الاخبـــار

اخبار الكليةالدكتوراهالعميدمناقشات

مناقشة اطروحة الدكتوراه : “تصميم و تنفيذ منظومة للربط البيني للدماغ بالحاسوب آنياً للسيطرة على حركة ذراع آلية للإنسان”

94879113_1443071159226740_3331143593594191872_n

مناقشة اطروحة الدكتوراه : “تصميم و تنفيذ منظومة للربط البيني للدماغ بالحاسوب آنياً للسيطرة على حركة ذراع آلية للإنسان”

تمت يوم الاثنين الموافق ٢٧/٤/٢٠٢٠ مناقشة طالب الدكتوراه لقسم هندسة المعلومات والاتصالات “عمار علاء الدين نوري
عن اطروحته الموسومة :

(تصميم و تنفيذ منظومة للربط البيني للدماغ بالحاسوب آنياً للسيطرة على حركة ذراع آلية للإنسان)

( Design and Implementation of an on-line Brain Computer Interface System for controlling Humanoid Robotic Arm )

وقد ضمت لجنة المناقشة كلا من :
ا.د رعد سامي فياض /جامعة النهرين-كلية الهندسة/رئيسا.
ا.د بيان مهدي صبار /كلية هندسة المعلومات / عضوا
ا.د حازم ابراهيم علي/ الجامعة التكنلوجية -هندسة السيطرة والنظم / عضوا.
ا.م.د سعد عبد الرضا مكي /الجامعة المستنصرية-كلية العلوم/عضوا.
ا.م.د أسامة علي عواد / كلية هندسة المعلومات ./عضوا.
ا.د محمد زكي الفائز /كلية هندسة المعلومات/ عضوا ومشرفا.

وبحضور السيد عميد الكلية ا.د حكمت نجم عبد الله وعدد من اعضاء الهيأة التدريسية.

و قد حصل الطالب على درجة النجاح وقبول الاطروحة مع تعديلات بسيطة خلال مدة شهر واستوف المناقشة.

ملخص عن الاطروحة :

كمفهوم مهم في منظومات التوصيل البيني للدماغ بالحاسوب (BCI) ، هو الكشف عن نية الإنسان من خلال السلسلة الزمنيه الكهربائية (اشارة الدماغ) المستخلصة من فروه الراس البشرية. ويمكن تحقيق هذه الممارسة عن طريق تمرير هذه الاشاره من خلال سلسله من مراحل المعالجة لتحقيق إشارة الأمر المناسبة التي تعكس الغرض البشري للسيطرة علي الاجهزه الخارجية مثل الذراع الروبوتية. إن هذا البحث قد مر خلال مرحلتين تطوريتين بدأت من دراسة حالة لمنظومة ال (BCI) ذات الفئتين كنموذج تعمل بوضع غير متصل بالدماغ وبعد ذلك ، استمر التقدم لاقتراح منظومة (BCI) ذات خمس فئات تعمل في وضع الاتصال المباشر بالدماغ. في الطور الغير متصل لمنظومة ال (BCI) ، تم استخدام بيانات لأشارات دماغية مسجلة مسبقا للتخيل الحركي (MI) ذات فئتين (تخيل حركة اليد اليمنى و اليسرى .

(لقد تم إقتراح خوارزمية ميزه الأنماط المكانية المشتركة (CSP) كطريقه لاستخراج خواص الأشارة ، وإقترح خوارزميه تباين محتوى المعلومات لاختيار قنوات الإشارة الدماغية(variance entropy channel selection) للتغلب على مشكله حجم البيانات ، وأخيرا ، تم استخدم خوارزمية متجهات الدعم الالية (SVM) للفصل بين بيانات التخيل الحركي (MI) ذات الفئتين. تمت مقارنه نوعين من نواة (SVM) و هما: نواة ذات دالة متعددة الحدود (Poly) و نواة ذات دالة الأساس شعاعي الحدود (RBF) وكان متوسط دقه تصنيف96.8 (SVM-RBF) % التي تعتبر متفوقة على (SVM-Poly) التي كانت دقتها 92.5%. تم التحقيق في المزيد من أساليب استخراج الخواص من الاشارات مثل خوارزميات استخراج خواص حيز الوقت وخوارزمية استخراج خواص حيز التردد ومقارنتها مع خوارزمية(CSP) لاستخراج خاصية الحيز المكاني. وتمت مقارنه خوارزمية تباين محتوى المعلومات لاختيار قنوات الإشارة الدماغية مع خوارزمية تحليل المكونات الرئيسية (PCA) للحد من حجم البيانات ، واستخدمت SVM-RBF للتصنيف. أظهرت النتائج ان خوارزمية (CSP) حققت ادني معدل نسبة خطا 2.14% مع وقت معالجه منخفض نسبيا(10ms) عندما استخدمت مع خوارزمية تباين محتوى المعلومات لاختيار قنوات الإشارة الدماغية. تم تنفيذ المنظومة بمثابة( BCI) غير متصل للسيطرة علي يد روبوتية مصنعة مسبقا. في الطور ذات الوضع المتصل لمنظومة ال(BCI)، حيث استخدمت إشارات دماغية مباشرة في التطبيقات، تم الحصول على اشارات دماغية ذات خمس فئات باستخدام جهاز (EMOTIV EPOC) ذات الأربعة عشرة قناة. بنيت يد أنسان ألي روبوتية (HRH) باستخدام طابعه ثلاثية الابعاد ليتم التحكم بها من قبل منظومة ال. BCI تم اقتراح طريقة استخراج خواص هجينة مبنية على خاصيتي (CSP) متعدد الفئات (M-CSP) و الانحدار التلقائي (AR). أجريت ثمانية محاولات للتحكم باليد الروبتية بوضع متصل لنظام (BCI) و افضل دقة تصنيف تم الحصول عليها كانت 88.75% في المحاولة الثامنة. ويمكن تعزيز الدقة في الوضع المتصل مع زيادة عدد المحاولات نظرا لان المستخدم يحصل علي المزيد من الخبرة لتوليد اشاره تخطيط الدماغ المطلوبة تم اقتراح حل تحليلي لمشكلة الحركة المجردة العكسية (IK) للتحكم بذراع انسان الي روبوتية (HRA) ذات خمسة درجات حرية للحركة. تمت برمجه خوارزميه IK المقترحة كواجهة مستخدم رسوميه (GUI) لمحاكاة حركه (HRA) .تم بناء HRA عمليا باستخدام طابعه ثلاثية الابعاد ليتم تحريكها باستخدام خوارزمية IK و في الوقت الحقيقي. لقد تم اختيار ستة مواقع تجريبية مع إتجاهها و تنفيذها بواسطة محاكاة (GUI) و عمليا باستخدام (HRA).

قيمت خوارزميه IK عن طريق حساب الجذر المتوسط التربيعي (RMSE) للقيمة المطلقة لمتجه الخطأ للمواقع التجريبية. تراوحت (RMSE) بين (0 و 0.9675) لمحاكاة (GUI) بينما تراوحت (RMSE) بين (0.5774 و 2.3094) لنموذج(HRA) العملي. لقد اقترحت منظومة جديدة للتوصيل البيني للدماغ بالحاسوب مبنية على الحركة العكسية المجردة (IK-BCI).عالجت المنظومة المواقع المختارة من قبل المستخدم من خلال الحصول علي الاشارة الدماغية باستخدام جهازEMOTIV ، واستخراج الخواص الهجينة للاشارة ، وتصنيف النية وراء الاشاره ، وتنفيذ خوارزميه IK علي الموقع المصنف لجعل (HRA) تصل إلى الموقع المطلوب ضمن مساحة العمل المسموح بها. استخدمت ثلاثه أنواع من المهام الذهنية لاشارات الدماغ ذات خمسة فئات للوصول إلى أربعه مواقع تجريبية. كانت المهام الذهنية عبارة عن ، تخيل حركي مع تنفيذ حركي لليد اليمنى(MI + ME) ، تخيل حركة الأطراف الأربعة (four limbs MI)، و رمشات العينين (eyes blinking). بإستخدام كل مهمة، أجريت أربع محاولات بوضع متصل للوصول إلى كل موقع مع متوسط دقه تصنيف 76.95 ٪ ، 64.16 ٪ و 56.66 ٪ باستخدام (MI + ME) ، (four limbs MI)، و (eyes blinking) على التوالي. كانت نتيجة RMSE للوصول إلى المواقع الاربعه هي، 1.291 ، 1.633 ، 2.3094 ، 0.5774 علي التوالي.

[Best_Wordpress_Gallery id=”126″ gal_title=”مناقشة عمار علاء الدين”]

Leave your thought here

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *