• شماره ركورد
    16372
  • شماره راهنما(اين فيلد مربوط به كارشناس ميباشد لطفا آن را خالي بگذاريد)
    16372
  • پديد آورنده

    مجتبي بلالي كوچصفهاني

  • عنوان
    تشخيص وقوع و كنترل لكنت با استفاده از تحليل سيگنال‏هاي مغزي-عصبي
  • مقطع تحصيلي
    كارشناسي ارشد
  • رشته تحصيلي
    مهندسي پزشكي - بيومكانيك
  • تاريخ دفاع
    شهريور ماه 1395
  • استاد راهنما
    دكتر برهان بيگ‌زاده - دكتر شهرام درخشان
  • استاد مشاور
    دكتر زهرا سليماني
  • دانشكده
    مكانيك
  • چكيده
    چكيده لكنت زماني پديد مي‌آيد كه در جريان طبيعي گفتار وقف‌هاي ناگهاني و غير طبيعي به واسطه تكرار، كشيده گويي و به ميان اندازي صداها، هجاها، كلمات و حتي عبارات و قفل شدن دهان ايجاد مي‌شود و گاهي اوقات با رفتارهاي وابسته همراه است و در روابط اجتماعيِ افراد داراي لكنت، تاثير مخرب داشته وعواملي مانند گوشه‌گيري، افسردگي و غيره را به همراه دارد. لذا پزشكان و محققين در صددِ كنترل و درمانِ لكنت، مخصوصا در كودكان مي‌باشند. از طرفي، مغز انسان مسئول تمامي حركات ارادي و غير اراديِ او مي‌باشد و هر عملي و حتي تصميم انجام آن عمل با فرمان مغز صورت مي‌گيرد. لذا مباحث مربوط به پُلِ ارتباطيِ بين تفكر و عمل، مقوله‌ي جذابي براي پژوهشگران مي‌باشد. يافتن ارتباط بين لكنت و سيگنال‌هاي مغزي و به تبعِ آن، يافتن اتفاقاتي كه در اثر وقوع لكنت، در مغز روي مي‌دهد، در حوزه‌ي علوم شناختي جاي گرفته و جذابيت فراواني براي دانشمندان و محققينِ امروز دارد. پايان‌نامه‌ي پيشِ‌رو به بررسي اين موضوع پرداخته و در سه فاز، تعريف شده است كه عبارتند از: تشخيص وقوع لكنت به‌صورت آفلاين، آنلاين و تلاش براي كنترلِ لكنت، با استفاده از پردازشِ سيگنال‌هاي مغزي. نتايج حاصله از فاز اول نشان داد كه با كمكِ برخي ويژگي‌هاي استخراج شده از سيگنال‌هاي مغزي، مي‌توان گفتار همراه با لكنت را از گفتار روان، در صحبتِ افراد داراي لكنت، نيم ثانيه قبل از وقوع لكنت، تشخيص داد. همچنين اين ويژگي‌ها براي هر فرد، با ديگري متفاوت است. اما بر خلاف نتايج فاز اول، نتايج فاز دوم، حاكي از توانايي تشخيص هوشمندِ لحظات وقوع لكنت، با دقت بسيار پايين، با استفاده از سيگنال‌هاي مغزي است. لذا فاز سوم پروژه، يعني كنترل هوشمند و آنلاينِ لكنت به وسيله‌ي دستگاهِ تحريك عضله‌ي حنجره، نيز با دقت پايين صورت گرفت. واژه‌هاي كليدي: لكنت، پردازش سيگنال، تشخيص برخط، استخراج ويژگي،كنترل هوشمند.
  • تاريخ ورود اطلاعات
    1395/11/03
  • تاريخ بهره برداري
    1/1/1900 12:00:00 AM
  • دانشجوي وارد كننده اطلاعات

    اعظم صادقي

  • چكيده به لاتين
    Abstract: Speech disorder o​r stuttering is associated with a mouth locking an​d a sudden interruption during the normal speech by repeating, an​d pulling up to the sounds, syllables, words an​d even phrases. Sometimes, it has destructive impact in stutterer’s social relationships. Also it has factors such as isolation, depression, etc. So Control an​d treatment of this disorder, especially in children is one of the goals of physicians an​d researchers. The human brain is responsible for all voluntary movements an​d involuntary; And any action o​r decision of that action takes place with the command of the brain. Therefore, issues related to the bridge between thought an​d action is attractive to researchers. Finding the relationship between speech disorder an​d brain signals an​d consequently, finding arising from the occurrence of speech disorders occur in the brain is among cognitive sciences an​d today it is attractive to scientists an​d researchers. This thesis explores “Detection an​d control of stuttering speech with the brain-nerve signal analysis”; And is defined in three phases which include: offline detection of speech disorder, online detection of speech disorder an​d trying to control speech disorder, using EEG signals. The results of the first phase show that with some features extracted from the brain signals we can distinguish stuttering speech from fluent speech, half a second before the stuttering in stutterers. Also features for each person is different. But unlike the results of the first phase, the second phase results indicated the ability of intelligent detection moments of stutter, with very low accuracy, using brain signals. The third phase of the project, ie intelligent online stuttering control by laryngeal muscle stimulation device, was also with low accuracy. Keywords: speech disorder, Signal processing, Online detection, Feature extraction, intelligent control