Ứng dụng thuật toán phân táh mù nguồn tin trong xử lý á tính hiệu y sinh

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN PHÂN TÁCH MÙ NGUỒN TIN TRONG XỬ LÝ CÁC TÍNH HIỆU Y SINH TRẦN VĂN DŨNG Ngành Kỹ thuật Y sinh HÀ NỘI, 6/2020 Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! 17061132142201000000 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN PHÂN TÁCH MÙ NGUỒN TIN TRONG XỬ LÝ CÁC TÍNH HIỆU Y SINH TRẦN VĂN DŨNG Ngành Kỹ thuật Y sinh Giảng viên hướng dẫn: TS.Vương Hồng Nam Viện: Điện tử - Viễn thơng Chữ ký GVHD HÀ NỘI, 7/2020 LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, Em xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành tới Thầy hướng dẫn em TS Vương Hoàng Nam, Thầy tận tình hướng dẫn em suốt thời gian thực luận văn Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới Thầy, Cô Bộ môn Công nghệ Điện tử Kỹ thuật Y sinh, thầy cô Viện Điện tử - Viễn thông giúp đỡ em suốt thời gian học tập, nghiên cứu, thực luận văn Em xin cảm ơn PGS.TS Nguyễn Quốc Trung, PGS.TS Nguyễn Thúy Anh, TS Đặng Thúy Hằng, TS Nguyễn Hoài Giang, TS Nguyễn Hoàng Dũng đọc luận văn cho em nhận xét quý báu, chỉnh sửa sai sót em thảo luận văn Do giới hạn kiến thức thân cịn nhiều thiếu sót hạn chế, kính mong dẫn đóng góp Thầy, Cơ để luận văn tơi hồn thiện Em xin chân thành cảm ơn! i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn nghiên cứu “ Ứng dụng thuật toán phân tách mù nguồn tin xử lý tính hiệu y sinh” viết cá nhân với giúp đỡ giảng viên hướng hướng dẫn, tất thông tin, liệu, kết luận văn đảm bảo tính khách quan, trung thực trích dẫn rõ ràng đầy đủ nguồn gốc HỌC VIÊN Ký ghi rõ họ tên Trần Văn Dũng ii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i LỜI CAM ĐOAN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC HÌNH VẼ v CHƯƠNG vii CÁC TỪ VIẾT TẮT viii PHẦN MỞ ĐẦU 1 Mục đích nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Cấu trúc báo cáo luận văn CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT BÀI TỐN XỬ LÝ MÙ TÍN HIỆU 1.1 Bài toán phân tách mù nguồn tin 1.2 Mơ hình BSS tuyến tính 1.2.1 Giới thiệu 1.2.2 Phương pháp Phân tích thành phần độc lập .7 1.2.3 Thuật toán FastICA 15 1.3 Minh họa thuật toán FastICA 22 1.4 KẾT LUẬN: 24 CHƯƠNG ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP ICA PHÂN TÍCH VỀ ẢNH CỘNG HƯỞNG TỪ CHỨC NĂNG FMRI 25 2.1 Giới thiệu - Nguyên lý chụp ảnh cộng hưởng từ MRI 25 2.1.1 Lịch sử phát triển cộng hưởng từ hạt nhân 25 2.1.2 Hạt nhân từ trường .26 2.1.3 Tác dụng sóng RF 28 2.1.4 Các trình hồi phục 32 2.1.5 Khái niệm TR, TE, T1W, T2W, PD PDW 35 2.2 Mã hố khơng gian tạo ảnh 36 2.2.1 Trường Gradient 36 2.2.2 Pixel, Voxel FOV 37 iii 2.3 Một số đặc trưng thống kê ảnh cộng hưởng từ chức 40 2.3.1 Khái niệm 40 2.3.2 Phân tích thống kê ảnh FMRI 42 2.3.3 Tiền xử lý tín hiệu FMRI 43 2.3.4 Hàm phản ứng huyết lưu HRF (Haemodynamic Response Function) 45 2.4 Ứng dụng ICA FMRI 47 2.4.1 GLM 47 2.4.2 ICA không gian ICA thời gian 50 2.4.3 Một số tham số sử dụng phân tích FMRI 53 2.4.4 Ứng dụng ICA phân tích FMRI 53 2.5 CƠ SỞ DỮ LIỆU FMRI 57 2.5.1 Dữ liệu FMRI vùng thị giác-vận động (visuo-motor) 58 2.5.2 Quá trình thu nhận liệu FMRI 60 2.5.3 Quá trình thu nhận 61 2.6 MỘT SỐ KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ 64 2.6.1 Phương pháp phân tích 65 2.6.2 Một số kết mô đánh giá 67 2.7 Kết luận: 75 CHƯƠNG ỨNG DỤNG ICA TRONG XỬ LÝ NHIỄU TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO ĐỒ EEG 76 3.1 Giới thiệu EEG 76 3.2 Đặc điểm tín hiệu điện não đồ 78 3.3 Nhiễu EEG 80 3.4 Ứng dụng ICA loại bỏ nhiễu tín hiệu EEG 82 3.5 Kết Luận: 85 KẾT LUẬN 86 TÀI LIỆU THAM KHẢO 87 iv DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 - Mơ hình tốn BSS tổng quát Hình 1.2 - Mơ hình giải toán BSS Hình 1.3 - Minh họa xử lý mù toán cocktail Hình 1.4 - Mơ hình đánh giá BSS tuyến tính Hình 1.5 - Hàm mật độ xác suất phân bố Gauss 10 Hình 1.6 - Hàm mật độ phân bố Laplace 10 Hình 1.7 - Phân bố 11 Hình 1.8 - Minh họa định lý giới hạn trung tâm 11 Hình 1.9 - Sự phân bố chung thành phần độc lập s1 s2 12 Hình 1.10 - Mật độ thành phần độc lập phân bố (đường nét đứt biểu diễn phân bố Gauss) 12 Hình 1.11 - Sự phân bố chung 13 Hình 1.12 - Mật độ phân bố tín hiệu trộn 13 Hình 1.13 - Lưu đồ thuật toán FastICA 20 Hình 1.14 - Tín hiệu nguồn ban đầu 21 Hình 1.15 - Tín hiệu trộn 22 Hình 1.16 - Những tín hiệu ước lượng theo phương pháp ICA 22 Hình 2.1 - Nguyên tử Hydro nển tảng ảnh MRI 25 Hình 2.2 - Vector từ hoá mạng 27 Hình 2.3 - Sự tạo thành vector 28 Hình 2.4 - (a) Chuyển động xoắn ốc vector từ hóa mạng hệ quy chiếu trái đất (b) Góc lật tác dụng B1 (c) Xung 90 độ-RF & 180 độ-RF 29 Hình 2.5 - Quá trình suy giảm T2 31 Hình 2.6 - Đường đặc trưng T2 32 Hình 2.7 - Quá trình hồi phục T1 35 Hình 2.8 - Hình ảnh minh hoạ trường FOV 35 Hình 2.9 - Tần số Larmor biến đổi có trường Gradient 35 Hình 2.10 - Chọn lớp cắt giá trị tần số xác định 36 Hình 2.11 - Ví dụ mã hóa khơng gian mặt cắt xiên 37 v Hình 2.12 - Mã hố pha mã hố tần số 37 Hình 2.13 - Nguyên lý hoạt độngcơ BOLD dùng FMRI 39 Hình 2.14 - Ảnh FMRI xếp theo tiến trình thời gian 40 Hình 2.15 - Hiệu chỉnh Slice-timing 42 Hình 2.16 - Đáp ứng xung BOLD tắc 43 Hình 2.17 - Tích chập tuyến tính hàm kích thích với HRF chuẩn tắc 44 Hình 2.18 - Tiến trình thời gian voxel 46 Hình 2.19 - Minh họa GLM 47 Hình 2.20 - Thực nghiệm FMRI với hai điều kiện khác A B Tích chập hàm kích thích HRF cho hai dự đoán đáp ứng BOLD 47 Hình 2.21 - Đáp ứng BOLD với kích thích đầu vào dạng block 48 Hình 2.22 - Minh họa SICA TICA 49 Hình 2.23 - Minh họa ứng dụng ICA phân tích FMRI 50 Hình 2.24 - Mơ hình xử lý tín hiệu mù FMRI 52 Hình 2.25 - Lưu đồ thuật tốn tìm kiếm vùng hoạt hóa 53 Hình 2.26 - Minh họa voxel hoạt hóa voxel khơng hoạt hóa 54 Hình 2.27 - Khảo sát vùng vận động bàn tay (A) thị giác (B) 55 Hình 2.28 - Các vùng chức vỏ não 56 Hình 2.29 - Đường thông tin thị giác từ mắt đến vỏ não thị giác 57 Hình 2.30 - Hemi-field phải hemi-field trái 58 Hình 2.31 - Minh họa (a)- Block Design (b) Event-related Design theo chu kỳ (c) Event-related Design theo ngẫu nhiên 59 Hình 2.32 - Mơ tả q trình thu nhận liệu FMRI 59 Hình 2.33 - Hình ảnh bàn cờ dùng để kích thích thị giác 60 Hình 2.34 - Các mẫu kích thích thị giác 60 Hình 2.35 - Q trình kích thích thị giác 61 Hình 2.36 - Các thành phần độc lập IC1 đên IC4 đối tượng sub01_vis phân tích thuật tốn FastICA Bên time-course thời gian scan (220 scan) bên phải thang số Z 66 vi