Tác giả: Ling, Zou; Yue, Chen; Văn Kiệt, Lý; Fan, Jing
Nguồn: Tạp chí Hình ảnh Y tế và Tin học Y tế , Tập 5, Số 7, tháng 11 năm 2015, trang 1499-1503(5)
Nhà xuất bản: American Scientific Publishers
Tóm tắt:
Trong bài báo này, tín hiệu điện não đồ (EEG) được ghi lại từ mười sinh viên đại học khỏe mạnh và mười sinh viên mắc chứng nghiện Internet (IA) trong một mô hình kích thích thị giác bất thường. Đầu tiên, các tín hiệu gốc được xử lý sơ bộ để loại bỏ một số nhiễu bằng thuật toán Phân tích Thành phần Độc lập (ICA). Sau đó, Phân tích Thành phần Chính (PCA) được sử dụng để chọn một tập hợp con các kênh giữ lại hầu hết thông tin so với tập hợp đầy đủ 64 kênh. Cuối cùng, các đặc trưng của sóng P300 được trích xuất từ điện thế liên quan đến sự kiện (ERP) và được so sánh giữa các ERP mục tiêu và ERP không mục tiêu, cũng như giữa nhóm IA và nhóm đối chứng. Các đặc trưng được trích xuất sau đó được sử dụng để huấn luyện bốn bộ phân loại: Phân tích Phân biệt Tuyến tính Fisher (FLDA), Mạng thần kinh Lan truyền ngược (BP), Bộ phân loại Bayes (BC) và Mạng thần kinh Lan truyền ngược Điều chỉnh Bayes (BRBP). Các kênh hoạt động được định vị ở vùng trán, đỉnh, chẩm và đỉnh-chẩm ở cả sinh viên đại học khỏe mạnh và sinh viên mắc chứng nghiện Internet. Độ trễ của ERP trung bình trong 42 lần thử nghiệm dưới kích thích mục tiêu dài hơn so với ERP trung bình trong 558 lần thử nghiệm dưới kích thích không phải mục tiêu ( p < 0.05), và biên độ của ERP trung bình trong 42 lần thử nghiệm dưới kích thích mục tiêu lớn hơn so với ERP trung bình trong 558 lần thử nghiệm dưới kích thích không phải mục tiêu ( p < 0.05). Điều này cho thấy sự khác biệt đáng kể về biên độ P300 giữa nhóm đối tượng khỏe mạnh và nhóm đối tượng nghiện Internet. Biên độ của nhóm nghiện Internet thấp hơn ( p < 0.05). Độ chính xác phân loại có thể đạt trên 93% bằng phương pháp dựa trên Bayesian ở các vùng hoạt động, trong khi đó thấp hơn 90% ở các vùng trung tâm. Kết quả cho thấy có những ảnh hưởng tiêu cực đến phản ứng não bộ và khả năng ghi nhớ của sinh viên đại học mắc chứng nghiện Internet. Bài báo này đề cập đến việc triển khai bộ lọc số thực tế để triệt tiêu nhiễu nguồn 50 Hz bằng cách sử dụng bộ lọc hệ số nguyên. Giải pháp rất nhanh và đơn giản cho phép triệt tiêu cả thành phần cơ bản và thành phần hài của nhiễu nguồn với các biến dạng phi tuyến. Tín hiệu ECG thực tế đã được sử dụng để kiểm tra hiệu quả của việc triệt tiêu nhiễu nguồn. Độ chính xác được đánh giá đối với nhiễu dạng sóng hình sin và hình chữ nhật cơ bản.
Từ khóa: LỰA CHỌN KÊNH ; ĐIỆN THẾ LIÊN QUAN ĐẾN SỰ KIỆN ; PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN ĐỘC LẬP ; P300 ; NHẬN DẠNG MẪU
Loại tài liệu: Bài báo nghiên cứu
DOI: https://doi.org/10.1166/jmihi.2015.1570
Ngày xuất bản: tháng 11 1, 2015