000 00000nam#a2200000ui#4500
001 29940
008 280926s00vm|#################vie#d
082 ## $a000 $bTR-Đ
100 0# $aTrương, Tiến Đạt
245 ## $aNghiên Cứu Ứng Dụng Học Sâu Phân Tích Điện Vỏ Não Đồ Trong Việc Hỗ Trợ Bệnh Nhân Giao Tiếp $b $cTrương Tiến Đạt; TS. Đinh Tuấn Long $h $n $p
260 ## $aH. $bTrường Đại học Mở Hà Nội $c2026
300 ## $a87 tr $b $cA4 $e
520 ## $aLuận văn tập trung nghiên cứu bài toán giải mã ngôn ngữ từ tín hiệu điện não thông qua các phương pháp học sâu, góp phần phát triển các hệ thống giao diện não – máy tính (Brain-Computer Interface - BCI) phục vụ hỗ trợ giao tiếp cho người bệnh mất khả năng nói hoặc vận động. Nghiên cứu được thực hiện trên cơ sở tổng hợp các công trình trong và ngoài nước, xác định khoảng trống nghiên cứu và đề xuất hướng tiếp cận phù hợp cho việc giải mã tín hiệu điện não thành thông tin ngôn ngữ. Về mặt lý thuyết, luận văn trình bày các kiến thức nền tảng về điện não, cấu trúc nơ-ron sinh học, cơ chế hình thành tín hiệu điện não và các phương pháp đo hoạt động não bộ. Đồng thời, nghiên cứu giới thiệu tổng quan về giao diện não – máy tính, các thách thức trong quá trình giải mã ngôn ngữ từ tín hiệu não cũng như các yêu cầu về an toàn và đạo đức nghiên cứu đối với người tham gia thí nghiệm. Trên cơ sở đó, luận văn khảo sát và ứng dụng các mô hình học sâu như Recurrent Neural Network (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM) và Gated Recurrent Unit (GRU) trong việc phân tích và giải mã tín hiệu điện não. Quá trình nghiên cứu bao gồm xây dựng bộ dữ liệu huấn luyện, tiền xử lý dữ liệu và phát triển mô hình giải mã ngôn ngữ. Kết quả nghiên cứu góp phần khẳng định tiềm năng của các kỹ thuật học sâu trong việc nâng cao hiệu quả giải mã tín hiệu não, tạo tiền đề cho các ứng dụng hỗ trợ giao tiếp và phục hồi chức năng trong lĩnh vực y sinh học.
653 ## $aNghiên cứu Ứng dụng
653 ## $aHọc sâu
653 ## $aĐiện vỏ não đồ
653 ## $aBệnh nhân giao tiếp
690 ## $aCông nghệ thông tin
691 ## $aCông nghệ thông tin