Nghiên cứu mô hình giao tiếp máy não và ứng dụng

Sản phẩm của công ty được ứng dụng trên rất nhiều lĩnh vực như y tế, giải trí, an ninh quốc phòng,… và trên nhiều quốc gia như Mỹ, Úc, Nhật Bản, Hàn Quốc… Trong Cộng đồng mã nguồn mở thì

Học viên:Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - i -

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

-

HOÀNG ANH VIỆT

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH GIAO TIẾP MÁY-NÃO

VÀ ỨNG DỤNG

Chuyên ngành : CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Công Nghệ Thông Tin

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC :

PGS.TS Nguyễn Đức Thuận

Hà Nội 04– Năm 2011

LỜI CẢM ƠN

Hoàn thành luận văn Thạc sỹ này, ngoài sự nỗ lực của cá nhân, tôi còn nhận được sự giúp đỡ của rất nhiều thầy cô, gia đình,

và bạn bè Để bày tỏ lòng biết ơn của mình, tôi xin được gửi lời cảm

ơn sâu sắc tới Ban lãnh đạo Bộ môn Công nghệ phần mềm, Ban lãnh đạo Viện Công nghệ Thông tin và Truyền Thông, Viện Đào tạo sau Đại học, Trường Đại học BKHN, đã tạo điều kiện cho tôi theo học

và bảo vệ tốt nghiệp khóa học Thạc sỹ CNTT 2009

Tôi cũng xin được gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc tới thầy hướng dẫn là PGS.TS.Nguyễn Đức Thuận, Giám đốc dự án Giáo Dục Đại Học 2 (http://hep.edu.vn) Thầy đã đưa ra những định hướng chuyên môn, tạo điều kiện thuận lợi trong suốt thời gian tôi làm luận văn Sự tin tưởng, khích lệ của thầy là nguồn động viên to lớn giúp tôi vượt qua mọi khó khăn

Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy, cô ở Viện Công nghệ Thông tin và Truyền Thông, Đại học BKHN Các thầy, cô đã giảng dạy, cung cấp nguồn kiến thức tổng hợp để tôi có thể vững bức tiếp tục sự nghiệp của mình

Hà Nội, ngày 02 tháng 04 năm 2011

Học viên:Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - iii -

Ước lượng cực đại hóa

Mô hình nhị phân độc lập

Ngôn ngữ đánh dấu liên kết cộng tác

Tín hiệu sóng điện não

Hệ quản trị cơ sở dữ liệu

Truy hồi thông tin

Hồi tiếp độ liên quan

Ngôn ngữ truy vấn cấu trúc

Mô hình không gian véc tơ

Ngôn ngữ đánh dấu mở rộng

Biên độ

Khoảng cách theo chiều thẳng đứng giữa 2 đỉnh

đối chiếu nhau qua đường đẳng điện

Tần số

Số lượng các sóng lặp đi lặp lại hoàn chỉnh

trong một đơn vị thời gian

DANH MỤC HÌNH

H ÌNH 1-1: M ÁY ĐIệN NÃO Đồ 17

H ÌNH 1-2: T HIếT Bị GIảI MÃ Ý NGHĨ ( MŨ ĐọC Ý NGHĨ , MÁY TÍNH Xử LÝ ) 17

H ÌNH 2-1: T ế BÀO THầN KINH 20

H ÌNH 2-2: H ệ THốNG ĐặT ĐIệN CựC 10-20 THEO CHUẩN ĐạO TRÌNH QUốC Tế 24

H ÌNH 2-3: D ạNG SÓNG A LPHA 1

H ÌNH 2-4: D ạNG SÓNG B ETA 1

H ÌNH 2-5: D ạNG SÓNG T HETA 1

H ÌNH 2-6: D ạNG SÓNG D ELTA 1

H ÌNH 2-7: H ÍNH ảNH SÓNG ĐIệN NÃO GIấC NGủ 32

H ÌNH 2-8:Đ IệN NÃO MắC THEO ĐạO TRÌNH 10-20 33

H ÌNH 2-9: S ÓNG A LPHA 33

H ÌNH 2-10: S ÓNG B ETA 34

H ÌNH 2-11: S ÓNG D ELTA 34

H ÌNH 2-12: B ÙNG PHÁT VÀ ứC CHế 35

H ÌNH 2-13:H OạT ĐộNG D ELTA NHịP NHÀNG 36

H ÌNH 2-14: D ạNG SÓNG BấT THƯờNG 36

H ÌNH 3-1 T HIếT Bị E POC H EADSET 40

H ÌNH 3-2 H ộP ĐựNG ĐIệN CựC 40

H ÌNH 3-3 S TATUS P ANEL 41

H ÌNH 3-4 H EADSET S ETUP 42

H ÌNH 3.5 S Ơ Đồ MắC ĐIệN CựC CủA E POC 43

H ÌNH 3-6 E MO E XPRESSIV 43

H ÌNH 3-7 E MO A FFECTIV 45

H ÌNH 3-8 E MO C OGNITIV 46

H ÌNH 3-9 E MO E NGINE VớI TƯƠNG TÁC TRONG G AME 48

H ÌNH 3-10 E MO E NGINE E VENT 51

H ÌNH 3-11 Ứ NG DụNG C OGNITIV VÀO XÁC THựC 55

H ÌNH 3.12 H ệ THốNG XÁC THựC Sử DụNG TÍN HIệU ĐIệN NÃO 56

H ÌNH 4-1 V Í Dụ Về BÀI TOÁN PHÂN LOạI KHÔNG KIểM SOÁT 63

H ÌNH 4-2 C ấU TRÚC MộT NƠRON (N EURAL ) 69

H ÌNH 4-3 M ạNG TIếP DẫN MộT LớP 70

H ÌNH 4-4 T IếN TRÌNH HọC 70

H ÌNH 4-5 C ấU TRÚC MộT NƠRON (N EURAL ) 71

H ÌNH 4-6 M Ô HÌNH NHậN DạNG TRạNG THÁI SÓNG NÃO 72

H ÌNH 4-7 M Ô HÌNH NHậN DạNG BIểU HIệN ĐÔI MắT 73

H ÌNH 4-8 M Ô HÌNH NHậN DạNG SUY NGHĨ 76

H ÌNH 4-9 G IảI THUậT TÍNH S CORE CủA MỗI EPOCH (2 ≤ N ≤10) 77

H ÌNH 4-10 S ự KHớP Vị TRÍ GIữA VÒNG TRÒN MÀU Đỏ VớI CÁC VÒNG TRÒN KHÁC Sẽ XÁC ĐịNH PHầN TRĂM KHả NĂNG ACTION XảY RA 77

H ÌNH 4-11 Đ ồ THị CÂN BằNG PHÁT HIệN LỗI 78

H ÌNH 5-1 M INH HọA QUÁ TRÌNH HọC VÀ NHậN DạNG TRạNG THÁI CủA ĐÔI MắT 83

H ÌNH 5-1 S ự HộI Tụ CủA MạNG NORON TRONG QUÁ TRÌNH TRAINING 84

Học viên:Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - v -

B ảNG 4-1: D ữ LIệU MẫU EEG ( 16 Х 128 ) E RROR ! B OOKMARK NOT DEFINED

B ảNG 6-1: K ếT QUả THử NGHIệM Sử DụNG SCORE TRAINING CủA RIÊNG TừNG NGƯờI Để XÁC ĐịNH TRạNG THÁI ĐIềU KHIểN ĐÈN ( A CTION ) XảY RAE RROR ! B OOKMARK NOT DEFINED

B ảNG 6-2: K ếT QUả THử NGHIệM Sử DụNG SCORE TRAINING TRUNG BÌNH CủA 50 NGƯờI Để XÁC ĐịNH A CTION XảY RA E RROR ! B OOKMARK NOT DEFINED

B ảNG 6-3: K ếT QUả TÍNH TOÁN THựC NGHIệM XÁC ĐịNH A CTION XảY RA Sử DụNG 8,16

GAUSSIAN , MA TRậN HIệP PHƯƠNG SAI ( CHÉO , ĐầY Đủ) E RROR ! B OOKMARK NOT DEFINED

MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN II DANH MỤC THUẬT NGỮ III DANH MỤC HÌNH IV DANH MỤC BẢNG V MỤC LỤC VI

MỞ ĐẦU VIII

CHƯƠNG 1 THỰC TRẠNG VỀ NGHIÊN CỨU VÀ XỬ LÝ TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO EEG 11

1 THỰC TRẠNG VỀ NGHIÊN CỨU VÀ XỬ LÝ TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO TRÊN THẾ GIỚI VÀ VIỆT NAM 11

2 TẦM QUAN TRỌNG CỦA XÂY DỰNG NHỮNG ỨNG DỤNG XỬ LÝ TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO TẠI VIỆT NAM 12 2.1 Thực trạng về bệnh nhân liên quan đến não bộ, bệnh nhân động kinh và bệnh nhân liệt 12

2.2 Tầm quan trọng xây dựng những ứng dụng xử lý tín hiệu điện não tại Việt Nam 16

3 MỘT SỐ GIẢI PHÁP XÂY DỰNG ỨNG DỤNG DỰA TRÊN XỬ LÝ TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO EEG 16

KẾT CHƯƠNG 19

CHƯƠNG 2 TÌM HIỂU LÝ THUYẾT SÓNG ĐIỆN NÃO 20

1 LÝ THUYẾT SÓNG ĐIỆN NÃO Y SINH 20

1.1 Cơ sở sinh lý thần kinh của sóng điện não 20

2 S ố HÓA TÍN HIệU ĐIệN NÃO 22

2.1 Vị trí đặt điện cực ngoài ra đầu 23

2.2 Xác định một số sóng chính dựa vào tần số 25

2.3 Xác định sóng dựa vào hình dạng 26

2.4 Nhiễu( ARTIFACTS ) 29

2.5 Các biến thể bình thường 30

2.6 Một số dạng bản ghi tín hiệu điện não 32

3 K HÁC BIệT THEO VÙNG TRÊN BảN GHI ĐIệN NÃO 37

3.1 Khác biệt theo vùng: 37

3.2 So sánh giữa 2 bán cầu: 37

KẾT CHƯƠNG 38

CHƯƠNG 3 HỆ THỐNG EMOTIV SYSTEMS 39

1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG EMOTIV SYSTEMS 39

1.1 Epoc Headset 40

1.2 Epoc Hydrator Pack 40

2 EMOTIV CONTROL PANEL 40

2.1 EmoEngine Status Panel 41

2.2 Headset Setup 42

2.3 Expressiv™ Suite 43

2.4 Affectiv™ Suite 45

2.5 Cognitiv™ Suite 46

3 EMOTIV SOFTWARE DEVELOPMENT KIT API 47

3.1 EmoState 48

3.2 EmoEngine Event 51

3.3 Demo sử dụng EDK API 52

4 ỨNG DỤNG COGNITIV TRONG BẢO MẬT VÀ NHẬN DẠNG SINH TRẮC HỌC 55

5 ĐÁNH GIÁ VỀ HỆ THỐNG EMOTIV SYSTEMS 57

KẾT CHƯƠNG 57

CHƯƠNG 4 MÔ HÌNH GIAO TIẾP MÁY-NÃO ĐỀ XUẤT 58

1 K IếN TRÚC Đề XUấT 58

1.1 Mô tả 59

1.2 Các thành phần chính của hệ thống MDK 59

2 T HUậT TOÁN VÀ Kỹ THUậT Xử LÝ CƠ BảN 65

Học viên:Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - vii -

2.3 Ước lượng Likelihood 67

2.4 Thuật toán Expectation Maximisation (EM) [6] 68

2.5 Học máy với mạng neural 69

3 C ÁC MÔ HÌNH NHậN DạNG CủA MDK 72

3.1 Mô hình nhận dạng trạng thái sóng não 72

3.2 Mô hình nhận dạng biểu hiện đôi mắt 73

3.3 Mô hình nhận suy nghĩ 76

KẾT CHƯƠNG 79

CHƯƠNG 5 XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ THỬ NGHIỆM 80

1 H ệ THốNG THử NGHIệM 80

1.1 Mô tả hệ thống Demo 80

1.2 Các trường hợp thử nghiệm 81

2 K ếT QUả THựC NGHIệM 83

2.1 Kết quả thực nghiệm nhận dạng thể hiện đôi mắt 83

2.2 Kết quả thực nghiệm xác định trạng thái con người 83

2.3 Kết quả thực nghiệm nhận dạng suy nghĩ 85

KẾT CHƯƠNG 87

KẾT LUẬN 88

1 CÁC NHIỆM VỤ ĐÃ HOÀN THÀNH 88

2 CÁC KẾT QUẢ ĐÃ ĐẠT ĐƯỢC 88

3 HƯỚNG PHÁT TRIỂN CHO ĐỀ TÀI 89

TÀI LIỆU THAM KHẢO 90

Nghiên cứu não bộ con người và đặc biệt liên quan đến ý nghĩ của con người là một vấn đề rất khó đã được các nhà khoa học trên thế giới nghiên cứu từ rất lâu và

đã đạt được những thành tựu rất khả quan Kết hợp với ngành khoa học máy tính, thì ngành khoa học Não-Máy được biết đến với tên gọi Brain-Computer Interfaces (BCI) cũng đã bước đầu có được các kết quả ấn tượng và hiệu quả

Trên thế giới, hiện tại các nhóm nghiên cứu về ngành BCI cũng bắt đầu phát triển về số lượng Trong đó nổi bật nhất là công ty Emotiv, công ty nghiên cứu chuyên sâu về não bộ con người đã có sản phẩm thực tế trên thị trường với mũ Epoc thu nhận tín hiệu điện não và Emotiv SDK dùng để xử lý tín hiệu điện não Sản phẩm của công ty được ứng dụng trên rất nhiều lĩnh vực như y tế, giải trí, an ninh quốc phòng,… và trên nhiều quốc gia như Mỹ, Úc, Nhật Bản, Hàn Quốc… Trong Cộng đồng mã nguồn mở thì EEGLab cung cấp các bản thiết kế về phần cứng và các SDK dùng cho việc xử lý tín hiệu điện não đã được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu, ứng dụng vào thực tế

Tại Việt Nam có không nhiều công trình nghiên cứu về não bộ con người, một

số ít nổi bật như đề tài cấp bộ “Điện Não Đồ” do thầy Lê Tấn Hùng bộ môn công nghệ phần mềm thuộc Viện CNTT&TT ĐH Bách Khoa Hà Nội đề xuất đã có những kết quả nghiên cứu khả quan Tiếp đó, nhóm sinh viên MiMaS trường ĐH Bách Khoa đã tiếp tục phát triển thành sản phẩm thực tế Sản phẩm của nhóm là

“hệ thống chăm sóc hỗ trợ trẻ em bị khuyết tật” bao gồm cả phần cứng, phần mềm thu nhận xử lý tin hiệu điện não đã được Hội tin học Việt Nam và công ty Microsoft Việt Nam đáng giá cao sản phẩm khả năng ứng dụng vào thực tế ở Việt Nam trong cuộc thi ImagineCup 2009

Thực tế tại Việt Nam hầu như không có sản phẩm liên quan đến tín hiệu điện não ứng dụng ngoài máy điện não đồ được nhập khẩu với giá rất cao từ vài trăm triệu đến hàng tỉ đồng từ nước ngoài trong các bệnh viện Các nghiên cứu về ngành BCI tại Việt Nam cũng đều rất hạn chế và chưa có nhiều kết quả tốt

Trên cơ sở đó, với mong muốn tiếp cận nghiên cứu và xây dựng những sản phẩm có giá trị hữu ích phục vụ cho cuộc sống trong ngành khoa học BCI mới mẻ này NVLV đã tập trung nghiên cứu các cơ sở khoa học cơ bản về não cùng với các công nghệ trên thế giới, từ đó đề xuất ra một mô hình giải pháp tổng thể cho việc

Học viên:Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - ix -

cứu và phát triển các ứng dụng công nghệ cao về sau này

Các mục tiêu mà luận văn hướng tới bao gồm:

 Nghiên cứu cơ sở lý thuyết, đặc trưng sóng điện não EEG

 Nghiên cứu các mô hình, sản phẩm trên thế giới liên quan đến xử lý tín hiệu EEG Đặc biệt là sản phẩm của công ty Emotiv Systems

 Nghiên cứu đề xuất mô hình thuật toán xử lý sóng điện não nhằm thu nhận và

xử lý các thông tin cơ bản nằm trong sóng điện não của con người

 Xây dựng thử nghiệm và đánh giá kết quả của mô hình đề xuất

Các mục tiêu trên sẽ được thể hiện thông qua từng chương của luận văn:

Chương 1: Trình bầy các nghiên cứu về thực trạng nghiên cứu ngành BCI tại

Việt Nam Chương này sẽ chủ yếu nêu ra sự cần thiết của việc nghiên cứu và xây dựng các ứng dụng trong lĩnh vực tiềm năng này Và đó cũng chính là mục đích của

đề tài luận văn

Chương này sẽ cung cấp các kiến thức y sinh cơ bản về não và việc số hóa tín hiệu này trong máy tính Các đặc điểm nhận dạng sóng điện não cũng sẽ được nêu trong chương này vì đây là cơ sở để máy tính có thể xử lý

mục tiêu của NVLV vì sản phẩm Epoc này hiện đang nổi bật nhất trên thế giới, đặc biệt là nền tảng phần cứng Hướng phát triển của đề tài là kết hợp sử dụng nền tảng phần cứng này để phát triển hệ thống, điều này sẽ làm nâng cao hiệu năng của sản phẩm

nghiên cứu và phát triển lâu dài của một nhóm, trong đó NVLV làm trưởng nhóm

đề tài Mô hình bao gồm khá nhiều thành phần từ phần cứng cho đến các thuật toán phần mềm Việc trình bầy toàn bộ các thiết kế và chi tiết kỹ thuật là rất khó trong khuôn khổ nội dung luận văn, do vậy NVLV sẽ trình bầy những điểm nổi bật nhất trong mô hình đã đề xuất

nghiệm của mô hình đề xuất Các kết quả tuy chưa thật khách quan nhưng phần nào chứng tỏ được những mục tiêu ban đầu được đưa ra đã đạt được

Phần Kết luận sẽ trình bầy các kết luận và định hướng phát triển tiếp theo của

đề tài

Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - 11 -

CHƯƠNG 1 THỰC TRẠNG VỀ NGHIÊN CỨU VÀ XỬ LÝ

TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO EEG

Nội dung chính của chương:

 Thực trạng về nghiên cứu, xử lý tín hiệu điện não trên thế giới và Việt

Nam

 Tầm quan trọng xây dựng những ứng dụng xử lý tín hiệu điện não tại

Việt Nam

 Một số giải pháp xây dựng ứng dụng dựa trên xử lý sóng điện não

1 THỰC TRẠNG VỀ NGHIÊN CỨU VÀ XỬ LÝ TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO TRÊN THẾ GIỚI VÀ VIỆT NAM

Nghiên cứu về sóng điện não EEG đã được thế giới phát triển từ thế kỷ 19 Người đầu tiên tìm thấy sóng EEG là Richard Caton một thầy thuốc chữa bệnh tại Liverpool – English Ông phát hiện ra tín hiệu điện não khi thử nghiệm trên thỏ và khỉ Đến năm 1980 nhà sinh lý học Adolf Beck người Hà Lan đã đưa ra nghiên cứu

về sự hoạt động tức thời của tín hiệu điện não trên bề mặt vỏ não thỏ và chó Năm

1912 nhà sinh lý học người Nga Vladimir Vladimirovich Pravdich-Neminsky đưa

ra điện thế EEG đầu tiên của động vật có vú(chó) Tiếp sau đó, năm 1914 Napoleon Cybulski và Jelenska-Macieszyna qua các cuộc thử nghiệm đã ghi được hình ảnh của EEG Hans Berger một bác sĩ người Đức chữa bệnh tâm thần đã dùng 2 điện cực đặt trên vỏ não bệnh nhân thu nhận tín hiệu điện não thông qua 1 điện kế Những năm sau đó 1929 – 1938 ông đưa ra 14 báo cáo về những gì ông nghiên cứu được về EEG, báo cáo đã mở ra một tri thức mới cho con người về EEG Năm 1932 G Dietsch ứng dụng thuật toán biến đổi Fourier để phân tích dữ liệu EEG, đây là dự án( QEEG – quantitative EEG ) đầu tiên nghiên cứu chuyên sâu về EEG Năm 1934 Fisher và Lowenback đã chứng minh được các biểu hiện thần kinh của gai sóng, đến năm 1935 Gibbs, Davis và Lennox đã tìm được những gai sóng biểu hiện của những cơn thần kinh vắng mặt bằng mở đầu cho thời kì nghiên cứu các bệnh thần kinh thông qua sóng điện não EEG Năm 1950 William Grey Walter đưa ra một mẫu cho phép đặt các điện cực trên bề mặt của não hứa hẹn một thời kì mới cho việc nghiên cứu, xử lý các bệnh về thần kinh

Cho đến nay thế giới đã có những bước tiến dài trong việc nghiên cứu sóng EEG, rất nhiều sản phẩm máy điện não, kèm theo cả phần mềm trị giá tới triệu đô đang được triển khai trong các bệnh viện phục vụ chuẩn đoán, chữa trị bệnh động kinh Ngoài ra rất nhiều tập đoàn lớn cũng đang đầu tư hàng triệu đô cho việc nghiên cứu EEG như việc giao tiếp, xác định cảm xúc con người

Tại Việt Nam, chưa có một nghiên cứu chính xác nào được công bố về xử lý tín hiệu điện não cững như sản phẩm phần cứng máy điện não đồ Nhà nước cũng đã

có những đầu tư bước đầu cho việc nghiên cứu EEG tại các trường đại học trong nước như năm 2006 một đề tài cấp bộ “Điện não đồ vi tính” đã được nghiên cứu phát triển tại viện Công nghệ thông tin và truyền thông ĐH Bách Khoa Hà Nội bước đầu đã có những kết quả khả quan Hiện nay các bệnh viện đã được đầu tư những máy điện não đồ trị giá hàng nghìn có khi đến hàng trăm nghìn $ từ nước ngoài để phát hiện, chuẩn đoán, xử lý các bệnh liên quan đến thần kinh như động kinh, viêm não Một điều tất yếu dẫn đến là người dân khi đến bệnh viện sẽ phải chịu mức viện phí khám chữa bệnh rất cao ảnh hưởng trực tiếp đến vấn đề kinh tế

Động kinh là bệnh rối loạn thần kinh trầm trọng thường gặp ở trẻ em Hiện nay trên thế giới ước tính khoảng 10,5 triệu trẻ em dưới 15 tuổi mắc động kinh chiếm 25% dân số động kinh toàn cầu, tỉ lệ bệnh toàn bộ 0,4-1%

Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - 13 -

Ngày nay động kinh là một vấn đề quan trọng của ngành y tế và là bệnh lý mà

xã hội và ngành y tế cần đặc biệt quan tâm vì những di chứng nặng nề của nó ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống, khả năng học tập công tác, hoà nhập cộng đồng

và xã hội, đặc biệt là đối với trẻ em

Khảo sát 121 bệnh nhân động kinh nằm viện tại Bệnh viện Nhi đồng I từ tháng 10/2005 đến tháng 4/2006 Kết quả: Tỉ lệ nam/nữ = 1,16 Nhóm tuổi khởi phát động kinh dưới 12 tháng chiếm tỉ lệ cao nhất 53,72% Tiền căn chiếm tỉ lệ cao là sản khoa bất thường, sốt cao co giật Tỉ lệ: động kinh toàn thể nguyên phát 48,76%, cục bộ 47,11%, và ĐK không xác định 4,13% Tỉ lệ EEG bất thường ngoài cơn là 79,34% Hoạt động động kinh trên EEG ngoài cơn: Động kinh toàn thể 30,58%, động kinh cục bộ ổ và đa ổ 29,75% , động kinh cục bộ toàn thể hoá 14,88%, loạn nhịp điện thế cao 4,13%, hoạt động động kinh âm tính 20,66% Tỉ lệ phù hợp giữa lâm sàng và điện não là 57,85% Nghiệm pháp ngủ làm xuất hiện sóng bệnh lý 71,59% và nghiệm pháp tăng thông khí làm xuất hiện sóng bệnh lý 69,7%

KẾT QUẢ

- Tuổi khởi phát động kinh

Nhóm tuổi khới phát động kinh (tháng)

- Phân bố một số yếu tố nguy cơ động kinh

Bại não Viêm nhiễm hệ TKTW Xuất huyết não

- Triệu chứng lâm sàng

Co giật Rối loạn ý thức trong cơn Mất ý thức sau cơn Gồng cứng

Sùi bọt mép Tiểu ra quần Cơn vận động hành trình Jackson Tiền triệu

Cơn quay mắt quay đầu Liệt Tood sau cơn Triệu chứng tự động Cơn cảm giác lạ Cơn quay cứng đầu giật nhãn cầu Cơn co thắt

Cơn giật cơ Cơn mất ngôn ngữ Cơn tâm thần

Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - 15 -

Động kinh xảy ra ở trẻ nhỏ do nhiều nguyên nhân như chấn thương đầu, u não, nhiễm trùng thần kinh trung ương… tuy nhiên đa số các trường hợp đều không rõ nguyên nhân Khi cơn động kinh xảy ra ở trẻ em, cha mẹ cần phải biết cơn động kinh xảy ra như thế nào, vào thời điểm nào, tình trạng sức khoẻ của con em trước

và sau cơn động kinh, có còn nhớ lại những gì xảy ra trong cơn động kinh hay không… Những thông tin này rất quan trọng trong việc giúp các nhà chuyên môn chẩn đoán chính xác và điều trị tốt hơn

Vì vậy, nhìn nhận từ góc độ khoa học đến xã hội, từ cách phát hiện, điều trị, cách xử lí, chăm sóc mỗi khi người bệnh lên cơn động kinh, gia đình và xã hội có vai trò quan trọng để giúp các em có chất lượng cuộc sống tốt, hướng tới tương lại tươi đẹp hơn Trong đó, vấn đề khoa học công nghệ của các thiết bị y tế là một yếu

tố quan trọng Đặc biệt là những hướng phát triển mới dựa trên phương pháp cổ điển rất quan trọng - điện não đồ

Bên cạnh đó, Mỗi năm 3.000 trẻ em bị viêm não, 30-40% trong số này là do viêm não Nhật Bản - phó viện trưởng Viện Vệ sinh dịch tễ T.ư Phạm Ngọc Đính vừa cho biết Theo ông Đính, tháng năm hằng năm là khởi đầu mùa dịch viêm não Nhật Bản, hiện chương trình tiêm chủng mở rộng mới đủ văcxin ngừa viêm não Nhật Bản cho 50-60% trẻ dưới 5 tuổi

Trong đó, bệnh viêm màng não do virus chiếm tỷ lệ khá lớn, nguyên nhân do nhiều chủng virus khác nhau Khi mắc bệnh, trẻ thường có những biểu hiện như: đột ngột sốt cao 39-400C, buồn nôn, nôn, đau đầu; nặng hơn có thể co giật, mắt trợn ngược, thở khò khè, sau đó đi vào hôn mê Di chứng của viêm não rất nặng nề với những tổn thương trầm trọng ở não, ảnh hưởng trầm trọng đến tâm thần và vận động Phần lớn, khi đã bị hôn mê, sau này các em sẽ phải chịu di chứng liệt, đần độn, không thể đi lại, nói cười, thậm chí có cháu còn bị lên cơn điên, đập phá điên cuồng Có thể nói tương lai của các cháu gần như không còn nếu không được điều trị và châm cứu tích cực để hồi phục lại phần nào khả năng vận động và nhận thức Việc điều trị sớm và đúng có thể hạn chế nguy cơ chậm phát triển tâm thần và biến đổi nhân cách sau này của trẻ, trừ những trường hợp đã có tổn thương thực thể

ở não (như viêm não, viêm màng não, chấn thương sọ não nặng) Khoảng 20-30%

bệnh nhân động kinh không thể chữa khỏi Tuy nhiên, việc điều trị vẫn làm cho các cơn động kinh xuất hiện thưa hơn

2.2 Tầm quan trọng xây dựng những ứng dụng xử lý tín hiệu điện não tại Việt Nam

Từ thực trạng về các bệnh liên quan đến não bộ của nước ta tương đối lớn chiếm tới 25% số ca bệnh trên toàn cầu Để xác định bệnh và hướng điều trị thì bệnh nhân thường xuyên đến bệnh viện tiến hành đo điện não, việc chuẩn đoán bệnh cũng dựa hoàn toàn vào kinh nghiệm của bác sĩ Các thiết bị y tế chưa có khả năng hỗ trợ chuẩn đoán bệnh cho bác sĩ Ở Việt Nam mỗi thiết bị đo điện não đồ tiên tiến đều phải nhập từ nước ngoài với giá hàng trăm nghìn $ dẫn đến chi phí khám bệnh cho mỗi lần điện não đồ cao ảnh hưởng đến các mặt đời sống khác của bệnh nhân Do nước ta còn nghèo, cơ sở vật chất bệnh viện bị hạn chế nên hầu như các thiết bị tốt được đầu tư cho các bệnh viện lớn, trung tâm của thành phố, tỉnh Còn các bệnh viện vùng tỉnh lẻ, vùng sâu vùng xa người bệnh được khám dùng máy điện não đồ

là điều không thể Chính vì lẽ đó đặt ra một yêu cầu cần thiết xây dựng một hệ thống xử lý tín hiệu điện não đồ mà trước tiên là máy điện não đồ hỗ trợ cho bác sĩ trong các bệnh viện

Không chỉ các bệnh nhân mắc bệnh liên quan đến não bộ cần sự hỗ trợ từ những thiết bị, ứng dụng xử lý tín hiệu điện não mà những người có não bộ, thần kinh bình thường cũng cần đến những ứng dụng này Đó là những bệnh nhân liệt toàn thân, liệt chân tay có bộ não bình thường như mọi người Việc giao tiếp giữa họ với thế giới bên ngoài bây giờ chỉ còn là ý nghĩ, họ không thể cử động, không thể

sử dụng những vật dụng sinh hoạt bình thường như bật đèn, tắt đèn, xem những chương trình tivi yêu thích Trên thế giới đã có những hệ thống giúp người liệt điều khiển một số thiết bị trong gia đình, hoặc đi lại bằng xe lăn thông qua ý nghĩ Nhưng giá trị một hệ thống như thế là rất cao chưa thể hiện thực hóa được ở Việt Nam nếu như chỉ nhập từ nước ngoài

3 MỘT SỐ GIẢI PHÁP XÂY DỰNG ỨNG DỤNG DỰA TRÊN XỬ LÝ TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO EEG

Thế giới bắt đầu nghiên cứu về EEG từ những năm của thế kỷ 18 đến nay đã có những sản phẩm rất tốt phục vụ đời sống con người Sản phẩm đầu tiên ra đời phải

kể đến là máy điện não đồ

Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - 17 -

Hình 1-1: Máy điện não đồ

Một máy điện não đồ là một thiết bị làm nhiệm vụ đo các hoạt động điện của não Các tín hiệu điện của não có thể giúp bác sĩ xác định xem não có vấn đề gì không Máy điện não EEG có thể là một thiết bị riêng biệt hoặc là được gắn đi kèm với monitor bên giường bệnh Máy điện não EEG thực hiện được các phép đo của mình thông qua các dây dẫn, gọi là các đạo trình, nối tới các cảm biến (gọi là các đĩa EEG) gắn ở trên đầu bệnh nhân Kết quả sau quá trình điện não là các bản ghi lưu lại quá trình biến đổi của sóng điện não hỗ trợ bác sĩ trong việc chuẩn đoán bệnh

Cùng với sự phát triển của khoa học, công nghệ những hệ thống tiên tiến đã được xây dựng để xử lý suy nghĩ Một bộ giải mã ý nghĩ hiện đại vừa được Mỹ phát triển, mang lại hy vọng cho người tàn tật muốn dùng sóng não điều khiển máy tính, đứng đầu nhóm phát triển là GS Jonathan Wolpaw, trưởng nhóm nghiên cứu thuộc Khoa Y tế, ĐH New York

Hình 1-2: Thiết bị giải mã ý nghĩ (mũ đọc ý nghĩ, máy tính xử lý)

Trong tương lai, chiếc mũ - thực chất là bộ giải mã ý nghĩ - sẽ giúp cho người tàn tật có thể giao tiếp, vận hành chương trình xử lý văn bản hoặc điều khiển chuyển động của chân tay giả Mũ đọc ý nghĩ trông giống như một chiếc mũ bơi cao su kiểu cũ có khả năng đàn hồi, với những chiếc đĩa kim loại nhỏ nối liền với

bộ khuếch đại và máy tính Chiếc mũ có thể dò được hoạt động não từ da đầu, bề mặt vỏ não, hoặc từ bản thân bộ não Trước đây, một số thiết bị dò sóng não cũng

đã được phát triển với mục đích tương tự - giúp người tàn tật điều khiển máy tính Tuy nhiên, những thiết bị đấy đòi hỏi phải cấy vào não, chứ không đặt hoàn toàn bên ngoài như chiếc mũ mới của Wolpaw nên gây nhiều nguy cơ hơn cho người đội Hơn nữa, loại mũ cũ cũng thiếu ổn định, giống như chiếc đài radio ậm ạch, bắt tất cả các loại sóng não nhưng loại cần thì lại bị lạc mất hoặc rất yếu Được giới khoa học gọi là giao diện não - máy tính (BCI), chiếc mũ mới có khả năng dò sóng tốt hơn nhiều Ngoài ra, nó còn được trang bị một bộ giải mã cải tiến, không chỉ chuyển tải được ý định của người sử dụng đến máy tính mà còn tập trung vào những mẫu ý nghĩ quyết tâm "thực hiện bằng được" trong vận hành máy tính Năm 2009, Toyota công bố đã thành công trong việc phát triển cách điều khiển

xe lăn bằng sóng não mà không cần dùng cơ bắp hay giọng nói người sử dụng hệ thống này là một trong số hệ thống nhanh nhất thế giới về phân tích sóng não Các

hệ thống trước đây đòi hỏi vài giây để đọc sóng não (brain waves) song công nghệ mới đòi hỏi chỉ 125 phần nghìn giây Người ở trong xe lăn đội một chiếc mũ có thể đọc các tín hiệu não được tiếp âm đến một cái máy ghi điện não hay EEG trên bộ phận cung cấp điện của xe và sau đó được phân tích trong một chương trình máy tính Nghiên cứu tính di động là một phần trong chiến lược lớn hơn của hãng ô tô Toyota nhằm vươn xa hơn cả ô tô trong việc giúp người dùng di chuyển theo các cách mới Theo các nhà nghiên cứu, hệ thống mới cho phép người trên chiếc xe lăn

rẽ phải hoặc rẽ trái, đi thẳng hầu như ngay lập tức Nhưng đối với vấn đề dừng xe lại thì vẫn cần nhiều hơn 1 ý nghĩ Người trên xe lăn phải phồng má để máy dò trên mặt nhận được tín hiệu

Cùng thời điểm đó, Các chuyên gia tại Đại học Reading (Anh) đang trên đường hoàn thiện dòng robot mới được điều khiển bằng tế bào não người Theo báo New Scientist, nhóm khoa học gia đã thành công trong việc dùng tế bào não của chuột

để điều khiển một loại robot đơn giản có bánh xe Họ đã sử dụng 300.000 tế bào thần kinh chuột, được nuôi trong môi trường dinh dưỡng, nối vào thiết bị xuất của các cảm biến đo khoảng cách của robot Những tế bào thần kinh này chứng tỏ khả

Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - 19 -

năng di chuyển robot xung quanh một phạm vi giới hạn Các nhà nghiên cứu cho rằng việc quan sát cách các tế bào thần kinh phản ứng lại trước sự kích thích có thể cải thiện được sự hiểu biết của giới khoa học về những căn bệnh liên quan đến thần kinh, như chứng động kinh chẳng hạn Để tạo ra một hệ thống hiệu quả hơn, các tế bào thần kinh người sẽ được cấy vào robot một khi công việc nghiên cứu hiện tại với tế bào não chuột đã được hoàn tất Nếu thành công, đây sẽ là lần đầu tiên tế bào não người được sử dụng để điều khiển robot

KẾT CHƯƠNG

Như vậy qua chương 1, Luận văn đã giới thiệu sơ bộ về thực trạng về nghiên cứu và xử lý tín hiệu điện não EEG trên thế giới và Việt Nam Để có thể giảm bớt được những chi phí khám bệnh cho bệnh nhân mắc bệnh liên quan đến não bộ hay chăm sóc những bệnh nhân bị liệt cần có những hệ thống xử lý EEG sản xuất tại chính Việt Nam

Tiếp theo đó, Luận văn cũng đã được giới thiệu một vài ứng dụng phát triển dựa trên sóng điện não EEG mà thế giới đang phát triển nhằm mang lại một cuộc sống tốt đẹp hơn cho con người

Trong chương 2, chúng ta sẽ được giới thiệu về sóng điện não EEG nguồn gốc của sóng, các đặc trưng, ý nghĩa của sóng về sinh học cũng như tin học

CHƯƠNG 2 TÌM HIỂU LÝ THUYẾT SÓNG ĐIỆN NÃO

Nội dung chính của chương:

 Lý thuyết sóng điện não y sinh

 Số hóa tín hiệu điện não

1 LÝ THUYẾT SÓNG ĐIỆN NÃO Y SINH

1.1 Cơ sở sinh lý thần kinh của sóng điện não

1.1.1 Nguồn điện cơ bản

Như mỗi tế bào khác, tế bào não cũng sinh những thay đổi dòng điện đối với những yếu tố hóa học, lý học và các yếu tố khác kèm theo Dù là loại tế bào não khác nhau về hình dạng, kích thước nhưng chức năng của chúng thống nhất và giống nhau về hoạt động điện sinh học Có thể nói một cách đại cương là mỗi tế bào thần kinh gồm có hai cực :

- Cực vào hay cực tiếp thu là đuôi gai ( dendrite)

- Cực ra hay cực phát dẫn truyền là sợi trục (axon )

Hình 2-1: Tế bào thần kinh

Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - 21 -

Những nghiên cứu gần đây đã chứng minh đầy đủ tính chất bán thấm chọn lọc của màng tế bào hình sao đã có tác dụng duy trì, điều chỉnh thế cân bằng của các ion ở trong và ngoài màng tế bào

- Ở trong tế bào chủ yếu là K+ ( khoảng 150mEq )

- Ở ngoài màng tế bào chủ yếu là Na+ (150mEq ) và Cl- (125mEq)

Điện thế màng tế bào lúc nghỉ ngơi bên ngoài dương so với bên trong khoảng +70mV gọi là trạng thái “cực hóa” Bất kì một yếu tố nào có khả năng làm giảm điện thế màng khoảng 10mV, thì ngay tại đó K+ từ trong ra ngoài và ngược lại

Na+ từ ngoài vào trong tế bào gây hiện tượng “khử cực” Hiện tượng khử cực này từ đó lan tỏa khắp màng tế bào và dẫn truyền xung điện qua sợi trục đến các tế bào kế cận Nếu điện thế yếu thì hiện tượng lan tỏa ở màng tế bào hoặc qua sợi trục ngừng và tế bào lại trở về trạng thái cực hóa

1.1.2 Dẫn truyền các xung điện

Cấu tạo của hệ thần kinh trung ương gồm 2 thành phần cơ bản: các nơron và các tế bào thần kinh đệm

+ Cấu tạo của một nơron bao gồm một thân tế bào, một sợi trục và nhiều đuôi gai Các thành phần này của các nơron tiếp xúc với nhau thông qua các sinap + Các tế bào thần kinh đệm nằm xen kẽ vào mạng lưới các nơron và tiếp xúc không chỉ với các nơron mà còn tiếp xúc với cả hệ thống mạch máu trong các tổ chức thần kinh

+ Khi có một xung động thần kinh đi đến và đạt tới ngưỡng , xung động này

sẽ khởi phát một điện thế hoạt động của màng nơron Độ tập trung của các ion K+tại khoảng gian bào trong quá trình khử cực nơron tăng lên sẽ tạo ra một điện thế hoạt động của màng tế bào thần kinh đệm nằm xung quanh nơron này Điện thế hoạt động được tạo ra ở tế bào thần kinh đệm có vai trò làm lan toả các điện thế hoạt động của nơron ra một vùng nhất định , người ta gọi đây là điện thế khu vực Không phải bất kỳ xung điện nào cũng được truyền đi, mà còn phụ thuộc vào mức độ xung điện có thể làm thay đổi được các thành phần hóa học để tạo ra hiện tượng khử cực ở các khớp thần kinh

Sự dẫn truyền xung điện chủ yếu ở các khớp thần kinh

- Màng tận cùng của sợi trục là màng trước khớp (presynapse )

- Màng đuôi gai hay ở thân tế bào thứ hai là màng sau khớp ( postsynapse)

Một xung điện tới đủ kích thích trước khớp giải phóng các chất trung gian tác động lên màng sau khớp tạo hiện tượng khử cực tại đó và dòng điện xuất hiện dẫn truyền qua khớp và tế bào tiếp theo bị khử cực Nếu dòng điện yếu không truyền qua khớp được thì nhanh chóng trở lại “cực hóa”

1.1.3 Hoạt hóa các sóng điện não

Việc xuất hiện một nhóm những xung đồng bộ trong hệ thống các sợi hướng tâm dẫn đến hoạt hoá các cấu trúc ở mặt ngoài của vỏ não và tạo nên các sóng điện não

có biên độ cao, rất dễ phân biệt giữa sóng này với sóng kia Nếu các tần số của các phóng lực hướng tâm xảy ra thành từng nhịp thì các điện thế hoạt động khu vực sẽ biểu hiện bằng những dao động hình sin Khi tần số của các dao động hướng tâm nhanh, đồng bộ và kéo dài thì các điện thế khu vực ghi được bằng bút ghi điện não thông thường sẽ biểu hiện bằng những sóng biên độ và tần số cao

+ Biên độ: là biểu hiện mức độ mà một xung động điện được tạo ra

+ Tần số là số lần một sống được lập lại trong một khoảng thời gian nhất định (thường là giây)

+ Pha : khi một dòng điện đi vào có nhiều điện tử sẽ tạo ra một sóng hướng lên phía trên gọi là pha âm ngược lại tại đầu của khuếch đại có ít điện tử, bút ghi sẽ vẽ một sóng hướng xuống phía dưới gọi là pha dương

Biên độ và tần số cũng như thời khoảng của các dao động điện thế khu vực dưới dạng sóng điện não thường khác nhau và phụ thuộc vào các lớp tế bào mà người ta thăm dò

2 Số hóa tín hiệu điện não

Tín hiệu điện não trên bề mặt ra đầu là những tín hiệu điện tương tự, thực hiện chuyển sang tín hiệu số được gọi là phương pháp ghi điện não Ghi điện não đồ là phương pháp ghi hoạt động điện học của não bằng các điện cực đặt ở bề mặt của da đầu một cách chuẩn mực EEG ghi mức sai biệt về tiềm năng điện giữa hai điểm trên da đầu Cách này ghi lại những mức điện áp lên xuống thất thường qua các điện cực dán trên da đầu theo một cách nhất định nào đó Mức sai biệt này là do sự lên xuống thất thường của điện áp chênh lệch màng trong màng neurons ( tế bào não) trong những lớp ngoài của vỏ não Sọ, da đầu, và chất dịch não cột sống làm giảm hoạt động EEG phát hiện trên da đầu

Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - 23 -

Vì vậy đồ thị điện não EEG mô tả hoạt động của điện não Các tế bào thần kinh trong não liên tục tạo ra các tín hiệu điện rất nhỏ dù là khi bệnh nhân đang thức hay đang ngủ Máy điện não EEG chứa các bộ khuyếch đại để làm cho các tín hiệu này , hay còn gọi là các sóng não, đủ lớn để chúng ta có thể nhìn thấy chúng

Có hai điện cực được nối vào mỗi bộ khuyếch đại trên máy điện não EEG Vì thế tín hiệu mà bạn nhìn thấy trên giấy hoặc trên màn hình máy tính thực ra là hiệu của hai tín hiệu điện đến từ hai cực

Các tế bào não liên lạc với nhau nhờ tạo ra những sóng điện nhỏ Trong xét nghiệm điện não đồ, nhiều điện cực được đặt ở vùng da đầu ứng với nhiều vùng khác nhau của não nhằm phát hiện và ghi nhận các kiểu hoạt động điện cũng như tìm kiếm những bất thường

.Các điện cực này được nối với nhau theo từng chuyển đạo đơn giản hoặc phức tạp Sau đây là các nguyên tắc cơ bản của ghi điện não

2.1 Vị trí đặt điện cực ngoài ra đầu

Hệ thống 10-20% của Jasper, từ 1981 được quốc tế công nhận và thông dụng nhất Đó là hệ thống gồm các điện cực được đặt theo một tỉ lệ nhất định trên toàn

bộ vùng da đầu Bằng phương pháp này người ta có thể xác định được nhiều nhóm chuyển đạo khác nhau : đỉnh đầu ,thái dương, chẩm… Ở người lớn, điện não đồ tiêu chuẩn cho phép ghi được đồng thời 16 chuyển đạo Trong trường hợp cấp cứu hồi sức hay ở trẻ nhỏ, số lượng các chuyển đạo này có thể giảm xuống 12,10,8 Các điện cực cần đặt thật đối xứng, giống hệt nhau ở 2 bên Đầu người sử dụng phải sạch và tại tất cả các vị trí sẽ đặt điện cực phải bôi chất dẫn điện ( hồ dẫn điện, nước muối sinh lý) để làm giảm tối da điện trở da đầu ( theo quy định chuẩn

là < 5k Sau đây là trình tự các bước xác định vị trí đặt điện cực

Hình 2-2: Hệ thống đặt điện cực 10-20 theo chuẩn đạo trình quốc tế

Hệ thống đặt điện cực ghi 10-20 quốc tế (international 10-20 system) để ghi điện não Có 3 đường nối chính: d1- nốì 2 ống tai ngoài (thực ra là ngay trước tai - preauricular points), d2- nối gốc mũi với ụ chẩm ngoài, cả 2 đường nối này đều đi qua đỉnh sọ, và d3- đường chu vi của sọ kết nối 2 điểm tận cùng nhất trên sọ Ba đường này được chia theo tỷ lệ 10-20-20-20-20-10%, theo cả trục trực giao (2 đường vuông góc), lẫn theo vòng tròn chu vi, theo kiểu chia đôi các điểm nối Khi nghiên cứu giấc ngủ, có thể người ta không dùng hết các vị trí ghi này, và chỉ đặt điện cực ở một số vị trí: trên hình vẽ là những chỗ có vòng tròn đen

Thông thường chúng ta sẽ dùng một bộ 21 điện cực gắn trên da đầu theo hệ thống đặt điện cực 10-20 của quốc tế (the 10-20 International System)

Ta lấy các điểm mốc sau đây:

- Điểm gốc mũi (nasion), nằm giữa 2 chân lông mày (glabella)

- Điểm chẩm (inion)

- Ống tai ngoài 2 bên

Với các k ý hiệu sau đây:

- F là trán (Frontal)

- O là chẩm (Occipital)

- C là trung tâm (Central)

- P là đỉnh (Parietal)

Đánh số lẻ nếu là bên trái, và số chẵn nếu là bên phải

Về phương diện điện học, người ta coi tai và gốc mũi là 0, là điện cực trung hòa Như vậy kiểu kết nối 1 điện cực trên mạng ghi điện não đồ với tai, ta có kiểu ghi

Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - 25 -

đơn cực Còn cách nối 2 điện cực trên mạng với nhau mà không nối với tai, thì gọi

là cách ghi lưỡng cực

Alpha là những sóng có tần số trong khoảng từ 7,5 tới 13 sóng/giây (Hz)

Thường thấy rõ alpha nhất là ở các vùng phía sau của đầu, cả 2 bên, nhưng thường bên bán cầu ưu thế thì có biên độ (chiều cao) cao hơn Alpha thường rõ lên khi nhắm mắt và thư giãn, và biến đi khi mở mắt hoặc thức tỉnh cảnh giác bởi bất cứ

cơ chế nào (suy nghĩ, đếm) Đây là nhịp sóng chủ yếu thấy được trên người lớn bình thường và thư giãn – sóng hiện diện trong hầu hết các thời kỳ của cuộc đời, nhất là khi trên 30 tuổi, khi ấy sóng này chiếm ưu thế trên đường ghi EEG lúc nghỉ ngơi

Beta là những sóng “nhanh” Tần số của nó là từ 14 Hz trở lên Sóng beta

thường thấy ở cả 2 bán cầu, phân bố đối xứng hai bên, và rõ nhất là ở vùng trán Sóng sẽ nổi bật lên khi dùng thuốc an thần gây ngủ, nhất là khi dùng benzodiazepines và barbiturates Sóng có thể mất hoặc suy giảm ở vùng có tổn thương vỏ não Nhịp beta thường được coi là nhịp bình thường Nó là nhịp chiếm

ưu thế ở những bệnh nhân đang thức tỉnh cảnh giác hăọc lo sợ, hoặc khi mở mắt

Theta là những sóng có tần số từ 3,5 tời 7,5 Hz, và được xếp vào loại sóng

“chậm” Nó được coi là bất thường nếu thấy ở người lớn đang tỉnh táo, nhưng lại coi là hoàn toàn bình thường ở trẻ dưới 13 tuổi và đang ngủ Cũng có thể thấy theta tạo thành 1 vùng bất thường cục bộ trên những nơi có tổn thương dưới vỏ cục bộ;

Hình 2-3: Dạng sóng Alpha

Hình 2-4: Dạng sóng Beta

Có thể thấy sóng theta lan tỏa trong các bệnh l ý não lan tỏa hay bệnh não do chuyển hóa, hoặc bệnh l ý đường giữa nằm sâu (deep midline disorders) hoặc trong một số trường hợp não nước (hydrocephalus)

Delta là những sóng có nhịp từ 3 Hz trở xuống Nó có xu hướng là những sóng

có biên độ cao nhất và là những sóng chậm nhất Nó hoàn toàn được coi là bình thường và là sóng ưu thế ở trẻ sơ sinh dưới 1 tuổi và ở giai đoạn 3 hoặc 4 (stages 3 and 4) của giấc ngủ Nó có thể xuất hiện cục bộ khi có tổn thương dưới vỏ và phân

bố rộng khắp khi có tổn thương lan tràn, trong bệnh não do chuyển hóa (metabolic encephalopathy), bệnh não nước (hydrocephalus) hay tổn thương đường giữa trong sâu (deep midline lesions) Nó thường trội nhất ở vùng trán ở người lớn (ví dụ FIRDA - Frontal Intermittent Rhythmic Delta – sóng delta có nhịp cách hồi ở vùng trán) và phân bố trội ở các vùng phía sau trên trẻ em (ví dụ OIRDA - Occipital Intermittent Rhythmic Delta - sóng delta có nhịp cách hồi ở vùng chẩm)

2.3 Xác định sóng dựa vào hình dạng

Có một số sóng có hình dạng đặc trưng, bất kể là tần số của chúng là như thế nào, và do vậy có thể nhận biết được nhờ vào hình dạng của chúng Ngoài ra, có thể

có 1 cặp hoặc 1 nhóm các sóng có hình dạng đặc trưng Một ví dụ về những sóng có hình dạng đặc trưng là các gai (spikes) và các sóng nhọn (sharp waves) – các sóng này có đường dốc lên gấp tới đỉnh rồi dốc xuống tương đối đột ngột, như vậy nền (cạnh đáy) của sóng tương đối nhỏ so với biên độ (chiều cao) của sóng Có một số sóng có thể nhận biết được nhờ vào hình dạng, bao gồm 2 loại chính sau đây:

Hình 2-5: Dạng sóng Theta

Hình 2-6: Dạng sóng Delta

Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - 27 -

vị trí ghi một khoảng nào đó, còn gai được coi là do ổ phóng điện nằm rất gần với vị trí ghi

Gai và sóng (spike and wave): Dạng gai và sóng

thấy có ở mọi lứa tuổi, nhưng thường nhất là ở trẻ em

Nó bao gồm 1 gai (có thể là nguồn phát nằm ở vỏ não)

và một sóng chậm (thường là delta) có biên độ cao, sóng

chậm này được coi là có nguồn phát ở các cấu trúc của đồi thị, phức bộ này lặp đi lặp lại Chúng có thể xuất hiện đồng bộ (đồng thì – synchronously) và cân đối hai bên trong các bệnh động kinh toàn thể hóa (generalized epilepsies) hoặc khu trú trong bệnh động kinh cục bộ Trong những dạng gai và sóng toàn thể hóa, cơn vắng thực sự (true absense) hay là cơn nhỏ (petit mal) đặc trưng bằng gai-sóng 3 Hz, trong khi gai chậm – sóng (slow spike-wave) thường thấy hơn khi não bị tổn thương

và trong hội chứng Lennox-Gastaut Những gai và sóng nhanh hơn 3 Hz sẽ được trình bày trong phần dưới đây, phần về đa gai và sóng

(polyspike-wave)

của gai sóng, trong đó mỗi một sóng chậm đi kèm với 2

hoặc nhiều gai Dạng thường gặp là dạng gai và sóng có

tần số nhanh hơn 3 Hz – thường là 3.5 tới 4.5 Hz Dạng này thường có đi kèm với giật cơ (myoclonus) hoặc các cơn kịch phát giật cơ (myoclonic seizures) Đừng

nhầm lẫn nó với gai sóng 6 Hz, vốn được coi là gai sóng không thực (phantom spike and wave) – là một biến thể của bình thường

Các phóng điện dạng động kinh lệch bên theo

chu kỳ (PLEDS - Periodic Lateralized Epileptiform

Discharges): là một dạng phóng điện đi kèm với tổn

thương hay chấn thương não cấp tính Người ta thấy

dạng sóng này rõ nhất khi tổn thương não cấp tính có kết hợp thêm với rối loạn chuyển hóa Nó khởi đầu bằng những sóng nhọn xuất hiện một cách đều đặn, trên một nền tương đối bằng phẳng, ở 1 vùng hay 1 bên của não Sau đó nhịp của nó chậm dần lại và xuất hiện các sóng chậm theo chu kỳ, và hoạt động điện cơ sở nằm giữa các phóng điện dạng động kinh này cũng khá dần lên Cuối cùng các sóng dạng động kinh kiểu này cũng biến mất hoàn toàn Kiểu PLEDS thường thấy khi có triệu chứng định khu nặng, hoặc là trên một bệnh nặng đang có xu hướng khá dần lên

Các sóng 3 pha (triphasic waves): Sóng 3 pha là 3 sóng

tạo viền cho mầu trắng trên hình minh họa Chúng

thường xuất hiện khi có các hoạt động điện giả cơn kịch

phát (pseudoparoxysmal activity) Các sóng này thấy có trong bệnh não do gan (hepatic encephalopathy), nhưng cũng có thể thấy trong các dạng bệnh não do chuyển hóa khác

Bùng nổ và ức chế (burst supression): Bùng nổ và ức

chế là một dạng bùng nổ các sóng chậm và hỗn hợp

(mixed waves) thường với biên độ cao, và xen kẽ luân

phiên bằng đường đẳng điện Thường là có ở cả hai bên,

nhưng không phải lúc nào cũng cân đối 2 bên Loại sóng này thường thấy sau một tổn thương não nặng, như sau đột quỵ thiếu máu não (postischemia), hay sau trạng thái thiếu oxy (postanoxia) Cũng có thể thấy tạm thời (thoáng qua) trong gây mê sâu, ở trạng thái trước khi EEG trở nên đẳng điện hoàn toàn

Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - 29 -

Nhiễu là những sóng hoặc những nhóm các sóng do lỗi kỹ thuật hoặc do các lỗi khác gây ra, và không phải do hoạt động điện của não gây ra Nhiễu là các rối loạn

do khiếm khuyết kỹ thuật gây ra, thường đó là những lỗi có tính tạm thời Bao gồm

do di động các điện cực làm cho mất tiếp xúc, các hoạt

động điện của cơ che khuất điện não đồ, do cử động của

đầu, chầy xước da đầu, ra mồ hôi, v.v…

Nếu ta dùng độ phóng đại lớn, thì tất cả các biến loạn kể trên đều được phóng đại lên, bao gồm các nhiễu của mạch và điện tâm đồ, của

điện cực và các cử động, nhiễu 60 Hz và nhiễu do mồ

hôi, là loại nhiễu biểu hiện có dung dịch muối nằm giữa

các điện cực làm cho nó bị đoản mạch

Nhiễu do điện tâm đồ và do mạch (EKG and pulse artifacts): Cả 2 loại nhiễu

này đều có thể nhận biết được nhờ vào tính chất có chu kỳ của chúng Nhiễu điện tâm đồ cho thấy rõ phức bộ QRS theo chu kỳ, vì điện tâm đồ thì có tín hiệu điện lớn hơn nhiều so với điện não đồ Nhiễu do mạch là do mạch đập ở phía dưới của điện cực làm cho nó chuyển động theo chu kỳ Cả 2 loại nhiễu nàu đều dễ nhận diện, nhưng cũng có thể gây khó khăn cho đọc điện não

Nhiễu do chuyển động của điện cực và các chuyển động khác: nhiễu do

chuyển động của bệnh nhân thì có đường biểu thị đột ngột, và trong hầu hết trường hợp nó dốc ngược đột ngột So với các sóng EEG chuẩn thì các nhiễu đó có biên độ cao và kéo dài về thời gian Một nhiễu kiểu “POP” là do chuyển dịch điện cực rất ngắn (nhanh), người mới vào nghề dễ nhầm lẫn nó với một gai (spike), tuy nhiên gai kiểu này chỉ thấy ở 2 kênh cạnh nhau và không thấy ở kênh thứ ba như những gai động kinh

Nhiễu do dụng cụ truyền tĩnh mạch và nhiễu 60

Hz: những nhiễu này thường được thấy trong khi ghi

điện não ở trong phòng săn sóc đặc biệt (ICU) và cả 2

đều là những giao thoa về điện Trên hình vẽ, nhiễu do dụng cụ truyền là nhiễu có mầu đỏ; nó có tính chất chu kỳ, có biên độ thấp và dễ dàng nhận biết Nhiễu sáu mươi Hz thấy có ở những nơi điện cục tiếp xúc kém, nối đất không tốt, và có một thiết bị điện chuyên dùng đặt ở gần đó Nó gây nên những gai (spikes) có tần số 60 chu kỳ giây – tạo thành vết mực in trên giấy chạy với tốc độ thông thường

2.5 Các biến thể bình thường

Có một só sóng hoặc hình dạng sóng ít khi thấy xuất hiện, nhưng chúng không

có nghĩa bất thường hay bệnh l ý Nhưng chúng có thể làm cho ta diễn giải nhầm lẫn về bản ghi điện não đồ Trong các biến thể bình thường này, thường gặp nhất là nhịp mu (mu rhythm), biến thể tâm thần vận động (psychomotor variant), các sóng lambda, POSTS, các thoi (spindles), sóng của đỉnh sọ (vertex waves) và phức bộ K (K Complexes)

Lambda và POSTS: Lambda và POSTS tương tự nhau về hình dạng và có hình

tam giác Chúng xuất hiện ở khu vực phía sau và cân xứng hai bên POSTS là biểu hiện của “sóng dương thoáng qua ở chẩm của giấc ngủ (positive occipital transients

of sleep) và xuất hiện trong giấc ngủ giai đoạn 2 Lambda xuất hiện ở bệnh nhân tỉnh táo khi nhìn trừng trừng vào một bề mặt trắng Cả hai loại này đều là dạng sóng bình thường, và xuất hiện đơn độc, hay kéo dài, hay thành một chuỗi ngắn

Phức bộ K: phức bộ K (K Complexes) xuất hiện khi đang ngủ mà bị đánh thức – ta

thấy nó khi có kích thích âm thanh hay các kích thích khác khi bệnh nhân đang ngủ Tiếp sau phức bộ K thường có đáp ứng thức tỉnh – cụ thể là một chuỗi các sóng theta có biên độ cao Tiếp sau phức bộ K, điện não đồ lại cho thấy biểu hiện giấc ngủ, hoặc trạng thái thức tỉnh

Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - 31 -

Sóng V (V Waves): Sóng V xuất hiện ở vùng cạnh dọc giữa (parasaggital areas)

của 2 bán cầu và có dạng một sóng nhọn (sharp waves) hoặc thậm chí là dạng gai (spikes), ở khu vực lưỡng đỉnh (biparietal regions), tức là đỉnh đầu (vertex), với pha ngược đảo nhau tại đường giữa, ở những đạo trình bắc ngang (tranverse montages) hoặc ở đỉnh sọ trên các đạo trình trước - sau (front-to-back) Các sóng này thấy có trong giấc ngủ giai đoạn 2 (stage 2 sleep), cùng với các thoi (spindles), phức bộ K, POSTS, v.v

Hoạt động điện MU (MU activity): hoạt động điện Mu là dạng nhịp trong đó các

sóng có hình nhọn giống như hình rào chắn (wicket fence) với đỉnh nhọn và chân cong tròn Giữa 2 kênh, nhịp Mu có thể có pha nghịch đảo nhau Tần số nói chung vào khoảng một nửa của hoạt động điện nhanh hiện có

Biến thể tâm thần – vận động (Psychomotor Variant): là loại nhịp hiếm gặp, nó

xuất hiện giống như là sự hòa nhịp của 2 hay nhiều nhịp cơ bản vào với nhau để tạo nên một dạng phức hợp Như thấy ở hình bên, nó có biên độ cao hơn so với xung quanh, và các sóng có hình dạng như dẫy núi (như các khía tạo hình chữ V) Loại nhịp này hoàn toàn không cân xứng 2 bên và thường bị nhầm với hoạt động điện kịch phát Tuy nhiên nó là loại hoạt động điện lành tính Nó cũng còn được biết dưới cái tên sau đây

Nhịp 14 và 6 (Fourteen and Six Rhythm): Nhịp 14 và 6 rất hay thấy ở trẻ em và

thanh niên mới lớn Như thấy trên hình, các sóng 6 Hz và 14 Hz đôi khi uốn lượn theo cùng 1 hướng (lên hoặc xuống), và đôi khi thì lại đi theo hướng ngược nhau Nhịp kiểu này thấy được điển hình ở trạng thái ngủ hoặc buồn ngủ (ngủ gà gật), và thường thấy được trên bản ghi đơn cực (monopolar recordings)

2.6 Một số dạng bản ghi tín hiệu điện não

Hình 2-7: Hính ảnh sóng điện não giấc ngủ

Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - 33 -

Hình 2-8:Điện não mắc theo đạo trình 10-20

Hình 2-10: Sóng Beta

Beta là sóng 4-35 Hz, thường có điện thế thấp (5-30 mV), sóng beta có biên độ cao nhất là ở phần phía trước của não Dạng sóng này thường chiếm dưới 20% của toàn bộ bản ghi, nếu nó chiếm số lượng nhiều hơn thì đó làn bản điện não đồ bất thường hoặc là phản ánh tác dụng của thuốc

Hình 2-11: Sóng Delta

Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - 35 -

Delta là một sóng chậm dưới 4 Hz và có biên độ thay đổi Nó có thể là toàn thể hóa hoặc khu trú Sóng này là bình thường ở trạng thái ngủ say, nhưng là bất thường nếu ở trạng thái thức tỉnh

Theta bao gồm các sóng 4-8 Hz, thường có biên độ lớn hơn 20 mV Dạng sóng này thường ghi được ở các vùng trán – thái dương, và nổi trội hơn khi đối tượng ở trạng thái buồn ngủ (ngủ lơ mơ – drowsiness)

Hình 2-12: Bùng phát và ức chế

Bột phát và kìm nén (bùng phát và ức chế: burst-suppression) là dạng bất thường, đặc trưng bởi các bột phát sóng chậm và sóng nhọn có điện thế cao, nổi bật lên trên một nền hoạt động điện có điện thế tương đối bị ức chế

Hình 2-13:Hoạt động Delta nhịp nhàng

Hoạt động điện delta nhịp nhàng cách quãng ở vùng trán (Frontal intermittent rhythmic delta activity - FIRDA) là một dạng sóng bất thường, gồm những hoạt động điện sóng chậm, nhịp nhàng, cách quãng, xuất hiện một cách đồng bộ (đồng thì - synchronously) ở các khu vực của trán

Hình 2-14: Dạng sóng bất thường

Kết hợp Gai và sóng (Spike and Wave combination) là một chuỗi những gai và những sóng có tần số khác nhau Dạng sóng này thường có biên độ rất cao và là một dạng bất thường

Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - 37 -

3 Khác biệt theo vùng trên bản ghi điện não

3.1 Khác biệt theo vùng:

Khác biệt vùng (area diferentiation) là những phân bố khác nhau của các loại sóng trên các vùng ghi của điện não đồ Sau đây là phân bố các sóng theo vùng ghi trên da đầu ở người bình thường

 Vùng trán trước (prefrontal – điện cực Fp1 và Fp2): hoạt động bêta thấp và không đều, các nhóm alpha thành từng dải, và các sóng delta bề mặt rải rác  Vùng trán ngoài (trán bên – frontolateral – điện cực F7 và F8): hoạt động bêta 14-20 Hz thường xuyên, sóng theta thấp rải rác

 Vùng trán (frontal – điện cực F3 và F4): nhịp bêta 17-20 chu kỳ giây, có các nhóm sóng MU

 Vùng thái dương sau (temporal posterior – điện cực T5 và T6): nhịp alpha cách hồi, hoạt động theta thấp rải rác, hoạt động bêta không đều và hay bị các sóng khác chậm hơn nằm chồng lên

 Vùng thái dương (temporal – điện cực T3 và T4): hoạt động bêta không đều và cách hồi, thường có các hoạt động điện 14-16 Hz, các sóng theta rải rác, và các sóng delta 2-4 Hz rải rác

 Vùng trung tâm (central – điện cực C3 và C4): nhịp 20-25 Hz kéo dài, nhịp MU  Vùng đỉnh (parietal – điện cực P3 và P4): nhịp alpha, đôi khi có bêta 20-25 Hz nằm chồng lên

 Vùng chẩm (occipital – các điện cực O1 và O2): nhịp alpha 8-13 Hz

Khi đọc một bản điện não, chúng ta phải xem xét đến sự khác biệt của các vùng Chúng ta quan tâm đến biên độ, tần số và tính đều đặn của các sóng Nói chung, các sóng alpha xuất hiện ưu thế ở vùng phía sau (chẩm), còn sóng bêta ưu thế ở vùng phía trước (trán) của bản ghi điện não đồ

3.2 So sánh giữa 2 bán cầu:

Tính cân đối giữa 2 bán cầu: các sóng tương đối cân xứng 2 bên, các điện cực đối diện nhau qua đường giữa thì thường có các sóng giống nhau, với biên độ gần bằng nhau Chênh lệch biên độ không quá 50% giữa 2 bên

Tính đồng bộ ở cạnh đường giữa (medial synchrony): những đường ghi từ các điện cực gần đường giữa thì sẽ đồng bộ với nhau giữa 2 bên Ví dụ dao động của đường ghi từ F3 và F4, P3 và P4 sẽ cùng đi lên hay cùng đi xuống tại cùng 1 thời điểm

Tính không đồng bộ ở phía ngoài (lateral asynchrony): những đường ghi EEG xuất phát từ các điện cực đặt ở phía ngoài thì dao động ngược chiều nhau giữa 2 bên Ví dụ khi đường ghi ở T3 đi lên, thì đường ghi ở T4 đi xuống, ngược chiều nhau

KẾT CHƯƠNG

Như vậy trong chương 2, chúng ta đã đi tìm hiểu tổng quan về nguồn gốc hình thành và phát sinh sóng điện não- nền tảng cho ngành khoa học Não Máy Những đặc điểm về biên độ, tần số, hình dạng cơ bản của sóng điện não

Trong chương 3, chúng ta sẽ đi tìm hiểu về một sản phẩm thương mại nổi bật hiện có trên thị trường về ngành Não- Máy, đó là sản phẩm Epoc của công ty Emotiv Systems

Hoàng Anh Việt, lớp cao học CNTT 2009 - 39 -

Nội dung chính của chương:

 Tổng quan về hệ thống Emotiv Systems

 Emotiv Control Panel

 Emotiv Engine

 Ứng dụng Cognitiv trong bảo mật và nhận dạng

 Đánh giá về hệ thống Emotiv Systems

1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG EMOTIV SYSTEMS

Emotiv Systems , trụ sở đặt ở San Francisco , California ,được thành lập năm

2003 và điều hành bởi 4 người đứng đầu: nhà nghiên cứu về mạng neuron và nhận dạng Allan Snyder , chuyên gia thiết kế chip Neil Weste và 2 doanh nhân gốc Việt:Tổng giám đốc Tần Lê, giám đốc điều hành Đỗ Nam

Ý tưởng của Emotiv System bắt nguồn từ yêu cầu cấp thiết có 1hệ thống có thể giao tiếp giữa con người và máy tính qua suy nghĩ Ứng dụng của Emotiv EPOC™

có thể áp dụng vàào rất nhiều lĩnh vực tiềm năng như tivi tương tác, trò chơi, thiết

kế, nghiên cứu thị trường, y học, dược học và cả bảo mật , thể thao (phát hiện nói dối, người sử dụng ma túy, chất kích thích)

Sản phẩm của Emotiv Systems chính thức đưa ra thị trường tháng 12/2009 sau 7 năm nghiên cứu bao gồm Epoc Headset và EDK (Emotiv Software Development Kit)

1.1 Epoc Headset

Hình 3-1 Thiết bị Epoc Headset

Emotiv hiện đang có 2 sản phẩm developer headset và consumer headset Sửdụng thành tự mới nhất trong lĩnh vực thần kinh học , thiết bị của Emotiv được đánh giá là có độ chính xác cao , thu được tín hiệu điện não và gửi qua sóng radio Cảm biến thu sóng điện của não bộ , gửi về máy tính từ đó phân tích suy nghĩ , cảm giác và thái độ của người sử dụng Phiên bản consumer bị hạn chế chức năng thu

dữ liệu EEG thuần

1.2 Epoc Hydrator Pack

Hình 3-2 Hộp đựng điện cực

Điện cực sử dụng với mũ Epoc là loại điện cực kiểu felt ẩm, với tiếp xúc được

mạ vàng Có thể thay thế dễ dàng và nhanh chóng, nhờ đó Headset có thể dùng chung, mỗi người chỉ cần có 1 hộp điện cực riêng để sử dụng

2 EMOTIV CONTROL PANEL

Emotiv xây dựng Emotiv API dưới dạng thư viện liên kết động có tên edk.dll , Control Panel là công cụ đi kèm trong EDK , cung cấp giao diện điều khiển EmoEngine, với mục đích thể hiện với người dùng các khả năng xử lý tín hiệu từ não bộ phức tạp thành các dạng sử dụng có ích mà EDK có thể làm được Ngoài