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

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 được hoàn thành tại:

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

Người hướng dẫn khoa học: TS LƯU GIA THIỆN

Phản biện 1: ………

Phản biện 2: ………

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

Vào lúc: giờ ngày tháng năm

Có thể tìm hiểu luận văn tại:

- Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

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[4] 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 gian 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[3], 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[5] [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 phụ thuộc 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 tƣợng và phạm vi nghiên cứu:

a) Đối tƣợng nghiên cứu

 Mô hình của tín hiệu:

1 1

( ) ( ) w ( )( ) ( ( )) w ( )

Trong đó n là thời gian trễ dẫn truyền giữa hai tín hiệu; (n) và (n) là nhiễu Gauss

 Nhằm đánh giá hiệu quả các phương pháp đề suất Cần phải tạo ra tín hiệu mô phỏng

 Kênh thứ nhất được tạo ra theo mô mật độ phổ công suất được giới thiệu trong tài liệu[8]

 Kênh thứ hai (phiên bản trễ của kênh thứ nhất theo công thức)[6]

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 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 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 dẫn kích thích[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 một đơn vị thần kinh vận động đơn(SMU), bao gồm một đơn

vị thần kinh vận động đơn và nhóm 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

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 1.4a) 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) :

0

1( ) T| ( ) |

T

2 0

Các thông số khác có thể được sử dụng để nghiên cứu tín hiệu, đặc biệt là thông số trong miền tần số Năng lượng của tín hiệu EMG được phân bố ở tần số 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 1.4b)

Hình 1.3 : Hình vẽ mô phỏng tín hiệu điện cơ của cơ đùi đo đƣợc trong tập luyện bằng xe đạp; thời gian tín hiệu (a) và mật độ phổ công suất (b) thu đƣợc 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

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) :

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

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[13] 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

Tín hiệu điện cơ bề mặt phải chịu một số hạn chế do những vấn đề về giải phẫu và những thay đổi trong thể tích truyền dẫn điện thế hoạt động, việc này ảnh hưởng tới việc ước lượng vận tốc dẫn truyền của sợi cơ Điều này đặc biệt đúng trong điều kiện co cơ dynamic (những điều kiện thường gặp hàng ngày nhất), trong đó có cả lực và tư thế của cánh tay đòn đều thay đổi Trong trường hợp đó, ba yếu tố chính ảnh hưởng đến tín hiệu sEMG : đầu tiên là thuộc tính không dừng của tín hiệu, thứ hai là sự thay đổi trong tính dẫn của các mô ngăn cách điện cực và sợi cơ Cuối cùng là sự thay đổi tương đối của vị trí các điện cực đối với nguồn gốc của điện thế hoạt động Yếu tố đầu tiên (tính không dừng) đã được nghiên cứu trong[3] bằng cách xem xét các mô hình độ trễ biến thiên theo thời gian giữa các nguồn tín hiệu điện cơ dừng ( mật độ phổ công suất không đổi theo thời gian ) Công việc này vẫn còn bị giới hạn ở trường hợp hai kênh

Trong một bài báo gần đây, thời gian trễ không đổi ( hằng số) giữa hai kênh đã được nghiên cứu bằng phương pháp tương quan chéo tổng quát(GCC)[7] Phương pháp tổng quát này bao gồm các bộ tiền lọc có tác dụng cải thiện kết quả ước lượng nhưng nó đòi hỏi biết trước về phổ công suất của nhiễu và các tín hiệu Trong trường hợp dữ liệu thực tế, phổ công suất phải được ước lượng

Trong nghiên cứu này, việc ước lượng thời gian trễ thay đổi theo thời gian[1](Time varying delay- TVD) sẽ được nghiên cứu nhưng vẫn còn hạn chế với trường hợp hai kênh

Phương pháp ước lượng thời gian trễ biến thiên theo thời gian tối ưu có thể được dẫn

ra với phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (MLE) Tuy nhiên, cách tiếp cận này không thể sử dụng trực tiếp bởi vì các phương pháp MLE dẫn đến một vấn đề tối ưu hóa trong