Thiết kế thiết bị nhận dạng tư thế ngồi và nhịp tim theo thời gian thực dành cho ghế thông minh

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA VÕ QUỐC BẢO THIẾT KẾ THIẾT BỊ NHẬN DẠNG TƯ THẾ NGỒI VÀ NHỊP TIM THEO THỜI GIAN THỰC DÀNH CHO GHẾ THÔNG MINH Chuyên ngành: Vật lý kỹ thuật Mã số: 8520401 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 07 năm 2023 Cơng trình hoàn thành tại: Trường Đại học Bách khoa – ĐHQG-HCM Cán hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Trung Hậu PGS.TS Huỳnh Quang Linh Cán chấm nhận xét 1: TS Nguyễn Thế Thường Cán chấm nhận xét 2: TS Mai Hữu Xuân Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách khoa – ĐHQG-HCM ngày 09 tháng năm 2023 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: Chủ tịch Hội đồng: TS Lý Anh Tú Thư ký: TS Nguyễn Xuân Thanh Trâm Phản biện 1: TS Nguyễn Thế Thường Phản biện 2: TS Mai Hữu Xuân Ủy viên: TS Lưu Gia Thiện Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA KHOA HỌC ỨNG DỤNG TS Lý Anh Tú PGS TS Trương Tích Thiện ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Họ tên: Võ Quốc Bảo CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ MSHV: 2170961 Ngày tháng năm sinh: 14/06/1996 Nơi sinh: Bình Thuận Chuyên ngành: Vật lý Kỹ thuật Mã số: 8520401 I TÊN ĐỀ TÀI: THIẾT KẾ THIẾT BỊ NHẬN DẠNG TƯ THẾ NGỒI VÀ NHỊP TIM THEO THỜI GIAN THỰC DÀNH CHO GHẾ THÔNG MINH DESIGN OF A SMART DEVICE FOR POSTURE RECOGNITION AND PHYSIOLOGICAL SIGNAL MONITORING Ò HUMAN BODY IN SMART CHAIR APPLICATION II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nghiên cứu tổng quan tư ngồi nhịp tim Cơ sở sinh học Mối liên quan tư ngồi với triệu chứng đau ảnh hưởng đến sức khỏe Đo nhịp tim phương pháp quang học Thiết kế thiết bị nhận dạng tư ngồi đo nhịp tim theo thời gian thực Đánh giá tính xác, hiệu thiết bị thông qua việc so sánh kết nhận diện tư ngồi tư thực tế, so sánh kết nhịp tim với thiết bị khác có sẵn thị trường Đưa kết luận quan từ kết đạt mở hướng III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 06/02/2023 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 12/06/2023 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN TS Nguyễn Trung Hậu – Bộ môn Vật lý Kỹ thuật Y sinh – Khoa Khoa học Ứng dụng – Trường Đại học Bách khoa – ĐHQG PGS.TS Huỳnh Quang Linh - Bộ môn Vật lý Kỹ thuật Y sinh – Khoa Khoa học Ứng dụng – Trường Đại học Bách khoa – ĐHQG Tp HCM, ngày 12 tháng 06 năm 2023 CÁN BỘ CÁN BỘ CHỦ NHIỆM BỘ MÔN HƯỚNG DẪN 01 HƯỚNG DẪN 02 ĐÀO TẠO TS Nguyễn Trung Hậu PGS TS Huỳnh Quang Linh PGS TS Huỳnh Quang Linh TRƯỞNG KHOA KHOA HỌC ỨNG DỤNG PGS TS Trương Tích Thiện LỜI CẢM ƠN Để hồn thành khố cao học thực luận văn tốt nghiệp này, nhận giúp đỡ hướng dẫn chuyên môn hỗ trợ mặt thầy cô, anh chị đồng nghiệp, bạn bè đặc biệt từ phía gia đình Từ đáy lịng mình, tơi xin bày tỏ lịng kính trọng sâu sắc lời cám ơn chân thành đối với:  TS Nguyễn Trung Hậu, PGS TS Huỳnh Quang Linh người tận tình hướng dẫn, giúp đỡ suốt trình học tập, nghiên cứu cố vấn vấn đề chun mơn hồn thiện nội dung, hình thức luận văn  Phịng thí nghiệm Kỹ thuật Y sinh thầy Lê Cao Đăng hỗ trợ sở vật chất suốt thời gian học tập, nghiên cứu tiến hành thí nghiệm  Nhà trường quý thầy cô tạo điều kiện thuận lợi giúp đỡ tơi q trình học tập hồn thành khố học  Tập thể anh chị em học viên cao học Vật lý Kỹ thuật khóa 2020, 2021, 2022 chia sẻ khó khăn nhiệt tình giúp đỡ, động viên thời gian qua  Cha mẹ, anh chị em bạn bè giúp đỡ nguồn động viên tinh thần lớn suốt thời gian qua Một lần nữa, xin gửi đến tất lời cảm ơn chân thành sâu sắc nhất! Tp Hồ Chí Minh, ngày 25 tháng 05 năm 2023 Học viên Võ Quốc Bảo i TÓM TẮT LUẬN VĂN THIẾT KẾ THIẾT BỊ NHẬN DẠNG TƯ THẾ NGỒI VÀ NHỊP TIM THEO THỜI GIAN THỰC DÀNH CHO GHẾ THÔNG MINH Mối quan hệ ngồi đau thắt lưng bệnh cột sống nhiều tác giả nghiên cứu chứng minh Nhận thức tầm quan trọng tư ngồi tác hại tư ngồi xấu, theo dõi thay đổi thông số sinh tồn thời gian ngồi Chúng thiết kế thiết bị ghế thông minh, giúp nhận diện, giám sát tư ngồi nhịp tim theo thời gian thực Thiết bị sử dụng cảm biến áp lực bố trí phù hợp để ghi nhận phân bố bề mặt ghế ngồi Kết hợp với vi điều khiển mơ hình học máy giúp thiết bị nhận diện tư ngồi với độ xác 99%, hiển thị đồng thời nhịp tim thời điểm đó, gửi kết điện thoại thông qua Bluetooth Thiết bị kỳ vọng giúp người dùng nhận thức rõ ràng tư thói quen ngồi thân, thay đổi nhịp tim q trình ngồi, từ tự điều chỉnh để đảm bảo sức khỏe lâu dài ii ABSTRACT DESIGN OF A SMART DEVICE FOR POSTURE RECOGNITION AND PHYSIOLOGICAL SIGNAL MONITORING OF HUMAN BODY IN SMART CHAIR APPLICATION The relationship between sitting and low back pain as well as spinal diseases has been researched and proven by many authors Be aware of the importance of correct sitting posture and the harmful effects of poor sitting posture, as well as monitor changes in basic survival parameters during sitting We have designed a smart chair device that recognizes and monitors your sitting posture and heart rate in real time The device uses a suitably arranged pressure sensor to record the distribution on the surface of the seat when sitting Combined with microcontrollers and machine learning models, the device can recognize the sitting posture with 99% accuracy, simultaneously display the heart rate at that time, and send the results to the phone via Bluetooth This device is expected to help users become more aware of their posture and sitting habits, heart rate changes during sitting, thereby self-adjusting to ensure long-term health iii LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng hướng dẫn TS Nguyễn Trung Hậu PGS.TS Huỳnh Quang Linh Các kết nêu luận văn trung thực, xác chưa cơng bố cơng trình nghiên cứu khác Những liệu bảng biểu hình ảnh sử dụng phục vụ cho việc giải thích, nhận xét, đánh giá tác giả thu thập từ nguồn khác có ghi rõ phần tài liệu tham khảo Tp Hồ Chí Minh, ngày 25 tháng 05 năm 2023 TÁC GIẢ LUẬN VĂN Võ Quốc Bảo iv MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN .i TÓM TẮT LUẬN VĂN ii ABSTRACT iii LỜI CAM ĐOAN .iv MỤC LỤC v DANH MỤC HÌNH ẢNH vii DANH MỤC BẢNG BIỂU .x DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT xi CHƯƠNG GIỚI THIỆU .1 CHƯƠNG TỔNG QUAN 2.1 Tổng quan tư ngồi 2.1.1 Tư ngồi 2.1.2 Các tư ngồi sai ảnh hưởng đến thể .8 2.1.3 Các tư ngồi cần nhận dạng 11 2.2 Tổng quan tín hiệu PPG 12 2.2.1 Kỹ thuật Photoplethysmography (PPG) 12 2.2.2 Nguyên lý đo PPG .13 2.3 Thiết bị nhận dạng tư ngồi nhịp tim theo thời gian thực 14 2.3.1 Tổng quan thiết bị nhận dạng tư ngồi theo thời gian thực .14 2.3.2 Phần cứng thiết bị 16 2.4 Thiết bị đo nhịp tim theo thời gian thực .24 CHƯƠNG 3.1 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 26 Lý thuyết thống kê, liệu phương pháp học máy 26 3.1.1 Tổng quan thống kê, liệu đại lượng đo lường độ tập trung phân tán liệu 26 3.1.2 Các phương pháp học máy 30 3.2 Thiết kế thí nghiệm .45 v 3.3 Thiết kế mơ hình thiết bị 45 3.3.1 Vị trí đặt cảm biến 45 3.3.2 Thiết kế mạch in 47 3.4 Phương pháp thu liệu 49 3.4.1 Viết chương trình thu lưu liệu 50 3.4.2 Thu liệu đối tượng 51 3.5 Phương pháp phân tích liệu mơ hình học máy 55 3.5.1 Huấn luyện mơ hình 56 3.5.2 Đánh giá mơ hình 57 3.5.3 Nhúng mơ hình vào vi điều khiển .57 3.5.4 Thiết kế mơ hình thiết bị nhận diện nhịp tim theo thời gian thực .57 CHƯƠNG 4.1 KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 61 Kết 61 4.1.1 Trực quan hóa liệu 61 4.1.2 Kết huấn luyện mơ hình 62 4.1.3 Thiết bị đo nhịp tim theo thời gian thực 66 4.1.4 Thiết bị nhận dạng tư ngồi nhịp tim theo thời gian thực 68 4.2 Bàn luận 72 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 73 TÀI LIỆU THAM KHẢO 74 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 80 vi DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2.1 Minh họa mặt cắt ngang cột sống [21] Hình 2.2 Mơ hình xương tồn thân AnyBody tư đứng (A) chế độ xem dọc mô tả trục đứng dọc (SVA) (B), kiểu thắt lưng Roussouly (RT) (C), độ dốc xương (SS) tỷ lệ vùng chậu (PI) ( D) [35] .7 Hình 2.3 Các tư ngồi khảo sát nghiên cứu Casas [31] .8 Hình 2.4 Kết hệ thống đồ áp suất [30] 10 Hình 2.5 Sơ đồ minh họa photoplethysmography Đèn LED chiếu sáng da ánh sáng không hấp thụ phát đi-ốt quang (a) Đối với phương pháp phản xạ (b) Đối với phương pháp truyền qua [51] .13 Hình 2.6 Sơ đồ tổng quát thiết bị nhận dạng tư ngồi theo thời gian thực 14 Hình 2.7 Cảm biến lực dạng phim FSR-402 17 Hình 2.8 Tương quan lực trở kháng cảm biến lực FSR [54] .18 Hình 2.9 Mơ hình mạch chia áp giá trị điện trở phù hợp 19 Hình 2.10 Sơ đồ chân IC LM324 .20 Hình 2.11 Sơ đồ chân vi điều khiển WeMos Lolin32 21 Hình 2.12 Tiến cơng nghệ ứng dụng học máy theo thời gian [55] 23 Hình 2.13 Sơ đồ mạch đọc tín hiệu PPG [56] 25 Hình 3.1 Đồ thị biểu diễn trực quan hình dáng phân phối liệu 28 Hình 3.2 Minh họa độ lệch chuẩn liệu 29 Hình 3.3 Minh họa mơ hình phân loại gắn nhãn hình ảnh ảnh [58] .31 Hình 3.4 Ví dụ khớp khớp liệu [58] 36 Hình 3.5 SVM phân loại biên lớn [59] 37 Hình 3.6 Sự nhạy cảm biên cứng với điểm ngoại lai [59] .38 Hình 3.7 Vai trị siêu tham số [59] .38 Hình 3.8 Phương pháp thêm đặc trưng để tập liệu trở nên tuyến tính 39 Hình 3.9 Mơ hình định phân loại hoa Diên vĩ 41 Hình 3.10 Minh họa mơ hình Rừng ngẫu nhiên toán phân loại hoa Diên vĩ 43 Hình 3.11 Tổng qt hóa hoạt động node [58] .44 Hình 3.12 Lưu đồ mơ tả quy trình làm thí nghiệm .45 vii theo, điều làm cho mơ hình cần nhiều thời gian để huấn luyện Với liệu nhỏ hơn, mơ hình truyền thống có hiệu suất cao ANN Ngồi mơ hình truyền thống khơng địi hỏi q nhiều tài ngun sức mạnh tính tốn vi điều khiển để đào tạo mơ hình Hình 4.9 So sánh hiệu suất mơ hình học sâu mơ hình học máy truyền thống So sánh độ xác, ma trận nhầm lẫn, số 𝐹 mơ hình với Cùng với thông số vi điều khiển, lựa chọn mơ hình Rừng ngẫu nhiên để nhúng vào vi điều khiển Lolin32 4.1.3 Thiết bị đo nhịp tim theo thời gian thực Để tính tốn nhịp tim từ tín hiệu PPG, chúng tơi sử dụng thuật tốn bắt đỉnh để tìm đỉnh tín hiệu tương ứng chu kỳ đập tim Thời gian đỉnh sử dụng để tính tốn số nhịp tim phút đối tượng đo Để kiểm nghiệm độ xác thiết bị, chúng tơi sử dụng sản phẩm đo nhịp tim khác có sẵn thị trường nhà sản xuất DFRobot 66 Hình 4.10 Thiết bị đo nhịp tim thiết bị so sánh Tiến hành đo nhịp tim đối tượng hai tay khác để so sánh tương quan hai thiết bị Chúng ghi nhận giá trị nhịp tim đo từ hai thiết bị sau: Hình 4.11 So sánh nhịp tim thu đươc từ mạch PPG cảm biến DFRobot Giá trị nhịp tim từ mạch PPG cảm biến DFRobot thay đổi theo nhịp tim đối tượng có tương quan với Cụ thể chúng tơi tính hệ số tương quan 0.965, thể mối quan hệ đồng biến gần mức tuyệt đối Để đánh giá thêm tương đồng kết hai phương pháp đo nhịp tim, vẽ biểu đồ Bland-Altman Với biểu đồ phân tán biến vẽ trục hoành khác biệt vẽ trục tung cho thấy mức độ bất đồng hai thước đo cho thấy bất đồng liên quan đến độ lớn phép đo Biểu đồ Bland-Altman bao gồm giới hạn gần 95% 67 Hình 4.12 Biểu đồ Bland-Altman tín hiệu nhịp tim Theo biểu đồ trên, chênh lệch giá trị nhịp tim hai phương pháp đo nhịp/phút Đa phần giá trị chênh lệch nằm ngưỡng giới hạn gần đúng, điều thể mối tương quan, tính tin cậy thiết bị đo nhịp tim chúng tơi so với thiết bị có tên tuổi thị trường đến từ hãng DFRobot 4.1.4 Thiết bị nhận dạng tư ngồi nhịp tim theo thời gian thực Sau xây dựng mơ hình phân loại tư ngồi chương trình tính tốn nhịp tim tiến hành nhúng hai vào vi điều khiển Lolin32 Vi điều khiển đủ sức đáp ứng để nhận diện tư ngồi nhịp tim theo thời gian thực Kết nối vi điều khiển điện thoại thông qua ứng dụng kết nối Serial Bluetooth Termial, liệu nhận diện tư nhịp tim gửi qua điện thoại hiển thị ứng dụng 68 Hình 4.13 Kết nhận diện tư ngồi nhịp tim gửi điện thoại Để hình dung rõ mối quan hệ nhịp tim tư ngồi, tiến hành chỉnh sửa thuật toán để vi điều khiển hiển thị tư ngồi tương ứng với thời điểm tính giá trị nhịp tim Hình ảnh thực tế đối tượng đo nhịp tim lẫn tư ngồi ghi nhận lại sau: Hình 4.14 Hình ảnh thực tế đối tượng ngồi thẳng lưng cong lưng 69 Duy trì tư lưng thẳng giúp tránh bệnh đau cột sống thắt lưng nên việc nhận diện phân biệt tư thẳng lưng cong lưng trọng Thiết bị chúng tơi nhận diện tư ngồi thẳng lưng đối tượng, tương tự với tư ngồi cong lưng Thời gian để vi điều khiển hồn thành thành q trình đọc liệu đưa kết nhận diện tư ngồi ngắn chu kỳ đập tim nên khơng làm ảnh hưởng đến q trình tính tốn nhịp tim Vì thiết bị hiển thị đồng thời tư ngồi nhịp tim theo thời gian thực Hình 4.15 Hình ảnh thực tế đối tượng ngồi nghiêng trái nghiêng phải So với tư ngồi thẳng lưng cong lưng tư ngồi cịn lại dễ phân biệt hơn, Hình 4.15 thể đối tượng ngồi tư nghiêng trái nghiêng phải, với nhịp tim tương ứng Chúng tơi có ghi lại giá trị nhịp tim tư ngồi đối tượng trình đo thơng qua tính ứng dụng Thơng qua phép thống kê, chúng tơi có ghi nhận tư ngồi, từ đưa nhận định thói quen ngồi đối tượng Hình 4.16 Thống kê tư ngồi đối tượng thòi gian khảo sát 70 Dựa kết thống kê, nhận định thói quen ngồi đối tượng chưa tốt, trì tư ngồi xấu nhiều, cụ thể tư ngồi cong lưng tư phổ biến q trình ngồi Ngồi chúng tơi cịn ghi nhận thêm thay đổi nhịp tim đối tượng thời gian ngồi khảo sát Hình 4.17 Biểu đồ nhịp tim đối tượng thời gian khảo sát Nhịp tim đối tượng biến thiên thời gian ngồi, bị ảnh hưởng phần tư ngồi khác thay đổi tư trình ngồi Cụ thể nhịp tim đối tượng có xu hướng tăng thay đổi tư trì ổn định ngồi cố định tư Chúng tơi ghi nhận thống kê giá trị nhịp tim ứng với tư thế: thẳng lưng, cong lưng, nghiêng trái, nghiêng phải đưa biểu đồ sau: Hình 4.18 Biểu đồ nhịp tim tương ứng với tư ngồi Ví dụ tăng nhịp tim tư ngồi thẳng lưng ghi nhận đối tựng điều chỉnh tư ngồi cong lưng sang thẳng lưng, giai đoạn đầu đối tượng cố gắng tăng hoạt động để tạo giữ tư thẳng nên nhịp tim tăng Khi trì ổn định 71 tư ngồi thẳng lưng nhịp tim giảm xuống Tương tự với tư ngồi nghiêng khác 4.2 Bàn luận Chúng thực so sánh kết với nghiên cứu liên quan thực trước bảng 2.1 [58] để đưa kết luận thiết bị Kết chúng tơi thu có số ưu điểm sau:  Mơ hình phân loại chúng tơi đạt 99% độ xác với tư ngồi tương đồng so với phương pháp có số tư phân loại tốt phương pháp với số tư nghiên cứu  Mơ hình khơng bị q khớp hay khớp liệu  Thiết bị khơng gây khó chịu ngồi thời gian dài  Nhận diện tư ngồi nhịp tim theo thời gian thực  Truyền liệu không dây qua kết nối Bluetooth hỗ trợ giám sát từ xa  Lưu liệu để phân tích đánh giá thói quen ngồi nhịp tim đối tượng thời gian sử dụng thiết bị Tuy nhiên thiết bị chúng tơi cịn nhược điểm sau:  Chưa có liệu nhiều đối tượng  Thiết bị nhận dạng hiển thị tư ngồi nhịp tim, nhiên hai tiến trình thực với  Giao diện ứng dụng tự thiết kế nên chưa thể đính kèm hình ảnh minh họa thống kê trực quan 72 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Trong báo cáo này, thiết bị ghế thông minh nhóm chúng tơi phát triển cách nhận diện tư ngồi nhịp tim theo thời gian thực đối tượng Chúng tơi tin thiết bị áp dụng vào sống thực tiễn mà không gặp phải trở ngại Và bên cạnh chúng tơi đưa số đề xuất cho việc cải tiến phát triển thiết bị tương lai như:  Tăng số lượng tư ngồi nhận dạng cho mơ hình để tăng đa dạng sử dụng thực tế  Tăng số lượng cảm biến để giúp hình dung rõ phân bố áp lực người ngồi  Khảo sát ảnh hưởng tư ngồi đến nhịp tim, nồng độ oxy bão hòa máu, huyết áp người sử dụng  Phát triển giao diện ứng dụng trực quan hơn, lồng ghép nghiên cứu tác hại tư xấu Thống kê, lưu trữ tổng hợp để người dùng hình dung thói quen thay đổi thơng số sinh tồn tự điều chỉnh tư phù hợp 73 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] J L Kelsey, “An epidemiological study of the relationship between occupations and acute herniated lumbar intervertebral discs,” International Journal of Epidemiology, vol 4, no 3, pp 197–205, 1975 doi:10.1093/ije/4.3.197 A Magora, “Investigation of the relation between low back pain and occupation Physical requirements: sitting, standing and weight lifting.”, Industrial medicine and surgery, vol 41, no 12, pp – 9, 1972 J W Frymoyer and W L Cats-Baril, “An overview of the incidences and costs of low back pain,” Orthopedic Clinics of North America, vol 22, no 2, pp 263–271, 1991 doi:10.1016/s0030-5898(20)31652-7 H.-R Guo et al., “Back pain among workers in the United States: National Estimates and workers at high risk,” American Journal of Industrial Medicine, vol 28, no 5, pp 591–602, 1995 doi:10.1002/ajim.4700280504 A C Papageorgiou, P R Croft, S Ferry, M I Jayson, and A J Silman, “Estimating the prevalence of low back pain in the general population,” Spine, vol 20, no 17, pp 1889–1894, 1995 doi:10.1097/00007632-199509000-00009 K Walsh, M Cruddas, and D Coggon, “Low back pain in eight areas of Britain.” Journal of Epidemiology and Community Health, vol 46, no 3, pp 227–230, 1992 doi:10.1136/jech.46.3.227 J P Green, S G Grenier, and S M Mcgill, “Low-back stiffness is altered with warm-up and bench rest: Implications for athletes,” Medicine Science in Sports; Exercise, vol 34, no 7, pp 1076–1081, 2002 doi:10.1097/00005768-20020700000004 M Lengsfeld, A Frank, D L van Deursen, and P Griss, “Lumbar spine curvature during office chair sitting”, Medical Engineering Physics, vol 22, no 9, pp 665– 669, 2000 doi:10.1016/s1350-4533(00)00086-2 S M McGill and S Brown, “Creep response of the lumbar spine to prolonged full flexion,” Clinical Biomechanics, vol 7, no 1, pp 43–46, 1992 doi:10.1016/02680033(92)90007-q R.Tattersall and M J Walshaw, “Posture and cystic fibrosis”, Journal of the Royal Society of Medicine, vol 96, no 43, pp.18–22, 2003 T A C Beach, R J Parkinson, J P Stothart, and J P Callaghan, “Effects of prolonged sitting on the passive flexion stiffness of the in vivo lumbar spine,” The Spine Journal, vol 5, no 2, pp 145–154, 2005 doi:10.1016/j.spinee.2004.07.036 E Grandjean and W Hünting, “Ergonomics of posture—review of various problems of standing and sitting posture,” Applied Ergonomics, vol 8, no 3, pp 135–140, 1977 doi:10.1016/0003-6870(77)90002-3 M De Wall, M P Van Riel, C J Snijders, and J P Van Wingerden, “The effect on 74 [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] sitting posture of a desk with a 10° inclination for reading and writing,” Ergonomics, vol 34, no 5, pp 575–584, 1991 doi:10.1080/00140139108967338 K M Black, P McClure, and M Polansky, “The influence of different sitting positions on cervical and lumbar posture,” Spine, vol 21, no 1, pp 65–70, 1996 doi:10.1097/00007632-199601010-00015 T Defloor and M H F Grypdonck, “Sitting posture and prevention of pressure ulcers,” Applied Nursing Research, vol 12, no 3, pp 136–142, 1999 doi:10.1016/s0897-1897(99)80045-7 A M Lis, K M Black, H Korn, and M Nordin, “Association between sitting and occupational LBP”, European Spine Journal, vol 16, no 2, pp 283–298, 2006 doi:10.1007/s00586-006-0143-7 K O’Sullivan, M O’Keeffe, L O’Sullivan, P O’Sullivan, and W Dankaerts, “Perceptions of sitting posture among members of the community, both with and without non-specific chronic low back pain,” Manual Therapy, vol 18, no 6, pp 551–556, 2013 doi:10.1016/j.math.2013.05.013 K Barczyk-Pawelec and T Sipko, “Active self-correction of spinal posture in pain-free women in response to the command ‘Straighten your back,’” Women Health, vol 57, no 9, pp 1098–1114, 2016 doi:10.1080/03630242.2016.1243605 A P Claus, J A Hides, G L Moseley, and P W Hodges, “Is ‘ideal’ sitting posture real?: Measurement of spinal curves in four sitting postures,” Manual Therapy, vol 14, no 4, pp 404–408, 2009 doi:10.1016/j.math.2008.06.001 M Helander, "Forget about ergonomics in chair design? Focus on aesthetics and comfort!," Ergonomics, vol 46, p 1306–1319, 2003 T R Fields “Hospital for Special Surgery.”, Internet: https://www.hss.edu/conditions_in-depth-overview-low-back-pain.asp., June, 01, 2023 M Rehab, “PHCN online - sinh Cơ học Trọng Tâm, Tâm Khối Cân Bằng,” PHCN Online - Bài viết Y học chuyên ngành PHCN, https://phcnonline.com/2015/10/17/sinh-co-hoc-chuong-6-p3-trong-tam-va-can-bang/ (accessed June 8, 2023) K Łukaszewska and J Lewandowski, “Back pain in Polish adolescents aged 13 to 19 years,” Ortopedia Traumatologia Rehabilitacja, vol 15, no 5, pp 479–493, 2013 doi:10.5604/15093492.1084362 R Castanharo, M Duarte, and S McGill, “Corrective sitting strategies: An examination of muscle activity and spine loading,” Journal of Electromyography and Kinesiology, vol 24, no 1, pp 114–119, 2014 doi:10.1016/j.jelekin.2013.11.001 M H Pope, K L Goh, and M L Magnusson, “Spine ergonomics,” Annual 75 [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] Review of Biomedical Engineering, vol 4, no 1, pp 49–68, 2002 doi:10.1146/annurev.bioeng.4.092101.122107 V Korakakis et al., “Physiotherapist perceptions of optimal sitting and standing posture,” Musculoskeletal Science and Practice, vol 39, pp 24–31, 2019 doi:10.1016/j.msksp.2018.11.004 K O’Sullivan, P O’Sullivan, L O’Sullivan, and W Dankaerts, “What physiotherapists consider to be the best sitting spinal posture?,” Manual Therapy, vol 17, no 5, pp 432–437, 2012 doi:10.1016/j.math.2012.04.007 C G Drury, “Human factors and ergonomics audits,” Handbook of Human Factors and Ergonomics, pp 1106–1132, 2006 doi:10.1002/0470048204.ch42 R Castanharo, M Duarte, and S McGill, “Corrective sitting strategies: An examination of muscle activity and spine loading,” Journal of Electromyography and Kinesiology, vol 24, no 1, pp 114–119, 2014 doi:10.1016/j.jelekin.2013.11.001 D.-E Lee, S.-M Seo, H.-S Woo, and S.-Y Won, “Analysis of body imbalance in various writing sitting postures using sitting pressure measurement,” Journal of Physical Therapy Science, vol 30, no 2, pp 343–346, 2018 doi:10.1589/jpts.30.343 Casas et al., “Association between the sitting posture and back pain in college students,” Revista de la Universidad Industrial de Santnader Salud, vol 48, no 4, pp 446–454, 2016 doi:10.18273/revsal.v48n4-2016003 J P Caneiro et al., “The influence of different sitting postures on head/neck posture and muscle activity,”, Manual Therapy, vol 15, no 1, pp 54–60, 2010 doi:10.1016/j.math.2009.06.002 J Ye et al., “Rehabilitation practitioners’ perceptions of optimal sitting and standing posture in men with normal weight and obesity,” Bioengineering, vol 10, no 2, p 210, 2023 doi:10.3390/bioengineering10020210 D D Nguyen, N M Dao, Sức bền vật liệu kết cấu, Hà Nội: NXB Khoa học Kỹ thuật, 2011 T Bassani, G Casaroli, and F Galbusera, “Dependence of lumbar loads on spinopelvic sagittal alignment: An evaluation based on Musculoskeletal modeling,” Plos One, vol 14, no 3, 2019 doi:10.1371/journal.pone.0207997 F Heuer, H Schmidt, and H.-J Wilke, “The relation between intervertebral disc bulging and annular fiber associated strains for simple and complex loading,” Journal of Biomechanics, vol 41, no 5, pp 1086–1094, 2008 doi:10.1016/j.jbiomech.2007.11.019 E R Myers and S E Wilson, “Biomechanics of osteoporosis and vertebral fracture,” Spine, vol 22, no Supplement, 1997 doi:10.1097/00007632- 76 [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] 199712151-00005 A D Nimbarte, M Zreiqat, and X Ning, “Impact of shoulder position and fatigue on the flexion–relaxation response in cervical spine”, Clinical Biomechanics, vol 29, no 3, pp 277–282, 2014 doi:10.1016/j.clinbiomech.2013.12.003 D M Stewart and D E Gregory, “The use of intermittent trunk flexion to alleviate low back pain during prolonged standing,” Journal of Electromyography and Kinesiology, vol 27, pp 46–51, 2016 doi:10.1016/j.jelekin.2016.01.007 P O’Sullivan, T Mitchell, P Bulich, R Waller and J Holte, "The Relationship between Posture and Back Muscle Endurance in Industrial Workers with FlexionRelated Low Back Pain", Manual Therapy, vol 11, p 264–271, 2006 L Womersley and S May, "Sitting Posture of Subjects with Postural Backache", The Journal of Manipulative and Physiological Therapeutics, vol 29, p 213–218, 2006 D D Harrison, S O Harrison, A C Croft, D E Harrison, and S J Troyanovich, “Sitting biomechanics part I: Review of the literature,” Journal of Manipulative and Physiological Therapeutics, vol 22, no 9, pp 594–609, 1999 doi:10.1016/s0161-4754(99)70020-5 C Snijders, A Slaqter, R van Strik, A Vleeming, R Stoeckart and H Stam, "Why Leg Crossing? The Influence of Common Postures on Abdominal Muscle Activity", Spine, vol 20, p 1989–1993, 1995 J Yu and D An, "Differences in Lumbar and Pelvic Angles and Gluteal Pressure in Different Sitting Postures", Journal of Physics Therapy, vol 27, p 1333–1335, 2015 R Santosh and A Bhansali, “Musculoskeletal manifestations of endocrine disorders”, Rheumatology Principles and Practice, pp 284–284, 2010 doi:10.5005/jp/books/11169_25 M Panjabi, I Yamamoto, T Oxland, and J Crisco, “How does posture affect coupling in the lumbar spine?”, Spine, vol 14, no 9, pp 1002–1011, 1989 doi:10.1097/00007632-198909000-00015 Y.-L Kuo, E A Tully, and M P Galea, “Video analysis of sagittal spinal posture in healthy young and older adults”, Journal of Manipulative and Physiological Therapeutics, vol 32, no 3, pp 210–215, 2009 doi:10.1016/j.jmpt.2009.02.002 [48] S H Shin, S R Kang, T.-K Kwon, and C Yu, “A study on trunk muscle activation patterns according to tilt angle during whole body tilts,” Technology and Health Care, vol 25, pp 73–81, 2017 doi:10.3233/thc-171308 [49] J.-Y Jung et al., “Influence of pelvic asymmetry and idiopathic scoliosis in adolescents on postural balance during sitting”, Bio-Medical Materials and Engineering, vol 26, no s1, 2015 doi:10.3233/bme-151351 [50] B Jia and M Nussbaum, "Influences of Continuous Sitting and Psychosocial 77 [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] Stress on Low Back Kinematics, Kinetics, Discomfort, and Localized Muscle Fatigue during Unsupported Sitting Activities.", Ergonomics, vol 61, p 1671– 1684, 2018 L Shing-Hong, L Ren-Xuan, W Jia-Jung, C Wenxi, and S Chun-Hung, “Classification of Photoplethysmographic Signal Quality with Deep Convolution Neural Networks for Accurate Measurement of Cardiac Stroke Volume”, Applied Sciences, vol 10, no 13, p 4612, Jul 2020, doi: 10.3390/app10134612 J Cheng, B Zhou, M Sundholm and P Lukowicz, “Smart Chair: What Can Simple Pressure Sensors under the Chairs' Legs Tell Us about User Activity?”, in The Seventh International Conference on Mobile Ubiquitous Computing, Systems, Services and Technologies, Porto, Portugal, 2013, pp 81-84 J D Vlaović, "Smart Office Chairs with Sensors for Detecting Sitting Positions and Sitting Habits: A Review,", DRVNA INDUSTRIJA, vol 73, pp 227-243, 2022 "How Does a Force Sensing Resistor (FSR) Work?," Tekscan, Inc, [Online] Available: https://www.tekscan.com/blog/flexiforce/how-does-force-sensingresistor-fsr-work, Feb, 23, 2023 N Schizas, A Karras, C Karras and S Sioutas, " TinyML for Ultra-Low Power AI and Large Scale IoT Deployments: A Systematic Review", Future Internet, vol 14, p 363, 2022 A Hina, H Nadeem, and W Saadeh, “A single led photoplethysmography-based noninvasive glucose monitoring prototype system,” 2019 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), 2019 doi:10.1109/iscas.2019.8702747 T Hoang and M N C Nguyen Thống kê ứng dụng kinh tế & kinh doanh Ho Chi Minh: NXB Kinh tế Tp HCM, 2017 [58] M Moocarme, M Abdolahnejad and R Bhagwat, Deep Learning with Keras Workshop: An Interactive Approach to Understanding Deep Learning with Keras, 2nd Edition, Birmingham: Packt Publishing Limited, 2020 [59] A Géron, Thực hành Học Máy với Scikit-Learn, Keras & TensorFlow, California: O’Reilly Media, Inc, 2019 [60] A Hwang, "Arduino Pressure Sensor Cushion for Tracking and Improving Sitting Posture,", International Journal of Biomedical and Biological Engineering, vol 13, 2019 [61] R Steven, R G Hazard, C Kevin, P Molcolm, “A continuous passive lumbar motion device to relieve back”, Advances in industrial ergonomics and safety, vol 4, pp 971-976, 2002 [62] L Arundell, J Salmon, H Koorts, A Ayala and A Timperio, "Exploring when and how adolescents sit: Cross-sectional analysis of activPAL-measured patterns of 78 daily sitting time, bouts and breaks", BMC Public Health, vol 19, p 653, 2019 [63] G Li and C M Haslegrave, “Seated work postures for manual, visual and Combined Tasks”, Ergonomics, vol 42, no 8, pp 1060–1086, 1999 doi:10.1080/001401399185144 [64] P O’Sullivan, K Grahamslaw, M Kendell, S Lapenskie, N Möller and K Richards, "The Effect of Different Standing and Sitting Postures on Trunk Muscle Activity in a Pain-Free Population.", Spine, vol 27, p 1238–1244, 2002 [65] M T Hamilton, G N Healy, D W Dunstan, T W Zderic, and N Owen, “Too little exercise and too much sitting: Inactivity physiology and the need for new recommendations on sedentary behavior,” Current Cardiovascular Risk Reports, vol 2, no 4, pp 292–298, 2008 doi:10.1007/s12170-008-0054-8 79 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: VÕ QUỐC BẢO Ngày, tháng, năm sinh:14/06/1996 Nơi sinh: Bình Thuận Địa liên lạc: 21 Lộc Hưng, Phường 6, Quận Tân Bình, Tp HCM QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Bậc học Ngành Đại học Vật Lý Kỹ Thuật Nơi đào tạo Khoá học Trường Đại học Bách khoa – Đại học 2014 - 2019 Quốc Gia Tp.HCM Q TRÌNH CƠNG TÁC Năm 02/2019 – Nơi công tác Công ty TNHH TBYK Đỗ Thân 114 Cao Thắng, phường 4, quận 3, Tp HCM 80