫu
tại 256Hz, ban nhạc vượt qua lọc từ 0,1 Hz và 50 Hz và sau đó kỷ nguyên của bốn sự kiện: Trái
nút bấm, nút bấm phải, mũi tên bên phải, mũi tên trái đã có đã trích theo sau bởi cơ sở
removal.After tiền xử lý dữ liệu này EEG , các tập tin thời đại đã được nghiên cứu bằng cách phân tích sự kiện
liên quan âm mưu tiềm năng, độc lập phân tích thành phần, Power Phân tích quang phổ và Thời hiệu
lô Tần. Các phân tích đã chỉ ra rằng một trí tưởng tượng hoặc một phong trào của bàn tay phải
gây ra sự sụt giảm trong hoạt động tại khu vực bàn tay của vỏ não vận động cảm giác ở phía bên trái của não bộ
trong đó cho thấy desynchronization của Mu nhịp điệu và một trí tưởng tượng hoặc một phong trào của trái
nguyên tay giảm hoạt động trong khu vực bàn tay của vỏ não vận động cảm giác ở phía bên phải của
não. Điều này ngụ ý rằng EEG hiện tượng có thể được sử dụng một giao diện máy tính não vận hành
đơn giản bằng hình ảnh động cơ và kết quả hiện tại có thể được sử dụng để phát triển phân loại và BCI
sử dụng trong lĩnh vực phục hồi động cơ.