Xây dựng phần mềm xử lý và phân tích tín hiệu điện não

ABSTRACT Electroencephalography EEG is used now as a popular preclinical tool for the diagnosis of brain activity and brain function for the determination of normal physiological phenom

CÔNG TRÌNH C HOÀN THÀNH T I TR NG I H C BÁCH KHOA – HQG -HCM Cán b h ng d n khoa h c : TS HU NH QUANG LINH Cán b ch m nh n xét 1 : TS TR N TH NG C DUNG Cán b ch m nh n xét 2 : TS LÝ ANH TÚ Lu n v n th c s c b o v t i Tr ng i h c Bách Khoa, HQG Tp HCM ngày 3 tháng 2 n m 2012 Thành ph n H i ng ánh giá lu n v n th c s g m: (Ghi rõ h , tên, h c hàm, h c v c a H i ng ch m b o v lu n v n th c s ) 1

2

3

4

5

Xác nh n c a Ch t ch H i ng ánh giá LV và Tr ng Khoa qu n lý chuyên ngành sau khi lu n v n ã c s a ch a (n u có) CH T CH H I NG TR NG KHOA…………

TR NG I H C BÁCH KHOA C NG HOÀ XÃ H I CH NGHIÃ VI T NAM KHOA KHOA H C NG D NG c L p - T Do - H nh Phúc

-oOo - -oOo -

Tp HCM, ngày 01 tháng 07 n m 2011

NHI M V LU N V N TH C S

và tên h c viên: TR N TH NG C OANH Phái: N

Ngày, tháng, n m sinh: 16 / 10 / 1986 N i sinh: Ti n Giang

- Tìm hi u v s hình thành sóng n não và n não EEG

- Tìm hi u v vai trò c a EEG trong kh o sát ho t ng não b và môt s b nh lý v não

- Kh o sát các thu t toán ph bi n x lý và phân tích tín hi u n não, c bi t thu t toán

spectrogram và wavelet

- Xây d ng ch ng trình x lý và phân tích tín hi u n não

3- NGÀY GIAO NHI M V : 01/7/2011

4- NGÀY HOÀN THÀNH NHI M V : 15-12-2011

5- H VÀ TÊN CÁN B H NG D N : TS HU NH QUANG LINH

i dung và c ng Lu n v n th c s ã c H i ng Chuyên Ngành thông qua

CÁN B H NG D N CH NHI M B MÔN KHOA QL CHUYÊN NGÀNH

(H tên và ch ký) (H tên và ch ký) (H tên và ch ký)

TÓM T T

n não hi n nay c s d ng môt cách ph bi n nh m t công c c n lâm sàng ch n oán các ho t ng não và ch c n ng não i v i vi c xác nh hi n t ng sinh lý bình th ng và b nh lý nh m t trí, ng kinh, tâm th n phân li t, r i lo n gi c

ng , Alzheimer, Parkinson vv… R t nhi u nghiên c u trên th gi i cho th y vi c s d ng phù h p các công c x lý và phân tích tín hi u có th nâng cao hi u qu ch n oán

Nh ng h u h t các nghiên c u v b nh lý não b liên quan n tín hi u EEG Vi t Nam

ch d ng l i m c tìm hi u các c m lâm sàng d a vào kinh nghi m, ch a t n

ng i sâu vào các k thu t phân tích h tr nh m t o m t công c h tr ch n oán cho các bác s th n kinh trong ch n oán và u tr lâm sàng Do v y, tài ã kh o sát qua các tài li u trong l nh v c công b trên th gi i hi n tr ng các ph ng pháp x lý và phân tích tín hi u EEG nh m xây d ng môt ch ng trình v i các công c ph bi n nh l c nhi u, phân tích thành ph n t n s , nh d ng các y u t c hi u, c bi t ph ng pháp spectrogram và wavelet nh m t o công c có th h p tác và h tr các bác s chuyên khoa trong nghiên c u u tr lâm sàng các v n liên quan n não b

ABSTRACT

Electroencephalography (EEG) is used now as a popular preclinical tool for the diagnosis of brain activity and brain function for the determination of normal physiological phenomena and diseases such as dementia, epilepsy, schizophrenia, sleep disorders, Alzheimer's, Parkinson's, etc Many studies worldwide have shown that the use

of digital signal processing techniques in processing and analyzing of EEG signal can improve the efficiency of diagnosis But most studies of brain pathology related to the EEG signal in Vietnam are still limited at the level of understanding of the clinical features based on neurologist’s experience, not taking advantage of mentioned technical analysis in the clinical diagnosis and treatment Thus, the thesis try to explore the state-of-art of mentioned EEG signal processing and analysis in order to build a program with common tools such as noise filtering, analyzing frequency components, detecting characteristic factors, especially using spectrogram and wavelet methods to create tools for the support and collaboration with neurologists in clinical research and diagnosis

I C M N

Trong su t quá trình h c t p và hoàn thành lu n v n này, tôi ã nh n c s

ng d n, giúp quý báu a các th y cô, các anh ch , các em và các b n V i lòng kính tr ng và bi t n sâu s c tôi xin c bày t l i c m n chân thành t i:

Ban giám hi u, Phòng ào t o sau i h c, Tr ng i h c Bách Khoa H Chí Minh, ã t o m i u ki n thu n l i giúp tôi trong quá trình h c t p và hoàn thành

lu n v n

Ti n s Hu nh Quang Linh - Tr ng khoa Khoa h c ng d ng, ng i th y kính m n ã h t lòng giúp , d y b o, ng viên và t o m i u ki n thu n l i cho tôi trong su t quá trình h c t p và hoàn thành lu n v n t t nghi p

Ti n s Lý Anh Tú , Ti n s Tr n Th Ng c Dung- Gi ng viên Khoa Khoa h c

ng d ng Tr ng i h c Bách Khoa H Chí Minh - m t ng i áng kính trong công

vi c c ng nh trong cu c s ng, ã ng vi n giúp và ch b o cho tôi r t nhi u tôi có

th hoàn thành c lu n v n này

Xin chân thành c m n toàn th các bác s , y tá t i khoa Th n kinh b nh vi n Ch

y, B nh vi n 115, B nh vi n nhân dan Gia nh ã h ng d n, ch b o và t o m i u

ki n thu n l i cho tôi trong quá trình làm vi c h c t p và thu th p s li u t i khoa tôi có

CH NG 3 : N NÃO TRONG CÁC B NH LÝ TH N KINH 35 3.1 N NÃO VÀ TAI BI N M CH MÁU NÃO 35 3.2 N NÃO VÀ B NH LÝ AU N A U (MIGRAINE) 37 3.2.1 Migraine h s ng n n và n não 37 3.3 N NÃO VÀ CÁC T N TH NG CHOÁN CH 38 3.4 N NÃO VÀ CÁC B NH NHI M KHU N H TH N KINH TRUNG

3.4.3 H i ch ng suy gi m mi n d ch m c ph i do nhi m HIV(AIDS) 43

3.5 N NÃO VÀ CÁC R I LO N CHUY N HÓA 44

3.5.2 Các b nh não do r i lo n chuy n hoá 46

4.1.3 T o ra các tín hi u EEG d a trên mô hình hóa các ho t ng th n kinh [1]

4 6.1 nh l ng b ng phân tích ICA (Independent Component Analysis) 70

4.6.3 Ph ng pháp phân tích th i gian – t n s 83

CH NG 5: CH NG TRÌNH X LÝ VÀ PHÂN TÍCH TÍN HI U N NÃO 88 5.1 MÔ T CH NG TRÌNH EEG ANALYZE TOOL 89

DANH M C CÁC KÝ HI U, T VI T T T

AT: Ma tr n chuy n v c a ma tr n A

 : c l ng c a A

AP: Active Potential – n th ho t ng

AR: Autoregressive – H i quy t ng

ARMA: Autoregressive moving average – D ch chuy n h i quy t ng tuy n tính CNS: Central Nervous System – H th n kinh trung ng

DFT: Discrete Fourier Transform – Bi n i Fourier r i r c

EEG: Electroencephalography – n não

EP: Evoked Potential – n th g i

FIR: Finite Impulse Response – áp ng xung h u h n

FFT: fast Fourier transform = Bi n i Fourier nhanh

ICA: Independent Component Analysis – Ph ng pháp phân tích các thành ph n c l p

HP : High pass – (B l c) thông cao

LEM: Local EEG model – Mô hình nh v ngu n phát EEG

LP: Low pass – (B l c) thông th p

STFT: short-time Fourier transform – Bi n i Forier th i gian ng n

DANH M C CÁC HÌNH V

Hình 2.1 C u trúc thân não 7

Hình 2.2 C u t o não trung gian 8

Hình 2.3 Hình nh não b nhìn t các h ng khác nhau 9

Hình 2.4 Thành ph n chính c a neuron 10

Hình 2.5 d n c a xung th n kinh trên m t s i tr c th n kinh (A) d n liên t c trong i tr c không có bao myelin; (B) S truy n d n nh y b c trong m t s i tr c có bao myelin 13

Hình 2.6 H th ng t n c c 18

Hình 2.7 Ho t ng n não c a m t ng i kh e m nh 22

Hình 4.1 Mô hình kích thích Hodkin – Huxley 51

Hình 4.2 Mô ph ng n th ho t ng trong m t áp ng truy n kích thích d trên mô hình Hodkin – Huxley , th i gian ban u là t= 0.4ms, , dòng vào là 80µA/cm2 trong kho ng th i gian 0.1s, khi ó n th ngh c a t bào s , d ch chuy n v giá tr ENa = 60Mv 52

Hình 4.3 n th ho t ng t m t mô hình dao ng Hodgkin-Huxley v i d n kali gi m t i a 53

Hình 4.5 Các quá trình bùng phát c a mô hình Morris-Lecar 54

Hình 4.7 Mô hình phi tuy n k t h p t o ra các ho t ng nh p nhàng c a các tín hi u n não ; (t) và hi (t) là nh ng n th kích thích và c ch sau synap, f (v) là hàm phi tuy n gi n thông th ng, và Ci s t ng ng là các thông s t ng tác i di n cho các bào th n kinh n i và th n kinh d i v não 61 Hình 4.8 Mô hình nh v EEG (LEM) Các t bào th n kinh chuy n ti p thalamocortical

c i di n hai h th ng tuy n tính có áp ng xung he(t), nhánh trên, và n th c

ch sau kh p th n kinh hi(t) Các h th ng phi tuy n này c ký hi u là fe(v), i di n cho quá trình t o ra gai nh n Các ho t ng n i th n kinh c i di n b i m t b l c tuy n tính he(t) nhánh d i, th ng có th khác nhau t h th ng tuy n tính u tiên, và

t hàm phi tuy n fi(v) Ce và Ci t ng ng v i s l ng c a các t bào th n kinh

interneuron và thalamocortical

62

Hình 4.9 ba phân n c a ti n ng kinh, trong c n ng kinh, và sau c n ng kinh 66 Hình 4.10 Cho th y m t tín hi u co gi t trong ng kinh trong c ba quá trình tr c trong và sau c n co gi t: (a) Tín hi u co gi t , (b) Sai s tín hi u (c) d c t ng ng v i v trí biên gi a các ph n phân lo i tín hi u 67

Hình 4.11 : Tri t t n s c a nhi u 50Hz 68

Hình 4.12 S th c hi n c a b l c FIR 69

Hình 4.13 Hai tín hi u ngu n ( không quan sát tr c ti p c t c các tín hi u n) là s1(t), s2(t); hai tín hi u tr n ( quan sát c) là x1(t) x2(t) 71

Hình 4.14 S th c hi n ICA cho tín hi u n não 77

Hình 4.15 Wavelet theo ph ng pháp Morlet (a) ph n th c tín hi u và (b) ph n o tín hi u 80

Hình 4.16 Wavelet theo ph ng pháp Mexico hat 81

Hình 4.17 So sánh ph c a m t EEG n tín hi u v i 1550 m u trên m t kênh duy nh t trong c hai mô hình phân tích DFT và AR 85

Hình 4.18 Cho s hi n di n TF c a phân n EEG trong quá trình ti n hóa t ti n co gi t, trong c n co gi t và sau c n co gi t Trong con s này nh h ng c a phân gi i th i gian ã c minh h a b ng cách s d ng m t c a s Hanning nh ng kho ng th i gian khác nhau c a 1 và 2 giây Quan tr ng h n, trong hình trôi trong mi n t n s trong su t quá trình co gi t c quan sát rõ ràng Hình 12 (a) bi u hi n c a m t c n ng kinh, có phân gi i khác nhau do s d ng c a s Hamming khác nhau 1 và 2 giây trên hình 12 (b) và hình 12(c) 87

Hình 5.1 : Giao di n kh i ng ch ng trình 90

Hình 5.2: Nh p file d li u 90

Hình 5.3: Hi n th thông tin các kênh EEG 91

Hình 5.4: L c tín hi u EEG 92

Hình 5.5: Công c Spectrogram cho tín hi u n não 93

Hình 5.6: Spectrogram m t kênh dùng phím MONO 93

Hình 5.7: Spectrogram nhi u kênh (theo ch n l a) b ng phím MULTI 94

Hình 5.8: Giây th 817 khi ng kinh b t u x y ra 94

Hình 5.9: Khi c n ng kinh k ch phát 95

Hình 5.10: Spectrogram cho t t c các kênh t giây th 800 n th 900 96

Hình 5.11: Spectrogram kênh Fp1-Fz t giây th 813 n 823 97

Hình 5.12: Spectrogram cho t t c các kênh t giây th 810 n th 830 98

Hình 5.13: ng nh t t n s c a t t c các kênh theo th i gian trong kho ng th i gian t u x y ra ng kinh, v i nét li n là t n s trung bình theo th i gian, nét t là t n s nh theo th i gian 99

Hình 5.14: Ph so sánh t kênh 9 n kênh 18 100

Hình 5.15: Khu v c ng kinh c c b x y ra 101

CH NG 1: GI I THI U CHUNG, M C TIÊU VÀ NHI M

LU N V N

1.1 T NG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN C U L NH V C LIÊN QUAN

N TÀI

1.1.1 Ngoài n c

h n n a th k nay, ngh a là t sau phát hi n c a Hans Berger n m 1929,

n não c s d ng nh m t th m khám c n lâm sàng ch n oán các ho t

ng não và ch c n ng não i v i vi c xác nh hi n t ng sinh lý bình th ng và

t th ng nh m t trí, ng kinh, tâm th n phân li t, r i lo n gi c ng , m t m i tinh th n hôn mê và nh ng nh h ng bên ngoài n tín hi u EEG nh tác d ng

a thu c

t trí là hi n t ng kém d n c a trí nh và nh n th c do suy thoái không

ng ng c a não b u này nh h ng n ho t ng xã h i bình th ng và m i quan h gi a con ng i và con ng i Kho ng 24 tri u ng i trên th gi i b ãng trí, trong ó g n 60% là do b nh Alzheimer EEG th ng c s d ng nghiên

u b nh m t trí Trong nhi u tr ng h p, ví d nh Alzheimer’s và các b nh r i

lo n tâm th n nh tr m c m, EEG c s d ng ch n oán nh ng b t th ng Thông th ng, EEG c s d ng ch n oán và ánh giá s m t trí c a v não

và d i v não Th ng thì nó giúp phân bi t gi a t n th ng thoái hóa nh AD (Alzheimer’s diseases) và b nh gi m t trí do r i lo n tâm th n [1] EEG ch ra quá trình nào là quá trình nào là ch y u và quá trình nào là không ch y u (ví d nh các sóng n n delta và theta liên quan n b nh) EEG c ng có kh n ng tiên oán

m ho t ng b t bình th ng liên quan n CJD (Creutzfeldt-Jakob diseases-

nh Creutzfedt) [1]

Bên c nh ó ng kinh hi n nay là m t v n quan tr ng c a ngành y t và

là b nh lý c n c quan tâm c bi t vì nh ng di ch ng c a nó nh h ng n

ch t l ng cu c s ng, kh n ng h c t p công tác, hòa nh p c ng ng và xã h i

ng kinh là m t c n k ch phát phóng n ng th i quá m c và t duy trì c a

t qu n th Neuron trong ch t xám c a v não t o nhi u tri u ch ng r i lo n th n

kinh h nh co gi t c a b p th t, c n l i, sùi b t mép, m t tr n ng c, b t t nh,

t ki m soát ti u ti n, ho c gây c m giác l , vv… C n ng kinh t b c phát,

nh nhân khó ki m soát hay bi t tr c c Trên th gi i có kho ng 50 tri u

ng i b b nh ng kinh nh ng ch có kho ng 35 tri u ng i c u tr úng cách [3]

n n a, ngày càng có nhi u b nh c bác s ch n oán thông qua tín hi u EEG nh ng m t trong nh ng khó kh n khi bác s c EEG là nhi u và s thay i áng k c a EEG khi b nh nhân ch u tác ng t bên ngoài nh s d ng thu c ho c khi b nh nhân xem ti vi và nghe nh c Tuy nhiên, trong s các tác ng t bên thì chúng ta ch quan tâm n tác d ng c a thu c b i vì thu c là tác ng bên ngoài

th ng g p nh t khi b nh nhân o EEG

Nh v y, n não EEG có th cho ta nh ng thông tín khá chính xác v các b nh nh m t trí, ng kinh, tâm th n phân li t, r i lo n gi c ng , Alzheimer Parkinson… nh ng do thi u thông tin p nh t v kh n ng h tr c a các ngành liên quan nh v t lý, toán h c, n- n t có th cho ra các công c x lý tín hi u

có kh n ng h tr ch n oán chính xác, nhi u bác s ch y u d a vào trình và kinh nghi m ch quan c n não , có th a ra các k t lu n ch n oán khác nhau, thi u chính xác Theo s li u thu th p c t i các b nh vi n 115, b nh

vi n Ch R y, các bác s th ng xuyên g p tr ng h p nghi ng b nh nhân b ng kinh hay r i lo n tâm th n, hay t n th ng não b do các b nh khác c bi t

tr ng h p b nh nhân ch u tác ng t bên ngoài, bác s d nh m l n ó là bi u

hi n c a b nh lý

Trong nh ng n m g n ây, r t nhi u nghiên c u chú ý n n x lý tín hi u EEG và các ng d ng c a nó Ví d , Sabeti M et al ã trình bày m t nghiên c u

so sánh hi u su t c a b n ph ng pháp khai thác các c tr ng n i b t c a tín hi u EEG nh h s mô hình h i ti p t ng, ph t n s , kích th c phân m nh và

ng l ng wavelet trong các tín hi u n não c a 20 b nh nhân tâm th n phân

li t và 20 ng i bình th ng cùng tu i tham gia ki m soát v i m c tiêu xác

nh các kênh thông tin m i h n và cu i cùng có th phân bi t hai nhóm [4] Trong nghiên c u c a T Sugi [5], m t ph ng pháp ã c xu t d a trên vi c l a

ch n ng ng b y theo s t n t i c a các s ki n b nh lý liên quan n ch ng

ng ng th t c ngh n phát hi n t ng EEG b nh nhân b h i ch ng ng ng

th khi ng (SAS), m t lo i r i lo n gi c ng nghiêm tr ng c tr ng cho s

ph c t p và b t th ng c a d li u EEG thu c các tr ng thái m t m i tinh th n khác nhau, hai tham s ph c t p c a n não , là entropy (ApEn) và h s

ph c t p c a tín hi u Kolmogorov (KC) c s d ng có hi u qu b ng cách s

ng ph ng pháp phân tích thành ph n Kernel và ph ng pháp mô hình Markov

n [6] Ngoài ra, F La Foresta và các c ng s ã s d ng các ph ng pháp phân tích thành ph n c b n (Principal Component Analysis, PCA), phân tích thành ph n

c l p (Independent Component Analysis, ICA) và th ng kê b c cao tính entropy phát hi n các phân n t ng quan tr ng trong n não liên t c c a

nh nhân hôn mê [7]

c bi t trong l nh v c ng kinh, ã có nhi u nghiên c u trên EEG

ch n oán ng kinh Donchin và Kim [8,9] s d ng m ng neurons nhân t o (Artificial neural networks, ANNs) phát hi n b nh ng kinh Ph ng pháp

mi n th i gian- n s (time-frequency: TF) c s d ng có hi u qu trong vi c phát hi n b nh ng kinh theo Molina, G A., Ebrahimi [10] Ph ng pháp này c

bi t có hi u qu vì tín hi u EEG không t nh Ph ng pháp chuy n i wavelets r i

c (DWT: discrete Wavelets transform) c a Middendorf [11] c ng có hi u qu t t trong ch n oán ng kinh M t h ng nghiên c u m i v ng kinh là lý thuy t

ng h c phi tuy n Não ng i c xem nh m t h th ng ng h c, h th ng

th n kinh gây ng kinh là nh ng c u trúc phi tuy n ph c t p và s t ng tác c a

nó th hi n s phi tuy n M t k t qu quan tr ng mà các nhà nghiên c u ch ra r ng tín hi u thu c t ngu n ng kinh có khuynh h ng gi m h n lo n trong vài phút tr c khi b nh ng kinh x y ra u này có ý ngh a vô cùng quan tr ng b i

vì b nh nhân không c n theo dõi lâu, ch c n vài giây tr c khi ng kinh x y ra [3]

1.1.2 Trong n c

Hi n nay, t l b nh nhân m c b nh liên quan n não b n c ta càng ngày càng t ng N c ta hi n nay có kho ng 2% dân s b b nh ng kinh trong ó

n 60% s b nh nhân là tr em Nh ng h u h t các nghiên c u v b nh lý liên quan n tín hi u EEG Vi t Nam ch d ng l i m c tìm hi u các c m lâm sàng, n não c a b nh lý ch a i sâu phân tích tín hi u, x lý tín hi u cho

ra k t qu mong mu n giúp bác s ch n oán chính xác các b nh t tín hi u EEG

nh :

Báo cáo “ c m lâm sàng, n não ngoài c n ng kinh c a tr em d i

15 tu i t i B nh vi n Nhi ng 1” c a các bác s Nguy n Bá Hi n, V Anh Nh [12] h i ngh nh k c a h i th n kinh h c TPHCM kh o sát 121 b nh nhân

ng kinh n m t i b nh vi n nhi ng 1 t tháng 10/2005 n 4/2006 S li u c thu th p b ng ph ng pháp ph ng v n tr c ti p thân nhân i v i b nh nhân nh

tu i, i v i b nh nhân l n tu i thì v a ph ng v n b nh nhân, v a ph ng v n thân nhân Vi c ph ng v n c th c hi n v i các bi n s b nh s , ti n s , tri u ch ng

n ng Vi c quan sát tr c ti p c th c hi n i v i các bi n s lâm sàng Sau

ó tác gi x lý s li u tìm ra nguyên nhân gây b nh, phân l ai b nh ng kinh theo l a tu i, gi i tính và tri u ch ng lâm sàng … Nhi u tài li u khác c ng c p

n v n s d ng tín hi u EEG ánh giá các b nh lý th n kinh [13,14,15]

Tuy nhiên nhìn chung, ph ng pháp nghiên c u b nh lý v não b d a trên EEG Vi t Nam ch a c phát tri n và c p nh t Các bài báo ch y u d a vào

ph ng pháp th ng kê v các c m lâm sàng, tu i tác, ti n s b nh nh n nghiên c u ng kinh Vi c ch n oán b nh ph thu c ch quan vào ng i th y thu c Qua ph ng v n các bác s , chuyên gia v n não t i các b nh vi n trong thành ph , hai b nh lý khác nhau có th thu c m t d ng sóng gi ng nhau d i quan sát b ng m t th ng Ng c l i, cùng m t lo i b nh lý nh ng l i quan sát

c hai d ng sóng khác nhau trên hai b nh nhân hoàn toàn khác nhau ây là

nh ng khó kh n mà các bác s n c ta g p ph i trong vi c c tín hi u EEG

Ch a có ph n m m nào xây d ng c các b tham s v t lý t ng ng v i các

tr ng thái sinh lý b nh c a b nh nhân, không xây d ng c thành ph n tín hi u mang thông tin chính giúp bác s ch n oán b nh ng kinh

1.2 M C TIÊU VÀ NHI M V LU N V N

Do v y, tài ã t ra m c tiêu xây d ng ch ng trình x lý và phân tích tín hi u EEG v i các công c ph bi n nh l c nhi u, phân tích thành ph n t n s ,

nh d ng các y u t c tr ng, c bi t ph ng pháp spectrogram và wavelet

nh m t o công c có th h p tác và h tr các bác s chuyên khoa trong nghiên

u u tr lâm sàng các v n liên quan n não b

t m c tiêu trên, các nhi m v chính c a lu n v n c ra nh sau:

- Tìm hi u v s hình thành sóng n não và n não EEG

- Tìm hi u v vai trò c a EEG trong kh o sát ho t ng não b và m t s

nh lý v não

- Kh o sát các ph ng pháp ph bi n x lý và phân tích tín hi u n não,

c bi t thu t toán spectrogram và wavelet

- Xây d ng ch ng trình x lý và phân tích tín hi u n não

có : thân não, ti u não, não trung gian và i não

2.1.1.1 Thân não:

Thân não g m các c u trúc th n kinh: Hành não (Medula) C u não (Pons) Não gi a (Midbrain –Mesencephalon) Thân não có nhi u ch c n ng t ng khác nhau, nh ki m soát hô h p, nh p tim, huy t áp, s ng , s th c t nh, và s chú ý

A Hành não (hay còn g i là hành t y): là ph n trên c a t y s ng, n i t y

ng v i não b , dài kho ng 3 cm, ch r ng nh t 2,4 cm Hành não có nh ng c

m gi ng t y s ng, ngh a là v n còn mang tính phân t nh ng không rõ nét nh

tu s ng M t ngoài c a hành tu c ng có các rãnh, bên trong có ng t y Ph n

ng tu hành tu phình r ng ra t o nên não th t IV Ch t xám bên trong ã

c t p h p l i thành các h ch (nhân) th n kinh Các dây th n kinh xu t phát t các h ch c ng có r tr c, r sau Các rãnh và các r th n kinh ã chia hành t y thành 3 c t: tr c, bên, sau T i hành não có nhân c a các ôi dây th n kinh não t

V – XII

B C u não: C u não n m trên hành tu , ng n cách v i hành tu b i rãnh hành - c u C u t o g m hai ph n: ph n n n và ph n mái T i ây có các ôi dây

th n kinh não s V, VI, Hình 1 c u t o c a c u não VII, VIII (V: sinh ba; VI: v n

nh n ngoài; VII: th n kinh m t; VIII: thính giác) Ph n ng gi a t y c u não và hành não phình r ng ra t o nên não th t IV ch a d ch não tu C ng nh hành tu , trong c u não có m t s n ron t p trung l i thành các trung khu u khi n, u hòa m t s ho t ng quan tr ng nh trung khu c ch hô h p c u não, trung khu

th n kinh v n m ch, trung khu n u ng, trung khu nôn, trung khu ti t m hôi, trung.khu ti t n c m t, trung khu h t h i, trung.khu hô h p, trung khu nh p nháy

t

C Não gi a : là ph n ít bi n i nh t trong quá trình phát tri n c a não Não

gi a g m có hai ph n: cu ng não và c não sinh t Cu ng não (chân não), n m

ph n tr c c a não gi a, phía trên c u não Cu ng não có hai ph n: ph n n n và

ph n mái, c phân cách b i các t bào s c t (g i là li m en) C não sinh t

m ph n sau c a não gi a, g m: hai c trên là trung khu c a các ph n x nh

ng th giác và hai c não d i là trung khu c a các ph n x nh h ng thính giác Nh ó cho phép ta quay u v h ng có kích thích âm thanh và nh n bi t s

có ng v t có vú Ti u não c ng do hai ph n: ch t xám và ch t tr ng t o nên

Ti u não là khu v c l n th hai, ch u trách nhi m u hòa tr ng l c c ,duy trì

th ng b ng và ki m soát h n n a s v n ng và ph i h p ng tác

2.1.1.3 Não trung gian

Não trung gian n m khu t gi a 2 bán c u i não C u t o g m 4 ph n: gò th , vùng

i gò, vùng trên gò, vùng ngoài gò Bên trong có não th t III thông v i c ng

Sylvius Gò th (hay i th = hypothalamus): G m m t ôi ch t xám hình b u d c

n n i v i nhau b ng mép xám Gò th là trung khu

Hình 2.2 C u t o não trung gian

m giác quan tr ng d i v não Nó v a u hòa các ph n x dinh d ng v a tham gia hình thành các ph n x không u ki n (PXC K) Vùng d i gò (hay h i): G m hai ph n: ph n tr c và ph n sau Ph n tr c có c xám - là trung khu dinh d ng, có nh h ng lên s trao i ch t và u hòa thân nhi t Ph n sau có hai c núm vú - là trung khu kh u giác d i võ não H i chuyên bi t ki m soát tuy n yên và do ó ki m soát ch c n ng n i ti t nói chung, và nó có s liên k t

ng l n v i các nhân th c v t thân não Các sang th ng h i có th nh

ng n s thèm mu n (appetite), thái c m xúc, ki m soát thân nhi t, và nhi u hành vi b nh h ng b i n i ti t và h th n kinh th c v t

2.1.1.4 i não và các dây th n kinh não

A C u t o ngoài

i não là ph n não cùng, c phát tri n m nh nh t, chi m toàn b kh i l ng và

th tích não b i não g m 2 n a trái, ph i i x ng qua rãnh liên bán c u v i 3 t: m t trên, m t d i, m t trong Trên b m t i não có các khe, các rãnh n sâu

vào trong chia b m t i não thành các thu , các h i não Bán c u trái ki m soát

ph n l n ch c n ng c a n a ph i c th trong khi bán c u ph i u khi n h u h t

ch c n ng n a trái S b t chéo c a các s i th n kinh x y ra thân não Do ó, t n

th ng bán c u trái s gây ra s gi m c m giác và v n ng n a ph i và ng c

i M t trên có 3 khe là khe Sylvius (khe bên); khe Rolando (khe gi a); khe th ng góc ngoài (khe nh th m), chia m t ngoài thành 4 thùy: thùy trán, thùy nh, thùy

ch m, thùy thái d ng M t trong có 3 khe: khe d i trán, khe th ng góc trong, khe

a Ba khe này chia BC N thành 5 thùy: thùy vuông, thùy vi n, thùy chêm, thùy thái d ng M t d i có 2 khe là khe Bisa, khe sylvius, chia m t d i thành 2 thùy: thùy m t ( phía tr c) và thùy thái d ng - ch m ( phía sau)

Hình 2.3 Hình nh não b nhìn t các h ng khác nhau

B C u t o trong

d c i não, quan sát th y có 2 ph n: ph n ch t xám và ph n ch t tr ng Ngoài

ra bên trong có não th t bên (g m não th t I và não th t II) Ph n ch t xám phân b

p trung ph n v bán c u i não Ph n còn l i là các nhân n n nh nhân uôi, nhân bèo, nhân tr c t ng và th h nh nhân Trong ó nhân uôi và nhân bèo là trung khu d i v cao nh t, u hòa nhi t và các ch c n ng Ph n ch t tr ng: n m

i ch t xám t o thành kh i dày c, bao g m h th ng các s i liên h p cùng bên, các s i liên bán c u, các s i d n truy n li tâm và h ng tâm Trong ó h th ng liên

bán c u là l n nh t, t o thành th chai Phía d i th chai có m t bó s i ch t tr ng khác là tam giác não Não th t bên: là 2 khe h p n m trong kh i ch t tr ng c a 2 bán c u i não g i là não th t I và não th t II Nó thông v i não th t III c a não trung gian, trong ch a y ch t d ch (d ch não tu )

2.1.2 C u t o ch c n ng c a t bào th n kinh

2.1.2.1 B ph n chính c a t bào th n kinh

a vào c u trúc và ch c n ng t bào th n kinh c chia làm ba b ph n chính Thân t bào hay g i là soma Các tua ng n phát tri n t soma g i là uôi gai(dendrites) S i th n kinh n dài hay s i tr c(axon) Thân t bào c a t bào th n kinh t ng t nh t t c các lo i t bào khác, bao g m nhân, ti th , l i n i bào, ribosome, và các vi c quan khác uôi gai là b ph n ti p nh n xung th n kinh t các t bào khác và chuy n chúng t i thân t bào Tác ng c a xung nh n c này

có th là kích thích ho c c ch M t n ron não có th ti p nh n các xung ng t hàng ch c th m chí hàng tr m các n ron khác S i tr c th n kinh là ph n dài nh t, chuy n tín hi u t thân t bào t i các các t bào th n kinh ho c t i t bào c khác Axon có th c bao b c bên ngoài b i bao myelin Bao myelin không li n m nh

mà b chia thành các n, tách bi t thành các kho ng u n b i Node Ranvier

Hình 2.4 Thành ph n chính c a neuron

2.1.2 2 Màng t bào

bào c b c kín b i màng t bào, màng t bào có chi u dày kho ng 7.5 – 10 nm C u trúc và thành ph n c a màng gi ng nh film bong bóng xà phòng do thành ph n chính c a nó là axit béo Axit béo này c g i là phosphoglycerides Phosphoglyceride g m acid phophoric và acid béo c g i là glyceride Ph n u

a phân t phosphoglyceride là hydrophilic, thành ph n này háo n c Ph n uôi

a acid béo g m các chu i hidrocacbon g i là hydrophobic thành ph n này k

c Khi t các phân t acid béo trong n c thì chúng x p thành các ch m nh ,

ph n u c a acid hay thành ph n háo n c quay ra bên ngoài, và ph n uôi hidrocacbon k n c quay vào trong N u l p phân t khác c thêm vào và thêm n c thì các uôi hidrocacbon s x p thành hàng, hình thành l p kép L p kép này là c u trúc c b n c a màng t bào

Theo quan m n sinh h c, kênh ion là thành ph n quan tr ng c a màng bào Kênh ion là l l n xuyên qua màng t bào cho phép các ion Na , K , Cl i qua màng t bào Dòng chuy n d i c a các ion này qua màng t bào hình thành nên

hi n t ng n sinh h c

2.2.1.3 Synapse

i n i gi a m t axon và t bào k ti p mà chúng trao i thông tin c

i là synapse Thông tin t o ra t thân t bào truy n theo m t h ng duy nh t t i synapse Ph n synapse c nh axon c g i là presynaptic terminal, ph n c nh t bào k ti p g i là postsynaptic terminal

2.1.3 Cách th c truy n tín hi u c a noron th n kinh

kích truy n trong m t s i tr c nh m t xung ng th n kinh không suy hao S chênh l ch n th gi a vùng h ng ph n và không h ng ph n c a m t s i

th n kinh có th gây ra dòng nh , ngày nay chúng c g i là nh ng dòng m ch

i t i, ch y qua gi a chúng theo m t h ng và kích thích vùng không h ng ph n kích ho t th ng b t u t thân S kích ho t trong d ng c a xung th n kinh

th y u tiên t i g c s i tr c, n b t u s i tr c, th ng c g i là i nh s i

tr c, t ó nó c truy n d c s i tr c V n t c lan truy n ph thu c c tính n

và hình d ng c a s i tr c M t c tính quan tr ng c a màng là s thay i d n natri do ho t hóa Giá tr d n c c i c a natri càng cao giá tr dòng ion natri c c

i càng l n và t c thay i n th màng càng l n D n n chênh l ch n áp

n h n, làm t ng dòng n i t i, s kích thích nhanh h n t c d n t ng lên S

gi m n th ng ng t o u ki n thu n l i cho s kh i ng quá trình ho t hóa

n dung c a màng trên n v chi u dài xác nh s l ng n tích c n thi t

t c m t n th nh t nh và vì v y tác ng n th i gian c n thi t t c

n ng ng Nh ng giá tr n dung càng l n, v i nh ng tham s khác không i,thì v n t c truy n d n ch m h n V n t c c ng ph thu c vào n tr su t c a môi tr ng trong và ngoài màng vì nh ng y u t này c ng nh h ng n h ng

th i gian kh c c Tr kháng càng nh , h ng s th i gian càng nh , v n t c truy n d n càng nhanh h n Nhi t nh h ng l n n h ng s th i gian c a d n

n natri; nhi t gi m s làm gi m v n t c truy n d n Hi u ng nói trên c

ph n ánh trong công th c c a Muler and Markin (1978) s d ng m t hàm dòng ion phi tuy n lí t ng

Trong nh ng s i tr c này xung ng th n kinh lan truy n t nút này sang nút khác, m t s lan truy n nh v y c g i là s truy n d n b c nh y ( saltare,

nh y " ti ng Latin) n dung màng trên n v chi u dài c a m t s i tr c có bao myêlin nh h n nhi u so v i m t s i tr c không có bao myelin Vì v y v myelin t ng t c truy n d n Tr kháng c a bào t ng s i tr c trên n v chi u dài t l ng ch v i ti t di n ngang c a s i tr c và bình ph ng c a ng kính n dung màng trên n v chi u dài t l thu n v i ng kính Vì h ng s th i gian hình thành t h p ch t hóa h c ki m soát n th màng, có th gi thi t h p lý

ng v n t c t l ngh ch v i h ng s th i gian Trên c s này v n t c truy n d n

a s i tr c có bao myêlin s t l thu n v i ng kính c a s i tr c u này c

ch rõ trong Hình 2.13, s ch ra v n t c truy n d n trong nh ng s i tr c có bao myêlin loài có vú nh là ph thu c tuy n tính vào ng kính V n t c truy n

n trong s i tr c có bao miêlin cho giá tr x p x sau: v = 6d (2.2) Trong ó v =

n t c [m/s] d = ng kính s i tr c [µm]

Hình 2.5 d n c a xung th n kinh trên m t s i tr c th n kinh (A) d n liên t c trong s i tr c không có bao myelin; (B) S truy n d n nh y b c trong m t

i tr c có bao myelin

2.1.4 n th ngh và n th ho t ng c a não

Não con ng i có x p x 100 t n ron ho c t bào th n kinh T bào c th

ng i g m nhi u nucleus, nhánh c g i là ng“ processes” T bào th n kinh dài nh t là s i tr c axon là t bào có th mang tín hi u ra ngoài M t axon có th kéo dài t h thông n ron trung tâm CNS n ngón cái ho c ngón tr và có th n i

c v i c

ron g i nh ng thông tin qua quá trình n hóa h c Khi nh ng hóa ch t trong

th c n p n, chúng c g i là nh ng ion Nh ng ion quan tr ng trong CNS là Na+ và K+, Ca++ và Cl- Có 1 s phân t protein tích n âm Nh ng t bào th n kinh vây quanh 1 màng n i cho phép 1 s ion i xuyên qua trong khi ng n

ch n không cho các ion khác i qua Lo i màng này c g i là màng bán th m Khi 1 n ron không th truy n tín hi u t c là nó tr ng thái ngh Khi 1 n ron

tr ng tháí ngh , bên trong c a n ron âm h n bên ngoài S t p trung c a nh ng ion khác nhau c g ng cân b ng c 2 phía c a màng nh ng ch a t i 1 tr ng thái

ng ph ng c a m t do màng th bào ch cho phép nh ng ion c bi t i qua kênh ion tr ng thái ngh , ion K+ có th i qua màng 1 cách d dàng trong khi ion Cl- và ion Na+ b ng n l i Phân t protein tích n âm (A-) trong n ron c ng b

ch n b i màng t bào Cu i cùng, khi t t c các l c tr ng thái cân b ng, n th

gi a bên trong và bên ngoài n ron x p x -70mV ó là n th màng ngh c a n ron

n th ho t ng x y ra khi 1 n ron truy n thông tin t 1 t bào này sang bào khác n th ho t ng là 1 s bùng n c a ho t ng n cái c thi t

p b i 1 dòng kh c c Ngh a là có 1 tác nhân kích thích làm cho n th ngh

ng qua 0mV Khi s kh c c t i -55mV, gi i h n c a 1 n ron, nó s phát ra 1

n th ho t ng N u không t i c n c ng ng gi i h n này thì không có n

th ho t ng H n n a, khi t c ng ng, m t n th ho t ng c a 1 i

ng c nh luôn c phát ra Nên v i b t kì n ron nào, l n n th ho t

ng là giông nhau Nó c g i là nguyên t c “t t c ho c không”

Nguyên nhân c a n th ho t ng là s trao i c a các ion qua mang t bào Khi b kích thích, tính th m c a màng n i b kích thích thay i, màng chuy n t tr ng thái ngh sang tr ng thái ho t ng, lúc này kênh Na+ m , Na+ t tràn vào bên trong do chênh l ch gradien n ng , gây m t phân c c (kh c c) r i

o c c (còng g i là kh c c quá ) gây nên gây nên s chênh l ch n th theo

ng ng c l i, trong (+) và ngoài (-) Kênh Na+ m ra trong kho nh kh c r i óng l i Ngay khi Na+ ch a óng thì kênh K+ ã m ra, K+ l p t c tràn qua màng

ra ngoài, gây hi n t ng tái phân c c Quá trình bi n i trên chính là quá trình hình thành n th ho t ng, g i t t là n ng hay xung n Chính lúc Na+

a tràn vào, bên trong màng tích n (+) ã t o nên m t dòng ion ch y t m b kích thích sang vùng ti p giáp mang n tích (-) và kích thích màng vùng này gây nên s thay i tính th m và làm cho kênh Na+ m , l i xu t hi n s m t phân

c, o c c và khi kênh K+ m , K+ tràn ra gây tái phân c c và c th ti p di n làm cho xung c lan truy n d c s i th n kinh Th c t , n th ho t ng v t

qua -70mV t lúc kênh Kali m D n d n, s t p trung ion tr l i cân b ng và

n th t bào lúc này l i x p x -70mV

Khi các t bào não (n ron) c kích ho t, dòng n n i t i c t o ra

n th n não ch y u là các dòng t o ra trong quá trình kích thích kh p th n kinh c a s i nhánh t bào th n kinh hình kim t tháp trong v não S khác bi t

n th là do t ng h p n th sau kh p th n kinh c phân lo i t các t bào hình kim t tháp, t o ra n l ng c c gi a soma (c th c a t bào th n kinh) và uôi gai nh (th n kinh nhánh) Dòng n não bao g m ch y u c a Na, K, Ca, và Cl-ion c b m thông qua các kênh trong màng t bào th n kinh theo h ng u

ch nh trong th màng Ch có m t l ng l n t bào th n kinh ho t ng có th t o

ra n th ho t ng ghi trên b m t u Dòng gi a n c c và các l p t bào

th n kinh xuyên qua h p s , da và m t s l p khác Các tín hi u n y u c phát

hi n b i các n c c da u c khu ch i, và sau ó hi n th trên gi y ho c l u

tr vào b nh máy tính Do kh n ng ph n ánh ho t ng bình th ng và b t

th ng n não, n não ã c tìm th y là m t công c r t m nh m trong

nh v c th n kinh h c và lâm sàng th n kinh h c B não ho t ng n c a con

ng i b t u phát tri n vào kho ng tu n 17-23 c a thai k Gi nh r ng khi sinh,

l ng t bào th n ã c phát tri n kinh y , kho ng 1011 t bào th n kinh [4] u này làm cho m t trung bình c a 104 t bào th n kinh trên m i mm

kh i

-ron c k t n i vào m ng l i th n kinh thông qua các kh p th n kinh (synapse) Ng i l n có kho ng 500 nghìn t (5.1014) kh p th n kinh S l ng các kh p th n kinh trên m t t bào th n kinh v i s gia t ng tu i tác, tuy nhiên s

ng c a t bào th n kinh s gi m, do ó t ng s các kh p th n kinh gi m d n theo tu i T quan m gi i ph u c a não có th c chia thành ba ph n: não, ti u não và thân não Não bao g m c a bán c u não trái và bán c u não ph i v i l p b

t r t ph c t p c g i là não v não V não là ph n chi ph i c a h th ng th n kinh trung ng i não có c các trung tâm b t u chuy n ng, nh n th c

ý th c v c m giác, phân tích ph c t p, và bi u hi n c a c m xúc và hành vi Ti u não ph i h p các phong trào t nguy n c a các các c b p và duy trì s cân b ng

Thân não ki m soát hô h p, quy nh tim, nh p sinh h c, n i ti t th n kinh và ti t hormone, vv S nh h ng l n nh t n não EEG n t ho t ng n c a v não do v trí b m t c a nó

2.2.1 o n não

Các ho t ng n c a não ho t ng nh b t k h th ng v t ch t khác Thay i trong s phân c c màng, n th c ch và kích thích kh p th n kinh,

n th ho t ng gây ra n áp c d n qua môi tr ng xung quanh c a d ch não t y, màng não, h p s và da u

Các n áp n d n qua mô não, i vào màng bao quanh não, ti p t c thông qua h p s xu t hi n da u T i th i m này, chúng có biên t kho ng milivôn (gradient n th và n th ho t ng) n m t vài microvôn

Các giá tr EEG n hình có th c 20-100 microvôn, trong khi ó giá tr

n th g i vào kho ng 10 microvôn Các giá tr l n h n c ghi trong ch ng

ng kinh và các r i lo n khác có th c ch n oán b ng cách s d ng EEG

t n c c kim lo i d n n (vàng, b c-silverchloride l a ch n ph bi n) c

n vào da u v i gel d n n (dung d ch mu i)

Các tín hi u EEG là nh so v i biên nh gi ( n c , t n s ngu n n) Các tín hi u th c ph thu c vào tr kháng da u / n c c th p, b khu ch i vi sai, và b l c

th ng ghi âm bao g m:

- n c c v i các ph ng ti n truy n thông d n

- B khu ch i v i các b l c

- B chuy n i A/D

- Thi t b ghi âm

EEG là th ng ghi l i b i m t b khu ch i "thi t b " s d ng m t n c c

th ba "ph bi n" lo i b nhi u Các tín hi u trên kênh chung này c tr t

i c a các tín hi u và các kênh tham kh o u này lo i b các tín hi u có m t trên c hai tín hi u và các n c c tham chi u (các tín hi u ch thông th ng)

t b khu ch i có t s tri t cách chung cao, kh n ng tr i các tín hi u thông

th ng Giá tr này c o b ng dB và th ng l n h n 90dB

u t b sung trong thi t k b khu ch i bao g m tr kháng u vào cao Giá tr này xác nh giá tr dòng n mà n th a vào Tr kháng u vào cao

n n m t dòng n th p c rút ra và, do ó, v i m t tr kháng ti p xúc n

và da u cao s c hoàn toàn ch ng l i nhi u t môi tr ng

EEG là thông th ng c ghi nh n t nhi u n c c trong m t s p x p theo mô hình c th M t tiêu chu n chung cho vi c mô t các v trí là h th ng

qu c t 10/20 ã c s d ng

Các n c c c tín hi u t b m t u, b khu ch i mang l i cho các tín

hi u phâ n tri u vôn vào trong ph m vi có th c s hóa chính xác, chuy n i tín hi u t analog sang d ng k thu t s , máy tính cá nhân (ho c thi t b khác có liên quan) l u tr và hi n th d li u thu c Ghi nh n ho t ng th n kinh trong não qua da u, c xác nh là EEG, cho phép o n th thay i theo th i gian trong m ch n c b n, gi a n c c tín hi u (ho t ng) và n c c tham kh o [12] Thêm n c c th ba, c g i là n c c n i t, có c khác bi t n

áp b ng cách tr i n áp hi n th t i các m ho t ng và tham kh o C u hình

i thi u cho phép o EEG n kênh bao g m m t n c c ho t ng, m t (ho c hai c bi t liên k t v i nhau) tham chi u và m t n c c n i t Các c u hình a kênh có th bao g m lên n 128 ho c 256 n c c ho t ng

2.2.2 n c c

Có nhi u lo i n c c t n t i, th ng v i các c tính khác nhau.V c

n có nh ng lo i sau ây c a các n c c:

t trên b m t c a nó, phù h p v i các ghi nh n a kênh n c c da u th ng

c s d ng bao g m n c c a Ag-AgCl, ng kính 1 n 3 mm, v i dây d n dài linh ho t có th c c m vào m t b khu ch i [7] n c c AgCl chính xác

ng có th ghi l i r t ch m thay i n th n i [9] n c c kim c s d ng cho các trong các phép o dài và xâm l n chèn vào d i da u

d ng các n c c b c b c clorua, không gian gi a các n c c và da nên c l p y v i gel d n n n c c cùng các v t li u d n này s làm gi m

th ng tiêu chu n hóa v t lý v trí và s ch nh c a các n c c trên da

u u c chia thành t l thu n v i kho ng cách t m m c n i b t h p s (nasion, preauricular m, inion) m b o bao ph toàn b t t c các vùng c a não b Nhãn 10-20 ch nh kho ng cách t l ph n tr m gi a hai tai và m i m cho các n c c c l a ch n V trí n c c c dán nhãn theo các khu v c não li n k : F (phía tr c), C (trung ng), T (thái d ng), P (sau), và O (ch m) Các ch cái c kèm theo các s l phía bên trái c a u và v i nh ng con s

ch n phía bên ph i Bên trái và ph i c coi là quy c t m nhìn c a m t

i t ng o

Các khu v c ch p c t l p não khác nhau có th c liên quan n các ch c

ng khác nhau c a não b Do ó nh ng n c c t g n não gi a nh F7 thì

a trên ho t ng lý trí c a não b , Fz g n trung tâm có ch ý và v n ng, F8 g n

th n kinh giao c m Các v ng v não C3, C4, và Cz nh v các ch c n ng c m giác

và v n ng V trí g n P3, P4, và Pz óng góp cho ho t ng c a nh n th c và phân bi t G n T3 và T4 nh v b vi x lý xúc c m, trong khi t i T5, T6 nh v

ch c n ng b nh Ti u khu v c th giác có th c tìm th y d i ây m O1 và O2 Tuy nhiên, các n c c da u có th không ph n ánh các vùng c bi t c a v não, nh xác nh chính xác v trí c a các ngu n ho t ng v n là v n h n ch

i các thu c tính không ng nh t c a h p s , nh h ng c a ngu n tín hi u v não khác nhau, s t ng quan gi a các ngu n [4]…

i phép o

2.2.3 B khu ch i và b l c:

Các tín hi u c n ph i c khu ch i làm cho chúng t ng thích v i các thi t b nh màn hình, B ghi, ho c b chuy n i A/D B khu ch i thích h p

o l ng các tín hi u có áp ng yêu c u r t c th Chúng ph i khu ch i ch n

c tín hi u sinh lý, lo i b nhi u ch ng l p và các tín hi u can thi p, và m b o tránh nh ng thi t h i v s tràn n th hay dòng n b nh nhân và thi t b n Các yêu c u c b n mà m t b khu ch i áp ng l ng th :

- Các quá trình sinh lý c theo dõi nên không b nh h ng trong b t k cách nào

Các tín hi u u vào cho b khu ch i bao g m n m thành ph n: Mong

mu n l ng n th , không mong mu n l ng n th , nhi u tín hi u n 50/60

Hz và hàm hài harmonic c a nó, tín hi u giao thoa t o ra b i ti p xúc mô / n

c, và nhi u Thi t k c a b khu ch i lo i b m t ph n l n c a nhi u tín hi u

ng n th mong mu n xu t hi n nh là các tín hi u khác bi t gi a hai m

u vào c a hai b khu ch i [17]

l i khu ch i là t s c a tín hi u u ra tín hi u u vào cung c p

ch t l ng tín hi u t i u và m c n áp thích h p cho ti p t c x lý tín hi u, b khu ch i cung c p l i 100-100.000 [17] ( l i cao không ph i là v n

Khi máy tính c s d ng nh thi t b ghi nh n, các kênh c a tín hi u

ng l y m u t nhi u l n t i m t kho ng th i gian c nh (kho ng th i gian l y u), và m i m u c chuy n i thành tín hi u s qua b chuy n i A/D B chuy n i A/D giao ti p v i m t h th ng máy tính m i m u có th c

u trong b nh c a máy tính phân gi i c a b chuy n i c xác nh b i biên nh nh t có th c l y m u u này là thu c b ng cách chia ph m

vi n áp c a b chuy n i A/D cho 2 s l ng bit A/D chuy n i [7] B chuy n i A/D th ng s d ng t i thi u 12 bit (4.096 m c giá tr ) V i phân

gi i n th cho phép là 0,5 V [18]

l c t ng t (ph n c ng) có th c tích h p trong các n v khu ch

i M t b l c thông cao là c n thi t gi m t n s th p t các dòng n th sinh

c ch y (nh p th , nhip tim vv…), còn l i trong các tín hi u sau khi tr i n áp

th c hi n theo m c tiêu a vào x lý tín hi u Ch y u là áp ng xung h u h n (FIR) các b l c c s d ng mà không bóp méo giai n sóng Chi u r ng d

li u m th ng ch n 1000 và m t trong nh ng ch c n ng c a s (Blackman, Hanning, Hamming, ho c hình ch nh t) nên c l a ch n B l c c thi t k

nh h ng n tính ch t tín hi u h u ích t i thi u

Tr c khi th c hi n các phép o cu i cùng toàn b h th ng n não nên

c ki m tra Hi u chu n các kênh v i các thông s tín hi u c bi t n sóng không nên hi n th s khác bi t áng k Nhi u u ra (g i u vào) bao g m ch

u là nhi u gây ra b i các m ch khu ch i t ng t và m ch chuy n i A/D Giá tr nhi u nên phù h p,v i giá tr kho ng 0,3-2 Vp-p (giá tr nh- nh) nh ng giá tr này ph thu c vào cách l p d toán nhi u và vào c u hình h th ng (thông qua b l c th p, t c l y m u, s l a ch n các m ch n) Nhi u tín hi u có th

c xác nh b ng cách k t n i các y u t u vào c a b khu ch i v i nhau,

ho c "ch p m ch" các y u t u vào, và sau ó o u ra c a b khu ch i S

ng c a các bit thông tin h u ích có th c tính nh là công su t t hai t l biên trung bình tín hi u EEG trong biên nhi u

2.3 CÁC D NG SÓNG N NÃO

Sóng n não EEG th ng c phân lo i theo t n s , biên , và hình

ng, c ng nh các v trí các n c c ghi nh n trên da u.Vi c phân lo i quen thu c nh t s d ng t n s d ng sóng n não (sóng alpha, beta, theta) [31]

7 Hz ho c nh h n th ng c phân lo i nh là b t th ng ng i l n t nh táo,

c dù chúng th ng có th c nhìn th y tr em ho c ng i l n ang ng

Trong tình hu ng nh t nh, EEG d ng sóng c a m t t n s thích h p cho tu i

và tình tr ng c a s t nh táo c coi là b t th ng b i vì chúng x y ra t i m t v trí không phù h p da u ho c th hi n nh ng b t th ng trong nh p ho c biên

t s sóng c công nh n b i hình d ng, s phân ph i trên u, và i

ng M t s mô hình bình th ng các l a tu i c th hay nh ng tr ng thái t nh táo và ng

th ng biên cao h n m t chút trong trên m t không thu n, c bi t là v i nh ng

ng i thu n tay ph i Chúng có xu h ng có m t phía sau nhi u h n phía tr c và

c bi t v i tr ng thái m t khép kín và th giãn Sóng Alpha ho t ng bình th ng

bi n m t v i s chú ý (ví d , s h c tâm th n, c ng th ng, m t m ) Trong h u

t tr ng h p, nó c coi là m t d ng sóng bình th ng M t ngo i l b t th ng

là alpha hôn mê, th ng gây ra b i thi u máu c c b não thi u oxy c a các quá trình phá ho i trong Pons (ví d , xu t huy t trong não) Trong alpha hôn mê, sóng

alpha c phân ph i th ng nh t c hai phía tr c và phía sau, nh ng ng i không

áp ng v i các kích thích

Sóng Beta

Sóng Beta là ho t ng “nhanh chóng” Nó có m t t n s l n h n 14 Hz Nó

th ng nhìn th y trên c hai bên, phân ph i i x ng và rõ ràng khi gi a Nó

c phân bi t rõ b i các thu c an th n, thôi miên c bi t là các benzodiazepin và các lo i thu c an th n Nó có th không có ho c gi m trong các khu v c c a v não

t n th ng Nó th ng c coi nh m t nh p u bình th ng ó là nh p u chi m u th nh ng b nh nhân c c nh báo hay lo l ng ho c nh ng ng i có

ôi m t c a h m Sóng Beta c quan sát th y trong t t c các nhóm tu i H có

xu h ng trong biên nh và th ng là i x ng và rõ ràng h n phía tr c

Sóng Theta

Theta ho t ng có t n s t 3,5 n 7,5 Hz và c phân lo i nh là ho t

ng "ch m" Nó là b t th ng ng i l n t nh táo, nh ng là hoàn toàn bình

th ng tr em d i 13 tu i và trong gi c ng

Sóng Delta

Delta ho t ng là v i t n s 3 Hz ho c th p h n Nó có xu h ng là sóng có biên cao nh t và sóng ch m nh t Nó là khá bình th ng và nh p u chi m u

th tr s sinh d i m t tu i và trong giai n 3 và 4 c a gi c ng Delta sóng

t th ng ng i l n t nh táo Delta sóng có th c t p trung (b nh lý c c b )

ho c lan t a (r i lo n ch c n ng t ng quát) Theta và Delta sóng c g i chung là sóng ch m

2.3.2 Phân lo i theo hình thái h c

ây là cách th c xác nh m t s d ng sóng bình th ng, bao g m K ph c

p, sóng V, sóng lambda, nh p u, giai n d ng t m th i c a thùy ch m, nh p

MU, gai nh n, sóng m nh, và sóng delta nh t nh (nhi u giai n và hình d ng

t pha) Các sóng này c xác nh b i hình d ng và hình th c c a h và th hai

là t n s Chúng bao g m các sóng có th s c bình th ng trong m t s cài t

và b t th ng nh ng ng i khác (ví d , gai, s c nét sóng)

Sóng và gai nh n

nh d ng c a gai nh n và sóng c nhìn th y m i l a tu i nh ng

th ng xuyên nh t tr em Nó bao g m m t gai nh n, là có th c t o ra v não, và m t sóng ch m có biên l n (th ng là sóng delta), có ngu n g c t c u trúc i th , xu t hi n nh k H có th x y ra ng b và i x ng trong ch ng

ng kinh khái quát ho c t p trung vào m t ph n Trong các lo i t ng quát c a t ng

t bi n và sóng, th t s không có (petit mal) c c tr ng b i sóng gai nh n t n

3 Hz, trong khi làn sóng ch m t ng t bi n x y ra th ng h n v i ch n th ng não và h i ch ng Lennox Gastaut

Chu i các gai nh n và sóng

Chu i các gai nh n là m t hình th c sóng gai nh n, trong ó m i sóng ch m

là i kèm v i hai ho c gai nh n Các mô hình thông th ng là gai và sóng là nhanh

có t n s l n h n 3 Hz - th ng là 3,5 n 4,5 Hz Nó th ng c k t h p v i các

n ng kinh myoclonus ho c myoclonic Nó không nên b nh m l n v i gai nh n

n s 6 Hz và sóng, do ó nó c g i là các gai nh n bi n th bình th ng

Lambda và POST

Lambda và POST t ng t v m t hình thái, và có d ng tam giác Chúng

y ra phía sau và i x ng Các POST c xem là tr ng thái d ng t c th i c a thùy ch m trong gi c ng và x y ra trong giai n 2 gi c ng Lambda xu t hi n

nh nhân t nh táo khi m t nhìn ch m ch m vào b m t tr ng C hai u là các hình th c sóng bình th ng và có th x y ra n l ho c ch y dài hay ng n

Ho t ng MU là m t nh p trong các sóng có hình d ng nh hàng rào v i các nh s c nét và n n tròn Nó có th hi n th o ng c giai n gi a hai kênh

n s c a nó b ng m t n a c a ho t ng nhanh

Tâm th n bi n th

Tâm th n bi n th là m t nh p u hi m hoi xu t hi n là s k t h p c a hai hay nhi u nh p u c b n gây ra m t hình th c ph c t p Nh có th th y biên cao h n so v i xung quanh và nh ng con sóng có hình d ng khía Chúng th ng

ho c bu n ng và th ng th y trong các b n ghi âm n c c

phóng n có chu k c a m t d ng ng kinh (PLEDS)