T E L K O M NIKA   T elec o mm un ica t io n Co m pu t i ng   E lect ro nics   a nd   Co ntr o l   Vo l.  2 3 ,   No .   1 ,   Feb r u ar y   2 0 2 5 ,   p p .   1 47 ~1 55   I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0 ,   DOI : 1 0 . 1 2 9 2 8 / T E L KOM NI K A . v 2 3 i1 . 2 5 9 8 8          147     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //telko mn ika . u a d . a c. i d   Electroencep ha lo g ra phy - ba sed w h eelcha ir nav ig a tion co ntrol  using  conv o lutiona l neural ne tw o rk   m ethod       K ha irul Ana m 1, 2 ,   Sa t rio   M a rt a   Wica k s o no 1, 2 ,   M ucha m a d Ar if   H a na   Sa s o no 1, 2 ,  B im a   Wa hy u  M a ula na 1, 2 ,   F a t k hu l   M ub a ro k 1, 2 ,   Ana nta   P ins ent i us   Ra h m a t   P a m un g k a s 1, 2 ,   M o ch.   Rij a l F a t o ni 1, 2   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   En g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t y   o f   Je mb e r ,   Je mb e r ,   I n d o n e si a   2 C e n t e r   f o r   D e v e l o p me n t   o f   A d v a n c e d   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   U n i v e r si t y   o f   Je mb e r ,   Je mb e r ,   I n d o n e si a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   2 2 ,  2 0 2 4   R ev i s ed   No v   1 0 ,  2 0 2 4   A cc ep ted   No v   2 6 ,  2024       A rti f icia l  in telli g e n c e   re f e rs  to   a   c o m p u ter - b a se d   sy ste m   c a p a b le  o f   lea rn in g   h u m a n   a c ti v it ies .   F o r  i n sta n c e ,   in   m e d ica l  tec h n o l o g y ,   A I  c a n   b e   u se d   f o r  a   th o u g h t - c o n tro l led   w h e e lch a ir.   Th is stu d y   d isc u ss e s th e   u se   o f   d e e p   lea rn in g ,   sp e c if ic a ll y   c o n v o lu ti o n a l  n e u ra l  n e tw o rk   (CNN ),   in   p re d ictio n g   o f   th e   u se r  in ten ti o n   t o   n a v ig a te  a   w h e e lch a ir.   T h e   train in g   d a ta  w a s  c o ll e c ted   f ro m   a n   EE G   se n so r  a n d   in c lu d e d   th e   w h e e lch a ir ’ s  m o v e m e n ts  -   tu rn i n g   rig h t,   t u rn i n g   lef t,   m o v in g   f o r w a rd ,   m o v in g   b a c k wa rd ,   a n d   id le.  T h e   sig n a ls  w e r e   th e n   sa m p led   a n d   f e a tu re - e x trac ted   u sin g   ro o t   m e a n   sq u a re   (RM S ).   In   CNN   c las si f ica ti o n ,   b o t h   ra w   a n d   R M S   d a ta   w e re   u se d .   T h is  st u d y   c o m p a re d   tw o   d if fe re n t  CNN   a r c h it e c tu re s.  T h e   f irst   a rc h it e c tu re   h a s  th re e   c o n v o lu ti o n a l  la y e rs  a n d   t h re e   p o o li n g   lay e r s,  wh il e   t h e   se c o n d   h a s   tw o   o f   e a c h .   T h e   re se a rc h   c o m p a re s   th e   a c c u ra c y   a n d   lo ss   v a lu e s  o f   CNN   p re d ictio n s  u sin g   a rc h it e c tu re   1   a n d   2   o n   b o th   ra w   a n d   RM S   d a ta.  T h e   e x p e ri m e n tal  re su lt s  in d ica te  th a t  w h e n   u sin g   ra w   d a ta,  th e   f irst  CNN   a rc h it e c tu re   a c h iev e d   a n   a c c u ra c y   o f  8 5 . 1 2 % ,   a n d   th e   se c o n d   m o d e l  a c h iev e d   9 1 . 0 4 % .   Ho w e v e r,   w h e n   u sin g   RM S   d a ta,  t h e   f irst  a rc h it e c tu re   a c h iev e d   a n   a c c u ra c y   o f   7 6 . 4 7 % ,   a n d   t h e   se c o n d   ach iev e d   7 3 . 7 4 % .   T h e   stu d y   c o n c lu d e s  t h a t  t h e   m o v e m e n t  o f   th e   w h e e lch a ir  is b e tt e r  in   re a l - ti m e   w h e n   u sin g   r a w   d a ta co m p a re d   to   u si n g   RM S   d a ta.   K ey w o r d s :   C las s i f icatio n   C o n v o lu tio n al  n e u r al  n e t w o r k   Dee p   lear n in g   E lectr o en ce p h alo g r ap h   W h ee lch air   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Kh air u l  A n a m   Dep ar t m en t   o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   Fac u lt y   o f   E n g i n ee r in g ,   Un i v er s i t y   o f   J e m b er   J em b er ,   I n d o n esia   Em ail:  k h a ir u l @ u n ej . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   Dis ea s e,   a   co n d itio n   o f   ab n o r m alit y   i n   t h e  b o d y   o r   m i n d ,   ca u s e s   d is co m f o r t,  d y s f u n ctio n ,   o r   d if f ic u lt y   f o r   th e  a f f ec ted   i n d iv id u al   [ 1 ] ,  [ 2 ] .  Var io u s   d is ea s e s   h av e  a f f licted   h u m a n s   f o r   ce n tu r ie s ,   an d   I n d o n es ia  is   n o   ex ce p tio n .   Deg e n er ati v e  d is ea s es  ar e  am o n g   t h e  h ea lt h   is s u es  p r esen t  in   I n d o n esia.  A cc o r d in g   to   th e  W o r ld   Hea lth   Or g a n izatio n   ( W H O)   r ep o r t,  d ea th s   d u e  to   d e g en er at iv e  d is ea s es  ar e  e x p ec ted   to   c o n tin u e  i n cr ea s i n g   w o r ld w id e.   T h e  m o s t  s ig n i f ic an t  i n cr ea s e  i s   p r o j ec ted   to   o cc u r   in   d e v elo p in g   an d   i m p o v er is h ed   co u n tr ies.   Stro k e  r e m a in s   a  lead i n g   ca u s e  o f   d ea th   an d   d is ab il it y   g lo b a ll y ,   w i t h   a   s u b s ta n tial  in cr ea s e   in   b u r d en   o v er   t h e   p ast  th r ee   d ec ad es.  R ec en t  e s ti m ates  i n d icate   t h er e  w er e  1 2 . 2   m illi o n   n e w   s tr o k e  ca s e s ,   6 . 6   m illi o n   d ea th s ,   an d   1 4 3   m il lio n   d i s ab ilit y - ad j u s te d   lif e - y ea r s   lo s t   in   2 0 1 9   [ 3 ] .  Deg e n er ativ e   d is ea s e s   r es u lt  f r o m   ch a n g es  i n   th e   body ’ s   ce lls ,   w h ich   s u b s eq u en tl y   af f ec t  o r g a n   f u n c tio n s   d u e  t o   ag in g ,   lead i n g   to   a  d ec lin e  in   th e  f u n ctio n i n g   o f   h u m a n   ti s s u es.  C u r r e n tl y ,   tech n o lo g ical  d e v elo p m e n ts   s u c h   as  ar tific ial  i n telli g e n ce   h a v e  b ee n   w id el y   u s ed   to   h elp   w o r k   i n   t h e  h ea l th   s ec to r ,   s u c h   as  p r ed ictin g   d e m en t ia   [ 4 ] ,  h ea lth   m o n ito r in g   [ 5 ] ,  d etec t in g   p n e u m o n ia   d is ea s e   [ 6 ] ,  an d   d iag n o s i n g   C OVI D - 19   [ 7 ] ,  ca n ce r   d etec tio n   [ 8 ] ,  au to m ated   s u r g ical  s y s te m s   [ 9 ] ,  r is k   p r ed ictio n   f o r   ca r d io lo g y   an d   n e u r o s cie n ce   [ 1 0 ] .  On e  o f   th e  d eg e n er ati v e  d is ea s e s   is   s tr o k e .   I t  is   a  m aj o r   c au s e  o f   d ea th   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  23 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 25 :  1 47 - 1 55   148   an d   ch r o n ic  d is ab ilit y ,   p ar ticu lar l y   a m o n g   in d i v id u al s   ag ed   4 5   an d   a b o v e,   in   I n d o n esia  [ 1 1 ] ,  [ 1 2 ] .   A r tif icia l   in telli g e n ce   tech n o lo g y   ca n   h e lp   th e  n ee d s   o f   s tr o k e  p atien ts   w it h   tr ea t m e n t   [ 1 3 ] ,  [ 1 4 ]   s tr o k e  d is ea s e  p r ed ictio n   [ 1 5 ] ,  an d   s tr o k e  r eh ab ilit atio n   [ 1 6 ] ,   [ 1 7 ] .  T h is   s tu d y   ai m s   to   d ev elo p   a  c o n tr o l   s y s te m   f o r   w h ee lc h air s   f o r   p atien ts   w h o   ar e  co m p letel y   p ar aly ze d   d u e  to   s tr o k e.   T h e   s y s te m   o p er ates  b ased   o n   t h e  u s er ’ s   i n te n tio n ,   u tili zi n g   an   e lectr o en ce p h alo g r ap h   ( E E G)   s en s o r   th at  d etec ts   b r ain   ac tiv it y .   W ith   E E G  tech n o lo g y ,   p atien ts   ca n   co n tr o l  th e  m o v e m e n t   o f   t h e  w h ee lc h air   u s i n g   t h eir   b r ain   s i g n al s   [ 1 8 ] .   I t  is   a   d ev ice  th at   r ec o r d s   th e  elec t r ica l   ac tiv it y   i n   th e  b r ain   b y   p laci n g   elec tr o d es o n   th e  s ca lp .   R e c en t  s t u d i e s   h a v e   d em o n s t r ate d   t h e   p o t en t ia l   o f   E E G - b a s e d   cl a s s if i ca t i o n   f o r   w h ee l ch a i r   c o n t r o l   u s in g   d e e p   l e a r n i n g   te ch n i q u e s .   A b d u l g h an i   et   a l .   [ 1 9 ]   a c h i ev e d   a   9 5 %   c l as s if i c at i o n   a c cu r a cy   f o r   w h e e lc h a i r   n av ig a ti o n   c o m m an d s   u s in g   a   c o m b in a t io n   o f   w av e l et   s c at t e r in g   an d   d e e p   l e a r n i n g .   S im il a r ly ,   Ng o   a n d   Ng u y en   [ 2 0 ]   p r o p o s ed   a  s em i - au to m atic  w h ee lch air   s y s te m   co m b in i n g   E E G  co n tr o l  w it h   v ir t u al - r ea l  2 D  g r id   m ap s   an d   d ee p   Q - Net w o r k s   f o r   p ath   p lan n in g .   Z u b air   [ 2 1 ]   d ev elo p ed   an   o p ti m ized   m u lt i - la y er   p er ce p tr o n   m o d el  f o r   m o to r   i m a g er y - b ased   w h ee lc h air   c o n tr o l,  i m p r o v in g   p er f o r m a n ce   b y   3 %  t h r o u g h   g r id   s e ar ch   o p ti m izatio n .     As w i n   et  a l .  [ 2 2 ]   c o m p a r e d   a r t if i c ia l   n eu r a l  n e tw o r k s   an d   d ee p   n eu r al   n e t w o r k s   f o r   cl a s s if y i n g   E E G   s ig n a ls   t o   c o n t r o l   w h e e l ch ai r   d i r e ct i o n ,   ev a lu at in g   p e r f o r m a n c e   u s in g   p r e c i s i o n ,   r e c a l l ,   an d   F1 - s c o r e .   Z g a ll a i   e t   a l .   [ 2 3 ]   t h i s   p ap er   p r esen ts   a  p r o to ty p e  s m ar t  w h ee lc h air   u s i n g   a n   E m o tiv e  E P OC   h ea d s et  to   ass i s t  b lin d   an d   p ar aly ze d   in d iv id u als.  I t   e m p lo y s   a   co n v o l u tio n a l  n e u r al  n et w o r k   ( C NN)   to   r ec o g n ize  f o u r   m o v e m e n t s :  le f t,  r i g h t,   f o r w ar d ,   an d   s to p .   T esti n g   w i th   te n   v o l u n teer s   s h o w ed   a  s u cc ess   r ate  o f   7 0 %  w i th   r a w   E E G  an d   9 6 %  w it h   s p ec tr u m   d ata,   d e m o n s tr ati n g   th e  p o ten tial o f   d ee p   lear n in g   f o r   E E G - b ased   w h ee lc h air   co n tr o l.   T h is   r esear ch   ai m s   to   co n tr o l  th e  f o r w ar d ,   b ac k w ar d ,   an d   s to p   m o v e m e n ts   o f   a  w h ee lc h air ,   u lti m atel y   en ab lin g   i n d i v id u al s   w it h   s e v er e  s tr o k es  to   ac h ie v e  i n d ep en d en t  m o b ilit y   w i th o u t  a s s i s t an ce .   T h e  g o al  is   to   cr ea te  a  r ea l - w o r ld   ap p licatio n   t h at  allo w s   f o r   m o v e m e n t   a k in   to   w al k i n g .   T h e  m et h o d o lo g y   e m p lo y ed   i s   t h e   C NN,   a  t y p e  o f   d ee p   f ee d f o r war d   n eu r al  n et w o r k   f r eq u e n tl y   u tili ze d   i n   co m p u ter   v is io n   ta s k s ,   i n cl u d in g   i m a g e  class i f icatio n   [ 2 4 ] .  C NN  u s es  co n v o lu tio n   b y   s lid in g   a  k er n e l o v er   an   i m a g e  to   ex tr ac t f ea t u r es  b y   m u lt ip l y i n g   d if f er e n t  r eg io n s .   Ne u r o n s   ar e   o r g an ized   in to   a  f ilter   o f   s p e cif ic  d i m en s io n s .   T h e  p o o lin g   la y er   th e n   r ed u ce s   th e  f ea tu r e  m ap ’ s   s ize  w h ile  p r eser v in g   cr itical   i n f o r m atio n   [ 2 5 ] .   Z g allai  et  a l.   [ 2 3 ]   d ev elo p ed   a   s m ar t  w h ee lc h air   p r o t o ty p e  f o r   b lin d   an d   p ar aly ze d   in d iv id u als  u s i n g   th e  E m o ti v e  E P OC   h ea d s et  f o r   E E G  s ig n al  r ec o g n itio n .   T h e  s y s t e m   u t ilizes  d ee p   lear n i n g   to   id en ti f y   f o u r   m o v e m e n ts   le f t,  r ig h t,  f o r w ar d ,   an d   s to p   w i th   a  C NN  ac h ie v in g   9 6 %  ac cu r ac y   a f ter   te n   ep o ch s .   A   R asp b er r y   P i  h an d les  s i g n al   p r o ce s s in g ,   w h ile  a n   A r d u in o   Me g a  co n tr o ls   m o v e m e n t.  U ltra s o n ic  a n d   L id ar   s e n s o r s   ar e   in c l u d ed   f o r   co llis io n   a v o id an ce ,   d em o n s tr ati n g   s u p er io r   p er f o r m a n ce   w it h   s p ec tr u m   d ata  o v er   r a w   E E G  d ata .   P r ev io u s   r esear ch   s h o w s   C N N  en h a n ce s   E E G  s i g n al  p r o ce s s i n g   ac c u r ac y ,   b u t  r ea l - ti m e  test i n g   r e m ai n s   u n e x p lo r ed ,   im p ac ti n g   f le x ib il it y   an d   s ec u r it y .   T h is   s tu d y   ad v an ce s   p r io r   w o r k   b y   ap p l y in g   C NN  in   r ea l - ti m e   E E G  s ig n al  clas s i f icatio n   to   o p ti m ize  w h ee lc h air   co n tr o l.  C NN ’ s   p ar am eter s   i n   i m a g e  p r o ce s s i n g   an d   f ea t u r e   ex tr ac tio n   m a k e  it id ea l f o r   th i s   p u r p o s e.       2.   M E T H O D   2 . 1 .     O v er a ll  s y s t e m   des ig n   T h e  s y s te m   s ta r ts   b y   co llect in g   E E G  d ata  f r o m   r esp o n d en ts ,   f o llo w ed   b y   p r e - p r o ce s s in g   a n d   class i f icatio n   u s in g   C NN.   T h e  class if ica tio n   r es u lts   ar e  s en t  to   th e  A r d u i n o   Me g a  2 5 6 0   v ia  s er ial  co m m u n icatio n   to   co n tr o l t h e  w h ee lc h air ’ s   m o v e m en t,  as  s h o w n   in   F ig u r e  1 .           Fig u r e  1 .   T h e  b lo ck   d iag r am   o f   th e  p r o p o s ed   s y s te m       I n   Fig u r e  1 ,   th e  s y s te m ’ s   f ir s t  s tag e  in v o lv e s   co llectin g   r a w   d ata  f r o m   r esp o n d en ts   u s i n g   th e   E lectr o d e  Ultr a  C o r tex   Ma r k   I V  E E G  s e n s o r   co n n ec ted   v ia  B lu eto o t h .   On ce   th e  d ata  co llectio n   p r o ce s s   is   co m p leted ,   it   p r o ce ed s   to   th e  s ec o n d   s tag e ,   i.e . ,   p r e - p r o ce s s in g .   T h is   s t ag e  o cc u r s   o n   a  lap to p   an d   in cl u d es  f ilter i n g ,   w i n d o w in g ,   a n d   f ea t u r e  ex tr ac tio n   p r o ce s s es.  T h e  B an d p ass   f ilter   i s   u s ed   f o r   f ilter in g ,   f o llo w ed   b y   w i n d o w i n g   th e  d ata  i n   s e g m en ts   o f   2 0 0   d ata  p o in ts   p er   s ec o n d ,   an d   r o o t  m ea n   s q u ar e  ( R MS) ,   i s   e m p l o y ed   a s   t h e  f ea tu r e  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         E lectro en ce p h a lo g r a p h y - b a s e d   w h ee lch a ir   n a vig a tio n   co n tr o l u s in g   co n vo lu tio n a l n eu r a l   …   ( K h a ir u l A n a m )   149   ex tr ac tio n   m et h o d .   A f ter   co m p leti n g   th e   s ec o n d   s ta g e,   t h e  p r o ce s s   m o v e s   to   t h e  C N N  class if icatio n .   T h e   class i f icatio n   co m p r is e s   th r ee   ca teg o r ies:   id le,   r ig h t  o r   f o r w ar d   m o v e m en t,  a n d   lef t  o r   b ac k w ar d   m o v e m e n t.   T h e  o u tp u t  f r o m   th e  C NN   is   t h en   co n n ec ted   to   t h e   A r d u i n o   Me g a  2 5 6 0   u s i n g   s er ial   co m m u n ica tio n   to   co n tr o l  th e  w h ee lch air ’ s   m o v e m e n t     2 . 2 .     E lect ro ence ph a lo g ra ph   s ig na l a cquis it io n   E E G  d ata  w er e  co llected   u s i n g   th e  Ultr aCo r tex   Ma r k   I V  h ea d s et  w i th   ei g h t   d r y   elec tr o d e  ch an n el s   o n   th e  r esp o n d en t ’ s   s ca lp .   B r ain   ac tiv it y   s i g n als w er e  r ec o r d ed   a s   r esp o n d en ts   i m a g i n ed   f i v e  m o to r   ac tio n s :  r ig h t,   lef t,  f o r w ar d ,   b ac k w ar d ,   an d   s to p ,   as  s h o w n   in   F ig u r e s   2 ( a)   to   ( d ) .   Data   co llectio n   w as  f ac ilit ated   t h r o u g h   Op en B C I   G UI   co n n ec ted   to   an   A r d u i n o   Me g a  2 5 6 0   an d   ad h er ed   to   eth ical  g u id elin e s   ap p r o v ed   b y   t h e  Me d ical  R esear c h   E t h ic s   C o m m ittee,   Un i v er s ita s   J e m b er   ( No .   1 2 7 8 /UN2 5 . 8 /KE P K/DL /2 0 2 1 ) .   T h e  E E G  E lectr o d e   Ultr aCo r tex   Ma r k   I V  i n   s ize  M  ( f o r   h ea d   cir c u m f er en ce s   5 4 - 5 8   c m )   w as   e m p lo y ed   in   t wo   s ce n ar io s :  t h e  f ir s t  in v o l v ed   i m a g i n i n g   r i g h t - h an d ,   lef t - h an d   m o v e m en ts ,   an d   id le  s tates;  t h e  s ec o n d   in cl u d ed   b o th   h an d s ,   b o th   leg s ,   a n d   id le  s tates.  A cq u ir ed   E E G  d ata  w er e  s av ed   i n   C S V  f o r m at  a n d   p r o ce s s ed   in   E x ce l   f o r   an al y s is .               ( a)   ( b )   ( c)   ( d )     Fig u r e   2.   Sig n al  ac q u is itio n   o f :   ( a)   im a g i n i n g   t h e  r ig h t  h an d   t u r n i n g   r ig h t,  ( b )   im a g i n i n g   t h e   lef t h a n d   tu r n i n g   lef t,  ( c)   i m a g i n in g   b o th   h an d s   m o v i n g   f o r w ar d ,   an d   ( d )   im a g in i n g   b o th   le g s   m o v in g   b ac k war d       2 . 3 .     E lect ro ence ph a lo g ra ph   s ig na l pro ce s s i ng   Sig n al  p r o ce s s i n g   is   ca r r ied   o u t  a f ter   th e  s i g n al  ac q u is itio n   s tag e.   T h e  w h o le  s y s t e m   i s   d ep icted   in   Fig u r e  3 .   A s   s h o w n   in   F ig u r e  3 ,   th e  p r o ce s s   in clu d es  f il ter in g ,   E E G  s ig n al  w in d o w i n g ,   an d   f ea tu r e  ex tr ac tio n ,   lead in g   to   C N N  class i f ica tio n   o u tp u t.  P r ep r o ce s s in g   s tar t s   w ith   a  b an d p ass   f il ter   ( 7 - 1 3   Hz) ,   f o llo w ed   b y   w i n d o w in g   w it h   a  s ize  o f   2 0 0   o v er   eig h t  ch an n el s   u s i n g   1 - s ec o n d   ti m e  s eg m en ts .   T h e  d at a  is   th en   p r o ce s s ed   f o r   f ea t u r e  ex tr ac tio n   u s in g   t h e  R MS,   w h ich   a v er ag e s   th e  s q u ar ed   v alu e s   o f   th e  E E G  s ig n als  f r o m   t h e  eig h t   ch an n el s   an d   tak e s   th e  s q u ar e  r o o t.  I t is ca lcu lated   u s i n g   ( 1 ) :     RM S = √ 1 ∑ |  | = 1   ( 1 )     W h e r e   N   i s   t h e   c o e f f i c i e n t   o f   t h e   s u m   o f   t h e   n t h   v a l u e s ,   a n d   Xn   i s   t h e   s u m   o f   t h e   d a t a .   T h e   r e s e a r c h   em p l o y s   R M S   f o r   f e a t u r e   e x t r a c t i o n ,   s e g m e n t i n g   t h e   E E G   d a t a   i n t o   p a r t s   a f t e r   v i s u a l   a r t i f a c t   i n s p e c t i o n .   T h e   s t u d y   a i m s   t o   e n a b l e   t h e   w h e e l c h a i r   t o   t u r n   r i g h t ,   l e f t ,   m o v e   f o r w a r d ,   m o v e   b a c k w a r d ,   a n d   s t o p   b a s e d   o n   t h e   u s e r ’ s   i n t e n t i o n s .           Fig u r e   3.   Sch e m atic  r ep r esen t atio n   an d   m e th o d o lo g y   w i th   p r o ce s s in g   u s i n g   t h e  C N N  m et h o d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  23 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 25 :  1 47 - 1 55   150   2 . 3 . 1 .   Desig nin g   co nv o lutio na l neura l net w o rk   a rc hite ct u re   C NN  is   a  t y p e  o f   n e u r al  n et w o r k   d esig n ed   f o r   i m a g e  d ata.   I t is a  d ee p - lear n i n g   al g o r ith m   s p ec if icall y   cr af ted   f o r   t w o - d i m en s io n a l  d ata   [ 2 5 ] .   T h e  C NN  ar ch itect u r e  co n s is t s   o f   t w o   m ai n   p ar ts :  t h e  f ea tu r e  e x tr ac tio n   la y er ,   w h ic h   in cl u d es  co n v o lu tio n   an d   p o o lin g   la y er s ,   an d   th e  f u ll y   co n n ec ted   la y er .   T h e   co n v o lu tio n   la y e r   ap p lies   f ilter s   o f   s p ec if ic   d i m e n s io n s   to   cr ea te  f ea t u r e  m ap s ,   w h ile  th e  p o o lin g   la y er   s ca n s   t h ese   m ap s   w it h   a   f ilter   a n d   s tr id e  to   r ed u ce   d i m en s io n alit y .   Fi n all y ,   th e  f u ll y   co n n ec ted   la y er   r es h ap es  th e  r esu lt in g   f ea t u r e  m ap   in to   a  v ec to r   f o r   f u r th er   p r o ce s s in g .   T h e  p r o p o s ed   ar ch itectu r es a r e  d ep icted   in   Fig u r e s   4   an d   5.           Fig u r e  4 .   T h e  C NN  a r ch itectu r e  1           Fig u r e  5 .   T h e  C NN  a r ch itectu r e  2       T h e  C NN  ar ch itectu r e  co n s is t s   o f   cr u cial  co m p o n e n ts   i n   its   s u cc es s ,   in cl u d in g   f ea t u r e  lea r n in g   an d   class i f icatio n .   Feat u r e  lear n i n g   co m p r is es  s ev er al  la y er s ,   s ta r tin g   w i th   t h e  i n p u t  la y er   an d   co n tin u i n g   w it h   th e   co n v o lu tio n   p r o ce s s   an d   p o o li n g .   Me an w h i le,   th e  class i f icat i o n   p h ase  co n s is ts   o f   th e  f latte n ed ,   f u ll y   co n n ec ted ,   an d   d en s e  la y er s .   T h e  f o llo w i n g   i s   a  tab le  d etailin g   th e  co n f ig u r at io n   p ar a m eter s   o f   th e  C NN  ar ch itect u r e.   T ab le   1   h ig h l ig h ts   k e y   d if f er e n ce s   in   C N N  ar ch itect u r e  co n f i g u r atio n s   f o r   r a w   an d   R MS  d ata.   T h e   ‘ i n p u t_ s h ap e ’   f o r   r a w   d ata  is   ( 2 0 0 ,   8 ) ,   w h ile  f o r   R MS  d ata,   it  is   ( 8 ,   1 )   d u e  to   r esh ap in g   d u r i n g   f ea t u r e  ex tr ac tio n ,   w h ic h   av er ag e s   o u t  th e  s eq u e n tial  s tr u ctu r e  o f   th e  r a w   d ata .   E ac h   d ata   ty p e  f r o m   t h e  t w o   s ce n ar io s   is   test ed   ac r o s s   b o th   ar ch itect u r es,  r esu ltin g   in   t w o   d is tin c t CNN  m o d el s :  m o d el  1   an d   m o d el  2 .       T ab le  1 .   C NN  ar ch itectu r e  p ar a m eter   co n f ig u r atio n   P a r a me t e r   R a w   d a t a   R M S   d a t a   A r c h i t e c t u r e   1   A r c h i t e c t u r e   2   A r c h i t e c t u r e   1   A r c h i t e c t u r e   2   I n p u t _ s h a p e   2 0 0 , 8   2 0 0 , 8   8 , 1   8 , 1   F i l t e r   2 0 0   1 0 0   -   2 0 0   1 0 0   50   2 0 0   1 0 0   -   2 0 0   1 0 0   50   K e r n e l _ si z e   8   4   -   8   4   2   4   2   -   4   2   1   P o o l _ si z e   4   2   -   4   2   1   2   1   -   2   1   1   D e n se   3   3   3   3   P a t   5   5   5   5   n - f o l d   5   5   5   5   Ep o c h   10   10   10   10   B a t c h _ s i z e   1 0 0   1 0 0   4   4   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         E lectro en ce p h a lo g r a p h y - b a s e d   w h ee lch a ir   n a vig a tio n   co n tr o l u s in g   co n vo lu tio n a l n eu r a l   …   ( K h a ir u l A n a m )   151   3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   I n   th is   s ec t io n ,   w e  e v alu a te  th e  f i n d in g s   f r o m   th e  E E G  s i g n al  p r o ce s s i n g ,   w h ich   i n v o l v es  s e v er al   ess e n tial  p h ase s .   W e  b eg an   w it h   r a w   d ata,   ap p ly in g   f i lter in g   t ec h n iq u es  to   r ed u ce   n o is e  an d   en h a n ce   th e  q u alit y   o f   th e  s i g n al.   Nex t,  w e  u s ed   w i n d o w in g   to   d iv id e  th e  d ata  in to   m a n a g ea b le  s eg m e n ts   f o r   an al y s is .   Af ter   th at ,   w e  e x tr ac ted   f ea t u r es  to   id en tify   i m p o r tan t  p atter n s ,   w h ic h   w e r e  later   an al y ze d   u s i n g   a  C NN  m o d el.   T h e  r esu lt s   w er e  f u r t h er   v alid ated   t h r o u g h   e x te n s i v e  tes tin g ,   w h ic h   in cl u d ed   co llectin g   E E G  d at a  u n d er   co n tr o lled   co n d itio n s   to   en s u r e  r eliab ilit y   an d   ac cu r ac y .     3 . 1 .     Resul t   3 . 1 . 1 .   O f f lin e  t esting   o f   co nv o lutio na l neura l net w o rk   a rc hite ct ure   Af ter   s et tin g   t h e  C NN  p ar a m e t er s   an d   ar ch itec tu r e,   p er f o r m a n ce   test in g   e v al u ates  p r ed ictio n   ac cu r ac y   to   id en ti f y   th e   o p ti m al  s et u p .   E ac h   ar ch i tectu r e  is   tr ai n ed   an d   test ed   o n   d ata  f r o m   5   r esp o n d e n ts   w it h   a  7 :3   tr ai n - test   s p lit.  R es u lts   ar e   s h o w n   i n   T ab les   2   t o   4 ,  w h ich   co m p a r e  test in g   o u tco m es  f o r   r a w   an d   R MS  d ata  ac r o s s   C NN  a r ch i tectu r es 1   an d   2 ,   as  w ell  a s   m o d els 1   an d   2 .   −   T esti n g   o f   ra w  d ata  f o r   C NN   a r ch itect u r e  1   an d   2   T h is   test i n g   i n v o lv e s   r a w   d at a  w it h   C NN  a r ch itec tu r e  1   th at  h as  b ee n   d esi g n ed .   I t  is   co n d u cted   to   ev alu a te  th e  ac c u r ac y   v alu e s   f o r   r aw   d ata  u s i n g   C NN  a r ch i te ctu r e  1 ,   as p r esen ted   in   T ab le  2 .       T ab le  2 .   E x p er im e n tal  r esu lts   o f   th e  C NN  a r ch itec tu r e  1   an d   2   w it h   r a w   d ata   No   S u b j e c t   R a w   d a t a   f o r   C N N   a r c h i t e c t u r e   1   R a w   d a t a   f o r   C N N   a r c h i t e c t u r e   2   M o d e l   1   M o d e l   2   M o d e l   1   M o d e l   2   L o ss   A c c u r a c y   ( %)   L o ss   A c c u r a c y   ( %)   L o ss   A c c u r a c y   ( %)   L o ss   A c c u r a c y   ( %)   1.   R1   0 . 3 8 0 4   6 1 . 9 6   0 . 0 9 4 4   9 0 . 5 6   0 . 3 5 6 2   6 4 . 3 8   0 . 0 8 1 6   9 1 . 8 4   2.   R2   0 . 0 1 4 4   9 8 . 5 6   0 . 0 2 7 1   9 7 . 2 9   0 . 0 0 1 3   9 9 . 8 7   0 . 0 1 3 7   9 8 . 6 3   3.   R3   0 . 0 0 7 9   9 9 . 2 1   0 . 0 1 3 3   9 8 . 6 7   0 . 0 0 5 8   9 9 . 4 2   0 . 0 0 6 2   9 9 . 3 8   4.   R4   0 . 0 0 9 8   9 9 . 0 2   0 . 0 1 2 1   9 8 . 7 9   0 . 0 0 3 7   9 9 . 6 3   0 . 0 0 5 9   9 9 . 4 1   5.   R5   0 . 3 1 3 2   6 8 . 6 8   0 . 3 0 3 3   6 9 . 6 7   0 . 3 7 6 9   6 2 . 3 1   0. 3 4 0 2   6 5 . 9 8   A v e r a g e   0 . 1 4 5 1 4   8 5 . 4 8 6   0 . 0 9 0 0 4   9 0 . 9 9 6   0 . 1 4 8 7 8   8 5 . 1 2 2   0 . 0 8 9 5 2   9 1 . 0 4 8       T ab le   2   p r esen ts   th e  tes t r esu lt s   o f   r a w   d ata  u s i n g   C NN  a r ch i tectu r e  1 ,   s h o w in g   v ar iatio n s   i n   lo s s   an d   ac cu r ac y   ac r o s s   r esp o n d en t s .   Fo r   r esp o n d en t  1 ,   m o d el  1   y ield ed   a  lo s s   o f   0 . 3 8 0 4   w it h   6 1 . 9 6 %  ac cu r ac y ,   w h er ea s   mo d el  2   ac h iev ed   a  lo s s   o f   0 . 0 9 4 4   w it h   9 0 . 5 6 %  ac cu r ac y .   I n   co n tr ast,  r esp o n d en t  4 ’ s   r esu lt s   s h o w e d   a   lo s s   o f   0 . 0 0 9 8   an d   9 9 . 0 2 %  a cc u r ac y   f o r   m o d el  1   an d   0 . 0 1 2 1   lo s s   w ith   9 8 . 7 9 %  ac cu r ac y   f o r   m o d el  2 .   T h ese   ac cu r ac y   v ar iatio n s   d ir ec tl y   i m p ac t  th e  p r ed ictio n   r eliab il it y   f o r   w h ee lch a ir   m o v e m en t   in   r ea l - ti m e  te s ts .   Hi g h e r   ac cu r ac y   v al u es,  n ea r in g   1 ,   in d icate   g r ea ter   p r ed ictio n   r eliab il it y ,   w h ile  lo s s   v al u es  i n v er s el y   r elate   to   ac cu r ac y ;   as  ac cu r ac y   i m p r o v es,  lo s s   d e cr ea s es.   C NN  a r ch itec tu r e  2   s h o w s   v ar iat io n   in   lo s s   an d   ac cu r ac y   f o r   d if f er en t   r esp o n d en ts .   Fo r   r esp o n d en t   3 ,   m o d el  1   r ec o r d e d   a  lo s s   o f   0 . 0 0 5 8   an d   an   ac cu r ac y   o f   9 9 . 4 2 %,  w h ile  m o d el  2   h ad   a  lo s s   o f   0 . 0 0 6 2   w it h   9 9 . 3 8 %  ac cu r ac y .   I n   co n tr ast,  r es p o n d en t  5 ’ s   r es u lt s   s h o w ed   a  lo s s   o f   0 . 3 7 6 9   w it h   6 2 . 3 1 %  ac cu r ac y   f o r   m o d el  1   an d   0 . 3 4 0 2   w it h   6 5 . 9 8 %  ac cu r ac y   f o r   m o d el  2 .   T h ese  ac cu r ac y   d if f er e n ce s   in f lu e n ce   t h e  r eliab ilit y   o f   w h ee lch air   m o v e m e n t  p r ed ictio n s   in   r ea l - ti m e  te s ti n g .   An   ac cu r ac y   v al u e  clo s er   to   1   en h a n ce s   p r ed i ctio n   r eliab ili t y ,   w h ile  a n   i n v er s e   r elatio n s h ip   is   o b s er v ed   b et w ee n   ac c u r a c y   an d   lo s s - h i g h er   ac cu r ac y   co r r esp o n d s   w it h   lo w er   lo s s .   −   T esti n g   o f   r o o t  m ea n   s q u ar e   d ata  f o r   C NN   a r ch itec tu r e  1   an d   2   T h i s   t es ti n g   i n v o lv es   R M S   d a t a   w it h   C N N   a r ch it e c tu r e   1   a n d   C N N   a r ch i t e ct u r e   2   t o   ev a lu at e   th e  p e r f o r m an c e   o f   th e   m o d e ls   o n   R MS   in p u t s .   T a b l e   3   d i s p l ay s   r e s u l ts   f o r   R M S   d at a   u s in g   C NN   a r ch i t e ctu r e   1 ,   w ith   r e s p o n d en t   1 ’ s   m o d e l   1   s h o w in g   a   l o s s   o f   0 . 4 2 1 9   a n d   5 7 . 8 1 %   a c cu r a cy ,   w h i l e   m o d e l   2   h ad   a   l o s s   o f   0 . 3 6 9 4   a n d   6 3 . 0 6 %   a c c u r a cy .   R es p o n d en t  4 ’ s  m o d e l   1   a ch i ev e d   8 2 . 8 2 %   a c cu r a cy   w ith   a   l o s s   o f   0 . 1 7 1 8 ,   w h i l e   m o d el   2   r e c o r d e d   7 5 . 7 0 %   a c cu r a cy   w ith   a  l o s s   o f   0 . 2 4 3 .   T a b l e   3   s h o w s   o u t c o m es   f o r   R MS   d a t a  w ith   C N N  a r ch i te c tu r e   2 .   R esp o n d en t  2 ’ s   m o d el  1   ac h i ev ed   an   ac c u r ac y   o f   8 3 . 6 8 %  ( lo s s :  0 . 1 6 3 2 ) ,   an d   m o d el  2   h ad   an   ac c u r ac y   o f   8 2 . 0 1 %  ( lo s s :  0 . 1 7 9 9 ) .   Fo r   r e s p o n d en t  5 ,   m o d el  1   r ec o r d e d   6 8 . 4 5 %  ac cu r ac y   ( lo s s :  0 . 3 1 5 5 ) ,   w h ile  m o d el  2   ac h iev ed   a n   ac cu r ac y   o f   6 7 . 8 0 %  ( lo s s :  0 . 3 2 2 ) .   Hig h er   ac cu r ac y   i m p r o v es  d ir ec tio n al  p r ed ictio n   r eliab ili t y .   C o m p ar in g   ar ch itect u r es  w it h   r a w   a n d   R M S  d ata,   r a w   d at a  s h o w ed   b ette r   ac cu r ac y   d u e  to   its   s eq u en t ial   s tr u ct u r e.   I n   C NN  ar ch itect u r e  1 ,   m o d el  1   ac h iev ed   an   ac c u r ac y   o f   8 5 . 4 8 6 %  ( lo s s :  0 . 1 4 5 1 4 ) ,   w h ile  m o d el  2   r ea ch ed   9 0 . 9 9 6 %  ( lo s s :  0 . 0 9 0 0 4 ) .   C NN  ar ch itect u r e  2   p er f o r m ed   b est  o v er all,   w it h   ac c u r ac y   af f ec ted   b y   f ac to r s   lik e  ale r tn e s s   an d   h air   t h ick n e s s   i m p ac ti n g   E E G  q u alit y .   A n   A N OV A   p - v alu e  ca lc u latio n   w il l  an al y ze   th e   m ea n   d if f er e n ce s   b et w ee n   m o d el  1   an d   m o d el  2 .   T a b le  4   c o m p ar es   p - v al u es.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  23 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 25 :  1 47 - 1 55   152   T ab le  3 .   R esu l ts   o f   test i n g   R M S d ata  w it h   C NN  a r ch itect u r e  1   an d   2   No   S u b j e c t   R a w   d a t a   f o r   C N N   a r c h i t e c t u r e   1   R a w   d a t a   f o r   C N N   a r c h i t e c t u r e   2   M o d e l   1   M o d e l   2   M o d e l   1   M o d e l   2   L o ss   A c c u r a c y   ( %)   L o ss   A c c u r a c y   ( %)   L o ss   A c c u r a c y   ( %)   L o ss   A c c u r a c y   ( %)   1.   R1   0 . 4 2 1 9   5 7 . 8 1   0 . 3 6 9 4   6 3 . 0 6   0 . 3 9 4 9   6 0 . 5 1   0 . 3 6 4 7   6 3 . 5 3   2.   R2   0 . 1 8 7 3   8 1 . 2 7   0 . 1 9 0 3   8 0 . 9 7   0 . 1 6 3 2   8 3 . 6 8   0 . 1 7 9 9   8 2 . 0 1   3.   R3   0 . 1 3 9 3   8 6 . 0 7   0 . 2 3 7 6   7 6 . 2 4   0 . 1 2 9 1   8 7 . 0 9   0 . 2 0 2   7 9 . 8 0   4.   R4   0 . 1 7 1 8   8 2 . 8 2   0 . 2 4 3   7 5 . 7 0   0 . 1 7 3 7   8 2 . 6 3   0 . 2 4 4   7 5 . 6 0   5.   R5   0 . 3 3 8   6 6 . 2 0   0 . 3 4 6   6 5 . 4 0   0 . 3 1 5 5   6 8 . 45   0 . 3 2 2   6 7 . 8 0   A v e r a g e   0 . 2 5 1 6 6   7 4 . 8 3 4   0 . 2 7 7 2 6   7 2 . 2 7 4   0 . 2 3 5 2 8   7 6 . 4 7 2   0 . 2 6 2 5 2   7 3 . 7 4 8       T ab le  4 .   C o m p ar is o n   o f   p - v a l u e  v al u es   G r o u p 1   G r o u p 2   p - v a l u e   M o d e l   1   r a w   a r si t e k t u r   1   M o d e l   2   r a w   a r si t e k t u r   1   0 . 6 0 7 0 7   M o d e l   1   r ms   a r si t e k t u r   1   M o d e l   2   r ms   a r si t e k t u r   1   0 . 7 1 4 5 0 1   M o d e l   1   r a w   a r si t e k t u r   2   M o d e l   2   r a w   a r si t e k t u r   2   0 . 6 1 5 4 3 3   M o d e l   1   r ms   a r si t e k t u r   2   M o d e l   2   r ms   a r si t e k t u r   2   0 . 6 8 5 4 3       T h e   p - v a lu e   an aly s is   in   T a b l e   4   i n d ic a t es   n o   s i g n i f i c an t   d if f e r en c e   b etw e en   th e   m o d el s ,   as   th e  p - v a lu e   is   g r e a te r   th an   0 . 0 5 .   T h i s   a ll o w s   f l ex i b i l ity   in   ch o o s in g   a n y   a r ch i te c tu r e .   H o w ev e r ,   s el e c ti n g   th e   a r ch i t e ctu r e   w i th   t h e   h ig h es t   a c cu r a cy   o r   r e f e r r in g   t o   th e   c o n f u s i o n   m at r i c es   in   Fi g u r es   6 ( a )   a n d   ( b ) ,   a s   w e l l   as   Fi g u r es   7 ( a )   a n d   ( b ) ,   ca n   p r o v id e  ad d itio n al  g u id an ce   f o r   s elec t i n g   th e  m o s t e f f ec tiv e  m o d el .   Fig u r es  6   a n d   7   s h o w   d is cr ep an cie s   i n   th e  co n f u s io n   m atr i x ,   w h er e  s o m e  co m m a n d s - id le,   tu r n   r ig h t,  tu r n   lef t,  m o v e  f o r w ar d ,   an d   m o v e  b ac k w ar d - ar e  m is c lass if ied .   T h is   i m p ac ts   m o v e m e n t  ac c u r ac y ,   b u t  t h e  p r o p o s ed   m o d el   s u cc es s f u ll y   ca p t u r es  b r ain   p atter n s   f o r   th ese  co m m a n d s .               ( a)   ( b )   ( a)   ( b )           Fig u r e   6 .   C o n f u s io n   m atr ix   o f   th e:   ( a)   m o d el  1   an d   ( b )   m o d el  2   u s i n g   r a w   i n p u t   Fig u r e  7 .  C o n f u s io n   m atr ix   o f   th e:   ( a)   m o d el  1   an d   ( b )   m o d el  2   u s i n g   R MS  i n p u t       −   T h e  b est  C NN   a rc h itect u r e   B ased   o n   p r ev io u s   r es u lt s ,   t h e  s ec o n d   ar ch itect u r e  is   th e  o p ti m al  c h o ice  f o r   t h e  m o d el,   u tili zin g   in p u t   d i m en s io n s   o f   2 0 0 × 8   w it h   a  b atch   s ize  o f   5 0   f o r   r a w   d ata  a n d   4   f o r   R MS  d ata.   T h is   co n f i g u r atio n   e f f ec tiv e l y   r ed u ce s   th e   GP U  w o r k lo ad   d u r in g   tr ain i n g .   T h e  ar ch itect u r e  in co r p o r ates  t w o - d i m e n s io n al  C NN  i n p u t   s h ap es,  w it h   th e  f ir s t  in p u t  s h ap e  o f   ( 2 0 0 ,   8 )   r ep r esen tin g   E E G  ch a n n el s   an d   th e  s ec o n d   in p u t  s h ap e  o f   ( 8 ,   1 )   d er iv ed   f r o m   R MS  f ea tu r e  e x tr ac tio n .   T h e  ar ch itectu r e  b eg i n s   w i th   a  f ir s t  co n v o l u t io n   u s i n g   2 0 0   f ilter s   o f   s ize  8 × 8 ,   p r o d u c in g   a  f ea t u r e  m ap   o f   d im en s io n s   1 9 3 × 8   af ter   ap p ly i n g   th e  R e L U  ac ti v atio n   f u n ctio n .   T h is   is   f o llo w ed   b y   a  p o o lin g   la y er   th at   r ed u ce s   th e   f ea tu r e  m ap   to   4 8 × 8   u s in g   m ax   p o o lin g .   T h e  s ec o n d   co n v o l u tio n   u s es  1 0 0   f ilter s   a n d   a  k er n el  s ize  o f   4 × 4 ,   y ield i n g   a  4 5 × 8   m a tr ix ,   als o   p r o c ess ed   w it h   t h e  R e L U  ac tiv atio n   f u n c tio n .   A  s ec o n d   m a x   p o o lin g   la y er   f u r t h er   r ed u ce s   t h i s   to   a  2 2 × 8   m at r ix .   T h e  th ir d   co n v o lu tio n   e m p lo y s   5 0   f ilter s   w it h   a  2 × 2   k er n el,   r es u lt in g   i n   a   2 1 × 8   m atr i x ,   an d   t h e  s u b s eq u e n t p o o lin g   la y er   m ain tain s   t h i s   s i ze .   T h e  d ata  is   t h e n   f latte n ed   in to   a  n e w   m atr ix   w it h   1 0 5 0   w e ig h ts ,   lead in g   to   a  f u ll y   co n n ec ted   lay er   co m p r is i n g   th r ee   d en s e  lay er s   co r r esp o n d in g   to   t h e  clas s es  o f   id le,   r ig h t/ f o r w ar d ,   an d   lef t/b ac k w ar d ,   u s i n g   t h e  s i g m o id   ac ti v atio n   f u n c tio n   f o r   cl ass i f icatio n .   Fi n all y ,   t h e  C N N  o u tp u t   is   tr a n s m it ted   to   an   A r d u i n o   Me g a  2 5 6 0   v ia  s er ial   co m m u n icatio n   f o r   f u r t h er   p r o ce s s in g .     3 . 1 . 2 .   O nli ne  da t a   t esting   Du r in g   th e   o n li n e  te s ti n g   p h as e,   th e  r esp o n d e n t  w a s   i n   a   w h e e lch air   u s i n g   a n   E E G  s en s o r .   T h is   test i n g   w a s   co n d u cted   to   d eter m in e  t h e  ac cu r ac y   o f   p r ed ictin g   r ea l - ti m e  w h ee lch air   m o v e m en ts .   T a b le  5   s h o w s   th e   r esu lt s   o f   t h e  o n l in e  te s ti n g .   T ab le  5   s h o w s   t h at  t h e  a n ticip at ed   w h ee lch a ir   m o v e m e n t s   f o r   r esp o n d en ts   1   a n d   5   d id   n o t  o cc u r   as  ex p ec ted ,   w i th   b o th   ac h ie v i n g   lo w   ac cu r ac y   r ate s   o f   5 0 %.  I n   co n tr ast,  r esp o n d en ts   2   an d   3   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         E lectro en ce p h a lo g r a p h y - b a s e d   w h ee lch a ir   n a vig a tio n   co n tr o l u s in g   co n vo lu tio n a l n eu r a l   …   ( K h a ir u l A n a m )   153   r ea ch ed   8 5 %  ac cu r ac y ,   attr ib u ted   to   th eir   b etter   p h y s ical  co n d itio n   an d   f o c u s ed   b r ain   ac tiv it y   d u r in g   d ata  ac q u is itio n .   T h e  less   f o cu s ed   s tates  o f   r e s p o n d en t s   1   an d   5   co n tr ib u ted   to   th eir   lo w er   ac c u r ac y .   Facto r s   li k e   p h y s ical  co n d itio n   a n d   b r ain   r esti n g   s ta te  ar e  cr u cial  f o r   o p tim al  d ata  ac q u is it io n   r esu lts ,   an d   h air   th ick n es s   ca n   also   af f ec t  E E G  s i g n al  q u alit y ,   w it h   t h in n er   o r   b ald   h air   y ie ld in g   b ette r   d ata.   B o th   o n li n e  an d   o f f lin e  t e s ti n g   y ield ed   h i g h er   ac c u r ac y   d u r in g   o f f li n e  s e s s io n s   d u e  to   t h e  co n s i s te n c y   o f   b r ain   s i g n al  d ata,   w h ile  o n lin e  test i n g   f ac ed   f l u ct u atio n s   in   t h e  r ea l - ti m e  s i g n al  co llectio n .       T ab le  5 .  R esu lts   o f   o n li n e  t esti n g   R e sp o n d e n t   A c c u r a c y   ( % )   R e sp o n d e n t   1   50   R e sp o n d e n t   2   85   R e sp o n d e n t   3   85   R e sp o n d e n t   4   80   R e sp o n d e n t   5   50   A v e r a g e   70       3 . 2 .     Dis cus s io n   T h is   s tu d y   ac h ie v ed   h i g h   ac c u r ac y   i n   p r ed ictin g   f o u r   w h ee lc h air   co n tr o l  m o tio n s   u s i n g   a  C NN  m o d el,   w it h   a n   av er a g e  r ea l - ti m e  ac c u r ac y   o f   7 0 %  ac r o s s   f i v e  r esp o n d en ts .   Ho w e v er ,   i m p r o v e m en ts   ar e  n ee d ed   f o r   r ea l - ti m e  p er f o r m a n ce ,   a  co m m o n   c h alle n g e  i n   E E G - b ase d   ap p licatio n s .   A d v a n ce d   m et h o d s   in   th e  f ield   ar e  ex p lo r in g   r ec u r r en t  n e u r al  n e t w o r k s   ( R N Ns)  a n d   h y b r id   s y s te m s   th a t  co m b i n e  E E G  w it h   o th er   b io s ig n als   to   ad d r ess   th e  v ar iab ili t y   a n d   in s tab ilit y   i n   E E G  d ata,   a  w ell - k n o w n   l i m itatio n .   A d d itio n a ll y ,   w h ile  t h i s   r esear ch   f o cu s es o n   f o u r   b asic  m o tio n s ,   m o r e  co m p le x   s ta te - of - th e - ar t   s y s te m s   o f f er   f i n er   co n tr o l o p tio n s ,   li k e  v ar iab le  s p e ed s   o r   m u ltid i m en s io n al  co m m an d s ,   to   en h an ce   u s er   i n ter ac tio n .   T h u s ,   w h i le  th e  C NN  m o d el  s h o w s   s tr o n g   p r ed ictiv e  ca p ab ilit ies,  f u r t h e r   w o r k   in   i m p r o v i n g   r ea l - ti m e  ac cu r ac y ,   ad ap ti n g   to   s i g n al  d y n a m ic s ,   an d   ac h iev in g   g r ea ter   co n tr o l  f le x i b ilit y   i s   n ec es s ar y   to   m a k e  E E G - b ased   w h ee lc h air   s y s te m s   f ea s ib le  f o r   b r o ad er ,   r ea l - w o r ld   u s e.       4.   CO NCLU SI O N   T h e  im p ac t  o f   C NN  o n   E E G - b ased   w h ee lch a ir   p er f o r m a n ce   is   co n s id er ed   ef f ec tiv e  in   ac cu r atel y   p r ed ictin g   th e  d ir ec tio n   o f   t h e  w h ee lc h air .   T h is   is   d o n e  u s i n g   r a w   d ata  an d   th e  s ec o n d   C NN   ar ch itectu r e  d u r i n g   o n lin e  o r   r ea l - ti m e  test i n g .   T h e  o f f li n e  d ata  test   w as  b ased   o n   r a w   an d   R M S  d ata  w it h   b o th   C NN  a r ch itec tu r e   1   an d   C NN  a r ch itectu r e  2 ,   a s   w ell  as  m o d el  1   an d   m o d el  2 .   I n   C NN  test in g   w it h   r aw   d ata  u s i n g   C NN   ar ch itect u r e  1 ,   th e  h i g h est  r es u lts   o b tai n ed   w er e  8 5 . 4 8 6 %  in   m o d el  1   an d   9 0 . 9 9 6 %  in   m o d el  2 .   I n   th e  o n lin e   test i n g   p h a s e,   it  w as  o b s er v ed   th at  t h e  w h ee lch air   ca n n o t  b e   s aid   to   m o v e  ac co r d in g   to   th e   d esire d   co m m an d .   Sev er al  i n f lu e n ci n g   f ac to r s ,   s u ch   as  h air   th ic k n es s   an d   t h e  p h y s ical  co n d itio n   o f   th e  r esp o n d en t,  w er e  id en ti f ied   as p o s s ib le  ca u s e s .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   L .   C u mm i n g s,  “ P a r k i n so n ’ s  D i se a se   D e me n t i a , ”   i n   L a n g u a g e   i n   D e m e n t i a ,   C a mb r i d g e   U n i v e r si t y   P r e ss,  2 0 2 0 ,   p p .   9 5 – 1 3 2 .   d o i :   1 0 . 1 0 1 7 / 9 7 8 1 1 0 8 5 8 7 9 2 1 . 0 0 5 .   [ 2 ]   D .   T .   C o r r e i a ,   D .   S t o y a n o v ,   a n d   H .   G .   R .   N e t o ,   “ H o w   t o   d e f i n e   t o d a y   a   me d i c a l   d i so r d e r ?   B i o l o g i c a l   a n d   p sy c h o so c i a l   d i s a d v a n t a g e s   a s  t h e   p a r a mo u n t   c r i t e r i a , ”   J o u rn a l   o f   Ev a l u a t i o n   i n   C l i n i c a l   Pr a c t i c e ,   v o l .   2 8 ,   n o .   6 ,   p p .   1 1 9 5 – 1 2 0 4 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 / j e p . 1 3 5 9 2 .   [ 3 ]   e C l i n i c a l M e d i c i n e ,   “ T h e   r i si n g   g l o b a l   b u r d e n   o f   st r o k e , ”   e C l i n i c a l Me d i c i n e ,   v o l .   5 9 ,   p .   1 0 2 0 2 8 ,   M a y   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e c l i n m . 2 0 2 3 . 1 0 2 0 2 8 .   [ 4 ]   S .   R a j a y y a n   a n d   S .   M .   M .   M u s t a f a ,   “ P r e d i c t i o n   o f   d e me n t i a   u si n g   ma c h i n e   l e a r n i n g   mo d e l   a n d   p e r f o r man c e   i mp r o v e me n t   w i t h   c u c k o o   a l g o r i t h m, ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   El e c t ri c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e ri n g   ( I J E C E) ,   v o l .   1 3 ,   n o .   4 ,   p p .   4 6 2 3 – 4 6 3 2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 3 i 4 . p p 4 6 2 3 - 4 6 3 2 .   [ 5 ]   A .   A .   A b d u l h u sse i n ,   O .   A .   H a sse n ,   C .   G u p t a ,   D .   V i r m a n i ,   A .   N a i r ,   a n d   P .   R a n i ,   “ H e a l t h   mo n i t o r i n g   c a t a l o g u e   b a se d   o n   h u ma n   a c t i v i t y   c l a ssi f i c a t i o n   u si n g   ma c h i n e   l e a r n i n g , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t ri c a l   a n d   C o m p u t e r  En g i n e e ri n g   ( I J EC E) ,   v o l .   1 2 ,   n o .   4 ,   p p .   3 9 7 0 – 3 9 8 0 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 2 i 4 . p p 3 9 7 0 - 3 9 8 0 .   [ 6 ]   Z .   R u s t a m ,   R .   P .   Y u d a ,   H .   A l a t a s,   a n d   C .   A r o e f ,   “ P u l mo n a r y   r o n t g e n   c l a ssi f i c a t i o n   t o   d e t e c t   p n e u mo n i a   d i se a se   u si n g   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s,”   T e l k o m n i k a   ( T e l e c o m m u n i c a t i o n   C o m p u t i n g   El e c t r o n i c s  a n d   C o n t ro l ) ,   v o l .   1 8 ,   n o .   3 ,   p p .   1 5 2 2 – 1 5 2 8 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 2 9 2 8 / T EL K O M N I K A . v 1 8 i 3 . 1 4 8 3 9 .   [ 7 ]   A .   N .   H u sse i n ,   S .   V .   A l - D i n   M a k k i ,   a n d   A .   A l - S a b b a g h ,   “ C o mp r e h e n s i v e   st u d y :   mac h i n e   l e a r n i n g   a p p r o a c h e s  f o r   C O V I D - 19  d i a g n o si s, ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   El e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   En g i n e e r i n g   ( I J EC E) ,   v o l .   1 3 ,   n o .   5 ,   p p .   5 6 8 1 – 5 6 9 5 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 3 i 5 . p p 5 6 8 1 - 5 6 9 5 .   [ 8 ]   E.   E .   T .   M a mm a d o v ,   H .   P .   I man l i ,   a n d   E.   N .   H u se y n ,   “ A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   P r a c t i c e s I n   T h e   H e a l t h   S e c t o r , ”   N a t u re  a n d   S c i e n c e ,  v o l .   0 4 ,   n o .   0 5 ,   p p .   2 1 – 2 9 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 6 7 1 9 / 2 7 0 7 - 1 1 4 6 / 0 5 / 2 1 - 2 9 .   [ 9 ]   F .   S .   A k z a t r i a ,   “ I mp l e me n t a t i o n   o f   A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   i n   H e a l t h c a r e , ”   J o u r n a l   o f   A d v a n c e d   T e c h n o l o g y   a n d   Mu l t i d i sc i p l i n e   ( J ATM) ,  v o l .   2 ,   n o .   2 ,   p p .   6 1 – 6 6 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 2 0 4 7 3 / j a t m . v 2 i 2 . 4 7 0 9 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  23 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 25 :  1 47 - 1 55   154   [ 1 0 ]   S .   P .   G o l h a r   a n d   S .   S .   K e k a p u r e ,   “ A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   i n   H e a l t h c a r e   -   A   R e v i e w , ”   I n t .   J .   S c i .   Re s .   S c i .   T e c h n o l . ,   p p .   3 8 1 – 3 8 7 ,   Ju l .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 2 6 2 8 / I JS R S T 2 2 9 4 5 4 .   [ 1 1 ]   N .   V e n k e t a su b r a m a n i a n ,   F .   L .   Y u d i a r t o ,   a n d   D .   T u g a sw o r o ,   “ S t r o k e   B u r d e n   a n d   S t r o k e   S e r v i c e s  i n   I n d o n e si a , ”   C e re b r o v a sc u l a r   D i sea ses  E x t ra ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   p p .   5 3 – 5 7 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 / 0 0 0 5 2 4 1 6 1 .   [ 1 2 ]   A .   S e t i a w a n ,   A .   A l   F i t r i ,   N .   S a ’ a d a h ,   N .   A z - Z u h r y ,   a n d   K i smi a n t i n i ,   “ M u l t i l e v e l   l o g i st i c   r e g r e ssi o n   a n a l y si s  o n   d e t e r mi n a n t s  o f   a d u l t   s t r o k e   i n c i d e n c e   i n   I n d o n e si a , ”   AI P  C o n f e r e n c e   Pr o c e e d i n g s ,  2 0 2 4 ,   p .   1 1 0 0 0 1 .   d o i :   1 0 . 1 0 6 3 / 5 . 0 1 3 3 8 6 3 .   [ 1 3 ]   N .   H .   A l i ,   A .   R .   A b d u l l a h ,   N .   M .   S a a d ,   a n d   A .   S .   M u d a ,   “ B r a i n   c o n e   b e a m   c o mp u t e d   t o mo g r a p h y   i mag e   a n a l y si s  u s i n g   R e sN e t 5 0   f o r   c o l l a t e r a l   c i r c u l a t i o n   c l a ssi f i c a t i o n , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   El e c t ri c a l   a n d   C o m p u t e r E n g i n e e ri n g   ( I J E C E) ,   v o l .   1 3 ,   n o .   5 ,   p p .   5 8 4 3 – 5 8 5 2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 3 i 5 . p p 5 8 4 3 - 5 8 5 2 .   [ 1 4 ]   L .   P .   D r e ss e r   a n d   M .   A .   K o h n ,   “ A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   t h e   Ev a l u a t i o n   a n d   T r e a t me n t   o f   S t r o k e , ”   D e l a w a r e   J o u r n a l   o f   Pu b l i c   H e a l t h ,   v o l .   9 ,   n o .   3 ,   p p .   8 2 – 8 4 ,   A u g .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 2 4 8 1 / d j p h . 2 0 2 3 . 0 8 . 0 1 4 .   [ 1 5 ]   A .   A h m a d ,   M .   U s a m a ,   a n d   Y .   N i a z   K h a n ,   “ E a r l y   s t r o k e   d i s e a se   p r e d i c t i o n   w i t h   f a c i a l   f e a t u r e s   u s i n g   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k   m o d e l , ”   I A E S   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   ( I J - A I ) ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p .   9 3 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j a i . v 1 3 . i 1 . p p 9 3 3 - 9 4 0 .   [ 1 6 ]   D .   S .   K o r t i   a n d   Z .   S l i m a n e ,   “ U n o b t r u s i v e   h a n d   g e s t u r e   r e c o g n i t i o n   u s i n g   u l t r a - w i d e   b a n d   r a d a r   a n d   d e e p   l e a r n i n g , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g   ( I J E C E ) ,   v o l .   1 3 ,   n o .   6 ,   p p .   6 8 7 2 – 6 8 8 1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 3 i 6 . p p 6 8 7 2 - 6 8 8 1 .   [ 1 7 ]   E.   C .   D j a mal ,   D .   P .   G u st i a w a n ,   a n d   D .   D j a j a sasm i t a ,   “ S i g n i f i c a n t   v a r i a b l e s  e x t r a c t i o n   o f   p o st - s t r o k e   EEG   s i g n a l   u si n g   w a v e l e t   a n d   S O M   k o h o n e n , ”   T e l k o m n i k a   ( T e l e c o m m u n i c a t i o n   C o m p u t i n g   El e c t r o n i c s  a n d   C o n t r o l ) ,   v o l .   1 7 ,   n o .   3 ,   p p .   1 1 4 9 – 1 1 5 8 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 2 9 2 8 / T EL K O M N I K A . V 1 7 I 3 . 1 1 7 7 6 .   [ 1 8 ]   E.   B o u r e l - P o n c h e l   e t   a l . ,   “ N o r mal   EE G   d u r i n g   t h e   n e o n a t a l   p e r i o d :   mat u r a t i o n a l   a s p e c t s  f r o m  p r e ma t u r e   t o   f u l l - t e r m  n e w b o r n s,”   N e u ro p h y s i o l o g i e   C l i n i q u e ,   p p .   1 – 1 9 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n e u c l i . 2 0 2 0 . 1 0 . 0 0 4 .   [ 1 9 ]   M .   M .   A b d u l g h a n i ,   W .   L .   W a l t e r s,  a n d   K .   H .   A b e d ,   “ EEG   C l a ssi f i e r   U si n g   W a v e l e t   S c a t t e r i n g   T r a n sf o r m - B a se d   F e a t u r e s  a n d   D e e p   L e a r n i n g   f o r   W h e e l c h a i r   S t e e r i n g , ”   i n   2 0 2 2   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t a t i o n a l   S c i e n c e   a n d   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e   ( C S C I ) ,   I EEE,   D e c .   2 0 2 2 ,   p p .   4 0 1 – 4 0 5 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C S C I 5 8 1 2 4 . 2 0 2 2 . 0 0 0 7 7 .   [ 2 0 ]   B. - V .   N g o   a n d   T . - H .   N g u y e n ,   “ A   S e mi - A u t o mat i c   W h e e l c h a i r   w i t h   N a v i g a t i o n   B a se d   o n   V i r t u a l - R e a l   2 D   G r i d   M a p s  a n d   EEG   S i g n a l s,”   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 7 ,   p .   8 8 8 0 ,   S e p .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 2 1 7 8 8 8 0 .   [ 2 1 ]   Z .   R .   S .   Z u b a i r ,   “ A   D e e p   L e a r n i n g   b a se d   O p t i mi z a t i o n   M o d e l   f o r   B a se d   C o mp u t e r   I n t e r f a c e   o f   W h e e l c h a i r   D i r e c t i o n a l   C o n t r o l , ”   T i k ri t   J o u r n a l   o f   Pu re  S c i e n c e ,   v o l .   2 6 ,   n o .   1 ,   p p .   1 0 8 – 1 1 2 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 2 5 1 3 0 / t j p s . v 2 6 i 1 . 1 0 7 .   [ 2 2 ]   K .   S .   A s w i n ,   M .   P u r u s h o t h a ma n ,   P .   S r i t h a r a n i   a n d   A .   T .   S ,   " A N N   a n d   D e e p   L e a r n i n g   C l a ss i f i e r s  f o r   B C I   a p p l i c a t i o n s,"  2 0 2 2   T h i r d   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n t e l l i g e n t   C o m p u t i n g   I n st r u m e n t a t i o n   a n d   C o n t r o l   T e c h n o l o g i e s  ( I C I C I C T ) ,   K a n n u r ,   I n d i a ,   2 0 2 2 ,   p p .   1 6 0 3 - 1 6 0 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C I C I C T 5 4 5 5 7 . 2 0 2 2 . 9 9 1 7 8 3 4 .   [ 2 3 ]   W .   Z .   e t   a l . ,   “ D e e p   L e a r n i n g   A I   A p p l i c a t i o n   t o   a n   EEG   d r i v e n   B C I   S mart  W h e e l c h a i r , ”   i n   2 0 1 9   A d v a n c e s  i n   S c i e n c e   a n d   En g i n e e ri n g   T e c h n o l o g y   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e s (A S ET) ,   2 0 1 9 ,   p p .   1 – 5 .   d o i :   0 . 1 1 0 9 / I C A S E T . 2 0 1 9 . 8 7 1 4 3 7 3 .   [ 2 4 ]   A .   A .   El n g a r   e t   a l . ,   “ I mag e   C l a ssi f i c a t i o n   B a se d   O n   C N N :   A   S u r v e y , ”   J o u r n a l   o f   C y b e rs e c u ri t y   a n d   I n f o rm a t i o n   Ma n a g e m e n t , p p .  18 - 5 0 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 5 4 2 1 6 / JC I M . 0 6 0 1 0 2 .   [ 2 5 ]   A .   D e r r y ,   M .   K r z y w i n sk i ,   a n d   N .   A l t man ,   “ C o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s,”   N a t u re   M e t h o d s ,   v o l .   2 0 ,   n o .   9 ,   p p .   1 2 6 9 – 1 2 7 0 ,   S e p .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s4 1 5 9 2 - 0 2 3 - 0 1 9 7 3 - 1.       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS        K h a iru l  A n a m           is  a   L e c tu re r  a t  t h e   De p a rtm e n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   Un iv e rsit y   o f   Je m b e r,   In d o n e sia .   He   h o ld s a   P h . D .   in   El e c tri c a l  En g in e e rin g   w it h   sp e c ializa ti o n   i n   Re h a b il it a ti o n   R o b o t  a t   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g   a n d   IT ,   U n iv e rsity   o f   T e c h n o lo g y   S y d n e y ,   A u stra li a .   His  re se a r c h   a re a s   a re   in telli g e n t  c o n tr o l  sy ste m ,   ro b o t   lea rn in g ,   b i o - sig n a l  p r o c e ss in g ,   a rti f icia l  n e u ra l   n e tw o rk ,   a n d   d e e p   lea rn in g .   He   is  th e   h e a d   o f   In telli g e n t   S y ste m   a n d   Ro b o ti c s  L a b o ra to ry - CD A S T   Re se a rc h   Lab   o f   Je m b e r  Un iv e rsity .   He   is  th e   re c ip ien t   o f   v a rio u s   a wa rd s  su c h   a s  th e   b e st  p a p e r  a w a rd   a t  th e   3 rd   I n tern a ti o n a l   Co n f e re n c e   on  S o f t  Co m p u ti n g   in   D a ta  S c ien c e   2 0 1 7   (S CDS2 0 1 7 ),   a w a rd s   sa t y a l a n c a n a   k a r y a   sa t y a   o f   th e   y e a r  x .  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   k h a iru l@u n e j. a c . id .         S a tr io   M a r ta   W ica k s o n o           b o r n   o n   M a rc h   8 ,   1 9 9 9 ,   in   Ke n d a l,   Ce n tral  Ja v a ,   he   is  a   Ba c h e lo r  o f   El e c tri c a l  En g i n e e rin g   f ro m   th e   Un iv e rsit y   o f   Je m b e r,   sp e c ia li z in g   in   Co n tr o l   S y st e m s  a n d   El e c tro n ics   (2 0 1 7 ).   He   jo in e d   t h e   In telli g e n t  S y ste m   a n d   Ro b o ti c s  L a b ,   se rv e d   a s  a   Co n tro l  S y ste m   L a b   A ss ista n t,   a n d   a c ti v e ly   p a rti c ip a ted   in   st u d e n t  a c ti v it y   u n it s .  He   is   p re p a re d   t o   c o n tri b u te  t o   in d u stry   4 . 0   th r o u g h   A I  s y st e m   d e v e lo p m e n t .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  sa tri o m a rta0 8 @g m a il . c o m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         E lectro en ce p h a lo g r a p h y - b a s e d   w h ee lch a ir   n a vig a tio n   co n tr o l u s in g   co n vo lu tio n a l n eu r a l   …   ( K h a ir u l A n a m )   155     M u c h a m a d   Ar if  H a n a   S a so n o           b o r n   o n   No v e m b e r  2 3 ,   1 9 9 9 ,   in   M o jo k e rto ,   Eas t   Ja v a ,   is  a   d e d ica ted   M a ste r ’ s  stu d e n t  i n   El e c tri c a l  E n g in e e rin g   a t  th e   Un iv e rsity   o f   Je m b e r.   He   se r v e s  a s  a   re se a rc h   a ss istan t  a t  t h e   I n telli g e n t  S y ste m s  a n d   Ro b o ti c s  L a b ,   w it h   a   f o c u s   o n   d e v e lo p in g   i n telli g e n t  sy ste m s   a n d   r o b o ti c s.  H o ld in g   a   Ba c h e lo r ’ s  d e g re e   in   El e c tri c a l   En g in e e rin g   (2 0 1 8 - 2 0 2 2 )  f ro m   th e   sa m e   u n iv e rsity ,   he   h a s  c o n siste n tl y   e x c e ll e d   i n   h is   stu d ies .   Driv e n   b y   a   p a ss io n   f o r  A I  a n d   it s  p o ten t ial  to   e n h a n c e   d a il y   li fe ,   h e   is  p re p a re d   t o   m a k e   i m p a c tf u l  c o n tri b u t io n s  to   e lec tri c a l  e n g in e e rin g   a n d   A I  f ield s.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   a rif h a n a 0 4 @g m a il . c o m .         B im a   W a h y u   M a u l a n a           is  a   M a ste r ’ s  stu d e n t  in   El e c tri c a l  En g in e e rin g   a n d   re se a rc h e r  in   th e   In telli g e n t  S y ste m s  a n d   Ro b o ti c s  L a b   a t  th e   Un iv e rsity   o f   Je m b e r.   He   h o ld s   a   Ba c h e lo r ’ s  in   P h y sic s,  f o c u se d   o n   E lec tro n ics   a n d   I n stru m e n tatio n .   Bo rn   in   Je m b e r  o n   M a y   8 ,   1 9 9 9 ,   h e   is   c u rre n tl y   re se a rc h in g   EE G - b a se d   m o to r  im a g e r y   w it h   CNN   sy ste m s,  a im in g   to   a p p ly   in telli g e n t  ro b o ti c s  so lu ti o n s  a c ro ss   I n d o n e sia .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   b im a w a h y u m a u lan a @g m a il . c o m .         Fa t k h u l  M u b a r o k           is  a n   u n d e r g ra d u a te  stu d e n t  in   El e c tri c a l  E n g in e e rin g   a t  th e   Un iv e rsit y   o f   Je m b e r ,   w h e re   h e   b e g a n   h is  st u d ies   in   2 0 2 1 .   He   is  a   re se a rc h   a ss istan t  in   th e   In telli g e n t  S y ste m s  a n d   Ro b o ti c s  L a b o ra to ry   a t  CD A S T .   Bo rn   o n   Ja n u a ry   2 4 ,   2 0 0 3 ,   in   Ke d iri ,   Eas t  Ja v a ,   h e   is  p a ss io n a te  a b o u t   e lec tri c a l  e n g in e e rin g   a n d   ro b o t ics .   His  c u rre n t  re se a rc h   f o c u se s  o n   d e v e lo p in g   i n telli g e n t   sy st e m s  a n d   ro b o ti c s,  d riv e n   b y   a   d e sire   to   e x p lo re   t h e   p o ten ti a l  o f   a rti f icia l  in telli g e n c e   to   e n h a n c e   d a il y   li f e .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  f a t k h u lm u b a ro k 0 8 @g m a il . c o m .         An a n t a   Pi n se n tiu s  R a h m a t  Pa m u n g k a s           a n   El e c tri c a l  En g i n e e rin g   stu d e n t  a t   th e   Un iv e rsit y   o f   Je m b e r,   f o c u s e d   o n   ro b o t ics ,   a u t o m a ti o n ,   a n d   A I.   W it h   e x p e rien c e   i n   ro b o ti c s  c o m p e ti ti o n s,  h e   c o n tri b u tes   a s  a   re se a rc h   a ss istan t  in   t h e   In telli g e n t  S y ste m   a n d   Ro b o ti c s  L a b .   A s  tea m   lea d e r  o f   t h e   u n iv e r sity ’s  so c c e r  ro b o t   T e a m ,   h e   w o rk s  o n   a d v a n c in g   a u to n o m o u s  so c c e r  r o b o ts  t h r o u g h   A I  in teg ra ti o n .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   a n a n tav in c e n t1 @g m a il . c o m .         M o c h .   Rija l  Fa to n i           Ba c h e lo r ’ s  d e g re e   in   El e c tri c a l  En g i n e e rin g ,   sp e c ializin g   in   Co n tr o l  S y ste m s  a n d   El e c tro n ics ,   f ro m   th e   Un iv e rsity   o f   J e m b e r.   Bo rn   o n   A u g u st  1 0 ,   2 0 0 1 ,   in   P r o b o li n g g o ,   Eas t  Ja v a ,   Rij a l  jo in e d   in   2 0 2 0   a n d   h a s  b e e n   a n   a c ti v e   m e m b e r  o f   th e   Ro b o t ics   T e a m ,   re p re s e n ti n g   th e   u n iv e rsit y   n a ti o n a ll y .   As   a   re se a rc h   a ss istan t  in   t h e   In telli g e n t  S y ste m   a n d   Ro b o ti c s  L a b ,   h e   f o c u se s  o n   in telli g e n t  c o n tro l  sy ste m s  a n d   ro b o ti c s  to   e n h a n c e   h u m a n   a c ti v it y .   W it h   a   c o m m it m e n t  to   AI d e v e lo p m e n t,   h e   is p re p a re d   to   c o n tri b u te  to   t h e   f u tu re   o f  In d u stry   4 . 0 .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  rij a lf a to o n i@g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.