BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  23,482,162
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Kỹ thuật và thiết bị y học

Huỳnh Văn Sơn, Giang Thiên Vũ, Đỗ Tất Thiên(2), Nguyễn Vĩnh Khương(1), Nguyễn Lê Bảo Hoàng

Máy đo điện não đồ (eeg) và định hướng nghiên cứu về lĩnh vực khoa học thần kinh

Eeg machine and the neuro-science research in Vietnam

Tạp chí Khoa học - Đại học Sư phạm TP Hồ Chí Minh

2021

7

1170-1183

1859-3100

Máy đo điện não đồ, Khoa học thần kinh, Kinh nghiệm thực tiễn, Nghiên cứu khoa học

Electroencephalogram (EEG), Neuro-science, Practical experience, Scientific research

Bài viết giới thiệu về máy đo điện não đồ (EEG) và các bước tiến hành một thí nghiệm đo điện não đồ. Các tính năng cũng như kết cấu kĩ thuật của máy được trình bày một cách chi tiết. Thông qua 9 bước thực hiện một thí nghiệm, có thể đưa ra định hướng một cách rõ ràng để người đọc tham khảo và thiết kế một thí nghiệm tương ứng. Các bước bảo trì máy sau khi hoàn thành thí nghiệm cũng được đề cập trong bài viết này để cung cấp cho người đọc cái nhìn tổng quát và ứng dụng khi sử dụng máy EEG thực hiện thí nghiệm. Như vậy, nền tảng ban đầu về việc tiến hành thí nghiệm, hoặc thực nghiệm các nghiên cứu về lĩnh vực khoa học thần kinh đang bắt đầu được quan tâm, đầu tư và phát triển tại Việt Nam.

The article introduces an electroencephalogram (EEG) and the steps to conduct an EEG experiment. The features and the technical structure of the machine are presented. The paper lists the nine steps of an experiment as a guideline for designing a similar experiment. The maintenance of the machine after an experiment is also discussed. This is a foundation for conducting experiments in the field of neuro-science in Vietnam.

TTKHCNQG, CTv 138

Xem toàn văn
  • [1] Yadava, M., Kumar, P., Saini, R., Roy, P. P., & Dogra, D. P. (2017), Analysis of EEG signals and its application to neuromarketing,Multimedia Tools and Applications, 76(18), 19087-19111.
  • [2] Ünal, Ö., Özcan, Ö., Öner, Ö., Akcakin, M., Aysev, A., & Deda, G. (2009), EEG and MRI findings and their relation with intellectual disability in pervasive developmental disorders,World Journal of Pediatrics, 5(3), 196-200.
  • [3] Szurhaj, W., Lamblin, M. D., Kaminska, A., & Sediri, H. (2015), EEG guidelines in the diagnosis of brain death,Neurophysiologie Clinique/Clinical Neurophysiology, 45(1), 97-104.
  • [4] Song, Z., Liu, C., Shi, R., Zhang, M., Wang, H., & Mei, Y. (2020), Neural activities during the evaluation of luxury goods-to-service brand extension: An event-related potentials (ERPs) study.,Journal of Neuroscience, Psychology, and Economics, 13(3), 127.
  • [5] Siuly, S., Li, Y., & Zhang, Y. (2016), EEG signal analysis and classification,IEEE Trans Neural Syst Rehabilit Eng, 11, 141-144.
  • [6] Schneider, D., Zickerick, B., Thönes, S., & Wascher, E. (2020), Encoding, storage, and response preparation—Distinct EEG correlates of stimulus and action representations in working memory,Psychophysiology, 57(6), e13577.
  • [7] Ramirez, R., & Vamvakousis, Z. (2012, December), Detecting emotion f-rom EEG signals using the emotive epoc device,In International Conference on Brain Informatics (pp. 175-184). Springer, Berlin, Heidelberg.
  • [8] Price, J., & Budzynski, T. (2009), Anxiety, EEG patterns, and neurofeedback,Introduction to quantitative EEG and neurofeedback: Advanced theory and applications, 453-470
  • [9] adfield, N., Zabalza, J., Zhao, H., Masero, V., & Ren, J. (2019), EEG-based brain-computer interfaces using motor-imagery: Techniques and challenges.,Sensors, 19(6), 1423.
  • [10] Nidal, K., & Malik, A. S. (Eds.). (2014), EEG/ERP analysis: methods and applications,Crc Press.
  • [11] Nandi, A., Xhafa, F., Subirats, L., & Fort, S. (2021), Real-time emotion classification using eeg data stream in e-learning contexts,Sensors, 21(5), 1589.
  • [12] Malik, A. S., & Amin, H. U. (2017), Designing EEG experiments for studying the brain: Design code and example datasets.,Academic Press
  • [13] Luck, S. J. (2005), n introduction to the event-related potential technique,MIT Press. Page 304 - Chapter 8.
  • [14] Liu, Y., Sourina, O., Liew, H. P., Salem, H. S., & Ang, E. (2017), Human factors evaluation in maritime virtual simulators using mobile EEG-based neuroimaging.,Transdisciplinary Engineering: A Paradigm Shift, 5, 261-268.
  • [15] Ibanez, A., Melloni, M., Huepe, D., Helgiu, E., Rivera-Rei, A., Canales-Johnson, A., ... & Moya, A. (2012), What event-related potentials (ERPs) bring to social neuroscience?,Social neuroscience, 7(6), 632-649.
  • [16] Ianof, J. N., & Anghinah, R. (2017), Traumatic brain injury: An EEG point of view,Dementia & neuropsychologia, 11(1), 3-5
  • [17] Huang, H., Xie, Q., Pan, J., He, Y., Wen, Z., Yu, R., & Li, Y. (2019), An EEG-based brain computer interface for emotion recognition and its application in patients with Disorder of Consciousness,IEEE Transactions on Affective Computing
  • [18] Horat, S. K., Favre, G., Prévot, A., Ventura, J., Herrmann, F. R., Gothuey, I., ... & Missonnier, P. (2018), Impaired social cognition in schizophrenia during the Ultimatum Game: an EEG study,Schizophrenia research, 192, 308-316.
  • [19] Davidson, R. J., Jackson, D. C. & Larson, C. L. (2000), Human electroencephalography,In: Cacioppo JT, Tassinary LG, Berntson GG, editors. Handbook of psychophysiology. 2. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
  • [20] Cooper, R., Osselton, J. W., & Shaw, J. C. (2014), EEG technology,Butterworth-Heinemann
  • [21] Clarke, A. R., Barry, R. J., & Johnstone, S. (2020), Resting state EEG power research in attentiondeficit/hyperactivity disorder: a review up-date,Clinical Neurophysiology, 131(7), 1463-1479.
  • [22] Babiker, A., Faye, I., Mumtaz, W., Malik, A. S., & Sato, H. (2019), EEG in classroom: EMD features to detect situational interest of students during learning.,Multimedia Tools and Applications, 78(12), 16261-16281.
  • [23] Antonenko, P., Paas, F., Grabner, R., & Van Gog, T. (2010), Using electroencephalography to measure cognitive load.,Educational Psychology Review, 22(4), 425-438.
  • [24] Amezcua-Gutiérrez, C., Hernández-González, M., Guasti, A. F., Aguilar, M. A. C., & Guevara, M. A (2021), Observing Erotic Videos with Heterosexual Content Induces Different Cerebral Responses in Homosexual and Heterosexual Men.,Journal of homosexuality, 68(1), 138-156.
  • [25] Alwedaie, S. A., Khabbaz, H. A., Hadi, S. R., & Al-Hakim, R. (2018), EEG-based analysis for learning through virtual reality environment,Journal of Biosensors and Bioelectronics, 9(1), 249.
  • [26] Alix, J. J., Ponnusamy, A., Pilling, E., & Hart, A. R. (2017), An introduction to neonatal EEG,Paediatrics and Child Health, 27(3), 135-142.
  • [27] Abhang, P. A., Gawali, B. W., & Mehrotra, S. C. (2016), Introduction to EEG-and speech-based emotion recognition,Academic Press