دانشكده مهندسـی

پایان‌نامه كارشناسی ارشد در رشته مهندسی کامپیوتر (هوش مصنوعی)

عنوان:

ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG

استاد راهنما:

دكتر رضا بوستانی

برای رعایت حریم خصوصی نام نگارنده درج نمی شود

تکه هایی از متن به عنوان نمونه :

چکیده:

برای دیدن جزییات بیشتر و دانلود پایان نامه اینجا کلیک کنیدبرای دیدن جزییات بیشتر و دانلود پایان نامه اینجا کلیک کنید

در سال‌های اخیر، روش‌های زیادی تلاش به بررسی میزان خستگی ذهنی با معیارهای متفاوتی کرده‌اند. این روش‌ها مقیاس‌های متفاوتی را برای این کار از جمله عملکرد و اندازه گیری‌های مبتنی بر الکتروفیزیولوژیک به کار گرفته‌اند. در میان این ابزار‌ها به نظر می رسد که الکتروانسفالوگرام (EEG) بهتر و دقیق تر از دیگر ابزارها عمل می کند. با این حال، بیشتر یافته های تحقیقاتی انجام شده در مورد تغییرات EEG در رابطه با خستگی دارای محدودیت‌های متفاوت و همچنین گاهی اوقات نتایج متناقض هستند. در نتیجه برای تشخیص بهتر خستگی از روی سیگنال EEG نیاز به به بررسی بیشتر آن می باشد.

بیشتر این روش‌ها دارای بعد ویژگی استخراج شده بالا هستند و در نتیجه برای کاهش این بعد و همچنین افزایش دقت نیاز به روش‌های کاهش بعد دارند. همچنین صحت این روش‌ها به روش کاهش بعد استفاده شده و تعداد ویژگی‌های استفاده شده در آن‌ها بستگی دارد. علاوه بر این، این روش‌ها بیشتر به بررسی خستگی ذهنی در چند حالت محدود پرداخته‌اند. در نتیجه ما برای افزایش سرعت و دقت بررسی خستگی ذهنی در اینجا به بررسی اثر خستگی بر قدرت و مکان منابع مغزی پرداخته‌ایم. با کمک این روش سعی در کاهش پیچیدگی محاسباتی روش‌های پیشین شده است. همچنین ما به بررسی پیوسته خستگی ذهنی نیز پرداخته‌ایم. علاوه بر این، در این پایان نامه هم از سیگنال های واقعی ثبت شده از افراد مختلف و هم از سیگنال شبیه سازی شده برای نشان دادن درستی روش پیشنهادی استفاده شده است و ما نشان دادیم که این روش بهتر از روش‌های قبلی عمل می کند.

فصل اول: مقدمه

یک مطلب دیگر :

1-1- مقدمه

خستگی پدیده ای رایج در زندگی روزمره ماست. یک تعریف مشترک از خستگی این است که خستگی حالتی است که به دنبال یک بازه از فعالیت ذهنی یا بدنی ایجاد می‌شود که توسط کاهش در توانایی برای کار کردن مشخص می‌شود.

اولین بار مفهوم خستگی ذهنی توسط گرندجین[1] معرفی شد [1]، که به وضوح خستگی ذهنی را از خستگی فیزیکی متفاوت کرد. او خستگی بدنی را در اثر کاهش عملکرد سیستم عضلانی و خستگی ذهنی را با کاهش عملکرد ذهنی و احساس خستگی تعریف کرد.

خستگی دارای پیامدهای عمده ای در تلفات جاده و در حال حاضر یکی از مساﺋﻞ عمده در صنعت حمل و نقل است. با توجه به کار های اولیه در این مورد، خستگی راننده 35-45 درصد از تصادفات جاده را تشکیل می داده است [2]. علاوه بر این خستگی باعث کاهش کارایی ذهنی خصوصاً در افراد متخصصی که در حین کار فعالیت ذهنی بسیار بالایی دارند (برنامه نویسان حرفه‌ای کامپیوتر و طراحان سیستم‌های صنعتی که در قسمت‌های R&D شرکت‌ها کار می‌کنند) و همچنین باعث افزایش زمان پاسخ گویی در افراد می‌شود. در نتیجه علاوه بر اثراتی که خستگی ذهنی بر پایین آمدن کارایی افراد در موقعیت‌های شغلی مختلفی دارد، می‌تواند عامل مهمی در تصادفات جاده‌ها و سنجش کارایی افراد در کارخانجات باشد. در نتیجه، از آنجا که با خسته شدن، فرد در اجرای کار با قدرت عملکرد کافی دچار مشکل می‌شود و با توجه به رابطه‌ای که خستگی در افزایش احتمال تصادفات در جاده‌ها و کارخانجات دارد ، مشخص کردن میزان خستگی فرد، در کاهش چنین تصادفاتی و همچنین افزایش قدرت عملکرد افراد ضروری به نظر می‌رسد. در نتیجه ما در این تحقیق به بررسی خستگی ذهنی پرداخته‌ایم (در ادامه خستگی به معنی خستگی ذهنی استفاده شده است).

2-1- تعریف مسئله

از زمان تعریف خستگی تاکنون، در زمینه تشخیص میزان خستگی روش‌های متفاوتی مورد بررسی قرار گرفته است. در بین این روش‌ها، به نظر می‌رسد سیگنال ثبت شده از فعالیت الکتریکی مغز[2](EEG) مشخص کننده بهتری از میزان خستگی است و قدرت پیش‌بینی بیشتری در تشخیص خستگی مغزی دارد [5].

EEG در اصل به عنوان یک روش برای تحقیق در مورد فرایندهای مختلف ذهنی ارائه شد. اولین ثبت فعالیت الکتریکی مغز از مغز خرگوش و میمون توسط کاتون[3] در سال 1875 گزارش شد [6]، اما سال 1929 بود که هانس برگر[4] [7] اولین اندازه گیری از فعالیت‌های الکتریکی مغز را در انسان گزارش کرد. پس از آن، این سیگنال در تشخیص‌های کاربردی به ویژه بیماری‌های مختلف به کار برده شد. از آنجا که به طور گسترده‌ای پذیرفته شده است که تغییرات مشخصه در شکل موج EEG و باندهای قدرت آن را می‌توان برای مشخص کردن انتقال از هوشیاری به خواب و مراحل مختلف خواب مورد استفاده قرار داد [8]، EEG به عنوان یک استاندارد برای اندازه گیری سطح هوشیاری و خواب آلودگی مشاهده شده است. در نتیجه از سیگنال EEG به عنوان یک روش استاندارد برای مشخص کردن سطح خستگی استفاده می‌شود.

با این حال، تفاوت‌های قابل توجهی در میان الگوریتم‌های فعلی تشخیص خستگی بر اساس EEG وجود دارد. مطالعات قبلی نشان داده است که ارتباط بین تغییرات EEG و میزان خستگی به نوع کار و حالت شخص بستگی دارد. این مطالعات هم در ماهیت الگوریتم برای تشخیص خستگی و هم مکان و تعداد الکترود‌ها برای ثبت سیگنال متفاوت هستند [9]. علاوه بر این تمام این الگوریتم‌ها با محدودیت‌های متفاوتی رو به رو هستند. به طور مثال بسیاری از این روش‌ها نیاز به روش‌های برای کاهش بعد فضای ویژگی‌های استخراج شده دارند تا دقت روش‌های خود را افزایش دهند. در نتیجه هدف از انجام این پایان نامه تشخیص میزان خستگی به کمک روشی است که نیاز به کاهش بعد داده‌ها نداشته و همچنین اثر خستگی را بر فعالیت‌های مغزی مشاهده کند. در نتیجه ما از روش‌های مکان یابی منابع برای رسیدن به این هدف استفاده کرده‌ایم.

در زمینه مکان یابی کانون‌ها در مغز روش‌های متفاوتی وجود دارد که درسال‌های اخیر این رویکردها سعی در بالا بردن صحت و افزایش نسبت سیگنال به نویز نتایج مکان یابی کرده‌اند. از جمله این روش‌ها می‌توان به پرتوسازی[5] اشاره کرد [10] که در آن با کمک فیلتر کردن داده‌های به دست آمده از الکترودهای مختلف، سعی در پیدا کردن جهت و مکان کانون‌های تولید کننده این سیگنال‌ها داریم.

در این پایان نامه برای مشخص کردن میزان خستگی ابتدا به مکان یابی کانون‌ها خواهیم پرداخت، سپس با استخراج ویژگی‌های مختلف سعی در مشخص کردن میزان خستگی خواهیم کرد. برای تست روش پیشنهادی هم از سیگنال‌های ثبت شده از افراد مختلف استفاده می‌کنیم و هم از سیگنال EEG که با توجه به خصوصیات موجود دیده شده در سیگنال‌های ثبت شده در حین خستگی تولید شده استفاده می‌کنیم. در نتیجه اهداف این پایان‌نامه را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد.