HUBUNGAN TINGKAT PENDIDIKAN KEPALA KELUARGA DENGAN TINGKAT KESIAPSIAGAAN BENCANA TSUNAMI DI DESA ALUE NAGA KECAMATAN SYIAH KUALA KOTA BANDA ACEH

ABSTRAKTsunami pada Desember 2004, yang dipicu oleh gempa berkekuatan 9.0 SR di sebelah utara pulau Sumatra mengakibatkan kerugian yang sangat besar. Aceh merupakan daerah paling parah dengan korban tewas sebanyak 123.000 jiwa, 113.000 orang hilang, 406.000 orang kehilangan tempat tinggal. Faktor utama timbulnya banyak korban akibat bencana gempa bumi adalah kurangnya pengetahuan masyarakat tentang bencana dan kesiapan mereka dalam mengantisipasi bencana. Sekolah merupakan salah satu media transformasi ilmu pengetahuan yang paling efektif dalam menyerap dan mengaplikasikan pengetahuan kesiapan menghadapi bencana dengan menggunakan metode yang tepat dan benar. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah ada hubungan tingkat pendidikan formal dengan tingkat kesiapsiagaan dalam menghadapi bencana tsunami. Populasi penelitian ini 494 orang kepala keluarga dan terdapat jumlah sampel sebanyak 84 responden. Pengambilan sampel yang digunakan adalah non-probability sampling. Pengumpulan data menggunakan angket dengan wawancara terarah dan diolah dengan menggunakan statistik uji Kolmogorov Smirnov dengan hasil 55 responden (66%) memiliki kesiapsiagaaan rendah dan tingkat pendidikan yang paling banyak adalah pendidikan dasar berjumlah 67 responden (80%). Kesimpulan dalam penelitian ini adalah terdapat pengaruh tingkat pendidikan dengan tingkat kesiapsiagaan kepala keluaga di Desa Alue Naga kecamatan Syiah Kuala Kota Banda Aceh dengan nilai p=0,000 (pBanda Ace

Discrete motor imageries can be used to allow a faster detection

International audienceMotor imagery (MI) modifies the neural activity within the primary sensorimotor areas of the cortex and can be measured through the analysis of elec-troencephalographic (EEG) recordings. It is particularly interesting for Brain-Computer Interface (BCI) applications. In most MI-based BCI experimental paradigms, subjects realize continuous motor imagery (CMI), i.e. a repetitive and prolonged intention of movement, for a few seconds. The system detects the movement based on the event-related desynchronization and the event-related synchronization features in electroencephalographic signal. Currently, improving efficiency such as detecting faster a motor imagery is an important issue in BCI to avoid fatigue and boredom. The purpose of this study is to show the difference, in term of classification, between a discrete motor imagery, i.e. a single short MI, and a CMI. The results of experiments involving 16 healthy subjects show that a BCI based on DMI is as effective as a BCI based on CMI and could be used to allow a faster detection

Optimizing Motor Intention Detection with Deep Learning: Towards Management of Intraoperative Awareness

International audienceObjective: This article shows the interest in deep learning techniques to detect motor imagery (MI) from raw electroencephalographic (EEG) signals when a functional electrical stimulation is added or not. Impacts of electrode montages and bandwidth are also reported. The perspective of this work is to improve the detection of intraoperative awareness during general anesthesia. Methods: Various architectures of EEGNet were investigated to optimize MI detection. They have been compared to the state-of-the-art classifiers in Brain-Computer Interfaces (based on Riemannian geometry, linear discriminant analysis), and other deep learning architectures (deep convolution network, shallow convolutional network). EEG data were measured from 22 participants performing motor imagery with and without median nerve stimulation. Results: The proposed architecture of EEGNet reaches the best classification accuracy (83.2%) and false-positive rate (FPR 19.0%) for a setup with only six electrodes over the motor cortex and frontal lobe and for an extended 4-38 Hz EEG frequency range while the subject is being stimulated via a median nerve. Configurations with a larger number of electrodes result in higher accuracy (94.5%) and FPR (6.1%) for 128 electrodes (and respectively 88.0% and 12.9% for 13 electrodes).Conclusion: The present work demonstrates that using an extended EEG frequency band and a modified EEGNet deep neural network increases the accuracy of MI detection when used with as few as 6 electrodes which include frontal channels. Significance: The proposed method contributes to the development of Brain-Computer Interface systems based on MI detection from EEG

Deep Learning Techniques to Improve Intraoperative Awareness Detection from Electroencephalographic Signals

International audienceEvery year, millions of patients regain consciousness during surgery and can potentially suffer from post-traumatic disorders. We recently showed that the detection of motor activity during a median nerve stimulation from electroencephalographic (EEG) signals could be used to alert the medical staff that a patient is waking up and trying to move under general anesthesia [1], [2]. In this work, we measure the accuracy and false positive rate in detecting motor imagery of several deep learning models (EEGNet, deep convolutional network and shallow convolutional network) directly trained on filtered EEG data. We compare them with efficient non-deep approaches, namely, a linear discriminant analysis based on common spatial patterns, the minimum distance to Riemannian mean algorithm applied to covariance matrices, a logistic regression based on a tangent space projection of covariance matrices (TS+LR). The EEGNet improves significantly the classification performance comparing to other classifiers (p-value < 0.01); moreover it outperforms the best non-deep clas-sifier (TS+LR) for 7.2% of accuracy. This approach promises to improve intraoperative awareness detection during general anesthesia

ОЦІНКА ЯКОСТІ УЯВНИХ РУХІВ НА ОСНОВІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ЗАСТОСУВАННЯ В НЕЙРОКОМП’ЮТЕРНИХ ІНТЕРФЕЙСАХ

International audienc

Класифікація комбінованих уявних рухів за допомогою бінарних класифікаторів у нейрокомп’ютерних інтерфейсах

International audienc

Различные паттерны энтропии перестановок электроэнцефалограммы при эпилептиформной активности

Показано поведінку часової залежності ентропії перестановок при зміні порядку з третього до сьомого для електроенцефалограм, що містять епілептиформну активність. Встановлено, що зміна порядку в межах від трьох до семи не має істотного впливу на одержувані результати. Було виділено дві різні групи сигналів, що містять епілептиформну активність, одна зі зниженням ентропії перестановок в області з епілептиформною активністю, а інша – із збільшенням ентропії перестановок при епілептиформній активності.Behavior of permutation entropy for the orders from 3 to 7 was shown for the electroencephalogram (EEG) containing epileptiform activity. It was revealed that changing the order in the range from 3 to 7 has no significant effect on the results. Two different EEG groups containing epileptiform activity were distinguished, one with the tendency to a permutation entropy decrease in areas where epileptiform activity persists, another with increase of permutation entropy during epileptiform activity.Показано поведение временной зависимости энтропии перестановок при изменении порядка с третьего до седьмого для электроэнцефалограмм (ЭЭГ), содержащих эпилептиформную активность. Установлено, что изменение порядка в пределах от трех до семи не имеет существенного влияния на получаемые результаты. Было выделено две различные группы сигналов, содержащих эпилептиформную активность, одна со снижением энтропии перестановок в области с эпилептиформной активностью, а другая – с увеличением энтропии перестановок при эпилептиформной активности

Méthodes d'apprentissage en profondeur pour la détection d'imagerie motrice à partir de l'EEG filtré : applications aux interfaces cerveau-ordinateur

This thesis presents three contributions to improve the recognition of motor imaginary movements used by numerous brain-computer interfaces (BCI) as types of interaction. First of all, we propose to estimate the quality of motor images by detecting outliers and removing them before training. Next, we study the feature selection for seven different motor imaginary movements. Finally, we present a deep learning architecture based on the principles of EEGNet network applied directly on raw electroencephalographic signals and adapted to the number of electrodes. We show in particular its benefits for improving the detection of intraoperative awareness and other applications.Cette thèse présente trois contributions pour améliorer la reconnaissance d’imaginations motrices utilisées par de nombreuses interfaces cerveau-ordinateur (BCI) comme moyen d'interaction. Tout d'abord, nous proposons d'estimer la qualité des images motrices en détectant des valeurs aberrantes et de les supprimer avant apprentissage. Ensuite, nous étudions la sélection des caractéristiques pour sept imaginations de mouvements. Enfin, nous présentons une architecture d'apprentissage profond reprenant les principes du réseaux EEGnet applicable directement sur des signaux électro-encéphalographiques simplement filtrés et adapté au nombre d’électrodes. Nous montrons en particulier ses bénéfices pour l'amélioration de la détection des réveils peropératoires et d'autres applications

Méthodes d'apprentissage en profondeur pour la détection d'imagerie motrice à partir de l'EEG filtré : applications aux interfaces cerveau-ordinateur

This thesis presents three contributions to improve the recognition of motor imaginary movements used by numerous brain-computer interfaces (BCI) as types of interaction. First of all, we propose to estimate the quality of motor images by detecting outliers and removing them before training. Next, we study the feature selection for seven different motor imaginary movements. Finally, we present a deep learning architecture based on the principles of EEGNet network applied directly on raw electroencephalographic signals and adapted to the number of electrodes. We show in particular its benefits for improving the detection of intraoperative awareness and other applications.Cette thèse présente trois contributions pour améliorer la reconnaissance d’imaginations motrices utilisées par de nombreuses interfaces cerveau-ordinateur (BCI) comme moyen d'interaction. Tout d'abord, nous proposons d'estimer la qualité des images motrices en détectant des valeurs aberrantes et de les supprimer avant apprentissage. Ensuite, nous étudions la sélection des caractéristiques pour sept imaginations de mouvements. Enfin, nous présentons une architecture d'apprentissage profond reprenant les principes du réseaux EEGnet applicable directement sur des signaux électro-encéphalographiques simplement filtrés et adapté au nombre d’électrodes. Nous montrons en particulier ses bénéfices pour l'amélioration de la détection des réveils peropératoires et d'autres applications

Різні патерни ентропії перестановок електроенцефалограми при епілептиформній активності

Behavior of permutation entropy for the orders from 3 to 7 was shown for the electroencephalogram (EEG) containing epileptiform activity. It was revealed that changing the order in the range from 3 to 7 has no significant effect on the results. Two different EEG groups containing epileptiform activity were distinguished, one with the tendency to a permutation entropy decrease in areas where epileptiform activity persists, another with increase of permutation entropy during epileptiform activity.Reference 17, figures 6  Показано поведение временной зависимости энтропии перестановок при изменении порядка c третьего до седьмого для электроэнцефалограмм (ЭЭГ), содержащих эпилептиформную активность. Установлено, что изменение порядка в пределах от трех до семи не имеет существенного влияния на получаемые результаты. Было выделено две различные группы сигналов, содержащих эпилептиформную активность, одна со снижением энтропии перестановок в области с эпилептиформной активностью, а другая – с увеличением энтропии перестановок при эпилептиформной активности. Библ. 17, рис. 6Показано поведінку часової залежності ентропії перестановок при зміні порядку з третього до сьомого для електроенцефалограм, що містять епілептиформну активність. Встановлено, що зміна порядку в межах від трьох до семи не має істотного впливу на одержувані результати. Було виділено дві різні групи сигналів, що містять епілептиформну активність, одна зі зниженням ентропії перестановок в області з епілептиформною активністю, а інша - із збільшенням ентропії перестановок при епілептиформній активності.Бібл. 17, рис. 6