Đồ án tốt nghiệp - Nghiên cứu và thiết kế hệ thống phần mềm cho việc phân loại TTBCCVNCMTTHĐNSDS

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH KỸ THUẬT Y SINH

NGHIÊN CỨU VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG PHẦNMỀM
CHO VIỆC PHÂN LOẠI TRẠNG THÁI
BIỂU CẢM CƯỜI VÀ NÂNG CHÂN MÀY TRONGTÍN
HIỆU ĐIỆN NÃO SỬ DỤNG SVM

GVHD: THS. TRẦN ĐĂNG KHOA
SVTH: NGUYỄN VĂN MINH
ÔNG THỊ MỸ KIỀU

SKL008899

Tp.Hồ Chí Minh, tháng 6/2022

BỘ GIÁO DỤC &amp ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH
-

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
NGÀNH KỸ THUẬT Y SINH
ĐỀ TÀI:

NGHIÊN CỨU VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG PHẦN
MỀM CHO VIỆC PHÂN LOẠI TRẠNG THÁI
BIỂU CẢM CƯỜI VÀ NÂNG CHÂN MÀY TRONG
TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO SỬ DỤNG SVM
GVHD: ThS. Trần Đăng Khoa
SVTH 1: Nguyễn Văn Minh
MSSV: 18129033
SVTH 2: Ông Thị Mỹ Kiều
MSSV: 18129027

Tp. Hồ Chí Minh – 6/2022

BỘ GIÁO DỤC &amp ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH
-

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
NGÀNH KỸ THUẬT Y SINH
ĐỀ TÀI:

NGHIÊN CỨU VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG PHẦN
MỀM CHO VIỆC PHÂN LOẠI TRẠNG THÁI
BIỂU CẢM CƯỜI VÀ NÂNG CHÂN MÀY TRONG
TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO SỬ DỤNG SVM
GVHD: ThS. Trần Đăng Khoa
SVTH 1: Nguyễn Văn Minh
MSSV: 18129033
SVTH 2: Ông Thị Mỹ Kiều
MSSV: 18129027

Tp. Hồ Chí Minh – 6/2022

TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ

ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

o0o

Tp. HCM, ngày 24 tháng 02 năm 2022

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ tên sinh viên:

Nguyễn Văn Minh

MSSV: 18129033

Ông Thị Mỹ Kiều

MSSV: 18129027

Chuyên ngành: Điện Tử Y Sinh
Hệ đào tạo: Đại học chính quy

Mã hệ: 1

Khóa: 2018

Lớp: 181290C

I. TÊN ĐỀ TÀI:
NGHIÊN CỨU VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG PHẦN MỀM CHO VIỆC PHÂN
LOẠI TRẠNG THÁI BIỂU CẢM CƯỜI VÀ NÂNG CHÂN MÀY TRONG
TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO SỬ DỤNG SVM
II. NHIỆM VỤ
1. Các số liệu ban đầu:
-

Ngôn ngữ sử dụng: MATLAB.

-

Phần mềm sử dụng: MATLAB 2019a.

-

Tập dữ liệu: Dữ liệu EEG về 2 loại trạng thái biểu cảm là cười và nâng chân mày
được thu từ các tình nguyện viên công tác tại trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật
thành phố Hồ Chí Minh trong độ tuổi 18 – 23.

-

Thiết bị thu dữ liệu: Emotiv Epoc Flex 32 cực.

2. Nội dung thực hiện:
-

Tìm hiểu các lý thuyết, các công trình liên quan về tín hiệu điện não.

-

Tìm hiểu các phương pháp thiết kế giao thức và cách thức sử dụng mũ điện não
thu tín hiệu.

-

Tiến hành lọc tín hiệu chớp m
...

...
Jacob, G. K. Nair, T. Iype, and A. Cherian, “Diagnosis of

Encephalopathy Based on Energies of EEG Subbands Using Discrete Wavelet

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

77

TÀI LIỆU THAM KHẢO
Transform and Support Vector Machine,” Neurology Research International, vol. 2018,
pp. 1–9, Jul. 2018, doi: 10.1155/2018/1613456.
[37]

M. S. Özerdem and H. Polat, “Emotion recognition based on EEG features

in movie clips with channel ion,” Brain Inf., vol. 4, no. 4, pp. 241–252, Dec. 2017,
doi: 10.1007/s40708-017-0069-3.
[38]

W. Y. Choong et al., “Correlation Analysis of Emotional EEG In Alpha,

Beta and Gamma Frequency Bands,” J. Phys.: Conf. Ser., vol. 1997, no. 1, p. 012029,
Aug. 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1997/1/012029.
[39]

“Correlation

coefficients

MATLAB

-

corrcoef.”

https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/corrcoef.html (accessed Jun. 13, 2022).
[40]

“Correlation analysis | Analyze correlation between two variables |

QuestionPro.”

https://www.questionpro.com/features/correlation-analysis.html

(accessed Jun. 05, 2022).
[41]

“Support

Vector

Machine

(SVM).”

https://www.mathworks.com/discovery/support-vector-machine.html (accessed Jun.
02, 2022).
[42]

“Support

www.javatpoint.com.

Vector

Machine

(SVM)

Algorithm

-

Javatpoint,”

https://www.javatpoint.com/machine-learning-support-vector-

machine-algorithm (accessed Jun. 02, 2022).
[43]

N. Kumar, “The Professionals Point: Advantages and Disadvantages of

SVM (Support Vector Machine) in Machine Learning,” The Professionals Point, Mar.
01,

2019.

http://theprofessionalspoint.blogspot.com/2019/03/advantages-and-

disadvantages-of-svm.html (accessed Jun. 02, 2022).
[44]

“Major Kernel Functions in Support Vector Machine (SVM),”

GeeksforGeeks, Jul. 15, 2020. https://www.geeksforgeeks.org/major-kernel-functionsin-support-vector-machine-svm/ (accessed Jun. 13, 2022).
[45]

B. Singh and H. Wagatsuma, “A Removal of Eye Movement and Blink

Artifacts from EEG Data Using Morphological Component Analysis,” Computational
and Mathematical Methods in Medicine, vol. 2017, pp. 1–17, 2017, doi:
10.1155/2017/1861645.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

78

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[46]

R. Ghosh, N. Sinha, and S. K. Biswas, “Automated eye blink artefact

removal from EEG using support vector machine and autoencoder,” IET signal process.,
vol. 13, no. 2, pp. 141–148, Apr. 2019, doi: 10.1049/iet-spr.2018.5111.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

79

S

K

L

0

0

2

1

5

4