Đánh giá các phương pháp đo lường độ trễ thị giác của não người
Nguyễn Trọng Kiên
ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO
LƯỜNG ĐỘ TRỄ THỊ GIÁ C CỦA NÃ O
NGƯỜI
Nguyễn Trọng Kiên
Học viện Cô ng nghệ Bưu chính Viễn thô ng
Tuy nhiên, trong hệ thống thị giác não người, việc độ
trễ thị giác vẫn còn chưa được xác định rõ ràng. Do đó,
nó rất quan trọng để khám khá rằng thời gian di chuyển
của một tín hiệu nhận được từ võng mạc thị giác đến
vùng não người là bao lâu. Hay nói cách khác, một
phương pháp để đo lường thời gian trễ thị giác là rất quan
trọng. Những nghiên cứu trước đây đã thực hiện đo lường
độ trễ thị giác bằng điện thế gợi thị giác ổn định (Steady-
state visually evoked potentials, SSVEPs) [3]–[13]. Điện
thế gợi thị giác ổn định được tạo ra từ một kích thích thị
giác có tính điều hòa, liên tục tại một tần số nhất định. Do
đó, Điện thế gợi thị giác ổn định là một công cụ ổn định
và định lượng đáng tín cậy cho việc khám phá các chức
năng của hệ thống thị giác con người như sự thay đổi về
biên độ hay lệch pha của tín hiệu phát và tín hiệu nhận
được. Mặc dù phổ biên bộ của tín hiệu gợi điện thế thị
giác ổn định có thể đặt được dễ dàng bằng cách phân tích
phổ truyển thống như biến đổi Fourier, thì việc đo lường
độ trễ thị giác vẫn còn nhiều thử thách. Đó là vì nó gần
như không thể đo độ trễ thị giác từ tín hiệu điện thế ổn
định được gợi lên bởi một tần số kích thích thị giác điều
hòa. Vì chúng ta không biết được đã có bao nhiêu chu kỳ
pha xảy ra trong tín hiệu thu được (điện thế gợi điện áp
ổn định) so với tín hiệu phát kích thích thị giác. Để vượt
qua khó khăn này, những nghiên cứu trước đây đã cố
gắng sử dụng đường dốc pha của đáp ứng so với nhiều
tần số kích thích [3]. Để vẽ độ dốc này, các đáp ứng pha
của mỗi tần số kích thích được tính bởi biến đổi Fourier
và được sắp xếp theo thứ tự của tần số kích thích. Tuy
nhiên phương pháp này phải dựa trên giả định của mối
quan hệ tuyến tính giữa tần số và pha đáp ứng và kết quả
chỉ cho ‘độ trễ tương đối’. Do đó nó hoàn toàn không phù
hợp để áp dụng lên hệ thống điện sinh học của hệ thống
thị giác khi hệ thống thị giác là phi tuyến và đã chỉ ra ba
phạm vi đường cong khác nhau của tần số đáp ứng trong
điện thế gợi thị giác ổn định (Đó là, dưới 15 Hz, từ 15
đến 25 Hz, và từ 25 đến 60 Hz). Vậy nên một phương
pháp mới là rất cần thiết. Như một sự cố gắng để giải
quyết khó khăn này, một nghiên cứu gần đây của nhóm
tác giả Nguyen et al năm 2019 đã phát triển một phương
pháp mới để đo lường độ trễ thị giác của não người bằng
cách sử dụng một kích thích thị giác điều chế biên độ, là
kích thích chứa tần số sóng mang và tần số đường bao
[14]. Tín hiệu kích thích thị giác điều chế biên độ này
cũng đã gợi điện thế thị giác ổn định có chứa hai thành
phần sóng, là đường bao và sóng mang. Một điểm đáng
chú ý của nghiên cứu này là họ chỉ trích xuất đường bao
của tín hiệu đáp ứng và sau đó so sánh với đường bao của
Tóm tắt: Độ trễ thị giác của con người đóng một vai
trò quan trọng để hiểu được các chức năng thị giác cơ
bản, cụ thể là sự phát triển thị giác và cho đánh giá điều
trị y tế. Tuy nhiên việc đo độ trễ thị giác từ tín hiệu điện
thế gợi thị giác ổn định (Steady state visually evoked
potentials, SSVEPs) rất khó khi chúng ta không biết đã
có bao nhiêu chu kỳ pha xảy ra trước đó trong tín hiệu
gợi điện thế điện áp ổn định thu được so với tín hiệu kích
thích thị giác. Để giải quyết vấn đề này, một nghiên cứu
gần đây đã đề xuất một phương pháp sử dụng đường bao
của tín hiệu và đường bao này được trích xuất từ phương
pháp giải điều chế phức (Complex Demodulation) để đo
lường độ trễ thị giác từ tín hiệu gợi điện thế ổn định
(SSVEPs) sinh ra do một kích thích điều chế biên độ.
Trong nỗ lực cung cấp một phương pháp thay thế để đo
lường độ trễ thị giác, nghiên cứu này đã sử dụng biến đổi
Hilbert để trích xuất các đường bao dung để đo độ trễ thị
giác và đánh giá hiệu năng của phương pháp này so với
phương pháp giải điều chế phức.
Từ khóa: Điện thế gợi thị giác ổn định, kích thích điều
chế biên độ, phương pháp giải điều chế phức, biến đổi
Hilbert, độ trễ đáp ứng thị giác
I. GIỚI THIỆU
Mạng lưới thần kinh não của chúng ta là một hệ thống
có tổ chức và phức tạp bao gồm nhiều đường truyền thông
tin từ võng mạc thị giác đến các vùng não sơ cấp và thứ
cấp. Các sợi thần kinh và đường dẫn truyền điện thế này
khác nhau về tốc độ cho thấy sự khác biệt về mặt giải
phẫu và sinh lý giữa các mạng lưới thần kinh. Khi một tín
hiệu thị giác được truyền đến các tế bào hạch võng mạc
(retinal ganglion cells), nó tiếp tục đi đến vỏ não thị giác
thông qua nhân gối ngoài (lateral geniculate nucleus) nằm
trong đồi não (thalamus) [1], [2].
Tác giả liên hệ: Nguyễn Trọng Kiên,
Email: [email protected]du.vn
Đến tòa soạn: 9/2020, chỉnh sửa: 11/2020, chấp nhận đăng: 11/2020
SOÁ 04B (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
11
ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG ĐỘ TRỄ THỊ GIÁC CỦA NÃO NGƯỜI
tín hiệu kích thích để đo độ trễ kích thích. Phương pháp
này đã thành công trong việc sử dụng đường bao để đo
lường độ trễ thị giác một cách chính xác. Mặc dù vậy,
trong nghiên cứu trước đây, tác giả chỉ mới sử dụng một
phương pháp giải điều chế phức (Complex
Demodulation) để trích xuất tín hiệu đường bao. Do đó,
để tiếp tục với nghiên cứu trước, nghiên cứu hiện tại tiếp
tục cố gắng đề xuất một phương pháp trích xuất đường
bao khác để tính độ trễ thị giác. Phương pháp được đề
xuất ở đây là biến đổi Hilbert. Tín hiệu mô phỏng và tín
hiệu điện thế gợi thị giác ổn định thực tế được sử dụng để
đánh giá hiệu năng đo lường độ trễ sử dụng biến đổi
Hilbert và sau đó so sánh hiệu năng với phương pháp giải
điều chế phức. Hình 1 minh họa giải thuật được sử dụng
để tín độ trễ thị giác sử dụng hai phương pháp trích
đường bao này.
Kể từ khi tần số điều chế (hay tần số đường bao) cần
tách là nhỏ hơn nhiều tần số sóng mang của kích thích thị
giác, vì vậy một bộ lọc thông thấp Butterworth bậc 3
(không dịch pha) với tần số cắt tại 3Hz được sử dụng để
giữ lại thành phần đường bao (đó là tại 2Hz) trong khi loại
các thành phần tần số cao không cần thiết và thành phần
nhiễu. Khi đó, ta tách được thành phần đường A(t) như
trong biểu thức (4):
(4)
A(t) = 2 E filter (t)
Với Efilter là tín hiệu được giải điều chế của tín hiệu
điện thế gợi thị giác ổn định.
B. Tách đường bao bằng phương pháp biến đổi Hilbert:
Để tách đường bao của một tín hiệu sử dụng biến đổi
Hilbert, tín hiệu gốc trước tiên cần được đưa qua bộ
lọc thông dải (từ 11 Hz đến 17 Hz, bộ lọc Butterworth
bậc 3 không dịch pha) để lọc được tín hiệu có tần số
trung tâm tại 14 Hz. Biến đổi Hilbert sau đó được áp
dụng trên tín hiệu đã được lọc và có công thức (5) như
sau:
Cấu trúc của bài báo này như sau: phần II mô tả lý
thuyết của hai thuật toán tách đường bao; phần III trình
bày các kết quả thu được từ dữ liệu mô phỏng và dữ liệu
thí nghiệm thực tế, Phần IV là kết luận.
II. ĐỊNH LƯỢNG ĐỘ TRỄ DỰA TRÊN ĐƯỜNG
BAO
+
Mặc dù nhiều bài báo trước đây đã sử dụng giải điều
chế phức (complex demodulation) trong tín hiệu điện não
để tách đường bao trong các thí nghiệm phân biệt sự tập
trung của não người [15]–[18]. Tuy nhiên, một nghiên
cứu gần đây đã đề xuất phương pháp này để đo lường dộ
trễ thị giác dựa trên so sánh pha giữa đường bao tín hiệu
đáp ứng với đường bao của tín hiệu phát kích thích [14].
Giả sử ta có dạng công thức (1) của tín hiệu điện thế gợi
thị giác ổn định với tần số song mang là ω, được biểu
diễn như sau:
(5)
x
()
−t
1
H[xfilter (t)] = PV
filter
d
−
Với PV là giá trị chính của Cô-si (Cauchy Principal
Value). Tín hiệu phân tích phức (complex analytic
signal) x*(t) đạt được bằng phép cộng của thành phần
thực (đó là tín hiệu điện thế gợi thị giác ổn định được
lọc tại 14 Hz) và thành phần ảo (đó là biến đổi Hilbert
của tín hiệu điện thế gợi thị giác ổn định được lọc).
Lúc này, tín hiệu phân tích phức x*(t) có thể được
biểu diễn như công thức (6):
(1)
S(t) = A(t)cos(2 fct +(t))+ N(t)
x*(t) = xfilter (t) +iH[xfilter (t)] = A(t)ei(t)
(6)
Với t là thời gian tức thời của kích thích, A(t), φ(t) và N(t)
biểu diễn cho sự thay đổi theo thời gian của biên độ, pha
và nhiễu tương ứng.
A(t) = x (t)2 + H[x (t)2
Với
thường là tín hiệu đường
bpf
bpf
bao hay tần số điều chế biên độ.
A. Phương pháp giải điều chế phức (complex
demodulation):
C. Đánh giá độ trễ từ đường bao đã tách được:
Công thức (1) được biểu diễn theo hàm mũ phức, ta được
công thức (2) như sau:
Bốn bước chính được thực hiện để tính độ trễ từ
đường bao như được minh họa trong hình 1 là:
1. Tách các đường bao của tín hiệu kích thích và tín
hiệu đáp ứng sử dụng giải điều chế phức
(Complex Demodulation) và biến đổi Hilbert.
(2)
1
E(t) = A(t) ei{t+(t)} +e−i{t+(t)}
2
+ N(t)
2. Một bộ lọc thông dải không dịch pha Butterworth
bậc 3 (tần số cắt từ 1 Hz đến 3 Hz) được áp dụng
trên các đường bao này để trích xuất tín hiệu
đường bao được lọc tại 2 Hz.
–
Sau đó, công thức (2) được nhân với hàm mũ phức (e
i2πft), ta thu được công thức (3) như sau:
(3)
E(t) = E(t)e−it
3. Để lấy pha tức thời từ các đường bao của tín hiệu
kích thích (φenv_photo) và tín hiệu điện thế gợi thị
giác ổn định (φenv_ssvep), ta áp dụng biến đổi
Hilbert.
1
=
A(t) ei(t) + e−i{2t+(t)}
2
+ N(t)e−it
4. Sau khi đạt được pha tức thời, độ trễ được tính
theo công thức (7) như sau trong đó tần số fenv có
giá trị bằng 2 Hz:
Bằng cách nhân với hàm mũ phức trong công thức (3),
tần số toàn phở sẽ bị dịch ω về gốc không của phổ tần số.
Kết quả từ phép nhân này là một véc tơ.
SOÁ 04B (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
12
Nguyễn Trọng Kiên
(7)
gần với độ trễ lí thuyết 100ms và có thể so sánh với
kết quả được ở trường hợp 1.
1000difference
2 fenv
Timelag =
Hì nh 2. Độ trễ đo được từ đường bao của tí n hiệu
khô ng nhiễu
Hì nh 1. Lưu đồ thuật toá n
III. KẾT QUẢ
A. Các kết quả mô phỏng
Phần trước đã giới thiệu hai phương pháp để tách các
đường bao. Các đường bao được tách này sau đó
được sử dụng để tính độ trễ. Để đánh giá sự hiệu quả
các phương pháp này trong việc đo độ trễ, trong phần
này, chúng tôi đã sử dụng các tín hiệu mô phỏng
trong ba trường hợp chính sau
Trường hợp 1:
Tín hiệu phát S (đường màu đen) được tạo ra bởi
phép nhân của hai tín hiệu điều hòa, mà trong đó tín
hiệu sóng mang là 14 Hz và tín hiệu điều chế là 1 Hz.
Cần lưu ý rằng đường bao của tín hiệu này có tần số
gấp đôi tín hiệu điều chế (đó là, fenv = 2*f1 = 2 Hz).
Trong trường hợp này, tín hiệu đáp ứng R (đường
màu đỏ) được tạo ra với độ trễ lí thuyết 100ms và
không thêm nhiễu. Các đường bao của tín hiệu phát
và đáp ứng được tách ra sử dụng hai phương pháp đã
đề xuất. Đó là giải điều chế phức (complex
demodulation) và biến đổi Hilbert. Kết quả từ hình 2
chỉ ra rằng độ trễ ước tính từ hai phương pháp (giải
điều chế phức với 99.6ms và biến đổi Hilbert với 99.3
ms) là rất gần với độ trễ lí thuyết được tạo ra, điều
này cho thấy hiệu năng của cả hai phương pháp đạt
được là rất cao mặc dù hiệu năng từ biến đổi Hilbert
kém hơn hiệu năng của phương pháp giải điều chế
phức một chút.
Hì nh 3. Độ trễ đo được từ đường bao của tín hiệu
nhiễu mạnh
Trường hợp 3:
Các phương pháp này sau đó được kiểm chứng bằng
các tín hiệu, giống với trường hợp 1 và 2, nhưng có
độ trễ khác nhau từ 100 ms tới 180 ms với mỗi bước
trễ cách nhau 20ms (Hình 4). Bảng 1 tóm tắt kết quả
đạt được và chỉ ra rằng các phương pháp cho độ chính
xác cao cho việc đo độ trễ tại các bước trễ khác nhau
trong trường hợp không nhiễu và cả nhiễu mạnh. Mặc
dù độ chính xác có giảm đi trong trường hợp có nhiễu
mạnh (tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu là -2 dB) so với trường
hợp tín hiệu không nhiễu. Tuy nhiên các giá trị độ trễ
đo được vẫn được duy trì gần với độ trễ lí thuyết. Cụ
thể là trong trường hợp không nhiễu, sử dụng phương
pháp giải điều chế phức tính độ trễ có mức chính xác
trung bình là 99.36% còn độ chính xác của biến đổi
Hilbert là 99.10%. Trong trường hợp nhiễu (SNR = -
2), độ chính xác của phương pháp giải điều chế phức
giảm xuống còn 97.55% trong khi độ chính xác của
biến đổi Hilbert là 97.34%.
Trường hợp 2:
Tín hiệu mô phỏng giống với trường hợp 1 được lặp
lại với việc thêm nhiễu (tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu là -2)
vào tín hiệu đáp ứng. Kết quả được chỉ ra ở hình 3 đã
minh họa rằng, mặc dù độ chính xác của độ trễ đo
được trong hai trường hợp đã bị giảm đi, tuy nhiên
những giá trị đo được với điều kiện nhiễu này vẫn rất
SOÁ 04B (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
13
ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG ĐỘ TRỄ THỊ GIÁC CỦA NÃO NGƯỜI
Trường hợp 4:
Ba trường hợp ở trên đều đánh giá trên tín hiệu mô
phỏng tuyến tính, do vậy ở trường hợp này hiệu năng
của các phương pháp được đánh giá trên tín hiệu phi
tuyến (Hình 5).
Hì nh 4. Tín hiệu mô phỏng với các độ trễ khác nhau.
Bá ng 1. Hiệu suất của hai phương pháp đo độ trễ với tín hiệu không nhiễu và nhiễu mạnh.
Kết quả từ hình 5 cho thấy rằng độ trễ ước tính từ
phương pháp giải điều chế phức là 99.03ms và biến
đổi Hilbert là 98.67 ms. Kết quả này là rất gần với độ
trễ lí thuyết được tạo ra ở 100ms, điều này cho thấy
hiệu năng của cả hai phương pháp đạt được là rất cao
mặc dù độ chính xác có giảm nhẹ so với trường hợp 1
(đó là 99.6 ms và 99.3 ms tương ứng với phương
pháp giải điều chế và biến đổi Hilbert).
B. Kết quả từ thí nghiệm:
Ở phần này, thay vì sử dụng tín hiệu mô phỏng, tín
hiệu điện não đo được từ thí nghiệm người đang sử
dụng điện thế gợi thị giác ổn định để phân tích và
đánh giá khả năng tính độ trễ thị giác của các phương
pháp đã đề xuất. Độ trễ thị giác được tính toán từ điện
thế gợi thị giác ổn định từ một người thí nghiệm nhận
kích thích thị giác điều chế biên độ (amplitude-
modulated flicker) vào cả hai mắt và được đo tại kênh
đo tại thùy chẩm sau (Oz channel, occipital lobe). Dữ
liệu này được lấy từ dữ liệu gốc đã được báo cáo từ
bài báo Nguyen et al., (2019). Cụ thể của thí nghiệm
này như sau, những người làm thí nghiệm khỏe mạnh
được yêu cầu nhìn vào hai ống phát quang có chiều
dài 13 cm, mỗi mắt nhìn một ống trong vòng 2.5 giây.
Hì nh 5. Độ trễ đo được từ đường bao của tí n hiệu phi
tuyến khô ng nhiễu
Mỗi ống sẽ có đèn LED trắng được bao bởi một cái
hộp vuông 4x4 cm được đặt ở đáy ống để tạo một tầm
nhìn thị giác lên đến 18.2 độ và độ sang trung bình
lên đến 39.2 cd/m2. Hình 6, dưới chỉ ra kết quả đo
SOÁ 04B (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
14
Nguyễn Trọng Kiên
điện thế gợi thị giác ổn định (SSVEPs) và các đường
bao được tách ra từ hai phương pháp (màu xanh là từ
phương pháp giải điều chế phức, màu đỏ là từ phương
pháp biến đổi Hilbert). Vòng tròn phân bố pha và độ
trễ thị giác giữa tín hiệu thu được và tín hiệu phát của
hai tín hiệu được thể hiện gần giống nhau. Hai
phương pháp đã thành công trong việc đo lường độ
trễ thị giác dù có một chút khác nhau về giá trị độ trễ.
(đó là 88ms cho phương pháp giải điều chế phúc và
88.6 ms cho phương pháp biến đổi Hilbert). Từ các
kết quả điện não và mô phỏng này, kết luận của
nghiên cứu được tóm tắt trong phần tiếp theo.
IV. KẾT LUẬN
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã đề xuất một
phương pháp biến đổi Hilbert như một phương pháp có
khả năng thay thế phương pháp trước đây dung giải điều
chế phức để tách đường bao, là thành phần rất quan trọng
trong đo lường độ trễ thị giác. Nghiên cứu này đã đánh
giá hiệu năng của phương pháp này so với phương pháp
giải điều chế phức. Các kết quả từ thực nghiệm từ mô
phỏng có điều khiển tham số
cho tới tín hiệu điện não thu được dung phương pháp
biến đổi Hilbert mặc dù có hiệu năng thấp hơn một chút
so với phương pháp giải điều chế phức. Tuy nhiên, độ trễ
được tính từ phương pháp này vẫn rất gần với độ trễ lí
thuyết chỉ ra rằng đây là một công cụ đáng tin cậy trong
việc đo lường độ trễ và ứng dụng trong y sinh.
Hì nh 6. Độ trễ thị giác được đo từ điện thế gợi thị
giá c ổn định từ một người làm thí nghiệm
Prog. Neurobiol., vol. 90, no. 4, pp. 418–438, 2010,
doi: 10.1016/j.pneurobio.2009.11.005.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[7]
[8]
A. M. Norcia, L. G. Appelbaum, J. M. Ales, B. R.
Cottereau, and B. Rossion, “The steady-state visual
evoked potential in vision research: A review,” J. Vis.,
vol. 15, no. 6, p. 4, 2015.
[1]
[2]
[3]
W. H. Merigan and J. H. R. Maunsell, “How Parallel
are the Primate Visual Pathways?,” Annu. Rev.
Neurosci., vol. 16, no. 1, pp. 369–402, Mar. 1993, doi:
10.1146/annurev.ne.16.030193.002101.
B. Falsini and V. Porciatti, “The temporal frequency
response function of pattern ERG and VEP: changes in
R. Shapley and V. Hugh Perry, “Cat and monkey
retinal ganglion cells and their visual functional roles,”
Trends Neurosci., vol. 9, pp. 229–235, 1986, doi:
optic
neuritis,”
Electroencephalogr.
Clin.
Neurophysiol. Potentials Sect., vol. 100, no. 5, pp.
5597(96)95695-6.
D. Regan, “Some characteristics of average steady-
state and transient responses evoked by modulated
light,” Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol., vol.
20, no. 3, pp. 238–248, 1966, doi: 10.1016/0013-
4694(66)90088-5.
[9]
J. Lee, D. Birtles, J. Wattam-Bell, J. Atkinson, and O.
Braddick, “Latency measures of pattern-reversal VEP
in adults and infants: Different information from
transient P1 response and steady-state phase,” Investig.
Ophthalmol. Vis. Sci., vol. 53, no. 3, pp. 1306–1314,
2012.
[4]
G. G. Celesia, “STEADY-STATE AND TRANSIENT
VISUAL EVOKED POTENTIALS IN CLINICAL
PRACTICE,” Ann. N. Y. Acad. Sci., vol. 338, no. 1, pp.
[10]
[11]
M. C. Morrone, A. Fiorentini, and D. C. Burr,
“Development of the temporal properties of visual
evoked potentials to luminance and colour contrast in
infants,” Vision Res., vol. 36, no. 19, pp. 3141–3155,
1996, doi: 10.1016/0042-6989(96)00050-8.
290–305,
May
1980,
doi:
10.1111/j.1749-
6632.1980.tb19362.x.
[5]
[6]
D. Regan, “COMPARISON OF TRANSIENT AND
STEADY-STATE METHODS,” Ann. N. Y. Acad. Sci.,
vol. 388, no. 1, pp. 45–71, Jun. 1982, doi:
10.1111/j.1749-6632.1982.tb50784.x.
S. Sadeghi and A. Maleki, “Character encoding based
on occurrence probability enhances the performance of
SSVEP-based BCI spellers,” Biomed. Signal Process.
Control, vol. 58, p. 101888, 2020, doi:
F. B. Vialatte, M. Maurice, J. Dauwels, and A.
Cichocki, “Steady-state visually evoked potentials:
Focus on essential paradigms and future perspectives,”
SOÁ 04B (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
15
ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG ĐỘ TRỄ THỊ GIÁC CỦA NÃO NGƯỜI
Nguyen Trọng Kiên, Tốt nghiệp
Thạc sĩ Kỹ thuật Viễn thông năm
2014 tại Học viện Công nghệ Bưu
chính Viễn thông. Nhận học vị Tiến
sỹ ngành Khoa học Thần kinh nhận
thức, chuyên ngành kỹ thuật y sinh
năm 2020 tại Đài Loan. Hiện là
giảng viên khoa Kỹ thuật Điện tử 2,
Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn
thông, cơ sở tại TP. Hồ Chí Minh.
Lĩnh vực nghiên cứu: Xử lý tín hiệu
y sinh không xâm lấn, thiết kế hệ
thống nhúng, thiết bị y sinh.
[12]
B. Liu, X. Huang, Y. Wang, X. Chen, and X. Gao,
“BETA: Large Benchmark Database Toward
SSVEP-BCI Application,” Front. Neurosci., vol. 14, p.
A
627, 2020, doi: 10.3389/fnins.2020.00627.
[13]
B. Wittevrongel and M. M. Van Hulle, “Frequency-
and Phase Encoded SSVEP Using Spatiotemporal
Beamforming,” PLoS One, vol. 11, no. 8, p. e0159988,
Aug.
2016,
[Online].
Available:
[14]
K. T. Nguyen, W.-K. Liang, N. G. Muggleton, N. E.
Huang, and C.-H. Juan, “Human visual steady-state
responses to amplitude-modulated flicker: Latency
measurement,” J. Vis., vol. 19, no. 14, p. 14, 2019, doi:
10.1167/19.14.14.
[15]
[16]
R. Draganova and D. Popivanov, “Assessment of EEG
frequency dynamics using complex demodulation,”
Physiol. Res., vol. 48, no. 2, pp. 157–165, 1999.
Y. Kashiwase, K. Matsumiya, I. Kuriki, and S. Shioiri,
“Time Courses of Attentional Modulation in Neural
Amplification and Synchronization Measured with
Steady-state Visual-evoked Potentials,” J. Cogn.
Neurosci., vol. 24, no. 8, pp. 1779–1793, 2012.
[17]
[18]
M. M. Müller, S. K. Andersen, and A. Keil, “Time
course of competition for visual processing resources
between emotional pictures and foreground task,”
Cereb. Cortex, vol. 18, no. 8, pp. 1892–1899, 2008,
doi: 10.1093/cercor/bhm215.
M. M. Muller, S. Andersen, N. J. Trujillo, P. Valdes-
Sosa, P. Malinowski, and S. A. Hillyard, “Feature-
selective attention enhances color signals in early
visual areas of the human brain,” Proc. Natl. Acad.
Sci., vol. 103, no. 38, pp. 14250–14254, 2006, doi:
10.1073/pnas.0606668103.
AN EVALUATION OF METHODS FOR
MEASURING THE HUMAN VISUAL LATENCY
Abstract: The human visual latency plays an
important role to understand the fundamental visual
function, specifically in visual development and for
clinical evaluation. However, it is difficult to measure the
response latency from a steady-state response since the
preceding cycles occur in the SSVEP compared to visual
stimulus are ambiguitous. To address this issue, a recent
study has proposed a novel method using envelopes of
signals, which were
extracted by Complex
Demodulation, for measuring the response latency from
the SSVEPs induced by an amplitude-modulated flicker.
In an attempt to offer an alternative approach to quantify
the response latency, this study used Hilbert transform to
extract the envelopes in oder to measure the visual
response latency and evaluated the performance of this
approach compared to Complex Demodulation.
Key words: Steady state visually evoked potentials,
amplitude-modulated flicker, complex demodulation,
Hilbert transform, visual response latency.
SOÁ 04B (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
16
6 trang
19660
Free
Bạn đang xem tài liệu "Đánh giá các phương pháp đo lường độ trễ thị giác của não người", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- danh_gia_cac_phuong_phap_do_luong_do_tre_thi_giac_cua_nao_ng.pdf
