জাইরোস্কোপ ব্যবহারের মাধ্যমে মাথার নড়াচড়া থেকে উৎপন্ন ইইজি (EEG) আর্টিফ্যাক্টগুলোর স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ
নুরি জাভিত
সর্বশেষ আপডেট
৭ নভে, ২০১০
জাইরোস্কোপ ব্যবহারের মাধ্যমে মাথার নড়াচড়া থেকে উৎপন্ন ইইজি (EEG) আর্টিফ্যাক্টগুলোর স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ
নুরি জাভিত
সর্বশেষ আপডেট
৭ নভে, ২০১০
জাইরোস্কোপ ব্যবহারের মাধ্যমে মাথার নড়াচড়া থেকে উৎপন্ন ইইজি (EEG) আর্টিফ্যাক্টগুলোর স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ
নুরি জাভিত
সর্বশেষ আপডেট
৭ নভে, ২০১০
এস. ও'রেগান। ইলেক্ট্রিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিং বিভাগ, ইউনিভার্সিটি কলেজ কর্ক, কর্ক, আয়ারল্যান্ড
সারসংক্ষেপ
একটি অ্যাম্বুলেটরি ইইজি (EEG) সিস্টেমে মাথার নড়াচড়ার কারণে সৃষ্ট বিকৃতি (আর্টিফ্যাক্ট) নির্ভরযোগ্যভাবে শনাক্তকরণের প্রয়োজনীয়তা পূর্ববর্তী কাজে প্রদর্শিত হয়েছে। এই গবেষণাপত্রে আমরা ইইজি-তে এই বিকৃতিগুলো শনাক্ত করতে গাইরোস্কোপ ব্যবহারের প্রস্তাব করছি। গাইরোস্কোপ সিগন্যাল থেকে কতগুলো বৈশিষ্ট্য সংগ্রহ করা হয়েছে এবং মিউচুয়াল ইনফরমেশন ইভালুয়েশন ফাংশন ব্যবহার করে সেগুলোর র্যাঙ্ক নির্ধারণ করা হয়েছে। পরবর্তীতে সাধারণ ইইজি এবং এই বিকৃতিগুলোর মধ্যে পার্থক্য করার উপায় হিসেবে লিনিয়ার ডিসক্রিমিন্যান্ট অ্যানালাইসিস ব্যবহার করা হয়েছে। গাইরোস্কোপ বৈশিষ্ট্য সংকেতগুলোতে একটি সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন ক্লাসিফায়ারও প্রয়োগ করা হয়েছে। ফলাফলগুলো প্রদর্শন করে যে, সাধারণ ইইজি থেকে পাওয়া গাইরোস্কোপ বৈশিষ্ট্য এবং মাথার নড়াচড়ার ফলে সৃষ্ট বিকৃতি থেকে সংগৃহীত বৈশিষ্ট্যের মধ্যে ভালো পার্থক্য রয়েছে, যা মাথার নড়াচড়াজনিত বিকৃতির শ্রেণিবদ্ধকরণে বৈশিষ্ট্য হিসেবে গাইরোস্কোপ সিগন্যাল অন্তর্ভুক্ত করার পক্ষে একটি শক্তিশালী যুক্তি প্রদান করে।সম্পূর্ণ প্রতিবেদনটি পড়তে এখানে ক্লিক করুন
এস. ও'রেগান। ইলেক্ট্রিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিং বিভাগ, ইউনিভার্সিটি কলেজ কর্ক, কর্ক, আয়ারল্যান্ড
সারসংক্ষেপ
একটি অ্যাম্বুলেটরি ইইজি (EEG) সিস্টেমে মাথার নড়াচড়ার কারণে সৃষ্ট বিকৃতি (আর্টিফ্যাক্ট) নির্ভরযোগ্যভাবে শনাক্তকরণের প্রয়োজনীয়তা পূর্ববর্তী কাজে প্রদর্শিত হয়েছে। এই গবেষণাপত্রে আমরা ইইজি-তে এই বিকৃতিগুলো শনাক্ত করতে গাইরোস্কোপ ব্যবহারের প্রস্তাব করছি। গাইরোস্কোপ সিগন্যাল থেকে কতগুলো বৈশিষ্ট্য সংগ্রহ করা হয়েছে এবং মিউচুয়াল ইনফরমেশন ইভালুয়েশন ফাংশন ব্যবহার করে সেগুলোর র্যাঙ্ক নির্ধারণ করা হয়েছে। পরবর্তীতে সাধারণ ইইজি এবং এই বিকৃতিগুলোর মধ্যে পার্থক্য করার উপায় হিসেবে লিনিয়ার ডিসক্রিমিন্যান্ট অ্যানালাইসিস ব্যবহার করা হয়েছে। গাইরোস্কোপ বৈশিষ্ট্য সংকেতগুলোতে একটি সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন ক্লাসিফায়ারও প্রয়োগ করা হয়েছে। ফলাফলগুলো প্রদর্শন করে যে, সাধারণ ইইজি থেকে পাওয়া গাইরোস্কোপ বৈশিষ্ট্য এবং মাথার নড়াচড়ার ফলে সৃষ্ট বিকৃতি থেকে সংগৃহীত বৈশিষ্ট্যের মধ্যে ভালো পার্থক্য রয়েছে, যা মাথার নড়াচড়াজনিত বিকৃতির শ্রেণিবদ্ধকরণে বৈশিষ্ট্য হিসেবে গাইরোস্কোপ সিগন্যাল অন্তর্ভুক্ত করার পক্ষে একটি শক্তিশালী যুক্তি প্রদান করে।সম্পূর্ণ প্রতিবেদনটি পড়তে এখানে ক্লিক করুন
এস. ও'রেগান। ইলেক্ট্রিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিং বিভাগ, ইউনিভার্সিটি কলেজ কর্ক, কর্ক, আয়ারল্যান্ড
সারসংক্ষেপ
একটি অ্যাম্বুলেটরি ইইজি (EEG) সিস্টেমে মাথার নড়াচড়ার কারণে সৃষ্ট বিকৃতি (আর্টিফ্যাক্ট) নির্ভরযোগ্যভাবে শনাক্তকরণের প্রয়োজনীয়তা পূর্ববর্তী কাজে প্রদর্শিত হয়েছে। এই গবেষণাপত্রে আমরা ইইজি-তে এই বিকৃতিগুলো শনাক্ত করতে গাইরোস্কোপ ব্যবহারের প্রস্তাব করছি। গাইরোস্কোপ সিগন্যাল থেকে কতগুলো বৈশিষ্ট্য সংগ্রহ করা হয়েছে এবং মিউচুয়াল ইনফরমেশন ইভালুয়েশন ফাংশন ব্যবহার করে সেগুলোর র্যাঙ্ক নির্ধারণ করা হয়েছে। পরবর্তীতে সাধারণ ইইজি এবং এই বিকৃতিগুলোর মধ্যে পার্থক্য করার উপায় হিসেবে লিনিয়ার ডিসক্রিমিন্যান্ট অ্যানালাইসিস ব্যবহার করা হয়েছে। গাইরোস্কোপ বৈশিষ্ট্য সংকেতগুলোতে একটি সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন ক্লাসিফায়ারও প্রয়োগ করা হয়েছে। ফলাফলগুলো প্রদর্শন করে যে, সাধারণ ইইজি থেকে পাওয়া গাইরোস্কোপ বৈশিষ্ট্য এবং মাথার নড়াচড়ার ফলে সৃষ্ট বিকৃতি থেকে সংগৃহীত বৈশিষ্ট্যের মধ্যে ভালো পার্থক্য রয়েছে, যা মাথার নড়াচড়াজনিত বিকৃতির শ্রেণিবদ্ধকরণে বৈশিষ্ট্য হিসেবে গাইরোস্কোপ সিগন্যাল অন্তর্ভুক্ত করার পক্ষে একটি শক্তিশালী যুক্তি প্রদান করে।সম্পূর্ণ প্রতিবেদনটি পড়তে এখানে ক্লিক করুন
পড়তে থাকুন