Ước lượng thời gian trễ giữa hai tín hiệu điện cơ bề mặt trong trường hợp không dừng (Luận văn thạc sĩ)

Ước lượng thời gian trễ giữa hai tín hiệu điện cơ bề mặt trong trường hợp không dừng (Luận văn thạc sĩ)Ước lượng thời gian trễ giữa hai tín hiệu điện cơ bề mặt trong trường hợp không dừng (Luận văn thạc sĩ)Ước lượng thời gian trễ giữa hai tín hiệu điện cơ bề mặt trong trường hợp không dừng (Luận văn thạc sĩ)Ước lượng thời gian trễ giữa hai tín hiệu điện cơ bề mặt trong trường hợp không dừng (Luận văn thạc sĩ)Ước lượng thời gian trễ giữa hai tín hiệu điện cơ bề mặt trong trường hợp không dừng (Luận văn thạc sĩ)Ước lượng thời gian trễ giữa hai tín hiệu điện cơ bề mặt trong trường hợp không dừng (Luận văn thạc sĩ)Ước lượng thời gian trễ giữa hai tín hiệu điện cơ bề mặt trong trường hợp không dừng (Luận văn thạc sĩ)Ước lượng thời gian trễ giữa hai tín hiệu điện cơ bề mặt trong trường hợp không dừng (Luận văn thạc sĩ)Ước lượng thời gian trễ giữa hai tín hiệu điện cơ bề mặt trong trường hợp không dừng (Luận văn thạc sĩ)

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

(Theo định hướng nghiên cứu/ứng dụng)

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

-

NGUYỄN HOÀNG TỨ

ƯỚC LƯỢNG THỜI GIAN TRỄ GIỮA HAI TÍN HIỆU ĐIỆN

CƠ BỀ MẶT TRONG TRƯỜNG HỢP KHÔNG DỪNG

Chuyên ngành: Kỹ thuật viễn thông

Mã số: 8520208

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

(Theo định hướng nghiên cứu/ứng dụng)

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : TS LƯU GIA THIỆN

TP HCM - 2018

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi

Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chƣa từng đƣợc ai công

bố trong bất kì công trình nào khác

Tp HCM, Ngày 11 tháng 11 năm 2017

Học viên thực hiện

Nguyễn Hoàng Tứ

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, tôi xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc đến Thầy giáo

hướng dẫn - TS Lưu Gia Thiện đã dành thời gian hướng dẫn, giúp đỡ tôi trong

quá trình nghiên cứu và thực hiện luận văn Những lời góp ý, động viên của Thầy

đã giúp tôi có nhiều ý tưởng hơn trong quá trình hoàn thiện nội dung luận văn

Tôi xin gửi lời cảm ơn đến các Thầy, Cô giáo của Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông đã tận tình giảng dạy, truyền đạt kiến thức quý báu và phương pháp nghiên cứu khoa học giúp tôi thuận lợi hơn trong quá trình nghiên cứu thực hiện đề tài

Cuối cùng, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn và kính trọng sâu sắc đối với sự động viên, giúp đỡ từ bạn bè, sự tạo điều kiện thuận lợi của các bạn đồng nghiệp và lãnh đạo cơ quan cũng như sự hỗ trợ lớn lao từ gia đình trong suốt thời gian tôi tham gia quá trình học tập và hoàn thành luận văn

Xin chân thành cảm ơn mọi người !

Tp HCM, ngày 11 tháng 11 năm 2017

Học viên thực hiện

Nguyễn Hoàng Tứ

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

MỤC LỤC iii

DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT v

DANH SÁCH BẢNG vii

DANH SÁCH HÌNH VẼ viii

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của đề tài 1

2 Tổng quan về vấn đề cần nghiên cứu 2

3 Mục đích nghiên cứu 3

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

a) Đối tượng nghiên cứu 3

b) Phạm vi nghiên cứu 3

5 Phương pháp nghiên cứu 4

6 Cấu trúc của luận văn 4

CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ BỀ MẶT 5

1.1 Giới thiệu về đơn vị thần kinh vận động (-Motor Unit) 5

1.2 Sự hình thành tín hiệu điện cơ 8

1.3 Tín hiệu điện cơ bề mặt 11

1.4 Mô hình phổ công suất của tín hiệu điện cơ 13

CHƯƠNG 2 - ƯỚC LƯỢNG VẬN TỐC 15

DẪN TRUYỀN TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ 15

2.1 Đặt vấn đề 15

2.2 Mô hình của thời gian trễ và tín hiệu giả 16

2.2.1 Mô hình của tín hiệu 16

2.2.2 Mô hình của TVD 16

2.3 Phương Pháp 18

2.3.1 Các phương pháp ước lượng truyền thống 18

2.3.1.1 Phương pháp khác pha 18

2.3.1.2 Phương pháp hàm tương quan chéo 19

2.3.2 Phương pháp hàm tương quan chéo tổng quát 20

2.3.3 Phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (Maximum Likelihood Estimation- MLE) 24

2.3.4 Tối ưu hóa bằng phương pháp Newton 26

CHƯƠNG 3 – MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 27

3.1 Các mô hình thời gian trễ 27

3.1.1 Mô hình hóa thời gian trễ 27

3.1.2 Mô hình vận tốc truyền vẫn 27

3.1.3 Mô hình đa thức 29

3.2 Các kết quả mô phỏng và đánh giá kết quả 29

3.2.1 Mô hình đa thức 29

3.2.2 Mô hình sin nghịch đảo 30

3.3 Kết luận và kiến nghị 38

TÀI LIỆU THAM KHẢO 39

DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT

Đơn vị thần kinh vận động đơn

MU Motor Unit Đơn vị thần kinh vận động

MN Motor Neuron Tế bào thần kinh vận động

CNS Central Neuvous System Hệ thống thần kinh trung ương

EMG Electromyography Điện cơ

RMS Root Mean Square Căn quân phương

PSD Power Spectral Density Mật độ phổ công suất

GCC Generalized Cross-Correlation Tương quan chéo tổng quát

TVD Time Varying Delay Thời gian trễ biến thiên

CCF Cross-Correlation Function Hàm tương quan chéo

SNR Signal Noise Ratio Tỉ số tín hiệu trên nhiễu

MLE Maximum Likelihood Estimation Ước lượng hợp lý cực đại

MSE

TDPE

CV

Mean Square Error

Time delay parameters estimation

Conduction velocity

Sai số quân phương Các thông số ước tính thời gian trễ Vận tốc

DANH SÁCH BẢNG

Bảng 2 1: So sánh các bộ xử lý được thử nghiệm bằng phương pháp tương quan chéo tổng quát [11] 22

DANH SÁCH HÌNH VẼ

Hình 1 1: Sơ đồ đơn vị thần kinh vận động và điểm hội tụ M, Gương phản chiếu G,

Điện kế Nơi hội tụ của kích thích với đường vẫn kích [14] 6

Hình 1 2: Sơ đồ của đơn vị thần kinh vận động đơn (SMU), bao gồm một đơn vị thần kinh vận động đơn và nhốm các sợi cơ xương mà nó phân bố các dây thần kinh 7

Hình 1 3: Hình vẽ mô phỏng tín hiệu điện cơ của cơ đùi đo được trong tập luyện bằng xe đạp: thời gian tín hiệu (a) và mật đổ phổ công suất (b) thu được trong chế độ khác biệt duy nhất (hai điện cực thu) trên bề mặt cơ (Fs=2Khz) 12

Hình 1 4: Hình vẽ mật độ phổ công suất của tín hiệu điện cơ a) ví dụ về phổ dự kiến thu được cho các giá trị khác nhau với các tham số {fl; fh) được xác định bởi từ 1-4 b) và c) hai tín hiệu được mô phỏng thu được bằng cách lọc nhiễu Gauss với biến đổi Fourier ngược của căn bậc hai PSD (f) sử dụng các hệ số tương ứng lần lượt là PSD 1 và PSD 3 14

Hình 2 1: Ước lượng vận tốc truyền dẫn thông qua phân tích 2 tín hiệu 19

Hình 2 2: sơ đồ phương pháp tương quan chéo 21

Hình 2 3: sơ đồ phương pháp tương quan chéo tổng quát 21

Hình 2 4: Tín hiệu giả (màu xanh da trời) và phiên bản trễ của nó (màu đỏ), b) PSD chuẩn hóa c) TVD với mô hình đa thức bậc 3, 0 = [2:8627; -4.1246, 2.4526; -0.3337] SM: số mẫu, PSDCH: PSD chuẩn hóa, BDCH: biên độ chuẩn hóa, SNR: tín hiệu trên nhiễu 25

Hình 3 1: Hình dạng quang phổ của các tín hiệu được sử dụng cho kiểm tra Đối với PsEMG (f), fl = 60 Hz và fh = 120 Hz P GWNHalfBAnd , tần số cắt được cố định ở 500 Hz 28

Hình 3 2: Kết quả ước lượng thời gian trễ Với 100 lần mô phỏng (màu xanh lam) đã được chồng lên độ trễ lý thuyết (màu đỏ) Các thử nghiệm được thực hiện trên các tín hiệu sEMG không nhiễu 29

Hình 3 3: TVD (a) và RMSE (b) là hàm thời gian; TVD theo lý thuyết là mô hình đa thức bậc 4 (màu đen) và Ước lượng trung bình của nó bằng phương pháp “phase coherency” (màu đỏ) và phương pháp Newton (màu xanh trời) tham số

4 1.9125, 0.3475, 0.9366, 0.7187, 0,1051

     [1] 30Hình 3 4: TVD (a) và RMSE (b) là hàm thời gian; thời gian trễ theo lý thuyết là mô hình sin nghịch đảo (màu đen) và ước lượng trung bình bằng phương pháp “Phase coherency” (màu đỏ) và phương pháp Newton (màu xanh trời) [1] 31Hình 3 5: RMSE theo thời gian; Phương pháp Newton với ước lượng tuyến tính bằng lát cắt 128 và 1024 mẫu (xanh lá và đỏ tương ứng) Phương pháp Newton với ước lượng parabol với lát cắt 128 và 1024 mẫu (đen và xanh da trời tương ứng) [1] 32Hình 3 6: Giá trị RMSE biến thiên theo giá trị SNR Phương pháp Newton với ước lượng tuyến tính bằng lát cắt 128 và 1024 mẫu (xanh trời và cam tương ứng) Phương pháp Newton với ước lượng parabol bằng lát cắt 128 và 1024 mẫu (đen và xanh lá); Phương pháp “phase coherency” (đỏ); Phương pháp Newton bậc 4 (tím) [1] 34Hình 3 7: Đồ thị giới thiệu phương pháp Newton-Raphson 35Hình 3 8: Độ trễ lý thuyết (màu đen) và trung bình của ước tính bằng các phương pháp tương quan chéo (lát cắt CC) lát cắt (màu xanh đậm), Pha Coherence CohF (màu đỏ)

và với bộ xử lý lát cắt Eckart (màu xanh lợt) cho SNR = 20 dB Kích thước lát cắt là

1024 mẫu cho tất cả các phương pháp Tần số lấy mẫu = 2048 Hz 36

Hình 3 9: Mức trung bình của RMSE trong chức năng của SNR Bộ xử lý lát cắt Eckart (màu xanh lợt) và lát cắt CC (màu xanh đậm) thu được bằng cách trượt lát cắt, chiều dài lát cắt 1024 điểm, bước là 1 điểm; Sự liên kết pha phương pháp CohF (màu đỏ) 36Hình 3 10: RMSE theo chức năng của thời gian Độ tương phản chéo lát cắt _CC (màu xanh đậm), phương pháp kết nối pha_CohF (màu đỏ), lát cắt bộ xử lý Eckart(màu xanh lợt) đến 10dB (a), 20 dB (b), 30 dB (c) và 40 dB (d) Kích thước lát cắt là 1024 mẫu cho tất cả các phương pháp 37

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Lý do mà Học viên chọn đề tài “Ước lượng thời gian trễ giữa hai tín hiệu điện cơ bề mặt trong trường hợp không dừng” có thể được đưa ra như sau:

Ngày nay, khoa học kỹ thuật phát triển vượt bậc thì nó đã gắn liền với đời sống con người, hiện diện trong mọi lĩnh vực, với mục đích làm cho chất lượng cuộc sống của con người ngày một nâng cao Và y học không phải là một ngoại lệ,

nó giúp cải thiện sức khỏe con người, chuẩn đoán bệnh lý, phát hiện sớm mọi căn bệnh Các nghiên cứu về tín hiệu điện cơ trong y học là một trong những bước phát triển trong lĩnh vực y sinh nói riêng và trong y học nói chung Với tác dụng rất lớn của các thiết bị điện cơ trong việc hỗ trợ cho các bác sỹ trong việc chuẩn đoán cũng như chữa các bệnh về cơ, thần kinh…

Tín hiệu điện cơ (Electromyography - EMG) là sự ghi lại điện trường sinh ra

do hoạt động điện của cơ Nó cho ta biết những thông tin quan trọng về hoạt động của hệ thần kinh cơ Vì vậy nó được sử dụng trong nghiên cứu cơ bản về điều khiển vận động (Motor control) Ta có thể trích xuất nhiều thông tin từ tín hiệu điện cơ Trong nghiên cứu này chỉ có vận tốc truyền dẫn của sợi cơ được quan tâm vì đây là thông số dễ dàng cho việc biểu diễn hơn những thông số khác

Vận tốc truyền dẫn sợi cơ là một chỉ số sinh học quan trọng, liên quan tới bệnh thần kinh, cơ, mệt mỏi và sự đau Nó có thể được sử dụng trong việc chuẩn đoán các rối loạn thần kinh, ví dụ như việc theo dõi bệnh thoái hóa cơ thần kinh được nghiên cứu bởi , việc đánh giá sự đau trong trường hợp viêm xơ cơ trong Chỉ

số này được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu cơ bản về điều khiển thần kinh vận động (cơ chế đốt cháy các MU theo lực; nghiên cứu sự mỏi) được ứng dụng trong lĩnh vực sinh lý học thể thao

Tốc độ dẫn truyền tín hiệu điện cơ đối với người lớn không có bệnh lý về thần kinh cơ thường từ 2 đến 8m/s [9] Những khác biệt về giá trị có thể được giải

thích bởi đặc điểm giải phẩu và sinh lý với mức độ kích hoạt thần kinh cơ khác nhau

Vận tốc tín hiệu điện cơ có thể đo một cách gián tiếp thông qua thời gian trễ ghi lại bằng hai điện cực đặt dọc theo phương sợi cơ, vận tốc tín hiệu điện cơ luôn thay đổi theo thời gian trong các điều kiện co cơ hằng ngày (chạy, đạp xe…) Vận tốc thay đổi theo thời gian vì tín hiệu điện cơ là tín hiệu không dừng Cần phải phát triển phương pháp ước lượng thời gian trễ theo thời gian trong điều kiện không dừng

2 Tổng quan về vấn đề cần nghiên cứu

Cho đến nay, chỉ có một vài công bố nghiên cứu về ước lượng thời gian trễ giữa hai tín hiệu điện cơ bề mặt trong trường hợp không dừng cụ thể:

Trong tài liệu [7], các tác giả nghiên cứu so sánh ba bộ ước lượng trễ thời gian khác nhau trong ứng dụng điện cơ dựa trên phép phương pháp thời gian tần số

và phép biến đổi wavelet Ưu điểm của phương pháp này là không phụ thuộc vào

mô hình của thời gian trễ nhưng nó phụ thuộc vào nhiễu và mật độ phổ công suất của tín hiệu

Trong tài liệu [10], [1], So sánh phương pháp ước lượng hợp lý cực đại và phương pháp thời gian tần số Trong bài báo này, tác giả đề suất mô hình đa thức cho thời gian trễ và áp dụng phương pháp ước lượng hợp lý cực đại cho từng lát cắt thời gian trong không gian ngắn với mô hình đa thức bậc thấp, nhằm tiết kiệm thời gian tính toán và giảm sai số xảy ra cho mô hình của thời gian trễ Kết quả chỉ ra rằng, phương pháp đề suất cho kết quả tốt hơn phương pháp thời gian tần số trong mọi điều kiện

Trong luận văn này, tác giả đề xuất áp dụng phương pháp hàm tương quan chéo tổng quát nhưng trong điều kiện thời gian trễ thay đổi theo thời gian

3 Mục đích nghiên cứu

Nghiên cứu các phương pháp ước lượng thời gian trễ thay đổi, phụ thuộc vào thời gian trong trường hợp không dừng giữa hai tín hiệu điện cơ bề mặt

Đề xuất phương pháp hàm tương quan chéo tổng quát

Lập trình các phương pháp bằng Matlab, đánh giá kết quả các phương pháp đạt được

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

a) Đối tượng nghiên cứu

Mô hình của tín hiệu:

Phạm vi đề tài tập trung vào những nội dung sau:

Các phương pháp truyền thống để ước lượng thời gian trễ điện cơ bền mặt

trong điều kiện thời gian trễ thay đổi

Được thực hiện trên các tín hiệu mô phỏng bằng phần mềm MatLab

5 Phương pháp nghiên cứu

Tạo ra tín hiệu giả bằng phần mềm Matlab để đánh giá các phương pháp thử nghiệm

Đề xuất ứng dụng phương pháp hàm tương quan chéo tổng quát trong trường hợp thời gian trễ thay đổi

Dùng phương pháp mô phỏng Monte-Carlo để đánh giá, tìm ra phương pháp tốt nhất

6 Cấu trúc của luận văn

Dự kiến cấu trúc nội dung luận văn bao gồm 03 chương, cụ thể như sau:

CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ BỀ MẶT

Trình bày tổng quan về tín hiệu điện cơ bề mặt bao gồm: giới thiệu về đơn vị thần kinh vận động (Motor Unit), Sự hình thành tín hiệu điện cơ, tín hiệu điện cơ bề mặt (chỉ số đánh giá tín hiệu điện cơ) và mô hình mật độ phổ công suất của tín hiệu điện cơ

CHƯƠNG 2 - ƯỚC LƯỢNG VẬN TỐC TRUYỀN DẪN TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ

Đầu tiên là phần đặt vấn đề, những vấn đề gặp phải khi ước lượng vận tôc tín hiệu điện cơ, giới thiệu các phương pháp ước lượng đã được nghiên cứu trên thế giới hiện tại, đề xuất phương pháp tối ưu

CHƯƠNG 3 - MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ

Giới thiệu phương pháp tạo tín hiệu mô phỏng để đánh giá các phương pháp ước lượng Trình bày các kết quả phân tích đã giới thiệu ở chương 2 kết hợp với các

mô hình trong chương 3 (sử dụng trên phần mềm Matlab)

CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ BỀ MẶT

1.1 Giới thiệu về đơn vị thần kinh vận động (-Motor Unit)

Motor Unit (đơn vị thần kinh vận động) được tạo thành từ một nơ-ron vận động và các sợi cơ xương bao quanh bởi các đầu nối trục thần kinh vận động của nơ-ron Các nhóm Motor Unit thường phối hợp với nhau để thực hiện động tác co của cơ Khi một đơn vị vận động được kích hoạt, tất cả các sợi của nó đồng loạt thực hiện Trong động vật có xương sống , lực co cơ bị kiểm soát bởi số đơn vị vận động được kích hoạt Số lượng các sợi cơ kết nối với mỗi đơn vị vận động khác nhau trong các nhóm cơ bắp khác nhau của cơ thể Ví dụ như một đơn vị vận động của cơ đùi liên kết với hàng trăm sợi cơ, trong khi một đơn vị vận động ở mắt liên kết với khoảng 10 sợi cơ ngoài (cơ ở mắt)

Thuật ngữ “Motor Unit” được giới thiệu lần đầu tiên bởi ông Charles Sherrington vào năm 1929 [14] (hình 1.1), ông là người sáng lập ra thần kinh học hiện đại, ông quan sát thấy rằng lực xuất hiện trong các bước đi khi cơ bị co lại

và trong các phản xạ duỗi Ý tưởng của Sherrington về MU là giả định rằng mỗi sợi cơ nhận sự kích thích từ một tế bào thần kinh vận động và các sợi cơ đó phản ứng chính xác tới mọi xung của tế bào thần kinh vận động Những giả định này sau đó được chứng minh là đúng ở cơ xương người trưởng thành, khỏe mạnh Đơn vị thần kinh vận động đã trở thành một khái niệm cơ bản trong việc nghiên cứu về sinh lý học của cơ và sự kiểm soát vận động

Xuyên suốt quá trình sắp xếp các đường dẫn của hệ thống thần kinh, có những nơi có hai hoặc nhiều đường đi hội tụ Các trường hợp nổi bật của hội tụ như vậy xảy ra ở tủy sống Ở tủy sống, các dây thần kinh vận động nhận được các sự kích thích khác nhau được truyền đi từ não kích hoạt các sợi cơ một cách có chủ đích Nó cũng tiếp nhận thông tin từ vùng ngoại biên thông qua vùng điều khiển (đường hướng tâm nhạy cảm, cảm nhận trong cơ thể) để điều biến sự kích hoạt MU dựa trên các điều kiện nhằm thực hiện nhiệm vụ được phân công vào hệ thống cơ thần kinh Việc kích thích này được thực hiện bởi đầu cuối sợi trục của tế bào thần

kinh MN, tạo thành các mối nối thần kinh cơ của sợi cơ (MF) Vị trí của các mối nối bất kỳ của MU được xem như là một cơ, nhằm xác định bề mặt khu vực mà nó kích thíchThuật ngữ MU được giới thiệu nhằm đề cập đến nhóm sợi cơ được kích thích bởi một số tế bào thần kinh vận động nhất định

Hình 1 1: Sơ đồ đơn vị thần kinh vận động và điểm hội tụ M, Gương phản chiếu G,

Điện kế Nơi hội tụ của kích thích với đường vẫn kích [14]

Các rối loạn thần kinh này được cung cấp bởi hoạt động của các nơ ron thần kinh trung tâm và tủy sống khác có ảnh hưởng đến các tế bào thần kinh liên quan đến phản xạ Cơ xương được tổ chức theo chức năng trên cơ sở bộ phận đơn vị thần kinh vận động (xem hình 1.2), bao gồm một sợi thần kinh vận động đơn và một bó sợi cơ mà nó gắn vào

Hình 1 2: Sơ đồ của đơn vị thần kinh vận động đơn (SMU), bao gồm một đơn vị thần kinh vận động đơn và nhốm các sợi cơ xương mà nó phân bố các dây thần kinh

Các đầu dò chiều dài trong cơ, kích hoạt các sợi thần kinh cảm giác có thành phần tế bào nằm ở hạch gốc trán Những nơ-ron lưỡng cực này cho phép chiếu sợi trục vào tủy sống phân chia thành một nhánh giảm dần và một nhánh tăng dần Các chi đi xuống đi vào một vòng cung phản xạ đơn giản với thần kinh vận động, trong khi chi nhánh tăng lên truyền tải thông tin về chiều dài cơ hiện tại đến trung tâm cao hơn trong CNS thông qua các đường dây thần kinh, tăng lên ở tủy sống và thân não; hình vẽ được tham khảo của Deluca [2]

Đơn vị thần kinh vận động là đơn vị nhỏ nhất có thể được kích hoạt bằng một nỗ lực ý chí, trong trường hợp đó tất cả các sợi cơ cấu thành được kích hoạt đồng bộ Các sợi thành phần của bộ phận đơn vị thần kinh vận động mở rộng theo chiều dọc trong các bó sợi dọc theo cơ Tuy nhiên, trong mặt cắt ngang, các sợi của một bộ phận đơn vị thần kinh vận động cho phép xen kẽ với các sợi của các bộ phận đơn vị thần kinh vận động khác Do đó, các sợi cơ hoạt động của đơn vị thần kinh vận động đơn (SMU) tạo thành một nguồn điện sinh học phân tán nằm trong một bộ dẫn khối bao gồm tất cả các sợi khác trong cơ (hoạt động và không hoạt động), mạch máu và mô liên kết Tiềm năng trường phát sinh từ các sợi hoạt động

của SMU có dạng ba pha ngắn (3 đến 15 ms) và biên độ từ 20 đến 2000µV, phụ thuộc vào kích thước của đơn vị thần kinh vận động Tần suất xả thường dao động

từ 6 đến 30 giây [2] Những khác biệt giữa các loại MU thường liên quan tới các đặc tính điện sinh lý, trao đổi chất và cơ học Các MU nhỏ so với các MU lớn thì

có mức độ phục hồi thấp hơn, tốc độ truyền của điện thế hoạt động chậm hơn, quá trình chuyển hóa cho phép chống lại sự mệt mỏi tốt hơn, khả năng co cơ lâu bền hơn

1.2 Sự hình thành tín hiệu điện cơ

Tín hiệu điện cơ (Electromyography - EMG) được tạo ra bởi các hoạt động điện của các sợi cơ hoạt động trong suốt quá trình co cơ Cụ thể hơn, các tín hiệu điện sinh học phát sinh từ các điện thế qua màng tế bào thay đổi theo thời gian có thể thấy ở các tế bào thần kinh hay ở các tế bào cơ gồm cả cơ tim Cơ sở điện hóa của điện thế màng tế bào tồn tại dựa trên 2 hiện tượng : (1) màng tế bào có tính bán thấm, hay nói cách khác chúng có độ dẫn và độ thấm khác nhau đối với các ion và phân tử khác nhau, và (2) màng tế bào có các cơ chế bơm ion sử dụng năng lượng trao đổi chất (ví dụ ATP) Các cơ chế bơm ion chủ động truyền ion và phân tử qua màng tế bào, chống lại hàng rào năng lượng và Gradien nồng độ giữa phần trong và phần ngoài tế bào Ở trạng thái bền các ion liên tục có xu hướng lọt vào bên trong (Na+) hoặc ra ngoài tế bào (K+) tế bào, quá trình bơm ion diễn ra liên tục nhằm phục hồi và duy trì nồng độ ion của trạng thái này Tín hiệu điện cơ (EMG) là một tín hiệu điện sinh học quan trọng có giá trị chẩn đoán cao cho rất nhiều bệnh về cơ

và thần kinh Chúng ta có thể đo tín hiệu này từ bề mặt da với các điện cực tương tự như đo ECG, tuy nhiên kích thước điện cực cần phải nhỏ (thường < 1 mm2) Để đo tín hiệu điện cơ từ một đơn vị vận động đơn (SMU – tập hợp từ một số sợi cơ riêng lẻ) hoặc thậm chí phải dung đến các điện cực dạng kim xuyên qua da tới bề mặt cơ cần đo Việc ghi nhận tín hiệu EMG dùng để chẩn đoán một số nguyên nhân suy yếu cơ hoặc hiện tượng liệt, các vấn đề về cơ và vận động như run rẩy hay co giật, tổn thương thần kinh cơ do thương tích và một số bệnh lý khác Trong cơ thể có

một số loại cơ chính là cơ vân, cơ trơn và cơ tim Cơ vân thường được chia thành cơ nhanh và cơ chậm Cơ nhanh dung trong các chuyển động nhanh gồm có cặp cơ ở cẳng chân , cơ thanh quản, … Cơ chậm dung cho điều khiển tư thế gồm các cơ như

cơ dép, các cơ ngực, lưng và cổ,… Việc ghi tín hiệu EMG thường được thực hiện cho cả hai loại cơ trên Ngoài ra người ta cũng thường đo cho các cơ ít lộ diện hơn như cơ ngoài mắt để di chuyển nhãn cầu, cơ mí mắt và các cơ dung cho điều khiển thanh quản Mỗi cơ vân cụ thể được chi phối bởi một nhóm tế bào thần kinh cột sống, trong đó các Neuron vạn động nhận tín hiệu kích thích và ức chế đầu vào từ các Neuron phản hồi lân cận trên sống cơ, dây chằng Golgi và các tế bào phản hồi Renshaw Các Axon Neuron vận động riêng biệt điều khiển sự co thắt một cơ cụ thể, được phân bố trên các nhóm nhỏ các sợi cơ gọi là một đơn vị vận động đơn (SMU) Các SMU hợp lại sẽ thành cả cơ Kết nối giữa các đầu nhánh của một Axon vận động đơn lẻ với các sợi cơ SMU được gọi là các tấm vận động (MEP) MEP là các tiếp hợp hóa học mà ở đó chất truyền dẫn là Acetylcholine (ACh) được giải phóng ra trước tiếp hợp và khuếch tán qua các khe trống ở mối nối đến các vùng thu nhận trên màng tể bào sát tiếp hợp Khi một xung điện của Neuron vận động đi đến một MEP, nó kích hoạt quá trình Exocytosis hay làm cạn hoàn toàn khoảng 300 lỗ trống chứa Ach trước Synap (có xấp xỉ 3.105 lỗ trống đầu mỗi MEP, mỗi lỗ trống

có đuờng kính khoảng 40nm) Một lượng khoảng từ 107 đến 5x108 phân tử Ach cần để kích hoạt một điện thế hoạt động cơ Ach khuếch tán qua khe Synap rộng từ

20 đến 30 nm trong khoảng thời gian xấp xỉ 0,5ms Tại đây một số phân tử Ach kết hợp với các điểm tiếp nhận trên các đơn vị protein hình thành nên các đường tiếp nhận ion dưới Synap Cứ 5 đơn vị protein phân tử khối lớn tạo thành một đường Ach gắn vào các đơn vị protein sẽ làm giãn các đường này ra thêm 0,65nm Các đường dẫn ion mở rộng cho phép ion Na+ chảy vào Tuy nhiên các ion Cl- vẫn bị đẩy ra vì các điện tích âm cố định ở cửa vào của đường Như thế, màng dưới Synap

đã được khử cực, tạo ra một điện thế hoạt động của cơ Điện thế qua màng có thể tăng lên đến +50mV, tạo thành một xung điện thế qua tấm vận động EPP Điện thế này sẽ được hình thành sau một khoảng thời gian xấp xỉ 8ms, thời gian này lâu hơn

rất nhiều so với điện thế hoạt động thần kinh Luợng Ach ở khe Synap và phần bám vào vùng thu nhận nhanh chóng giảm xuống do thủy phân bởi enzyme Cholinesterase ở khe Synap và các thành phần trong phân tử của chúng sẽ được tái

sử dụng Một lượng nhỏ Ach thoát khỏi khe nhờ quá trình khuếch tán và cũng bị thủy phân Khi màng sau Synap ở ngay dưới MEP bị khử cực dưới dạng đầu ra là một xung EPP có ngưỡng rất lớn, một điện thế hoạt động cơ sẽ phát ra và truyền đi theo màng ngoài của sợi cơ Đây chính là điện thế hoạt động tạo ra hiện tượng co cơ hoặc tổn hao sinh lực vận động Các loại điện thế hoạt động cơ thông thường được

đo bên trong tế bào ở MEP và ở điểm cách đầu MEP khoảng 2mm, như trên hình minh họa Điện thế hoạt động trong cơ xương được truyền đi với vận tốc từ 3 đến 5m/s và tồn tại trong khoảng từ 2 đến 15ms, phụ thuộc vào mỗi loại cơ và mức độ dao động của nó từ giá trị nghỉ khoảng -85mV đến giá trị đỉnh xấp xỉ +30mV Ở mặt da, điện thế này xuất hiện dưới dạng xung ba pha có biên độ đỉnh từ 20µV đến 2000µV Một dạng điện thế hoạt động cơ bình thường được đo bên trong tế bào ở tấm vận động (nét liền) và cách 2mm theo sời cơ (nét đứt) Để đảm bảo tất cả các bộ phận sâu bên trong sợi cơ dều được kích thích để co rút cùng lúc và cùng một cường

độ, dọc theo sợi cơ sẽ có các sợi ngang dạng ống nhỏ xoáy sâu bên trong sợi cơ gọi

là ống T Các ống T này có đầu mở để nhận dich từ ngoài tế bào vào và cả hai đầu của ống đều nối với màng của sợi cơ Chúng dẫn truyền điện thế họat động cơ từ phía ngoài vào khu vực sâu bên trong sợi cơ ở tất cả các vị trí dọc theo sợi cơ Một kích thích đồng bộ tất cả các Neuron vận động phân bố trên cơ được gọi là hiện tượng co giật, tức là độ căng của cơ giảm xuống một lượng nhỏ sau đoa tăng lên bất ngờ rồi lại giảm xuống dần đến không Sự co cơ kéo dài được tạo ra từ quá trình kích thích cơ từ hệ thần kinh một cách đều đặn Khi sự kích thích ngưng lại cơ sẽ về trạng thái nghỉ

Các hoạt động EMG có thể được phát hiện bằng cách sử dụng các điện cực được gắn bên trong cơ, hoặc bằng các điện cực được đặt một cách chính xác trên

bề mặt cơ bắp, còn gọi là tín hiệu điện cơ bề mặt Quá trình đầu tiên gây đau và thu thập dữ liệu phản ánh các hoạt động mang tính cục bộ của điện sinh học bên trong

cơ Ngược lại, quá trình không bị tổn thương thứ hai (ghi điện cơ bề mặt) phản ánh hoạt động có tính toàn cục nhiều hơn từ các bộ điện cực thu phát hiện trường từ

MU hoạt động Những hoạt động đơn vị được xem như là nguồn hỗn hợp và đã được lọc

1.3 Tín hiệu điện cơ bề mặt

Tín hiệu điện cơ bề mặt có hình dạng phụ thuộc vào các điều kiện thu Thông thường, tín hiệu được thu bằng phương pháp vi phân bằng hai điện cực trên bề mặt

da Sự chênh lệch điện áp được thu bằng hai điện cực tạo ra tín hiệu điện cơ

Tín hiệu này được biểu diễn dưới dạng sự biến thiên của điện áp theo thời gian (hình 1.3a) Trong miền thời gian, các thông số thường được sử dụng để đánh giá mức độ hoạt động EMG qua iEMG hoặc Root Mean Square (RMS)- căn quân phương, được định nghĩa theo công thức (1.1) và (1.2) :

từ 10-500Hz Tuy nhiên trong quá trình co cơ iso-metric (co cơ đồng tâm- vị trí co

cơ không thay đổi), có ít năng luợng biểu thị từ 300Hz trở đi Ngưỡng này giảm nhẹ trong tín hiệu thu được ở điều kiện dynamic (hình 1.3b)

Hình 1 3: Hình vẽ mô phỏng tín hiệu điện cơ của cơ đùi đo được trong tập luyện bằng xe đạp: thời gian tín hiệu (a) và mật đổ phổ công suất (b) thu được trong chế độ

khác biệt duy nhất (hai điện cực thu) trên bề mặt cơ (Fs=2Khz)

Trong miền tần số, mô tả được sử dụng thường xuyên nhất là tần số trung bình (Fmoy) (công thức (1.3)) hoặc tần số trung tâm (Fmed) (công thức (1.4)) của mật

độ phổ công suất, dựa theo [17]:

0

0

( )( )

moy

fPSD f df F

Các mô tả cổ điển phụ thuộc vào vị trí của MU mà tạo ra điện trường nguyên

tố, so với các điện cực thu đặt trên bề mặt, theo [5] Trong thực tế điện trường thu sẽ được giảm dần theo hàm khoảng cách truyền tín hiệu Ngoài ra, môi trường truyền tín hiệu tạo một hiệu ứng lọc thông thấp Điều này có nghĩa là một MU lớn, được đặc trưng bởi một thành phần PSD cư trú ở tần số cao, có thể cung cấp các tần số cao của mật độ phổ công suất của tín hiệu điện cơ bề mặt (sEMG- surface Electromyography), nếu MU gần với điện cực thu Ngược lại, nó sẽ cho một tác động ngược (cung cấp các thành phần tần số thấp của tín hiệu) hoặc tần số thường

bằng không, nếu các MU nằm ở sâu trong cơ Hiệu ứng thông thấp này sẽ gây ra hậu quả là sẽ làm cho việc diễn tả các chỉ số thường được sử dụng trong lĩnh vực y sinh khó khăn hơn Đặc biệt trong việc nghiên cứu sự mệt mỏi, thường thấy được sự giảm tần số trung bình từ các PSD trong suốt thời gian co cơ Đây là hậu quả của việc ép phổ và chuyển dần về phía tần số thấp hơn Điều này có tác dụng gia tăng lượng EMG quan sát (EMGi, RMS), mặc dù không có sự tăng hoạt động hệ thống

cơ thần kinh Nói cách khác, sự biểu diễn của những thông số này khó và chúng ta phải chú ý sự tổ chức và loại MU cấu thành nên cơ theo như [4] Vấn đề này không phát sinh với tốc độ truyền của điện thế hoạt động của MU, bởi vì chỉ số này, nó chỉ quan tâm đến thời gian trễ của tín hiệu giữa hai điện cực thu, phản xạ trong các hoạt động giống nhau Do đó ước lượng vận tốc là lợi ích quan trọng không thể phủ nhận trong nghiên cứu tín hiệu EMG

1.4 Mô hình phổ công suất của tín hiệu điện cơ

Để kiểm tra hiệu quả của thuật toán trích xuất thông tin tín hiệu điện cơ bề mặt, tín hiệu giả đã được sử dụng Chúng được mô phỏng bằng cách sử dụng một

mô hình đơn giản dựa trên việc tạo ra nhiễu Gauss lọc đáp ứng xung tương ứng với một mô hình phổ của EMG Các mô hình phổ được lấy căn bậc hai của PSD đề xuất trong [16], công thức mật độ phổ công suất được thể hiện theo công thức (1.5):

4 2

2 2 2 2 2( )

h

kf f PSD f

Hình 1 4: Hình vẽ mật độ phổ công suất của tín hiệu điện cơ a) ví dụ về phổ dự kiến thu được cho các giá trị khác nhau với các tham số {fl; fh) được xác định bởi từ 1-4 b) và c) hai tín hiệu được mô phỏng thu được bằng cách lọc nhiễu Gauss với biến đổi Fourier ngược của căn bậc hai PSD (f) sử dụng các hệ số tương ứng lần lượt là PSD 1

và PSD 3