NGHIÊN CỨU ƯỚC LƯỢNG VẬN TỐC TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ TRONG TRƯỜNG HỢP VẬN TỐC THAY ĐỔI THEO THỜI GIAN

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG --- NGUYỄN THANH TÂM NGHIÊN CỨU ƯỚC LƯỢNG VẬN TỐC TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ TRONG TRƯỜNG HỢP VẬN TỐC THAY ĐỔI THEO THỜI GIAN CHUYÊN NGÀNH : KỸ THUẬT VIỄ

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

-

NGUYỄN THANH TÂM

NGHIÊN CỨU ƯỚC LƯỢNG VẬN TỐC TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ TRONG TRƯỜNG HỢP VẬN TỐC THAY

ĐỔI THEO THỜI GIAN

CHUYÊN NGÀNH : KỸ THUẬT VIỄN THÔNG

MÃ SỐ: 60.52.02.08

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS LƯU GIA THIỆN

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - NĂM 2015

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 chưa từng được ai công bố trong bất kì công trình nào khác

Tác giả luận văn

Nguyễn Thanh Tâm

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 Hồ Chí Minh, ngày 04 tháng 07 năm 2015

Học viên thực hiện

Nguyễn Thanh Tâm

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

MỤC LỤC iii

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT v

DANH MỤC CÁC BẢNG vi

DANH MỤC CÁC HÌNH vii

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của đề tài 1

2 Tổng quan về các vấn đề nghiên cứu 1

3 Mục đích nghiên cứu 3

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

5 Phương pháp nghiên cứu 3

6 Cấu trức của luận văn 3

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

1.1 Giới thiệu về đơn vị thần kinh vận động 5

1.2 Sự hình thành tín hiệu điện cơ bề mặt 8

1.3 Tín hiệu điện cơ bề mặt 10

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

Chương 2- ƯỚC LƯỢNG VẬN TỐC DẪN TRUYỀN TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ 15

2.1 Đặt vấn đề 15

2.2 Mô hình của tín hiệu 16

2.3 Các phương pháp ước lượng truyền thống 17

2.3.1 Trường hợp trễ là hằng số 17

2.3.1.1 Khoảng cách giữa các điểm tham chiếu của dạng sóng

phát hiện 17

2.3.1.2 Phương pháp khác pha 18

2.3.1.3 Phương pháp hàm tương quan chéo 19

2.3.1.4 Phương pháp hàm tương quan chéo tổng quát 20

2.3.2 Trường hợp thời gian trễ biến thiên theo thời gian 24

2.4 Phương pháp ước lượng hợp lý cực đại 25

2.4.1 Chứng minh lý thuyết 25

2.4.2 Tối ưu hóa bằng phương pháp Newton 28

Chương 3- KẾT QUẢ VÀ BIỆN LUẬN 29

3.1 Mô hình hóa thời gian trễ 29

3.1.1 Mô hình sin nghịch đảo 29

3.1.2 Mô hình đa thức 30

3.2 Tạo tín hiệu giả 30

3.3 Kết quả mô phỏng 31

3.3.1 Mô hình đa thức 32

3.3.2 Mô hình sin nghịch đảo 38

3.3.3 Kết luận mô phỏng 38

KẾT LUẬN 39

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 40

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

CNS Central Neuvous System Hệ thống thần kinh trung ương

sEMG surface Electromyography Điện cơ bề mặt

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

MFCV Muscle Fiber Conduction Velocity Vận tốc dẫn sợi cơ

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

RMSE Root Mean Square Error Sai số căn quân phương

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1 : So sánh các bộ xử lý khác nhau 23 Bảng 2.2 : Lý thuyết hàm tương quan chéo ước lượng của các bộ xử lý 23

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 1.1: Sơ đồ của một đơn vi ̣ thần kinh vâ ̣n động MU Hình 1.2: Sơ đồ điều khiển vận động

Hình 1.3: Sơ đồ biểu diễn sự đảo cực trong mô ̣t phần của sợi cơ

Hình 1.4: Hình vẽ mô phỏng tín hiệu điện cơ của cơ đùi đo được trong tập luyện Hình 1.5: Hình vẽ mật độ phổ công suất của tín hiệu điện cơ

Hình 2.1: Ước lượng vâ ̣n tốc truyền dẫn thông qua phân tích 2 tín hiệu

Hình 2.2 : Sơ đồ phương pháp tương quan chéo

Hình 2.3 : Sơ đồ tương quan chéo tổng quát

Hình 2.4: Đồ thị giới thiệu phương pháp Newton-Raphson

Hình 3.1: Hình dạng mật độ phổ công suất chuẩn hóa của tín hiệu điện cơ bề mặt Hình 3.2: Hình vẽ tín hiệu EMG giả

Hình 3.3: Thời gian trễ hàm đa thức bậc 3

Hình 3.4: a) Hình mô phỏng kết quả so sánh TVD sử dụng các phương pháp Newton, “Phase coherency” và so với lý thuyết TVD( sử dụng mô hình đa thức bậc

4 với tham số 4 [1.9125, 0.3475, 0.9366, 0.7187, 0.1051]   b) So sánh RMSE của

2 phương pháp Newton và “phase coherency”

Hình 3.5: a) so sánh các phương pháp ước lượng TVD theo mô hình sin nghịch đảo b) sai số căn quân phương của các phương pháp

Hình 3.6: RMSE theo thời gian; phương pháp Newton với ước lượng tuyến tính và ước lượng parabol với lát cắt 128 và 1024 mẫu

Hình 3.7: Giá trị RMSE biến thiên theo giá trị SNR qua các phương pháp Newton,

“phase coherency” với mô hình đa thức theo lát cắt 128, 1024 mẫu

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài :

Ngày nay, khi mà 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, giúp con người sớm phát hiện ra mọi căn bệnh Các nghiên cứu về tín hiệu điện cơ trong y học là một trong những bước phát triển của 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 la ̣i điê ̣n trường sinh ra

do hoạt động điện của cơ Nó cho ta biết những thông tin quan trong về hoa ̣t đô ̣ng

củ a hê ̣ thần kinh cơ Vì vâ ̣y nó được sử du ̣ng trong nghiên cứu cơ bản vể điều khiển

vận đô ̣ng (Motor control) Ta có thể trích xuất nhiều thông tin từ tín hiê ̣u điê ̣n cơ Trong đề tài này chỉ có vâ ̣n 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

2 Tổng quan về vấn đề cần nghiên cứu :

Trong đề tài này, tác giả quan tâm đến vấn đề xác đi ̣nh vâ ̣n tốc truyền dẫn

củ a sợi cơ thông qua thời gian trễ giữa hai tín hiê ̣u thu được

Vấn đề nghiên cứu cần phải chú ý đến đặc trưng của tín hiê ̣u điê ̣n cơ Vì vâ ̣y phương pháp cần phải chú ý đến những đă ̣c điểm sau:

3 Mô hình thời gian trễ, có phải là mô hình theo tham số hay không

4 Mô hình để tạo ra tín hiê ̣u giả

5 Giả thuyết về đă ̣c trưng của tín hiê ̣u, đa ̣i lượng cần được ước lượng và những giới ha ̣n về giải phẫu sinh lý

6 Chất lương của tín hiê ̣u để xác đi ̣nh được phương pháp hiê ̣u quả

7 Mục đích nghiên cứu:

 Tìm hiểu về tín hiệu điện cơ bề mặt

 Tìm hiểu về vận tốc truyền dẫn tín hiệu điện cơ

 Tìm hiểu các phương pháp ước lượng thời gian trễ thay đổi theo thời gian giữa hai tín hiệu điện cơ bề mă ̣t

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

 Áp dụng đánh giá so với tín hiê ̣u thực

8 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

Luận văn tập trung vào nghiên cứu bài toán ước lượng vận tốc tín hiệu điện cơ trong trường hợp vận tốc thay đổi theo thời gian và được thực hiện trên các tín hiệu

mô phỏng bằng phần mềm MatLab

9 Phương pháp nghiên cứu:

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

 Ứng dụng phương pháp hàm tương quan tổng quát, phương pháp ước lượng

hợp lý cực đa ̣i, phương pháp Newton cùng mô hình đa thức để ước lượng thờ i gian trễ thay đổi theo thời gian của tín hiê ̣u điê ̣n cơ bề mă ̣t

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

tốt nhất

 Ứng dụng trên tín hiệu thực trong những điều kiê ̣n khác nhau

 Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo

10 Cấu trúc của luận văn :

Luận văn được chia làm 3 chương, với cấu trúc như sau :

Chương 1- Tổng quan về tín hiệu điện cơ bề mặt

Trình bày tổng quan về tín hiệu điên 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 dẫn truyền tín hiệu điện cơ

Đầu tiên là phần đặt vấn đề, giới thiệu về các vấn đề liên quan tới cơ, thần kinh ( đau, mỏi ) Tiếp theo xét yếu tố không dừng của tín hiệu trong trường hợp mô

hình độ trễ biến thiên theo thời gian ở hai kênh tín hiệu Giới thiệu các phương pháp ước lượng đã được nghiên cứu trên thế giới hiện tại, đề xuất phương pháp tối ưu

Chương 3- Kết quả và biện luận

Giới thiệu các mô hình hóa tín hiệu trễ sử dụng trong 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) :

Thuật ngữ “Motor Unit” được giới thiệu lần đầu tiên bởi ông Charles Sherrington vào năm 1929 [10] ( 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 tìm hiểu về sinh lý học của cơ và sự kiểm soát vận động

Motor Unit được định nghĩa là đơn vị chức năng nhỏ nhất của cấu trúc cơ

Nó bao gồm một tế bào thần kinh vận động (MN), các cơ quan tế bào bên trong liên kết tới tủy sống và tất cả các sợi cơ (MF) mà nó kích thích ( hình 1.1) 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 thích Ở tủy

sống, các dây thần kinh vâ ̣n đô ̣ng nhâ ̣n được các sự kích thích khác nhau được truyền đi từ não kích hoa ̣t các sợi cơ mô ̣t cách có chủ đích Nó cũng tiếp nhâ ̣n thông tin từ vùng ngoa ̣i biên thông qua vòng điều khiển ( đường hướng tâm nha ̣y cảm,

cảm nhâ ̣n trong cơ thể) để điều biến sự kích hoa ̣t MU dựa trên các điều kiê ̣n nhằm thực hiê ̣n nhiê ̣m vu ̣ được phân công vào hê ̣ thống cơ thần kinh (hình 1.2) [11] Thuật 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 của mô ̣t đơn vi ̣ thần kinh vâ ̣n đô ̣ng MU Bao gồm mô ̣t cơ quan tế

bào thần kinh liên kết tới sừng bu ̣ng của tủy sống và tất cả các sợi cơ phân bố bởi

các sợi tru ̣c thần kinh; hình vẽ bởi [12]

Việc điều khiển co cơ phụ thuộc sự kết hợp của hai yếu tố : số lượng MU hồi phục( hồi phục về không gian) và tần suất xả MU hồi phục ( hồi phục về thời gian) theo [13], [14] Công việc của Henneman cùng các đồng nghiê ̣p trong [15] là

xác đi ̣nh quá trình hồi phu ̣c MU dựa trên đă ̣c điểm giải phẩu sinh lý ho ̣c

Hình 1.2 Sơ đồ điều khiển vận động với đường xuống (1) nằm trong hệ thống thần kinh trung ương ( CNS) từ não đi đến một tầng của tủy sống; tiếp theo là dòng chảy (2), tủy sống đến vùng ngoại vi, cho phép các hoạt động của MU, một đường chuyển tiếp (3) từ ngoại biên về thần kinh trung ương để điều chỉnh hoạt động của các MU dựa trên nhiệm vụ được phân công vào hệ thống, hướng của kênh truyền được đặc trưng bởi các mũi tên; hình vẽ được tham khảo của Sale theo [16]

Về cơ bản, có 2 loại MU được xác định : đơn vị thần kinh vâ ̣n đô ̣ng nhỏ và đơn vi ̣ thần kinh vận đô ̣ng lớn MU nhỏ có đường kính tế bào MN và MF nhỏ hơn

so vớ i MU lớn 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

Theo một báo cáo liên quan tới khả năng phục hồi và kích thước MU, MU nhỏ thường phục hồi nhanh hơn so với MU lớn trong trường hợp tăng sức căng trên

cơ bắp Điều này được phát hiê ̣n bởi Henneman và các đồng nghiệp trong [15], việc phục hồi của nguyên lý theo kích thước MU ( nguyên lý kích thước) Mặc dù nguyên lý này thường được quan sát thấy nhiều trong nghiên cứu, song nó không phải là một quy luật phổ quát Nó phụ thuộc vào sự co cơ, tùy theo các bài tập luyện Nguyên lý kích thước này đã được ghi nhận trong quá trình co Isometric ( co

cơ mà vị trí cơ không thay đổi, tức là tĩnh) hoặc đồng tâm ( với co rút ngắn cơ bắp ) làm tăng điện áp cơ Mô hình này không quan sát được trong các hoạt động ma ̣nh ( lực tăng đột biến), có một sự đảo ngược trật tự hồi phục, đặc biệt là trong quá trình

co bóp lệch tâm ( co thắt cơ kéo dài ) theo [11] Do đó, hệ thống sẽ phản ứng phụ thuộc vào điều kiện thực hiện các nhiệm vụ được phân công

1.2 Sự hình thành tín hiệu điện cơ :

Tín hiê ̣u điê ̣n cơ Electromyography (-EMG) được ta ̣o ra bởi các hoa ̣t đô ̣ng điê ̣n của các sợi cơ hoa ̣t đô ̣ng trong suốt quá trình co cơ Trong MU, hoa ̣t đô ̣ng của

các sợi cơ, gây ra viê ̣c co rút ngắn sợi cơ và ta ̣o ra sự căng cơ được thực hiê ̣n bằng

cách đảo chiều phân cực màng tế bào của các tế bào dễ kích thích Các màng bao cơ ( tứ c là màng tế bào sợi cơ) được cho là phân cực Sự phân cực với điê ̣n thế âm vài chục mV bên trong tế bào và dương vài chu ̣c mV ở bên ngoài tế bào, do có sự phân

bố khác nhau của các ion bên trong và ngoài tế bào Sự kích thích bắt đầu ở khớp

nối cơ thần kinh là kết quả của sự đảo ngược phân cực màng ( cực dương ở trong và

cực âm bên ngoài ) Nếu điê ̣n thế kích thích này là đủ lớn, nó sẽ ta ̣o ra mô ̣t điê ̣n thế hoạt đô ̣ng (-action potential ) Điê ̣n thế hoa ̣t đô ̣ng cũng cho thấy mô ̣t sự biến đổi của

màng điê ̣n áp với mô ̣t sự đảo ngược cực của màng nhưng nó truyền do ̣c theo màng bao cơ Sự đảo cực này được cho phép bởi sự hiê ̣n diê ̣n của các luồng ion qua màng

và truyền đi trong suốt sợi cơ, cảm biến với sự thay đổi điê ̣n áp ( cảm biến điê ̣n áp)

Sự đảo cực này được cho phép bởi một luồng ion truyền qua màng ở toàn chiều dài

sợ cơ, nhạy cảm với sự thay đổi của điện áp Sự thay đổi này được đặc trưng cho

hai loại ion ( natri và kali) mà sự chuyển đô ̣ng qua màng của chúng là các vectơ của

sự thay đổi điện áp, với sự chảy ra của dòng kali và sự chảy vảo của dòng natri khi

các kênh được mở Viê ̣c lan truyền điê ̣n thế hoa ̣t đô ̣ng do ̣c theo sợi cơ là kết quả

củ a sự lan truyền từng bước một của sự đảo cực này Thâ ̣t vâ ̣y, các điê ̣n áp hoa ̣t

đô ̣ng là một sự kiện có tính cục bộ, nằm giữa hai vùng ở chỗ nghỉ Hình 1.3 mô ̣t

vù ng phía dưới chưa bi ̣ đảo cực và vùng phía trên đã trải qua sự nhiễm điê ̣n thế hoạt đô ̣ng Điện thế hoạt động này đã lấy la ̣i tra ̣ng thái ban đầu của nó sau khi các kênh củ a nó khép lại Các kênh này có mô ̣t khoảng thời gian trơ mô ̣t vài ms đối với các sự nhiễm mới Điều này có nghĩa rằng các điện thế hoạt động truyền theo mô ̣t hướng từ các khớp nối thần kinh đến tâ ̣n gân ( dây chằng)

Sự khác biệt về điện tích giữa vùng điện thế hoạt động và hai vùng liền kề ở trạng thái nghỉ tạo ra mô ̣t điê ̣n trường phát triển trong môi trường xung quanh (hình 1.3) Chính điện trường này được ghi la ̣i bằng điê ̣n cực thu, giải thích hoạt động điện cơ Vâ ̣n tốc truyền dẫn sợi cơ có thể được quan sát bằng tín hiê ̣u EMG đề câ ̣p đến vâ ̣n tốc lan truyền của điện thế hoạt động dọc theo sợi cơ

Các hoạt động EMG có thể được phát hiện bằng cách sử du ̣ng các điê ̣n cực được gắn bên trong cơ, hoặc bằng các điện cực được đă ̣t mô ̣t 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 hoa ̣t đô ̣ng mang tính cục bộ của điện sinh học bên trong

cơ Ngược la ̣i, quá trình không bi ̣ tổn thương thứ hai (ghi điện cơ bề mặt) phản ánh hoạt đô ̣ng có tính toàn cục nhiều hơn từ các bô ̣ điê ̣n cực thu phát hiê ̣n trường từ MU hoạt đô ̣ng Những hoa ̣t động đơn vi ̣ được xem như là nguồn hỗn hợp và đã được

lọc

Hình 1.3 : Sơ đồ biểu diễn sự đảo cực trong một phần của sợi cơ Viê ̣c đảo cực này ( cực âm ở bên ngoài, cực dương bên trong tế bào) là ký hiệu của điê ̣n thế hoạt đô ̣ng ( màu hồng) nằm giữa hai vùng còn lại ( màu xanh) Những khác biê ̣t về phân bố điện tích này tạo ra mô ̣t điê ̣n trường ( đường nét đứt) mà có thể được phát hiện từ xa bằng điê ̣n cực (-tín hiệu EMG) Các mũi tên màu đỏ chỉ hướng truyền (tù y ý) của điê ̣n thế hoa ̣t đô ̣ng

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) :

1 ( ) T| ( ) |

iEMG T EMG t dt

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 lượng biểu thị từ 300Hz trở đi Ngưỡng này giảm nhẹ trong tín hiệu thu được ở điều kiện dynamic (hình 1.4b)

Hình 1.4 : 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 độ phổ công suất (b) thu được trong chế độ khác biệt duy nhất ( hai điện cực thu) trên bề mặt cơ (Fe=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

( )PSD( )

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 [18] 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 [2] 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 [19] , công thức mật độ phổ công suất được thể hiện theo công thức (1.5) :

f f f f



Trong đó fl : tần số thấp; fh : tần số cao; k : hệ số tỉ lệ

Ví dụ về PSD và tạo ra tín hiệu EMG tổng hợp được đưa ra trong hình 1.5 cho 4 bộ giá trị { fl; fh} Tính không dừng của tín hiệu có thể được tạo ra bằng cách thay đổi các thông số theo thời gian

Hình 1.5: 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

CHƯƠNG 2 ƯỚC LƯỢNG VẬN TỐC DẪN TRUYỀN TÍN

HIỆU ĐIỆN CƠ

2.1 Đặt vấn đề :

Vận tốc truyền dẫn sợi cơ là một chỉ số sinh học quan trọng, liên quan tới bệnh thần kinh, cơ, mệt mỏi [1] và sự đau [20] 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 [21], việc đánh giá sự đau trong trường hợp viêm xơ cơ trong [22] Chỉ số này được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu cơ bản về điều khiển cơ ( 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 [23] 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 ( 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 [20] 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 [24] , thời gian trễ không đổi ( hằng số) giữa hai kênh đã được nghiên cứu bằng phương pháp tương quan chéo tổng quát(GCC) [8] 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 (Time varying delay-TVD) sẽ được nghiên cứu nhưng vẫn còn hạn chế với trường hợp hai kênh

Vấn đề ước lượng TVD được nghiên cứu trước đây do nhiều tác giả [3] [4] [9] Các biện pháp kết hợp thời gian-tần số/ trục thời gian và các phương pháp lọc thích nghi đã được đề xuất bởi Leclerc [3] [4] Đánh giá các phương pháp cần tổng hợp các mô hình TVD giả định dữ liệu sEMG giữa các kênh (một mô hình sin nghịch đảo và một mô hình xích ma tương ứng trong [3] và [4] Trong trường hợp này, lựa chọn mô hình TVD thì không quan trọng kể từ khi các phương pháp nghiên cứu độc lập với mô hình này Tuy nhiên, hiệu suất thu được phải chịu mức nhiễu cao

2.2 Mô hình của tín hiệu :

Xét tín hiệu sEMG s(n) lan truyền giữa kênh 1 và kênh 2, một mô hình phân tích đơn giản của hai tín hiệu quan sát được x1(n) và x2(n) trong miền thời gian rời rạc, không có sự khác biệt hình dạng, công thức (2.1) :

( ) s(n) w ( )( ) ( ( )) w ( )

được ước lượng, vận tốc dẫn truyền có thể đơn giản được suy ra bởi công thức

2.3 Các phương pháp ước lượng truyền thống :

2.3.1 Trường hợp thời gian trễ là hằng số :

Tôi sử dụng mô hình phân tích tín hiệu trong công thức (2.1), với trường hợp thời gian trễ θ là một hằng số không đổi theo thời gian

2.3.1.1 Khoảng cách giữa các điểm tham chiếu của dạng sóng phát hiện :

Trong trường hợp 2 tín hiệu giống nhau về hình dạng, một vài điểm tham chiếu ( như là điểm trũng , điểm không, điểm đỉnh ) có thể được sử dụng để ước lượng thời gian trễ Việc phát hiện các điểm đỉnh hoặc điểm trũng được đưa vào trong nhiều nghiên cứu vận tốc truyền dẫn của MU, đã nghiên cứu trong [25] [26] [27] Rõ ràng là độ phân giải về thời gian mà trong đó các đỉnh được phát hiện, phải

đủ cao ( hoặc tín hiệu phải được thay đổi tần số lấy mẫu ) Việc phát hiện điểm đỉnh cũng rất nhạy cảm với nhiễu cộng [28] và tính không đồng nhất bên trong tế bào mô theo SCHNEIDER cùng các đồng nghiệp [29] hình 2.1, và do đó ước lượng thu được từ khoảng cách các giá trị đỉnh thường có phương sai cao Khi tín hiệu EMG

bề mặt được phân tích, các đỉnh thường xuất hiện dọc theo tín hiệu có thể được xác định và với mỗi cặp kết hợp, một thời gian trễ có thể được tính toán, dẫn đến một ước lượng phân phối thời gian trễ, từ đó phân phối của vận tốc truyền dẫn được tính

ra theo HOUTMAN cùng các đồng nghiệp [30] Lựa chọn giá trị tham chiếu ( điểm không, điểm trũng ) sẽ dẫn tới một phép ước lượng khác nhau

2.3.1.2 Phương pha ́ p khác pha :

Các hạn chế của việc lấy mẫu trong miền thời gian có thể tránh được nếu các

tín hiê ̣u được phân tích trong miền tần số Quả thật, trong miền này, thời gian trễ được xem như là một điều biến, và mô hình (2.1) trở thành mô hình (2.2) (trong môi trường không nhiễu)

2

( ) ( ) ( ) ( ) j N

Trong đó α là tần số rời ra ̣c, N là số lượng mẫu

Từ (2.2), sự khác biệt các pha của biến đổi Fourier của 2 tín hiê ̣u được phát hiện trong công thức (2.3) :

phase X[ 1( )] phase X[ 2( )] 2  /N (2.3)

Sự khác biê ̣t pha là hàm tuyến tính tần số, với đô ̣ dốc liên quan tới thời gian trễ ướ c lượng Mô ̣t ước lượng thời gian trễ ( có thể xảy ra) là đô ̣ dốc của đường hồi quy tuyến tính từ các pha khác nhau của biến đổi Fourier 2 tín hiê ̣u theo HUNTER

cù ng các đồng nghiê ̣p [31]( hình 2.1 ) Phương pháp này không bao hàm bất kỳ hạn chế nào nếu hai tín hiê ̣u được lấy mẫu ta ̣i tần số cao hơn giới ha ̣n Nyquist Mă ̣c dù áp du ̣ng trong mô ̣t số nghiên cứu thực nghiê ̣m theo LINSSEN và các đồng nghiê ̣p [32], nhưng phương pháp này rất nha ̣y cảm với nhiễu cùng với các kỹ thuâ ̣t khác sử

dụng thông tin tương tự theo nghiên cứu trong [33]

Hình 2.1 Ước lượng vâ ̣n tốc truyền dẫn thông qua phân tích 2 tín hiệu

2.3.1.3 Phương pháp hàm tương quan chéo :

Hàm tương quan chéo giữa hai tín hiệu theo mô hình (2.1) được định nghĩa theo công thức (2.4) :

Tối đa hàm tương quan chéo tương đương với tối thiểu e theo nghiên cứu ở t

[34] và sẽ xảy ra ta ̣i thời gian trễ θ trong trường hợp mô hình (2.1) Thời gian ta ̣i đó

hàm tương quan chéo là tối đa có thể được sử du ̣ng như là mô ̣t phép ước lượng thời gian trễ, như đã sớm chứng minh cho tín hiê ̣u sEMG bởi nghiên cứu trong [35] hình 2.1 Hàm tương quan chéo có thời gian trễ rời ra ̣c, điều này dẫn đến thời gian trễ bị

hạn chế Mô ̣t tần số lấy mẫu cao hơn hoă ̣c tái lấy mẫu hàm tương quan chéo có thể được áp du ̣ng để tránh các vấn đề ha ̣n chế đó Nó đã được chứng minh rằng phép

nội suy đơn của hàm này nằm xung quanh giá tri ̣ đỉnh của nó bởi mô ̣t đa thức bâ ̣c hai cung cấp hiê ̣u năng tương đương với phép nô ̣i suy với tất cả các giá tri ̣ có sẵn , theo [33]

2.3.1.4 Phương pha ́ p hàm tương quan chéo tổng quát :

Xuất phát từ dạng phổ đặc biệt của tín hiệu điện cơ bề mặt ( không rộng cũng không hẹp), phương pháp phát triển phải chú ý đến đặc điểm này của tín hiệu, vì vậy trong bài báo [24], các tác giả đã sử dụng phương pháp hàm tương quan tổng quát nhằm xét đến hình dạng phổ của tín hiệu

Trong trường hợp đa kênh(-từ 2 kênh trở lên), các tín hiệu EMG bề mặt được thu thập bởi 1 ma trận điện cực nằm tại các điểm khác nhau trên bề mặt da Do tính chất không đồng nhất của màng tế bào, nghiên cứu phải được thực hiện với giả định SNR khác nhau phụ thuộc vào kênh Các thuật toán mạnh phải được phát triển Đặc biệt, việc thiết kế phương pháp ước lượng thời gian trễ phải chú ý đến mô hình mật

độ phổ công suất của tín hiệu quan tâm

Trong bối cảnh này, các phương pháp tương quan tổng quát khác nhau được

đề xuất trong [8] đã được đánh giá và thử nghiệm với trường hợp 2 kênh tín hiệu EMG Các tín hiệu giả được tạo ra theo mô hình mật độ phổ công suất được mô tả