THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

1. Thông tin chung

• Tên đề tài: Xây dựng hệ thống trợ giúp giao tiếp và sinh hoạt cho người khuyết tật thông qua sóng điện não
• Mã số: B2017-TNA-30
• Chủ nhiệm đề tài: PGS. TS. Nguyễn Thanh Hà
• Tổ chức chủ trì: Đại học Thái Nguyên
• Thời gian thực hiện: 24 tháng (Gia hạn thời gian thực hiện đề tài 06 tháng).

2. Mục tiêu

Phát  triển  được  hệ  thống  điều khiển  trợ  giúp  người  khuyết  tật thông qua sóng điện não cho bệnh nhân  có  thể  sử  dụng  suy  nghĩ  để điều  khiển  xe  lăn  điện,  có  thêm chức  năng  hỗ  trợ  cho giao  tiếp  giữa  người  khuyết  tật với người chăm sóc.

3. Tính mới và sáng tạo

• Đề xuất mô hình kết hợp biến đổi Wavelet và mạng nơ ron MPL cho việc nhận dạng tín hiệu điện não tương thích với việc điều khiển xe lăn điện và hỗ trợ giao tiếp cho người khuyết tật.
• Xây dựng xe lăn điện hỗ trợ người khuyết tật thông qua sóng điện não (bao gồm cả phần cứng và phần mềm nhận dạng, điều khiển).

4. Kết quả nghiên cứu

• Nghiên cứu phương pháp thu thập, xử lý, phân tích tín hiệu điện não.
• Nghiên cứu phương pháp trích chọn đặc trưng tín hiệu sóng điện não sử dụng biến đổi Wavelet.
• Nghiên cứu phương pháp phân lớp và nhận dạng dựa trên mạng nơ ron áp dụng cho sóng điện não.
• Đề xuất mô hình tối ưu cho việc nhận dạng tín hiệu điện não tương thích với việc điều khiển xe lăn điện và hỗ trợ giao tiếp cho người khuyết tật.
• Nghiên cứu xây dựng phần cứng và phần mềm: Đọc và xử lý tín hiệu điện não từ cảm biến điện não EEG; Nhận dạng các lệnh điều khiển, mục đích giao tiếp của người điều khiển từ sóng điện não; Điều khiển xe lăn điện tương ứng với lệnh đã nhận dạng.

5. Sản phẩm

5.1. Sản phẩm khoa học

Bài báo khoa học: 04

1. Thanh Ha Nguyen, Toan Luu Van, Thi Mai Thuong Duong, Phuong Huy Nguyen (2019), “Building a brain wave system for patient supports”, International Journal of Engineering and Applied Sciences (IJEAS) ISSN: 2394-3661, 12(03), pp.84-87.
2. Thanh Ha Nguyen, Xuan Phuong Do, Thi Mai Thuong Duong (2019), " Design of Brainwave Controlled Electrical Wheelchair Using Wavelet Transform and Neural Network", IOSR Journal of Electrical and Electronics Engineering (IOSR-JEEE), 21(06), pp.60-69.
3. Phuong Huy Nguyen, Thu May Duong, Thu Huong Nguyen, Thi Mai Thuong Duong (2018), “Combination of Wavelet and MLP Neural Network for Emotion Recognition System”, International Journal on Future Revolution in Computer Science & Communication Engineering, 11(4), pp. 105-109.
4. Nguyễn Phương Huy, Ngô Quốc Trung, Nguyễn Tiến Thêm, Đặng Văn Huyên, “Kết hợp biến đổi wavelet và mạng nơ ron MPL trong hệ thống nhận dạng cảm xúc”, Hội thảo quốc gia “Ứng dụng công nghệ cao vào thực tiễn 2018”.

5.2. Sản phẩm đào tạo

Đề tài NCKH cấp cơ sở: 01

1. Dương Mai Thương, Nguyễn Phương Huy (2018), Nghiên cứu nhận dạng tín hiệu điện não sử dụng mạng nơ ron nhân tạo, Đề tài NCKH cấp cơ sở, mã số T2018-07-06, Trường ĐH Công nghệ thông tin và truyền thông.

Đề tài SV NCKH: 01

1. Mai Ngọc Tú (2019), Hệ thống hỗ trợ giao tiếp bệnh nhân thông qua sóng điện não, Giải khuyến khích cuộc thi "Ý tưởng sáng tạo khởi nghiệp thanh niên tỉnh Thái nguyên, lần thứ I, năm 2019”.

Luận văn cao học: 02

1. Hoàng Tiến Thêm (2018), lớp cao học CK17_KTĐT, Ứng dụng biến đổi wavelet cho trích chọn đặc trưng tín hiệu điện não trong hệ thống nhận dạng cảm xúc, Luận văn thạc sĩ Trường ĐH Kỹ thuật Công nghiệp.
2. Ngô Quốc Trung (2018), Ứng dụng mạng nơ-ron trong hệ thống nhận dạng cảm xúc dựa trên tín hiệu điện não, Luận văn Thạc sĩ Trường ĐH Kỹ thuật Công nghiệp.

5.3. Sản phẩm ứng dụng

1. Mũ điều khiển bằng sóng điện não bao gồm mạch điện tử và phần mềm.
2. Xe lăn tương thích với mũ điều khiển.
3. Phần mềm điều khiển.

6. Phương thức chuyển giao, địa chỉ ứng dụng, tác động và lợi ích mang lại của kết quả nghiên cứu

6.1. Phương thức chuyển giao

• Hướng dẫn cách thức sử dụng suy nghĩ để vận hành xe và tạo ra các câu giao tiếp đơn giản cho người khuyết tật vận động và ngôn ngữ.
• Cung cấp sơ đồ thiết kế, giải pháp kỹ thuật để xây dựng xe và bộ điều khiển.

6.2. Địa chỉ có thể ứng dụng (tên địa phương, đơn vị ứng dụng)

Kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng tại các bệnh viện, các gia đình có người khuyết tật vận động và ngôn ngữ.

6.3. Tác động và lợi ích mang lại của kết quả nghiên cứu

• Đối với lĩnh vực giáo dục và đào tạo.
• Sản phẩm khẳng định phương pháp luận đúng đắn của định hướng nghiên cứu.
• Là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên và học viên cao học.
• Góp phần nâng cao nghiệp vụ chuyên môn của các thành viên nghiên cứu.
• Đối với phát triển kinh tế xã hội Kinh tế - xã hội.
• Đưa ra giải pháp thu thập tín hiệu não cho bài toán điều khiển xe lăn và tổng hợp các câu giao tiếp đơn giản.
• Đưa ra mô hình và giải pháp nhận dạng tín hiệu điện não.
• Đưa ra mô hình ứng dụng sóng điện não cho người khuyết tật vận động điều khiển xe lăn và có thể giao tiếp bằng suy nghĩ.

INFORMATION ON RESEARCH RESULTS

1. General information

• Project title: Building a support system for people with disabilities through brainwave
• Code number: B2017-TNA-30
• Coordinator: Nguyen Thanh Ha Prof.PhD
• Implementing institution: Thai Nguyen University
• Duration: From January 2017 to January 2019

2. Objective(s)

Development of a control system that assists people with disabilities through brainwave to enable patients to use their minds to control electric wheelchairs, with the added function of facilitating communication between people with disabilities and caregivers.

3. Creativeness and innovativeness

• Proposing a model to combine Wavelet transform and MPL neural network for identifying brain power signals compatible with controlling wheelchairs and supporting communication for people with disabilities.
• Build electric wheelchairs to support the disabled through brainwave (including identification and control hardware and software)

4. Research results

• Research on methods of collecting, processing, analyzing Electroencephalography (EEG) signals
• Research on method of extracting the characteristics of EEG signals using the wavelet transform
• Studying on methods of classification and identification based on neural network applied to EEG signals.
• Proposing an optimal model for identifying EEG signals compatible with controlling wheelchairs and supporting communication for people with disabilities.
• Building hardware and software: Read and process EEG signals from EEG sensor; Identify the control commands and the purpose of communication of the operator from EEG signals; Control an electric wheelchair corresponding to the identified command.

5. Products

5.1. Scientific Results

Journal: 04

1. Thanh Ha Nguyen, Toan Luu Van, Thi Mai Thuong Duong, Phuong Huy Nguyen, Building a brain wave system for patient supports, International Journal of Engineering and Applied Sciences (IJEAS) ISSN: 2394-3661, Volume-6, Issue-10, October 2019, pp. 84-87
2. Thanh Ha Nguyen, Xuan Phuong Do, Thi Mai Thuong Duong (2019), " Design of Brainwave Controlled Electrical Wheelchair Using Wavelet Transform and Neural Network", IOSR Journal of Electrical and Electronics Engineering (IOSR-JEEE), 21(06), pp.60-69.
3. Phuong Huy Nguyen, Thu May Duong, Thu Huong Nguyen, Thi Mai Thuong Duong (2018), “Combination of Wavelet and MLP Neural Network for Emotion Recognition System”, International Journal on Future Revolution in Computer Science & Communication Engineering, 4(11), pp. 105-109.
4. Nguyen Phuong Huy, Ngo Quoc Trung, Nguyen Tien Them, Dang Van Huyen (2018), “Combining wavelet transform and MPL neural network in emotional recognition system”, National Conference on of Advanced Technology.

5.2. Education Results

University project: 01

1. Duong Mai Thuong, Nguyen Phuong Huy (2018), Research on identifying electroencephal signals using artificial neural networks, University research project code T2018-07-06. (University of Information Technology and Communications)

Student project: 01

1. Mai Ngoc Tu (2019), Support system for patient communication via brainwave, Encouragemen prize for the, " Thai Nguyen province's youth entrepreneurship ideas".

Master thesis: 02

1. Hoang Tien Them (2018), Application of wavelet transform for extracting brain electrical signals characteristics in emotional recognition system, Thai Nguyen University of Technology.
2. Ngo Quoc Trung (2018), Application of neural network in an emotional recognition system based on brain electrical signals, Thai Nguyen University of Technology.

5.3. Other Results

• Brainwave control caps including electronic circuits and software.
• Wheelchairs compatible with driver caps.
• Control software.

6. Transfer alternatives, application institutions, impacts and benefits of research results

6.1. Transfer alternatives

• Instructing how to use thinking to operate the wheelchair and create simple sentences for people with mobility and language disabilities.
• Provide design diagrams, technical solutions to build the wheelchair and controllers.

6.2. Application Institutions (local name, application unit)

• Research results can be applied in hospitals, families with people of mobility and language disabilities.

6.3. The impact and benefits of research results

• For education and training.
• The product confirms the correct methodology of research orientation.
• It is a useful reference for students and graduate students.
• Contribute to improving professional skills of research members.
• Socio-economic development.
• Provide solutions to collect brain signals for wheelchair control problems and synthesize simple communication sentences.
• Offering models and solutions for identifying EEG signals.
• Provide a model of brainwave application for handicapped people who control wheelchairs and can communicate with thoughts.

Lịch nghiệm thu cấp Bộ