1.

Tên đề tài:

Nghiên cứu các phương pháp trích xuất đặc trưng và ứng dụng các thuật toán máy học, mạng nơron trong phân loại tín hiệu điện não đồ

2.

Mã số

B2023-18-12

3.

Chủ nhiệm đề tài:

PGS.TS. Huỳnh Văn Tuấn

Nhóm nghiên cứu gồm: 1PGS.TS, 2TS, 1ThS và 3NCS.

4.

Đơn vị:

Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM

5.

Lĩnh vực:

Vật lý

6.

Loại hình :

Nghiên cứu cơ bản

7.

Thời gian thực hiện:

 36 tháng (2023-2025)

8.

Kinh phí nghiên cứu:

700 triệu đồng

9

Thời gian nghiệm thu

Ngày 15 tháng 2 năm 2026

10

Chủ tịch Hội đồng và quyết định thành lập HĐ

GS.TS Hồ Phạm Huy Ánh (đơn vị Trường Đại học bách Khoa) theo Quyết định số 141/QĐ-ĐHQG ngày 11/2/2026 của Giám đốc ĐHQG-HCM.

11.

Nội dung thực hiện

– Nội dung 1: Nghiên cứu sử dụng thiết bị thu đo tín hiệu của Emotiv. Từ đó xây dựng được bộ dữ liệu EEG thông qua chương trình máy tính.

. Kết quả: Tổng quan lý thuyết, lấy mẫu, tiến hành thu thập và xây dựng bộ dữ liệu điện não sử dụng thiết bị Emotiv.

– Nội dung 2: nghiên cứu này đề xuất các phương pháp tiền xử lý và trích xuất các đặc tính trong tín hiệu EEG để chọn lọc các tính năng tối ưu nhất ứng với các bộ dữ liệu nhằm cải thiện hiệu quả của việc phân loại các trạng thái của tín hiệu EEG..

. Kết quả: Tiền xử lý và áp dụng các thuật toán trích xuất tính năng nhằm thu thập các thông tin cần thiết từ tín hiệu điện não đồ.

– Nội dung 3: Xây dựng mô hình phân loại tín hiệu EEG.

. Kết quả: Các mô hình học máy, mạng nơ ron có khả năng phân loại tín hiệu EEG trên nhiều tác vụ như cầm nắm, suy nghĩ và chẩn đoán các bệnh lý như tâm thần phân liệt, Parkinson.

12.

Kết quả

* Sản phẩm mềm: Phần mềm hỗ trợ phân loại tín hiệu điện não.

* Sản phẩm cứng: Không.

* Sản phẩm đào tạo và khoa học:

. 01 bài báo Q1  trên tạp chí IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics;

. 01 bài báo Q3  trên các tạp chí Medical Engineering & Physics.

. 03 bài báo đăng trên hội nghị quốc tế thuộc SCOPUS.

. Đào tạo: 01 thạc sỹ và 4 chuyên đề NCS.

13.

Hình ảnh giới thiệu kết quả

14.

Thông tin liên hệ CNĐT

Email: hvtuan@hcmus.edu.vn/

15.

Liên hệ ĐHQG-HCM

Ban Khoa học và Công nghệ (Phòng 309, NĐH) và Trang điện tử thông tin về hoạt động KH&CN (https://research.vnuhcm.edu.vn/)