ترجمه مقاله کاربرد مدل سنجش کیفیت سیگنال در سنسور EEG پوشیدنی برای پیش بینی استرس روانی - نشریه IEEE

قیمت خرید این محصول

۳۵,۰۰۰ تومان

دانلود رایگان نمونه دانلود مقاله انگلیسی

عنوان فارسی

کاربرد مدل سنجش کیفیت سیگنال در سنسور EEG پوشیدنی برای پیش بینی استرس روانی

عنوان انگلیسی

Signal Quality Assessment Model for Wearable EEG Sensor on Prediction of Mental Stress

صفحات مقاله فارسی

20

صفحات مقاله انگلیسی

9

سال انتشار

2015

نشریه

آی تریپل ای - IEEE

فرمت مقاله انگلیسی

PDF

فرمت ترجمه مقاله

ورد تایپ شده

رفرنس

دارد

کد محصول

6432

وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول

ترجمه شده است

وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول

ترجمه نشده است

وضعیت فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه

به صورت عکس، درج شده است

رشته های مرتبط با این مقاله

مهندسی پزشکی و پزشکی

گرایش های مرتبط با این مقاله

بیوالکتریک و مغز و اعصاب

مجله

نتایج و یافته های بدست آمده در حوزه علوم نانوزیستی

دانشگاه

دانشکده علوم و مهندسی اطلاعات، دانشگاه لان جو، چین

کلمات کلیدی

ANC، DWT، EEG، استخراج ویژگیها، استرس روانی، آرتیفکت های چشمی، سنجش کیفیت سیگنال

۰.۰ (بدون امتیاز)

امتیاز دهید

فهرست مطالب

چکیده
1. مقدمه
2. مراقبت سلامتی روانی الکترونیکی
3. طراحی سنسورهای EEG پوشیدنی
4. روش سنجش کیفیت سیگنال EEG
A. راه اندازی آزمایش
B. روشهای سنجش کیفیت سیگنال EEG
C. نمرات کیفیت EEG در OPTIMI
5. حذف آرتیفکت های چشمی در ترکیب با تبدیل موجک گسسته و حذف نویز تطبیقی یا وفقی
6. استخراج ویژگیها
7. نتیجه گیری و کار آتی

نمونه چکیده متن اصلی انگلیسی

Abstract

Electroencephalogram (EEG) plays an important role in E-healthcare systems, especially in the mental healthcare area, where constant and unobtrusive monitoring is desirable. In the context of OPTIMI project, a novel, low cost, and light weight wearable EEG sensor has been designed and produced. In order to improve the performance and reliability of EEG sensors in real-life settings, we propose a method to evaluate the quality of EEG signals, based on which users can easily adjust the connection between electrodes and their skin. Our method helps to filter invalid EEG data from personal trials in both domestic and office settings. We then apply an algorithm based on Discrete Wavelet Transformation (DWT) and Adaptive Noise Cancellation (ANC) which has been designed to remove ocular artifacts (OA) from the EEG signal. DWT is applied to obtain a reconstructed OA signal as a reference while ANC, based on recursive least squares, is used to remove the OA from the original EEG data. The newly produced sensors were tested and deployed within the OPTIMI framework for chronic stress detection. EEG nonlinear dynamics features and frontal asymmetry of theta, alpha, and beta bands have been selected as biological indicators for chronic stress, showing relative greater right anterior EEG data activity in stressful individuals. Evaluation results demonstrate that our EEG sensor and data processing algorithms have successfully addressed the requirements and challenges of a portable system for patient monitoring, as envisioned by the EU OPTIMI project.

نمونه چکیده ترجمه متن فارسی

چکیده

الکتروانسفالوگرام (EEG) در سیستم های مراقبت سلامتی الکترونیکی، به ویژه در حوزه مراقبت سلامتی روانی نقش مهمی ایفا می کند، جایی که مانیتورینگ و نظارت ثابت و غیر مزاحم مطلوب می باشد. در زمینه پروژه OPTIMI، یک سنسوریا حسگر EEG پوشیدنی کم وزن و کم هزینه جدید طراحی و تولید شده است.
برای بهبود عملکرد و قابلیت اطمینان سنسورهای EEG در محیط های زندگی واقعی، روشی برای ارزیابی کیفیت سیگنال های EEG پیشنهاد می کنیم که براساس آن کاربران به راحتی می توانند اتصال بین الکترودها و پوستشان را تنظیم کنند. روش پیشنهادی به فیلتر نمودن داده های EEG بی اعتبار از آزمایشات شخصی در محیط های داخلی و دفتری کمک می کند. سپس از یک الگوریتم مبتنی بر تبدیل موجک (DWT) و کنسل سازی یا حذف نویز تطبیقی (وفقی) (ANC) استفاده می کنیم که برای حذف آرتیفکت های چشمی (OA) از سیگنال EEG طراحی شده است. از DWT برای دستیابی به سیگنال بازسازی شده OA به عنوان مرجع استفاده می شود، در حالیکه از ANC مبتنی بر حداقل مربعات بازگشتی برای حذف OA از داده های EEG اصلی استفاده می شود. سنسورهای جدیداً تولید شده تست و در چارچوب OPTIMI برای تشخیص استرس مزمن مستقر شدند. ویژگیهای پویای غیر خطی EEG و عدم تقارن فرانتال باندهای تتا، آلفا وبتا به عنوان شاخص های بیولوژیکی استرس مزمئن انتخاب شده و در اوایل پر از استرس، فعالیت داده های EEG قدامی راست نسبتاً بیشتری نشان می دهد. نتایج ارزیابی نشان می دهد که سنسور EEG و الگوریتم های پردازش داده ها، نیازها و چالش های سیستم قابل حمل برای مانیتورینگ بیمار را با موفقیت خطاب قرار داده اند و پروژه EU OPTIMI گواه این مسئله می باشد.

برچسب‌ها: دانلود رایگان مقالات انگلیسی پزشکی، دانلود رایگان مقالات انگلیسی مهندسی پزشکی