Τεχνικές Ανάλυσης Ηλεκτροεγκεφαλογραφήματος για Διεπαφή Εγκεφάλου με Υπολογιστή με στόχο την ανίχνευση του ερεθίσματος που αντιστοιχεί στην έναρξη λειτουργίας των φώτων φρένων προπορευόμενου οχήματος
Creators: name: Αθανασιάδης, Γρηγόριος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Εγκεφαλογράφημα
Γνωσιακά προκλητά δυναμικά
Λόγος σήματος προς θόρυβο
Encephalography
Event related potentials
Signal to noise ratio

description: Ένα συνεχώς ανοικτό ερευνητικό πεδίο που έχει απασχολήσει σε μεγάλο βαθμό την επιστημονική κοινότητα δεκαετίες πριν μέχρι και τις μέρες μας είναι η επεξεργασία της πληροφορίας που αντλείται από την ανάλυση της λειτουργίας του ανθρώπινου εγκεφάλου. Τα εγκεφαλικά σήματα που λαμβάνονται έχει κατανοηθεί πλήρως ότι σχετίζονται με ανώτερες νοητικές διεργασίες, καθώς δίνουν τις κατευθυντήριες εντολές στο σώμα και ελέγχουν σχεδόν όλες τις λειτουργίες του ανθρώπινου οργανισμού. Η δυνατότητα καταγραφής των σημάτων του εγκεφάλου με τη βοήθεια του ηλεκτροεγκεφαλογραφήματος, και η υλοποίηση συστημάτων τα οποία μπορούν να ελεγχθούν με τη χρήση των σημάτων αυτών, οι γνωστές διεπαφές υπολογιστή με ανθρώπινο εγκέφαλο (Brain Computer Interfaces-BCI) είναι από τις εφαρμογές που χρόνια πριν στο μυαλό του μέσου ανθρώπου ήταν αδύνατο να συλληφθούν. Η αποκωδικοποίηση της ανθρώπινης σκέψης και η χαρτογράφηση της σε συνάρτηση με τις μεθόδους τεχνητής νοημοσύνης δίνουν πλέον τη δυνατότητα να σε άτομα που λόγω ιατρικών προβλημάτων δεν την είχαν να απολαύσουν καθημερινά απλά πράγματα που είναι δεδομένα για το μέσο άνθρωπο, αλλά έχει εφαρμογή και σε πάρα πολλούς άλλους τομείς της ζωής. Αντικείμενο της παρούσας διπλωματικής είναι η αποτίμηση πιθανών διαφορών στις καταγραφές ηλεκτροεγκεφαλογραφήματος (ΗΕΓ) και γνωσιακών προκλητών δυναμικών (ERPs) κατά την προσομοιωμένη οδήγηση και την υποβολή ενός ατόμου σε οπτικά ερεθίσματα που αντιστοιχούν σε πιθανούς επερχόμενους κινδύνους σε σύγκριση με καταγραφές χωρίς ερεθίσματα. Στην εργασία χρησιμοποιήθηκε ερευνητικό πρωτόκολλο το οποίο με μεθόδους επεξεργασίας σήματος και υπολογιστικής νοημοσύνης ταξινομεί τις ανωτέρω κατηγορίες. Αναλυτικότερα, αναπτύχθηκαν τεχνικές που θα είναι χρήσιμες για την δημιουργία εφαρμογής υποβοήθησης της οδήγησης που θα διερμηνεύει την ανθρώπινη αντίληψη κατά τη διάρκεια της οδήγησης και θα επιβάλει αυτόματα το φρενάρισμα του αυτοκινήτου, όταν εξάγει πληροφορία κατά την επεξεργασία των εγκεφαλικών σημάτων ότι επέρχεται απότομο φρενάρισμα από κάποιο προπορευόμενο όχημα. Ο τρόπος με τον οποίο θα υλοποιηθεί η εφαρμογή είναι με μέτρηση της εγκεφαλικής δραστηριότητας κατά την οδήγηση με ηλεκτροεγκεφαλογράφημα και κατάλληλη επεξεργασία των εισερχόμενων δεδομένων ώστε να προβλέπει το σύστημα τις ανωτέρω επείγουσες καταστάσεις. Από την πειραματική διαδικασία, διαπιστώθηκε ότι από όλες τις τεχνικές που χρησιμοποιήθηκαν για την ταξινόμηση των δεδομένων προκρίθηκε η χρήση χωρικών φίλτρων σε συνάρτηση με τον αλγόριθμο Μηχανών Διανυσμάτων Υποστήριξης (Support Vector Machines-SVM). Επομένως, η επιλογή της πιο αποτελεσματικής μεθόδου της ανίχνευσης του ερεθίσματος, είναι το πρώτο μέρος της αλληλουχίας ενεργειών που θα πρέπει να πραγματοποιεί μια διεπαφή υπολογιστή με ανθρώπινου εγκέφαλο η οποία θα έχει ως σκοπό την ανακάλυψη της κατάλληλης στιγμής, στην οποία θα πρέπει να αποφασίσει η εφαρμογή να πραγματοποιήσει πέδηση του οχήματος για να αποφύγει κάποιο επερχόμενο τροχαίο ατύχημα, δηλαδή να πάρει την απόφαση ακινητοποίησης του αυτοκινήτου πριν από τη μηχανική αντίδραση του οδηγού του και έτσι να εξοικονομηθεί χρόνος, ο οποίος θα μπορεί να αποβεί χρήσιμος για την κρισιμότητα της κατάστασης
description: A research field that has been a major concern of the scientific community for decades to date is the processing of information based on the analysis of human brain function. The recorded brain signals are considered to give instructions and control various mental functions. The possibility of capturing brain signals by means of EEG and the implementation of systems that will be able to control tasks with the help of those signals are in the core of interest in brain computer Interfaces-BCI research, that recently demonstrate advances beyond any expectation. The decoding of human mental processes and their mapping by means of artificial intelligence open the door for assistive solutions for people with special disabilities and in diverse range of non-medical applications. The purpose of this thesis is to evaluate possible differences in electroencephalography (EEG) and Event-Related potentials (ERP) recordings during simulated driving and to subject a person to visual stimuli that correspond to possible upcoming risks as compared to non-stimulus recordings. In this work, a research protocol was used which, by means of signal processing and computational intelligence, differentiate between the previous mentioned brain states. More specifically, techniques have been developed that will be useful for creating an assistive driving application that will interpret human thinking during driving and will automatically force the braking of the car when it extracts information during the processing of the brain signals that there is sudden braking from some leading vehicle. The way in which the application will be implemented is by measuring brain activity with electroencephalography and proper processing of incoming data to provide the system with the above emergency situations. From the experimental process, it was found that from all the tested techniques to classify the data, the use of spatial filters in connection with the Support Vector Machines (SVM) algorithm was the most promising approach. Therefore, choosing the most effective method of stimulus detection is the first part of the sequence of actions that a human brain-based computer interface will aim to find the right moment at which the decision should be made application to brake the vehicle to avoid an upcoming traffic accident, that is to take the decision to immobilize the car before the driver's mechanical response and thereby save time, which could be helpful for the critical situation