Luận văn thạc sĩ Vật lý kỹ thuật: Phân tích trạng thái ngủ gật của sinh viên sử dụng tín hiệu điện não đơn kênh

1+,ӊ09Ө9¬1Ӝ,'81* - Tìm hiӇu trҥng thái ngӫ gұt và nhӳng ҧQKKѭӣQJÿӕi vӟi sinh viên - Tìm hiӇu kênh tín hiӋXÿLӋn não trӵc tiӃp biӇu thӏ mҥnh trҥng thái ngӫ gұt - Sӱ dөng dӳ liӋu có sҹn cӫa

-

HUǣNH THӎ DIӆM THY

PHÂN TÍCH TRҤNG THÁI NGӪ GҰT CӪA SINH VIÊN

75ѬӠ1*ĈҤI HӐC BÁCH KHOA ±Ĉ+4*-HCM

Cán bӝ Kѭӟng dүn khoa hӑc: PGS.TS HuǤnh Quang Linh

THS Lê Quӕc Khҧi

5 Ӫy viên: TS Trҫn Trung Duy

Xác nhұn cӫa Chӫ tӏch HӝLÿӗQJÿiQKJLi/9Yj7Uѭӣng Khoa quҧn lý chuyên ngành sau khi luұQYăQÿmÿѭӧc sӱa chӳa (nӃu có)

II 1+,ӊ09Ө9¬1Ӝ,'81*

- Tìm hiӇu trҥng thái ngӫ gұt và nhӳng ҧQKKѭӣQJÿӕi vӟi sinh viên

- Tìm hiӇu kênh tín hiӋXÿLӋn não trӵc tiӃp biӇu thӏ mҥnh trҥng thái ngӫ gұt

- Sӱ dөng dӳ liӋu có sҹn cӫa bҧQÿDNêJLҩc ngӫ ÿѭӧFÿRQKLӅu kênh chӑQNrQKÿһc WUѭQJWtQKLӋu trҥng thái ngӫ gұWÿӇ xӱ lý trên thuұt toán

- Áp dөng quy trình thӵc nghiӋP ÿm [k\ GӵQJ WUrQ ÿҥR WUuQK ÿD NrQK NӃt hӧp so sánh tín hiӋu vӟLÿLӋQFѫFҵm vӅ ÿӝ WѭѫQJTXan Yjÿӝ chính xác thӡLÿLӇm chuyӇn giao trҥng thái thӭc ± ngӫ

- So sánh tín hiӋXÿLӋQQmRÿѫQNrQKYӟLÿDNrQKÿLӋn não vӟLÿҥRWUuQKWѭѫQJӭng trong cҧ quá trình thӵc nghiӋm

- So sánh các tín hiӋX ÿLӋQ QmR ÿѫQ NrQK YӟL ÿD NrQK Wҥi thӡL ÿLӇm chuyӇn giao trҥng thái thӭc ± ngӫ7uPUDFiFÿҥRWUuQKÿѫQNrQKWKtFKKӧp nhҩWÿѭDUDNKX\Ӄn nghӏ

LӠI CҦ0Ѫ1

Trong suӕt quá trình hӑc tұp và hoàn thành luұQ YăQ Wӕt nghiӋS W{L ÿm QKұn ÿѭӧc sӵ ӫng hӝ YjJL~Sÿӥ tӯ JLDÿuQKWKҫy cô, bҥn bè

Tôi xin cҧPѫQTXêWKҫy cô cӫa Khoa Khoa hӑc Ӭng dөng - 7UѭӡQJĈҥi hӑc

%iFK.KRD7S+&0ÿmWҥo nhiӅXÿLӅu kiӋn cho em hӑc tұSYjÿѭDUDQKLӅu góp ý cho em trong quá trình thӵc hiӋn luұQYăQ

Tôi xin gӱi lӡi cҧPѫQFKkQWKjQKÿӃn PGS.TS HuǤnh Quang Linh và ThS Lê Quӕc Khҧi là hai giҧQJ YLrQ ÿm Kѭӟng dүn luұQ YăQ Qj\ &ҧP ѫQ KDL WKҫ\ ÿm Wұn KuQKKѭӟng dүn nhӳng kiӃn thӭc bә ích và nhӳng kinh nghiӋm quý báu vӅ chuyên P{QÿӇ em có thӇ thӵc nghiӋm và hoàn thành luұQYăQ

Tôi xin chân thành cҧPѫQWKҫ\/r&DRĈăQJÿmWҥRÿLӅu kiӋn thuұn lӧLÿӇ tôi

có thӇ tham gia thí nghiӋm tҥi phòng thí nghiӋm 204B4

1JRjL UD W{L FNJQJ [LQ FҧP ѫQ ÿӃn các bҥQ VLQK YLrQ ÿm ÿӝQJ YLrQ JL~S ÿӥ trong quá trình làm luұQYăQ;LQFҧPѫQÿӃn các anh chӏ, bҥQEqÿmÿӗng ý tham gia và thӵc nghiӋPÿRWURQJOXұQYăQ

Và cuӕi cùng, tôi xin cҧPѫQJLDÿuQKÿmӫng hӝ, quan tâm và tҥRÿLӅu kiӋQÿӇ tôi có thӇ hoàn thành luұQYăQQj\

ABSTRACT

ANALYSIS OF THE DROWSINESS STATE OF STUDENTS

USING SINGLE-CHANNEL ELECTROENCEPHALOGRAPHY SIGNALS Dozing is a debilitating feeling of body fatigue, especially during the day during a long working time It reduces daily work performance and is first symptom

of some kinds of diseases such as cardiovascular diseases, diabetes, etc Dozing becomes even more dangerous for high-concentration jobs such as driving, over-the-top activities, construction, etc According to statistics in 2020, more than 20%

of traffic accidents occur due to dozing and loss of concentration due to drowsiness while driving There are many methods of detecting the dozing status of the driver with high accuracy The goal of the thesis is to select appropriate single-channel electroencephalography (EEG) signals to detect dozing of the driver The experimental procedure with 6 measuring objects and 14 datasets were carried out and obtained Mentioned data analysis shows positive results on the similarity of single-channel signals and multi-channel signals more than 80% Based on above results, recommendations for the use of Fp1 ± A2 and O1 ± Ref channel leads with high rough sleeping similarity at the time of dozing have been proposed for dozing warning applications for drivers to minimize traffic accidents with the cause of falling asleep while driving

LӠ,&$0Ĉ2$1

Hӑc viên [LQFDPÿRDQQKӳng kӃt quҧ Fyÿѭӧc trong luұQYăQOjGREҧn thân hӑc viên thӵc hiӋn Ngoài phҫn tài liӋu tham khҧRÿmÿѭӧc liӋt kê, các sӕ liӋu và kӃt quҧ thӵc nghiӋm là trung thӵFYjFKѭDÿѭӧc công bӕ trong bҩt cӭ công trình khoa hӑc nào khác

TP Hӗ &Kt0LQKWKiQJQăP

Hӑc viên thӵc hiӋn

HuǤnh Thӏ DiӇm Thy

MӨC LӨC

MӨC LӨC I DANH MӨC CÁC TӮ VIӂT TҲT IV DANH SÁCH HÌNH ҦNH V DANH SÁCH BҦNG VIII

&+ѬѪ1* MӢ ĈҪU 1

1.1 Lý do chӑQÿӅ tài 1

1.2 NhiӋm vө luұQYăQ 2

1.3 ĈӕLWѭӧng và phҥm vi nghiên cӭu 2

1.4 éQJKƭDNKRDKӑc cӫDÿӅ tài 3

1.5 éQJKƭDWKӵc tiӉn cӫDÿӅ tài 3

&+ѬѪ1* TӘNG QUAN 4

2.1 Giҩc ngӫ và trҥng thái ngӫ gұt 4

2.2 Tәng quan vӅ tín hiӋXÿLӋn não 6

2.2.1 Sӵ KuQKWKjQKVyQJÿLӋn não 6

2.2.2 &ѫFKӃ ÿLӅu hòa trҥng thái thӭc ± ngӫ 14

2.3 &ѫFKӃ hình thành tín hiӋXÿLӋQFѫ 15

2.4 3KѭѫQJSKiSJKLQKұn tín hiӋXÿLӋQQmRYjÿLӋQFѫ 16

2.4.1 Nguyên tҳc ghi nhұn tín hiӋXÿLӋn não 16

2.4.2 Vӏ WUtÿһWÿLӋn cӵc 17

2.4.3 &iFSKѭѫQJSKiSWKXQKұn tín hiӋXÿLӋQFѫ 19

2.4.4 Các tín hiӋu ҧQKKѭӣQJÿӃn tín hiӋXÿLӋn não ± ÿLӋQFѫ 20

2.5 Cҩu trúc giҩc ngӫ (theo tiêu chuҭn AASM 2007) 21

2.5.1 Trҥng thái W ( trҥng thái Wake theo tiêu chuҭn R và K) 22

2.5.2 *LDLÿRҥQ1WѭѫQJÿѭѫQJYӟLJLDLÿRҥn S1 theo quy tҳc R và K) 23

2.6 Tәng quan tình hình nghiên cӭXWURQJQѭӟc 24

2.7 Tình hình nghiên cӭu trên thӃ giӟi vӅ trҥng thái ngӫ gұW NKL OiL [H Yj ÿҥo WUuQKÿѫQNrQKÿLӋn cӵc não 25

&+ѬѪ1* 3+ѬѪ1*3+È31*+,Ç1&ӬU 27

3.1 3KѭѫQJSKiSWKӵc nghiӋm 27

3.1.1 ĈӕLWѭӧng và phҥm vi thӵc nghiӋm 27

3.1.2 Quy trình thӵc nghiӋm 27

3.2 3KѭѫQJSKiS[ӱ lý mүu 28

3.2.1 Xӱ lý tín hiӋu nhiӉu ± Lӑc nhiӉu 30

3.2.2 Phân tích tín hiӋu 31

3.2.3 Phân tích chuyӇn giao trҥng thái thӭc ± ngӫ 36

&+ѬѪ1* KӂT QUҦ VÀ BÀN LUҰN 38

4.1 Phát hiӋn nhanh trҥng thái ngӫ gұt bҵng tín hiӋXÿLӋn não 38

4.2 Tín hiӋXÿLӋQQmRÿDNrQKYjÿѫQNrQKÿӕi vӟi trҥng thái ngӫ gұt 39

4.2.1 7Uѭӡng hӧSÿҥo trình: Fp1, Fp2, A1, A2, GND và Ref 40

4.2.2 7Uѭӡng hӧSÿҥo trình: O1, O2, A1, A2, GND và Ref 41

4.3 Ĉӝ WѭѫQJTXDQYà chính xác cӫDFiFÿҥRWUuQKÿѫQNrQK 44

4.3.1 7uPYjÿiQKGҩu vӏ trí epoch chuyӇn trҥng thái thӭc - ngӫ ÿҥRWUuQKÿѫQ kênh Fp 45

4.3.2 7uP Yj ÿiQK Gҩu vӏ trí epoch chuyӇn trҥng thái thӭc ± ngӫ ÿҥo trình ÿѫQNrQK2 56

4.4 Sӵ rӕi loҥn mӝt vài tín hiӋu ӣ mүXÿR 69

&+ѬѪ1* KӂT LUҰ19¬+ѬӞNG PHÁT TRIӆN 74

5.1 KӃt luұn 74

5.2 +ѭӟng phát triӇn cӫDÿӅ tài 75

DANH MӨC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HӐC 76

TÀI LIӊU THAM KHҦO 77

PHӨ LӨC 81

FFT Fast Fourier Transform Phép biӃQÿәi Fourier nhanh

NREM Non- rapid eye movement Giҩc ngӫ chұm

SADD Students Against Destructive Decisions Tә chӭc dành cho các hӑc sinh, sinh

viên chӕng lҥi các rӫi ro gây hҥi cho

xã hӝi

DANH SÁCH HÌNH ҦNH

Hình 2.1 Cҩu tҥo cӫa mӝt neuron thҫn kinh [10] 6

Hình 2.2 ChӭFQăQJFӫa các thùy não [12] 8

Hình 2.3 ĈLӋn thӃ hoҥWÿӝng [13] 10

Hình 2.4 Các dҥQJVyQJÿLӋQQmRFѫEҧn [14] 12

Hình 2.5 4XiWUuQKÿLӅu hòa giҩc ngӫ 14

Hình 2.6 Sӵ ÿLӅu hòa giҩc ngӫ trong ngày 15

Hình 2.7 Quá trình khӱ cӵc và tái cӵc cӫa màng tӃ EjRFѫ>@ 16

Hình 2.8.HӋ thӕQJÿLӋn cӵc 10-20 [22] 17

Hình 2.9 Trҥng thái W 22

Hình 2.10 *LDLÿRҥn N1 ± NREM1 24

Hình 3.1 6ѫÿӗ biӇu diӉn quy trình thӵc nghiӋm 27

Hình 3.2 Màn hình mô phӓng lái xe tҧi giao hàng trên laptop và máy tính bҧng 28

Hình 3.3 Quy trình xӱ lý kӃt quҧ 29

Hình 3.4 Tín hiӋXEDQÿҫu thu nhұQÿѭӧc tӯ thiӃt bӏ 30

Hình 3.5 Tín hiӋXÿmTXD[ӱ lý lӑc nhiӉu bҵQJSKѭѫQJSKiS:DYHOHW 30

Hình 3.6 Phép biӃQÿәi Wavelet 31

Hình 3.7 Mô tҧ các miӅn biӃQÿәi cӫa tín hiӋu 32

Hình 3.8 Các thành phҫQZDYHOHWWѭѫQJӭng vӟi các tӍ lӋ và vӏ trí khác nhau 32

Hình 3.9 Mӝt sӕ ví dө các hӑ hàm wavelet 33

Hình 3.10 Các thành phҫn sóng sin vӟi các tҫn sӕ khác nhau 34

Hình 3.11 Phép biӃQÿәi Fourier 34

Hình 3.12 /ѭXÿӗ xӱ lý tín hiӋXÿLӋQQmRYjÿLӋQFѫ 37

Hình 4.1 BiӇu diӉn hӋ sӕ WѭѫQJ TXDQ SKә công suҩt cӫa sóng Alpha và Theta tӯ

Hình 4.6 TӍ lӋ R cӫa sóng theta và sóng alpha trong suӕW TXi WUuQK ÿR ÿѭӧc tính

trên tҩt cҧ FiFNrQKÿLӋn cӵFWKHRÿҥo trình Fp1, Fp2, A1, A2, GND và REF 45

Hình 4.7 BiӇu diӉn giá trӏ R cӫa sóng alpha và theta trên các epoch thuӝFÿҥo trình

ÿѫQNrQK)S 47

Hình 4.8 BiӇu diӉn giá trӏ RD và RT trên các epoch thuӝFÿҥRWUuQKÿѫQNrQK)S 48

Hình 4.9 BiӇu diӉn giá trӏ RD và RT trên các epoch A2 49

thuӝFÿҥRWUuQKÿѫQNrQK)S-Hình 4.10 BiӇu diӉn giá trӏ RD và RT trên các epoch A1 50

thuӝFÿҥRWUuQKÿѫQNrQK)S-Hình 4.11 TӍ lӋ R cӫa sóng theta và sóng alpha trong suӕWTXiWUuQKÿRÿѭӧc tính

trên tҩt cҧ FiFNrQKÿLӋn cӵFWKHRÿҥo trình Fp1, Fp2, A1, A2, GND và REF 51

Hình 4.12 BiӇu diӉn giá trӏ RD và RT trên các epoch thuӝFÿҥRWUuQKÿѫQNrQK)S53

Hình 4.13 BiӇu diӉn giá trӏ RD và RT trên các epoch thuӝFÿҥRWUuQKÿѫQNrQK)S54

Hình 4.14 BiӇu diӉn giá trӏ RD và RT trên các epoch A2 55

thuӝFÿҥRWUuQKÿѫQNrQK)S-Hình 4.15 BiӇu diӉn giá trӏ RD và RT trên các epoch A1 56

thuӝFÿҥRWUuQKÿѫQNrQK)S-Hình 4.16 BiӇu diӉn giá trӏ RD và RT trên các epoch thuӝFÿҥR WUuQKÿDNrQK2O2, A1, A2, Ref, GND 57

Hình 4.17 BiӇu diӉn giá trӏ RD và RT trên các epoch thuӝFÿҥRWUuQKÿѫQNrQK2 59

Hình 4.18 BiӇu diӉn giá trӏ RD và RT trên các epoch thuӝFÿҥRWUuQKÿѫQNrQK260

Hình 4.19 BiӇu diӉn giá trӏ RD và RT trên các epoch thuӝFÿҥo A2 61

tUuQKÿѫQNrQK2-Hình 4.20 BiӇu diӉn giá trӏ RD và RT trên các epoch A1 62

thuӝFÿҥRWUuQKÿѫQNrQK2-Hình 4.21 Bi͋u di͍n giá tr͓ RD và RT trên các epoch thu͡Fÿ̩RWUuQKÿDNrQK2 O2, A1, A2, Ref và GND 63

Hình 4.22 BiӇu diӉn giá trӏ RD và RT trên các epoch thuӝFÿҥRWUuQKÿѫQNrQK2 64

Hình 4.23 BiӇu diӉn giá trӏ RD và RT trên các epoch thuӝFÿҥRWUuQKÿѫQNrQK2 66

Hình 4.24 BiӇu diӉn giá trӏ RD và RT trên các epoch thuӝFÿҥo A2 67

tUuQKÿѫQNrQK2-Hình 4.25 BiӇu diӉn giá trӏ RD và RT trên các epoch A1 68

Bҧng 4.14: HӋ sӕ WѭѫQJ TXDQ 5 Fӫa sóng alpha và theta theo các epoch cӫD ÿҥo

Các biӇu hiӋQ VX\ QKѭӧF Fѫ WKӇ WKѭӡng thҩy nhҩt là thiӃu ngӫ, ngӫ gұt, mӋt mӓL«Ĉһc biӋt, ngӫ gұt luôn là vҩQÿӅ ÿѭӧc quan tâm nhiӅu nhҩt hiӋn nay Tҥi hӝi nghӏ khoa hӑFWKѭӡng niên Hӝi Hô hҩp ViӋW1DPYj&KѭѫQJWUuQKÿjRWҥo y khoa liên tөF  ÿѭӧc tә chӭc tҥL 73+&0 *LiR Vѭ 7HOILOR /HH &KLRQJ 7UXQJ WkPNationnal Jewish Health, Mӻ, cho biӃW³7KLӃu ngӫ là mӝt trong nhӳng nguyên nhân chính gây tai nҥn giao thông trên thӃ giӟLѬӟc tính khoҧng 10-15% tai nҥn xe có OLrQTXDQÿӃn thiӃu ngӫ Nghiên cӭu vӅ giҩc ngӫ cӫa các tài xӃ 19 quӕc gia châu Âu cho thҩy tӹ lӋ buӗn ngӫ NKLOiL[HFDRWUXQJEuQK7URQJÿyQJѭӡi buӗn ngӫ khi lái xe ít nhҩt mӝt lҫn trong tháng, 7% tӯng gây tai nҥn giao thông do buӗn ngӫ, 18% suýt xҧy ra tai nҥn do buӗn ngӫ [1] Ngoài ra, theo thӕQJ Nr QăP cӫa Liberty Mutual Insurance và SADD (Students Against Destructive Decisions),

có khoҧng 20-30% hӑc sinh cҩp 3 và 6% hӑc sinh cҩp 2 ngӫ gұt trong lӟS« [2]

Có nhiӅu nguyên nhân dүQÿӃn ngӫ gұt vào ban ngày, chӫ yӃu là do thiӃu ngӫ gây ra Theo mӝt nghiên cӭu cho biӃt, viӋc ngӫ gұt liên tөFYjWKѭӡng xuyên có thӇ

là dҩu hiӋu cӫa khҧ QăQJ [ҧ\ UD ÿӝt quӷ Và khҧ QăQJ ÿӝt quӷ ӣ nhӳQJ QJѭӡi WKѭӡng hay ngӫ gұt xҧ\UDFDRKѫQQJѭӡLEuQKWKѭӡng là 2,6 lҫn [3] Bên cҥQKÿyngӫ gұWFNJQJOjPJLҧm khҧ QăQJWұp trung và giҧm chӍ sӕ IQ ViӋc ngӫ gұt vào ban ngày luôn gây nên cҧm giác mӋt mӓi, khó tұp trung, giҧm khҧ QăQJSKkQWtFKWKұm chính còn ҧQKKѭӣQJÿӃn viӋc ghi nhӟ [4]

HiӋn nay, rҩt nhiӅu nghiên cӭu xung quanh trҥng thái ngӫ gұt bҵng cách sӱ dөng camera ghi nhұn tín hiӋu mӣ và nhҳm mҳt, tuy nhiên các tín hiӋu này rҩt dӉ

gây nhiӉu, khó phân tích ViӋc ngӫ hoһc thӭc dӵa vào bӝ QmRÿӇ ÿLӅu khiӇn, nghiên cӭu vӅ tín hiӋXÿLӋn não cӫa trҥng thái ngӫ gұWFNJQJÿDQJÿѭӧc mӣ rӝng tìm hiӇu Tuy nhiên viӋc này phҧi thông qua bҧQÿRÿDNêJLҩc ngӫ ӣ mӝt thӡLÿLӇP[iFÿӏnh

NhiӅu nghiên cӭu dӵa trên tín hiӋX ÿD NrQK ÿӇ phân tích trҥng thái ngӫ, tuy nhiên nghiên cӭu vӅ tín hiӋXÿLӋn não cho trҥng thái ngӫ gұt thông qua mӝt kênh tín hiӋu thӇ hiӋQWtQÿӗng bӝ YjWtQKÿiSӭng nhanh theo tín hiӋXFѫWKӇ [5] [6] Tín hiӋu ÿLӋQQmRÿѫQNrQKYүn cho kӃt quҧ WѭѫQJWӵ QKѭWtQKLӋXÿDNrQKQrQNKLVӱ dөng ÿѫQ NrQK VӁ tiӃt kiӋm chi phí và thӡi gian xӱ lý kӃt quҧ, ít xâm lҩn và dӉ thӵc nghiӋP KѫQ 1JRjL UD WtQ KLӋX ÿѫQ NrQK FzQ Pӣ ra nhiӅu Kѭӟng ӭng dөng trong thӵc tiӉn vӅ phát triӇn thiӃt bӏ phҫn cӭQJ ÿѫQ JLҧQ Yj ÿӗng bӝ hóa vӟL QJѭӡi sӱ

dөng Vì thӃÿӅ tài luұQYăQvӟi mөc tiêu ³Phân tích trҥng thái ngӫ gұt cӫa sinh viên sӱ dөng tín hiӋXÿLӋQQmRÿѫQNrQK´ÿѭӧc lӵa chӑn nghiên cӭu KӃt quҧ cӫa

luұQYăQFyWKӇ mӣ ra tiӅPQăQJFiFFKӃ tҥo các công cө cҧnh báo tӭc thӡi sӱ dөng mӝt tín hiӋXÿLrQQmRÿѫQNrQKWKD\YuÿRQKLrXNrQKWUѭӟFÿk\ÿmWKӵc hiӋn

1.2 NhiӋm vө luұQYăQ

Vӟi mөc tiêu trên, các nhiӋm vө ÿѭӧFÿӅ UDQKѭVDX

- Tìm hiӇu trҥng thái ngӫ gұt và nhӳng ҧQKKѭӣQJÿӕi vӟi sinh viên

- Tìm hiӇu kênh tín hiӋXÿLӋn não trӵc tiӃp biӇu thӏ mҥnh trҥng thái ngӫ gұt

- Sӱ dөng dӳ liӋu có sҹn cӫa bҧQ ÿD Nê JLҩc ngӫ ÿѭӧF ÿR QKLӅu kênh chӑn NrQKÿһFWUѭQJWtQKLӋu trҥng thái ngӫ gұWÿӇ xӱ lý trên thuұt toán

- So sánh tín hiӋu cӫa tín hiӋXÿѫQNrQKÿһFWUѭQJYӟLÿDNrQKÿLӋn não kӃt hӧSÿLӋn mҳWYjÿLӋQFѫFҵm

- Tìm ra mӝWNrQKÿLӋQQmRÿѫQNrQKELӇu hiӋn tín hiӋXÿһFWUѭQJWK{QJTXD

xӱ lý tín hiӋu trên các dӳ liӋXÿmÿR

1.3 ĈӕLWѭӧng và phҥm vi nghiên cӭu

- ĈӕLWѭӧng nghiên cӭu: nam và nӳ giӟi là nhӳng hӑc sinh tình nguyӋn trong

ÿӝ tuәi tӯ ÿӃn 30 tuәi, không có tiӅn sӱ vӅ bӋnh thҫn kinh hay bӏ liӋt, ngӫ ÿҫy

ÿӫ QJj\K{PWUѭӟc, khӓe mҥnh và không sӱ dөng chҩWNtFKWKtFKUѭӧu, bia, cà

SKr WUj« 1Jѭӡi thí nghiӋm sӁ ngӗL WUѭӟc màn hình và xem mӝW ÿRҥn video clip trên màn hình Nӝi dung cӫDÿRҥn video là mô phӓQJÿRҥQÿѭӡng lái xe và ÿӕLWѭӡQJÿRӣ WѭWKӃ ghӃ lái

- Sӕ Oѭӧng: 20 dӳ liӋXÿREDRJӗPÿDNrQKYjÿѫQNrQK

- Phҥm vi nghiên cӭu: chӍ tұp trung nghiên cӭu trên nhӳQJÿӕLWѭӧng là sinh viên Tҩt cҧ các mүu thӵc nghiӋP ÿѭӧc tiӃn hành tҥL SKzQJ % WUѭӡQJ Ĉҥi hӑc Bách Khoa Tp.HCM

1.4 éQJKƭDNKRDKӑc cӫDÿӅ tài

Bӝ QmR FRQ QJѭӡi vô cùng phӭc tҥp vӟi nhӳng cҩX WU~F Y{ FQJ WLQK YL ĈyvӯDOjQѫLWLӃp nhұn thông tin tӯ P{LWUѭӡng bên ngoài vӯDOjQѫL[ӱ OêYjÿiSӭng lҥL'RÿyYLӋc ghi nhұn xác tín hiӋXÿLӋQQmRJL~SFRQQJѭӡi có thêm nhӳng hiӇu biӃt vӅ bӝ QmRFNJQJQKѭFҧi thiӋn sӭc khӓe cӝQJÿӗng ViӋc sӱ dөng tín hiӋXÿLӋn QmR((*ÿӇ theo dõi các trҥng thái não bӝ hiӋn nay luôn là vҩQÿӅ ÿѭӧc quan tâm

ĈӅ tài ghi nhұn tín hiӋXÿLӋn não ӣ mӝWNrQKÿLӋQQmR ÿһF WUѭQJWӯ ÿyWLӃn hành phân tích nhҵPÿѭDUDFiFSKѭѫQJiQWӕLѭXQKҩt thay thӃ FiFSKѭѫQJSKiSQKLӅu kênh tín hiӋu não hay sӱ dөng camera quan sát trҥng thái mӣ hoһc nhҳm mҳt

1.5 éQJKƭDWKӵc tiӉn cӫDÿӅ tài

Nghiên cӭu vӅ tín hiӋXÿLӋQQmRÿѫQNrQKPӣ UDKѭӟng ӭng dөng mӟi cho các thiӃt bӏ theo dõi trҥng thái giҩc ngӫ WURQJWѭѫQJODL.Kҳc phөFÿѭӧFNKyNKăQWURQJviӋc thӵc nghiӋm nghiên cӭu và ӭng dөng xã hӝi Ngoài ra, tín hiӋXÿѫQNrQKFKRTX\WUuQKÿRÿѫQJLҧn, xӱ lý kӃt quҧ nhanh chӕng vӟLÿӝ FKtQK[iFWѭѫQJWӵ tín hiӋu ÿDNrQK7tQKLӋXÿѫQNrQKQKҵPÿӗng bӝ hóa thӡLJLDQÿRYjWtQKLӋu sinh hӑc cӫa FѫWKӇ nhanh chóng

KӃt quҧ cӫDÿӅ WjLKѭӟQJÿӃn là theo dõi thӡLÿLӇm ngӫ gұt thông qua viӋc ghi nhұn và xӱ lý thuұt toán trên mӝt kênh tín hiӋX ÿLӋQ QmR ÿһF WUѭQJ Fӫa trҥng thái ngӫ gұt KӃt quҧ cӫD ÿӅ KѭӟQJ ÿӃn xây dӵng mӝt giao diӋn cҧQK EiR QJѭӡi dùng thông qua tín hiӋXÿRÿѭӧc nhҵm cҧi thiӋn hұu quҧ vô cùng nghiêm trӑng cӫa viӋc ngӫ gұt ҧQKKѭӣQJÿӃQÿӡi sӕQJQKѭÿmQrXWUrQ

Giҩc ngӫ có nhiӅu loҥLNKiFQKDXQKѭJLҩc ngӫ KjQJÿrPJLҩc ngӫ ngҳn giӳa ngày và mӝt sӕ trҥng thái giҩc ngӫ ÿһc biӋW NKiF QKѭ QJӫ gұt (dҥng ngӫ sinh lý) hoһc ngӫ UNJGҥng ngӫ bӋnh lý) Giҩc ngӫ hҵQJÿrPOjQJѭӡi bҥQÿӗng hành giúp FѫWKӇ chúng ta phөc hӗLQăQJOѭӧng, mang lҥi cҧm giác sҧng khoái, sҹn sàng cho mӝt ngày mӟi Ngӫ ÿӫ thӡLOѭӧng 8 tiӃng mӝWÿrPNK{QJTXDQWUӑng bҵng ngӫ ÿӫ sâu Ngӫ sâu là yӃu tӕ cҫn thiӃt cӫDTXiWUuQKJL~SFѫWKӇ phөc hӗi sau quá trình hoҥt ÿӝng trong ngày NӃu vì trӣ ngҥLQjRÿyNKLӃn ta không thӇ có mӝt giҩc ngӫ ÿӫ sâu thì ta phҧi gánh chӏu nhӳQJWiFÿӝng xҩu mà mӝt giҩc ngӫ trҵn trӑFJk\UDFKRFѫthӇ QKѭWLӇXÿrPWLPKӗi hӝSÿұp mҥQKKѫLWKӣ mӋWFăQJWKҷng thҫn kinh tӯ ÿydүn tӟi tinh thҫn uӇ oҧLFѫWKӇ mӋt mӓi, kém minh mүn ngày hôm sau ThiӃu ngӫ mӝWYjLÿrPYjSKkQEӕ rҧi rác có thӇ không quan trӑQJYuFѫWKӇ FyFѫFKӃ tӵ thích nghi và tӵ hӗi phөc mà không cҫQÿLӅu trӏ \NKRDQKѭQJQӃu tình trҥng này vүn tiӃp tөc diӉn ra hҵQJÿrPWKuQyNK{QJFKӍ FѭӟSÿLJLҩc ngӫ WK{QJWKѭӡng mà còn làm suy yӃu mӑLFѫTXDQEӝ phұQWURQJFѫWKӇ cӫDQJѭӡi bӋQKÿӗng thӡi có khҧ QăQJlàm trҫm trӑng thêm nhӳQJ FăQ EӋnh vӕQ Fy QKѭ WKұn, cao huyӃt áp, tim mҥch, thұm chí có thӇ dүQÿӃQÿӝt quӷ

&ѫWKӇ cӫa mӛLQJѭӡi có nhu cҫu vӅ giҩc ngӫ là không giӕng nhau Bên cҥnh giҩc ngӫ ÿrP FK~QJ WD FzQ Fy Pӝt dҥng giҩc ngӫ phә biӃn khác là giҩc ngӫ ban ngày hay còn gӑi là giҩc ngӫ WUѭD1Jӫ WUѭDEDROkXYjQJӫ QKѭWKӃ nào là phù hӧp; ngӫ WUѭDOjÿLӅu nên làm vӟi tҩt cҧ mӑLQJѭӡi, hay ngӫ WUѭDSKҧLÿӅXÿһn vào cùng mӝt thӡLÿLӇm trong ngày mӟi tӕW"ĈyOjQKӳng câu hӓi phә biӃQYjÿmÿѭӧc nhiӅu nhóm nghiên cӭu cùng tìm hiӇu

Ngӫ gұt có nhiӅu nguyên nhân khác nhau NhiӅu nghiên cӭX ÿm SKiW hiӋn là nhӳQJQJѭӡi bӏ ngҥt thӣ khi ngӫ có rӫi ro cao bӏ ÿӝt quӷ [3]Ĉk\FNJQJOjQJX\rQnhân dүQÿӃn buӗn ngӫ vào ban ngày Theo mӝt sӕ nghiên cӭu khoa hӑc khác, các FѫQEXӗn ngӫ không phҧi tӵ nhiên xuҩt hiӋn Khi trí não làm viӋc quá nhiӅXÿһc biӋt lúc hӑc thi hay làm viӋFFăQJWKҷng, nӃXQmRNK{QJÿѭӧc cung cҩSÿӫ Gѭӥng chҩt thì sӁ bӏ mӋt mӓi, triӋu chӭng dӉ thҩ\OjWKѭӡng xuyên ngӫ gұt [4]

Bên cҥQKÿyQJӫ NK{QJÿӫ giҩc ӣ thanh thiӃu nirQFNJQJOjQJX\rQQKkQKjQJÿҫu dүQÿӃn ngӫ gұWYjREDQQJj\Ѭӟc tính có khoҧng 2/3 sӕ hӑc sinh Mӻ thiӃu ngӫ, theo mӝt nghiên cӭXQăPFӫa Trung tâm KiӇm soát và Phòng chӕng bӋnh Hoa KǤ (CDC) Hҫu hӃt các hӑc sinh Hoa KǤ WURQJÿӝ tuәi thiӃu niên kêu buӗn ngӫ

vì phҧi bҳWÿҫu mӝt ngày hӑc vào thӡLÿLӇm quá sӟm Theo sӕ liӋu tӯ CDC, trung EuQKFytWKѫQWURQJWUѭӡng THCS và THPT ӣ Mӻ bҳWÿҫu giӡ hӑc vào 8 giӡ 30 SK~WViQJĈyOjOêGRYuVDRQKLӅu hӑc sinh có tình trҥng buӗn ngӫ NKLÿӃn lӟp Theo nghiên cӭu cӫa ViӋn Hàn lâm Nhi khoa Mӻ (AAP), các em ӣ ÿӝ tuәi thanh thiӃu niên có nhu cҫu sinh hӑc ngӫ FDRKѫQVRYӟLQJѭӡi lӟn [2]

Ngӫ gұt còn có thӇ phát dinh do nhӳng vҩQÿӅ sӭc khoҿ khác Mӝt sӕ nguyên nhân có thӇ kӇ ÿӃQ QKѭ ngӫ gұt do vҩQ ÿӅ cӫa tuyӃn giáp sҧn sinh ra hormone NK{QJÿӫGRFѫWKӇ thiӃu sҳt, do trҫm cҧP«7XǤ WKHRQJX\rQQKkQFiFKÿLӅu trӏ FNJQJVӁ khác nhau theo tӯng loҥi bӋnh lý

Ngӫ gұt không chӍ OjP JLiQ ÿRҥn các hoҥW ÿӝng trong cuӝc sӕng hàng ngày

mà còn gây ra nhiӅu hӋ luӷ ÿiQJWLӃc không mong muӕn Boden-Albala và các cӝng

sӵ [3]ÿmQKұn thҩy rӫi ro bӏ ÿӝt quӷ cӫa nhӳQJQJѭӡi ngӫ gұWFDRKѫQOҫn so vӟi

nhӳQJQJѭӡi không hӅ ngӫ gұtĈӕi vӟLQKyPQJѭӡi già ngӫ gұt nhiӅu thì rӫi ro có thӇ WăQJ Jҩp 4.5 lҫQ Ĉk\ Oj ORҥi nghiên cӭX ÿҫu tiên vӅ sӵ liên hӋ giӳa viӋc ngӫ giҩc ngҳQNK{QJWtQKWUѭӟc vào ban ngày và các sӵ cӕ tim mҥFKQKѭÿӝt quӷ Các nhà nghiên cӭXÿmQKұn thҩy là nhӳQJQJѭӡi gһSNKyNKăQJLӳ cho mình tӍnh ngӫ vào ban ngày có rӫi ro bӏ ÿӝt quy cao nhҩt Bên cҥQKÿyQJӫ gұWFNJQJOjPWKLӃu khҧ QăQJWұp trung và giҧm chӍ sӕ IQ [4]: Ngӫ gұt khiӃQFѫWKӇ mӋt mӓLWKrPÿyJLҩc ngӫ bӏ ngҳt quãng khiӃn ta khó ngӫ VkX Yj ÿӫ giҩc vào buәi tӕi Vì thӃ, não bӝ không thӇ tұSWUXQJÿѭӧc, làm giҧm khҧ QăQJSKkQWtFKWKұm chí ҧQKKѭӣng tӟi trí nhӟ 1JX\ Fѫ WLӇX ÿѭӡng và béo phì [10], [11]: Mҩt ngӫ ҧQK Kѭӟng tӟi hҩp thu JOXFRVHOjPWăQJQJX\FѫÿiLWKiRÿѭӡng TӍ lӋ béo phì ӣ QJѭӡi thiӃu ngӫ hay ngӫ gұWFNJQJFDRKѫQQKӳQJQJѭӡi ngӫ ÿӫ giҩc

2.2 Tәng quan vӅ tín hiӋXÿLӋn não

2.2.1 Sӵ KuQKWKjQKVyQJÿLӋn não

2.2.1.1 Cҩu tҥo và chӭFQăQJFӫa neuron thҫn kinh

Tҩt cҧ các bӝ phұn cӫDFѫWKӇ ÿӅXÿѭӧc cҩu tҥo bӣi tӃ bào Các tӃ bào chính cӫa hӋ thҫQNLQKÿѭӧc gӑi là neuron Não có ít nhҩt 100 tӹ neuron và chúng kӃt nӕi vӟLQKDXWK{QJTXDFiF[XQJÿLӋn cӵc nhӓ ÿѭӧc gӑi là tín hiӋu thҫn kinh [9]

Hình 2.1 C̭u t̩o cͯa m͡t neuron th̯n kinh [10]

Cҩu tҥo cӫa mӝt neuron thҫQNLQKFNJQJJLӕQJQKѭFiFWӃ EjRNKiFĈLӅu làm cho các neuron trӣ nên chuyên biӋt và quan trӑng nhҩWWURQJFѫWKӇ là nhӡ vào sӵ

kӃt hӧp giӳa hình dҥng cӫa chúng và sӵ truyӅn dүn các tín hiӋu thҫn kinh Mӛi tín hiӋu sӁ ÿLGӑFWKHRPjQJQKѭPӝW[XQJÿӝng, hay là (peak) cӫDGzQJÿLӋQÿѭӧc gây

ra bӣi các chuyӇQÿӝng cӫa phҫn tӱ WtFKÿLӋn gӑLOjLRQ;XQJÿӝng hay các tín hiӋu thҫn kinh là ngôn ngӳ FѫEҧn cӫa hӋ thҫn kinh Ngôn ngӳ này dӵDWUrQFѫVӣ là tҫn sӕQJKƭDOjÿѭӧc diӉQÿҥt theo hình thӭc dãy sӕ

Trong vӓ não, mӝt neuron có thӇ tҥo khӟp thҫn kinh vӟLKѫQQHXURQkhác vì vұy mà vӓ QmRFyKѫQWӍ khӟp thҫn kinh Mӛi neuron có hình dҥng riêng WKѭӡng có nhiӅu nhánh gӑLOjÿX{LJDLPӝt nhánh dài và mҧQKKѫQJӑi là sӧi trөc

&iFÿX{LJDLWKXWKұp tín hiӋu thҫn kinh tӯ các neuron khác Thân tӃ bào sӁ liên kӃt

và hӧp nhҩt các tín hiӋu này rӗi gӱLÿLGӑc theo sӧi trөFD[RQVDXÿyÿӃn các neuron NKiFKD\ÿӃQFiFFѫ

2.2.1.2 Bҧn chҩt cӫa các tín hiӋu thҫn kinh

Các tín hiӋu thҫQNLQKOjFiF[XQJÿӝt cӫDGzQJÿLӋn gây ra do chuyӇQÿӝng cӫa phҫn tӱ gӑLOjLRQĈLӋn tích là mӝt thuӝFWtQKFѫEҧn cӫa vұt chҩt Các muӕi NKRiQJ QKѭ DOL Yj 1DWUL Wӗn tҥL WURQJ Fѫ WKӇ Gѭӟi dҥng ion K+ , Na+ Càng có nhiӅu ion tұp trung tҥi mӝt chӛ WKuÿLӋn tích càng cao Các dung dӏch ӣ bên ngoài và bên trong tӃ bào trung hòa vӅ mһWÿLӋQWtFKQKѭQJFyYӓ phân cӵc vӅ ÿLӋn tích phӫ lên màng cӫa mӛi tӃ bào và tҥR UD ÿLӋn thӃ nghӍ Khi các ion di chuyӇQ EăQJ TXDmàng tӃ bào, chuyӇQÿӝng liên kӃt cӫDÿLӋn tích gây ra mӝW[XQJÿLӋQÿӝng hay mӝt hiӋXÿLӋn thӃ hoҥWÿӝQJĈLӋn thӃ hoҥWÿӝng vào khoҧng 100 mV tӯ ÿӍQKÿӃQÿi\YjkӃt thúc trong 1/250 giây [11]

2.2.1.3 Các vùng chӭFQăQJFӫa não

1KѭFK~QJWDÿmELӃt, bӝ não FRQQJѭӡi vô cùng phӭc tҥp vӟi nhӳng cҩu trúc Y{FQJWLQKYLĈyYӯDOjQѫLWLӃp nhұn thông tin tӯ tҩt cҧ các bӝ phұn cӫDFѫWKӇ và ÿiSӭng bҵng các chӍ thӏ ÿӃn mӑLP{YjFѫTXDQ1mREuQKWKѭӡng sӁ phát các tín hiӋX ÿLӋn nhӓ ÿӃn tӯ các tӃ bào não và tӃ bào thҫn kinh dүn truyӅn thông tin cho QKDX 1mR ÿѭӧc cҩu tҥo bӣi các tӃ bào thҫn kinh, bӝ QmR QJѭӡL WUѭӣng thành có khoҧng 100 tӹ tӃ bào thҫn kinh Trong giҧi phүu hӑc, hӋ thӕng thҫQNLQKÿѭӧc chia

ra thành hӋ thҫQNLQKWUXQJѭѫQJYjKӋ thҫn kinh ngoҥi biêQ&iFWK{QJÿLӋp tuôn tӯ

hӋ thҫn kinh ngoҥi biên và chҥ\WKHRNrQKÿӃn hӋ thҫQNLQKWUXQJѭѫQJÿӇ FѫTXDQnày xӱ lý và truyӅn lӋnh trӣ lҥLĈҥi não hay vӓ não là trung tâm phҧn xҥ FyÿLӅu kiӋQÿLӅu khiӇn mӑi hoҥWÿӝQJFѫEҧn cӫDFiFFѫTXDQYұQÿӝng và các hoҥWÿӝng phӭc tҥSQKѭYQJKLӇu tiӃng nói và chӳ viӃW«OjWUXQJWkPWKҫQNLQKWUXQJѭѫQJvӟi các hoҥWÿӝng thҫn kinh cao cҩp có chӭFQăQJÿһc biӋWQKѭWѭGX\WuQKFҧP«YjÿLӅu này chính là sӵ khác biӋt lӟn nhҩt giӳDFRQQJѭӡi vӟi nhӳng loài khác [12] Dӵa theo chӭFQăQJFҩu trúc và các sҳp xӃp cӫa các tӃ bào thҫQNLQKÿҥi não ÿѭӧFFKѭDWKjQKWK\FKtQKWәQJTXiWQKѭVDX7K\FKҭP7K\ÿӍnh, Thùy thái GѭѫQJ7K\WUiQWK\WUiQYjWK\WUѭӟc trán )

Hình 2.2 ChͱFQăQJFͯa các thùy não [12]

Thùy tránÿk\OjWK\Oӟn nhҩt trong 4 thùy gӗPWK\WUiQYjWK\WUѭӟc trán,

chiӃm 1/3 diӋn tích vӓ não, nҵm ӣ SKtDWUѭӟc vӓ não Thùy trán là QѫLSKiWWULӇn khҧ QăQJVX\OXұn bұc cao, tính toán logic, lên kӃ hoҥch, quҧQOêÿLӅu khiӇn hành vi và cҧm xúc, giҧi quyӃt vҩQ ÿӅ, khҧ QăQJ TXDQ ViW PӭF ÿӝ tұS WUXQJ Wѭ GX\ Fҩu trúc ngôn ngӳ ChӭF QăQJ Qәi trӝi cӫa thùy trán gӗm bӝ nhӟ làm viӋc, phán xét, kiӃn thӭc, tә chӭc công viӋc Khu vӵc này nhұn thông tin tӯ nhiӅu thùy khác và truyӅn xung thҫQNLQKFKRFiFFѫSKҧn xҥ

7K\ÿӍnh: nҵm ӣ giӳa các thùy cӫDQmRWѭѫQJӭng vӟi vai trò vұQÿӝng và

hiӇu thông tin cҧm giác Vai trò vұQ ÿӝng cӫD WK\ ÿӍnh bao gӗm viӋc kiӇm soát chӭF QăQJ YұQ ÿӝng toàn thân, sӵ linh hoҥt cӫa các khӟp ngón tay và cә tay, mô phӓQJÿӝng tҩc mӟi, nҳm bҳt quy trình lҳp ghép tinh xҧo, ҧQKKѭӣQJÿӃn phҧn xҥ, sӭc bӅn và khҧ QăQJJLӳ WKăQJEҵng cӫDFѫWKӇ

7K\WKiLGѭѫQJ: có vӏ trí ӣ Gѭӟi cùng cӫa vӓ QmRWѭѫQJӭng vӟi thính giác

7K\Qj\ÿҧm nhұn vai trò quan trӑng trong viӋc giҧi thích âm thanh và ngôn ngӳ nghe thҩ\7K\WKiLGѭѫQJWKDPJLDYjRYLӋc xӱ lý tín hiӋu vào tӯ giác quan thánh WK{QJWLQFyêQJKƭDVX\UDÿѭӧc cho khҧ QăQJJKLQKӟ mӝt cách thích hӧSÿӇ hình thành ký ӭc trong trí nhӟ dài hҥn và khҧ QăQJÿӏQKKѭӟng trong không gian

Thùy chҭmÿһt ӣ phҫn sau cӫa vӓ não ChӭFQăQJFӫa cùng này là xӱ lý các

WK{QJ WLQ OLrQ TXDQ ÿӃn thӏ giác Thông qua vӓ não thӏ giác chính (phân theo Brodmann) Thùy chҭm tiӃp nhұn thông tin tӯ võng mҥFѭӟFOѭӧng khoҧng cách, tӍ

Khi mӝW QѫURQ NK{QJ WUX\Ӆn tín hiӋX Fy QJKƭD Oj Qy ÿDQJ ӣ trҥng thái nghӍ .KLÿyLRQFyWKӇ ÿLTXDPjQJGӉ dàng trong khi ion và bӏ chһn lҥi Khi các lӵc cân bҵQJÿLӋn thӃ trong và ngoài màng xҩp xӍ -70mV gӑi OjÿLӋn thӃ màng nghӍ cӫa QѫURQ

™ ĈLӋn thӃ hoҥWÿӝng

ĈLӋn thӃ hoҥWÿӝng chӍ xuҩt hiӋn khi và chӍ khi mӝWQѫURQWUX\Ӆn thông tin tӯ mӝt tӃ bào này sang mӝt tӃ EjRNKiFĈLӋn thӃ hoҥWÿӝng là sӵ xuҩt hiӋn hoҥWÿӝng

ÿLӋQÿѭӧc thiӃt lұp bӣi dòng khӱ cӵc Khi có mӝWWiFQKkQNtFKWKtFKOjPFKRÿLӋn thӃ nghӍ WăQJYjNKLQyWăQJÿӃn mӝWQJѭӥng nhҩWÿӏQKQѫURQÿyVӁ tҥRUDÿLӋn thӃ hoҥWÿӝng NӃXNK{QJÿҥt giá trӏ QJѭӥng thì sӁ NK{QJFyÿLӋn thӃ hoҥWÿӝng

Na+ ÿyQJWKuNrQK.+ mӣ ra, ion Na+ lұp tӭc di chuyӇn vào bên trong màng tҥo nên hiӋQWѭӧng tái phân cӵc Quá trình trên cӭ tiӃp diӉQQKѭWKӃ làm cho xung thҫn kinh ÿѭӧc lan truyӅn dӑc theo các sӧi thҫn kinh

™ Cách thӭc truyӅn tín hiӋu cӫDQѫURQWKҫn kinh

Khi có mӝW[XQJÿӝng thҫQNLQKÿLÿӃQYjÿҥt tӟLQJѭӥQJ[XQJÿӝng này sӁ khӣi phát mӝW ÿLӋn thӃ hoҥW ÿӝng cӫD PjQJ Qѫ URQ Ĉӝ tұp trung các ion K+ tҥi khoҧng gian bào trong quá trình khӱ cӵFQѫURQWăQJOrQVӁ tҥo ra mӝWÿLӋn thӃ hoҥt ÿӝng cӫa màng tӃ bào thҫQNLQKÿӋm nҵP[XQJTXDQK QѫURQQj\ĈLӋn thӃ hoҥt ÿӝQJÿѭӧc tҥo ra ӣ tӃ bào thҫQNLQKÿӋm có vai trò làm lan tӓDFiFÿLӋn thӃ hoҥt

ÿӝng cӫDQѫURQUDPӝt vùng nhҩWÿӏnh gӑLOjÿLӋn thӃ khu vӵF1KѭYұy, viӋc xuҩt hiӋn mӝWQKyP[XQJÿӝQJÿӗng bӝ dүQÿӃn hoҥt hóa các cҩu trúc cӫa mһt ngoài cӫa

vӓ não và tҥRQrQFiFVyQJÿLӋQQmRFyELrQÿӝ cao, giúp dӉ phân biӋt giӳa sóng này vӟL VyQJ NLD %LrQ ÿӝ, tҫn sӕ và thӡi khoҧng cӫD FiF GDR ÿӝQJ ÿLӋn thӃ khu vӵc Gѭӟi dҥQJVyQJQmRWKѭӡng khác nhau và phө thuӝc vào các lӟp tӃ EjRPjQJѭӡi ta WKăPGz [13]

Tín hiӋXÿLӋn não ghi nhұn ӣ bӅ mһt sӑ, có biêQÿӝ WKD\ÿәi tӯ ÿӃn 200mV

và tҫn sӕ WKD\ÿәi tӯ 1 nhӏp trong vài giây tӟi 50 nhӏSKD\KѫQQӳa trong mӛi giây Xét theo tҫn sӕ YjELrQÿӝ có thӇ phân biӋWWUrQÿLӋQQmRÿӗ cӫDQJѭӡLEuQKWKѭӡng thành 4 loҥLVyQJFѫEҧn

Hình 2.4 Các d̩QJVyQJÿL͏QQmRF˯E̫n [14]

™ Sóng Alpha (ࢻ) [ 8 - 12 Hz ]

Là sóng có tҫn sӕ tӯ 8 ± +]ELrQÿӝ tӯ 30 ± 50 µV Sóng có dҥng hình sin YjFiFVyQJ$OSKDFyELrQÿӝ NKiFQKDXQrQFK~QJWKѭӡng tҥo các thoi sóng kéo dài chӯng 5 ± 10 giây

6yQJ$OSKDTXDQViWÿѭӧc rõ nhҩt ӣ thùy chҭm vӟLFiFÿһFÿLӇPELrQÿӝ và tҫn sӕ әQ ÿӏnh nhҩt Sóng Alpha thӇ hiӋn rõ khi ngӗi trong phòng tӕL WURQJ ÿLӅu kiӋn không hoҥW ÿӝng thӇ lӵc và trí óc, ӣ Wѭ WKӃ thoҧi PiL FiF Fѫ ÿѭӧF WKѭ JLãn, nhҳm mҳt và không có các kích thích tӯ ngoài Sóng Alpha ӣ vùng chҭm sӁ thay bҵng sóng Beta khi mӣ mҳt, khi có kích thích tӯ bên ngoài, khi hoҥW ÿӝng trí óc Càng tұp trung chú ý sóng Alpha càng giҧm

Ӣ QJѭӡLWUѭӣng thành và buQKWKѭӡng, sóng Alpha là sóng phә biӃn và mang ý QJKƭDÿһFWUѭQJNKLWӍnh táo Ӣ mӝt sӕ QJѭӡi, chiӃm tӹ lӋ nhӓ cy thӃ thҩy xuҩt hiӋn

nhӏS$OSKDNK{QJÿһFWUѭQJYӅ tҫn sӕ YjÿӏQKNKXQKѭP{Wҧ ӣ trên: cic biӃn thӇ vӅ tҫn sӕ, biӃn thӇ vӅ hunh thii, biӃn thӇ vӅ ÿӏnh khu

Ngoài ra, còn có loҥi sóng Alpha thӭ hai có thӇ xҧy ra là trong khi ngӫ mҳt di chuyӇn nhanh (ngӫ 5(0 1Jѭӧc lҥi vӟi dҥng tӍnh táo cӫa hoҥWÿӝng sóng Alpha, dҥng này nҵm ӣ YQJ WUXQJWkPSKtDWUѭӟc cӫa não HiӋn nay, có ý kiӃn cho rҵng dҩu hiӋn Alpha là mӝt phҫQEuQKWKѭӡng cӫa ngӫ REM, và vӟLTXDQÿLӇm rҵQJÿk\chính là dҩu hiӋu cӫa quá trình cұn thӭc

™ 6yQJ%HWDȕ >- 35 Hz ]

Sóng Beta có tҫn sӕ 13 ± +]ELrQÿӝ tӯ 5 - —9WKѭӡng ghi nhұn ӣ vùng ÿӍnh và vùng trán cӫa vӓ não khi hoҥWÿӝng tinh thҫn nhiӅu hoһFFăQJWKҷng, hay kích thích hӋ thҫQ NLQK WUXQJ ѭѫQJ PҥQK GR JLiF TXDQ 6yQJ %HWD ÿѭӧc quan sát thҩy ӣ tҩt cҧ các nhóm tuәLYjÿѭӧc coi OjEuQKWKѭӡng

™ Sóng Theta (ࣂ) [ 4 ± 7 Hz ]

Sóng Theta có tҫn sӕ 4 ±  +] ELrQ ÿӝ trung bình khoҧng 50 µV, xuҩt hiӋn chӫ yӃu ӣ YQJÿӍQKYjYQJWKiLGѭѫQJFӫa trҿ HPGѭӟi 10 tuәLVDXÿyJLҧm dҫn, ӣ QJѭӡLWUѭӣng thành chӍ còn rҩWtWYjÿӕi xӭng ӣ vùng tUiQWKiLGѭѫQJErQ7\theo lӭa tuәLYjÿLӅu kiӋn xuҩt hiӋn cӫa nhӏS7KHWDPjÿѭӧFÿiQKJLiOjEӋnh lý hay nhӏS Fѫ EҧQ 6yQJ Qj\ WKѭӡQJ ÿѭӧc quan sát thҩy ӣ QJѭӡL WUѭӣQJ WKjQK NKL ÿDQJtrong trҥng thái buӗn ngӫWURQJFiFJLDLÿRҥn ngӫ nông hoһc trong gây mê

2.2.2 &ѫFKӃ ÿLӅu hòa trҥng thái thӭc ± ngӫ

&yKDLTXiWUuQKFKtQKÿLӅu chӍnh nhӏSÿLӋu giҩc ngӫ [15] [16]

- Quá trình cân bҵng nӝi mô: nhҩn mҥnh chӭFQăQJFӫa thӡi gian kӇ tӯ lúc ngӫ ÿӃn lúc thӭc dұy Quá trình này ҧQKKѭӣQJÿӃQ[XKѭӟng cӫa giҩc ngӫ YjFyÿһc ÿLӇm là sӵ cân bҵQJWăQJNKLWKӭc và giҧPÿLNKLQJӫ Hocmon adenosine liên TXDQÿӃn quá trình này, liên quan trӵc tiӃSÿӃn sӵ kích thích và thӭc tӍnh, xuҩt hiӋn trong thӡi gian tӍnh táo [17]

- Quá trình sinh hӑc: là quá trình phҧn ánh thӵc tӃ, tӯ cҩSÿӝ tӃ EjRÿӃn cҩSÿӝ FDRKѫQVӵ WKD\ÿәi hoҥWÿӝQJWURQJKѫQJLӡ ÿѭӧc thӇ hiӋQTXDÿѭӡng cong sin Hocmon Melatonin liên TXDQÿӃQTXiWUuQKQj\ÿk\OjKRFPRQ ӭc chӃ ánh ViQJÿѭӧc tiӃt ra bӣi tuyӃn tùng [18]

Hình 2.5 4XiWUuQKÿL͉u hòa gi̭c ngͯ [15]

Ngoài ra, sӵ lһp lҥLWKHRFKXNuFNJQJJySSKҫn quan trӑng trong viӋFÿLӅu hòa FѫFKӃ giҩc ngӫĈLӅXQj\JL~SÿLӅu chӍnh và quyӃWÿӏnh trình tӵ thӡi gian cӫa tӯng JLDLÿRҥn ngӫ

Hình 2.6 S͹ ÿL͉u hòa gi̭c ngͯ trong ngày [15]

Do hoҥWÿӝng cӫDFѫWKӇ kéo dài, các tӃ bào vӓ não chuyӇn sang trҥng thái ӭc chӃ, gây ӭc chӃ các tӃ bào thҫn kinh trong vӓ não Trong khi ngӫ, qua tӯng chu kǤ

tӯ hành cҫu não lҥi phát ra tӯng loҥt [XQJ ÿӝng truyӅn lên vùng trán, và mӝt sӕ vùng khác cӫa vӓ não Chính nhӳng luӗQJ[XQJÿӝQJQj\ÿmJk\KѭQJSKҩn các tӃ bào thҫn kinh trong vӓ não, gây ra pha ngӫ nhanh, vì thӃ WUrQÿLӋQQmRÿӗ xuҩt hiӋn FiFVyQJQKDQK1KѭYұy, khi não ӣ trҥng thái ngӫ vӓ não và các luӗQJ[XQJÿӝng hoҥt hoá tӯ thӇ Oѭӟi lên vӓ não bӏ ӭc chӃ, còn các trung khu ngӫ chuyӇn sang hoҥt ÿӝng Trҥng thái thӭc- ngӫ cho thҩy sӵ ÿҧm bҧo tә chӭc lҥi hoҥWÿӝng cӫa mӝt sӕ cҩu trúc quan trӑng [15]

2.3 &ѫFKӃ hình thành tín hiӋXÿLӋQFѫ

Tín hiӋXÿLӋQFѫÿѭӧc phát sinh tӯ sӵ kích thích cӫa các sӧLFѫEӣLFiFQѫ± URQ%uQKWKѭӡng, trҥng thí cân bҵng ion giӳa các ion bên trong và bên ngoài màng

tӃ bào tҥo nên mӝWÿLӋn thӃ nghӍ tҥi màng tӃ bào cѫ-ÿӃn -90mV khi không co

Fѫ .KLFyNtFKWKtFKVӁ làm xuҩt hiӋn sӵ khác nhau vӅ ÿLӋn thӃ giӳa bên trong và bên ngoài màng tӃ EjRÿLӋn thӃ bên trong trӣ QrQkPKѫQ6ӵ hoҥt hóa cӫa mӝt tӃ bào sӯQJ WUѭӟc alpha ± motor gây nên sӵ dүn truyӅn các kích thích dӑc theo dây thҫn kinh vұQÿӝng Sau khi giҧi phóng các chҩt dүn truyӅn tҥi tҩm vұQÿӝng (the motor endplates), mӝWÿLӋn thӃ tҩm vұQÿӝQJÿѭӧc tҥo ra tҥi sӧLFѫÿѭӧc kích thích bӣL08ĈһFÿLӇm khuӃch tán này cӫa màng sӧLFѫEӏ WKD\ÿәi trong mӝt thӡi gian ngҳn và các ion Na+ di chuyӇn vào bên trong màng tӃ EjRĈLӅu này gây nên mӝt sӵ khӱ cӵc màng tӃ bào tҥo ra mӝWÿLӋn thӃ hoҥWÿӝQJWKD\ÿәi nhanh chóng tӯ -80mV

ÿӃn +30mV Sӵ khӱ cӵFQj\ÿѭӧc phөc hӗi ngay lұp tӭc bӣi sӵ WUDRÿәLQJѭӧc lҥi các iRQErQWURQJTXiWUuQK³EѫPLRQ´YjWҥo nên sӵ tái khӱ cӵc màng tӃ bào [19]

Hình 2.7 Quá trình kh͵ c͹c và tái c͹c cͯa màng t͇ EjRF˯[20]

™ &iFÿһFÿLӇPFѫEҧn cӫa tín hiӋXÿLӋQFѫ [21]

Tín hiӋXÿLӋQFѫNKLÿѭӧc ghi nhұn bҵQJFiFÿLӋn cӵc trên bӅ mһt da là mӝt tín hiӋu rҩt phӭc tҥp, do tәng các tín hiӋu tӯ nhiӅu sӧLFѫ

- Khi dò tìm bҵQJÿLӋn cӵc bӅ mһWELrQÿӝ tín hiӋu EMG tӯ 0,1 ± 10mV, tҫn

2.4.1 Nguyên tҳc ghi nhұn tín hiӋXÿLӋn não

*KLÿLӋQQmRÿӗ OjSKѭѫQJSKiSJKLOҥi tín hiӋu sinh hӑc cӫa não bӝ bҵng cách ÿһWFiFÿLӋn cӵc lên trên bӅ mһWGDÿҫX&iFÿLӋn cӵFQj\ÿѭӧc nӕi vӟi nhau theo tӯng chuyӇQÿҥRÿѫQFӵc hoһFOѭӥng cӵF&iFPi\JKLÿLӋQQmRWKѭӡQJÿѭӧc sҧn xuҩt dӵa trên nguyên tҳc phӕi hӧp cӫa nhiӅu chuyӇQÿҥo Mӛi chuyӇQÿҥRÿѭӧc tҥo nên bӣi:

- Mӝt khuӃFKÿҥL ELrQ ÿӝ cho phép khuӃFKÿҥi mӝt cách trung thӵFFiFÿLӋn thӃ ӣ mӭFÿӝ tӯng microvolt

- Mӝt bӝ phұQ JKL Fѫ Kӑc hoһc sӕ hóa cho phép tiӃp nhұn nhӳng tín hiӋu và thӇ hiӋn trên giҩy hoһc màn hình vi tính TӕF ÿӝ chҥy cӫa giҩy tӯ 15mm/s cho ÿӃn 30mm/s tùy theo tӯng tác giҧ

Tùy theo sӕ Oѭӧng cӫa các thông tin cҫn phân tích mà các bҧn ghi có thӇ ÿѭӧc ÿһt tӯ ÿӃn 20 chuyӇQÿҥo HiӋQQD\FiFPi\JKLÿLӋn não sӕ hóa ÿmGҫn thay thӃ hӋ thӕng ghi trên giҩy Các tín hiӋXÿѭӧc ghi bҵng các chuyӇQÿҥRÿѫQFӵc VDXÿyÿѭӧc sӕ hóa và dӵ trӳ trong nhӳng bӝ nhӟ FyGXQJOѭӧng cao cӫa các máy vi WtQKFiFÿƭDFӭQJÿƭDTXDQJWӱ .KLQJѭӡLWDÿӑc kӃt quҧ, các tín hiӋu này sӁ ÿѭӧc ÿӏnh dҥng trӣ lҥL1KѭYұ\QJѭӡLÿӑFÿLӋn não có thӇ ÿӑc lҥi tҩt cҧ nhӳQJJuÿmJKLthông qua các chuyӇQÿҥo khác nhau BҵQJFiFKQj\VDXNKLÿmÿӑc toàn bӝ bҧn ghi QJѭӡi ta có thӇ chӫ ÿӝng lӵa chӑn nhӳng hình ҧnh cҫn thiӃWÿӇ in ra giҩy mà không cҫn in tҩt cҧ toàn bӝ bҧn ghi [8]

2.4.2 Vӏ WUtÿһWÿLӋn cӵc

1Jj\QD\QJѭӡi ta sӱ dөng các vӏ WUtÿһWÿLӋn cӵFWKHRTX\ÿӏnh quӕc tӃ gӑi là

hӋ thӕng 10 ± ĈyOjPӝt hӋ thӕng gӗm 10 hoһFÿLӋn cӵFÿѭӧFÿһt theo mӝt

tӹ lӋ nhҩW ÿӏnh trên toàn bӝ YQJ GD ÿҫu BҵQJ SKѭѫQJ SKiS Qj\ QJѭӡi ta có thӇ [iFÿӏQKÿѭӧc nhiӅu nhóm chuyӇQÿҥRNKiFQKDXÿӍQKÿҫXWKiLGѭѫQJFKҭP«

Hình 2.8 H͏ th͙QJÿL͏n c͹c 10-20 [22]

HӋ thӕQJ ÿһW ÿLӋn cӵc ghi 10 ± 20 quӕc tӃ ÿӇ JKL ÿLӋQ QmR Fy  ÿѭӡng nӕi chính:

- Ĉѭӡng thӭ nhҩt: Nӕi 2 ӕQJWDLQJRjLQJD\WUѭӟc tai)

- Ĉѭӡng thӭ hai: Nӕi gӕFPNJLYӟi ө chҭm ngoài, cҧ ÿѭӡng nӕLQj\ÿӅXÿLTXDÿӍnh sӑ

- Ĉѭӡng thӭ EDÿѭӡng chu vi cӫa sӑ kӃt nӕi hDLÿLӇm tұn cùng nhҩt trên sӑ

%DÿѭӡQJQj\ÿѭӧc chia theo tӍ lӋ 10 ± 20 ± 20 ± 20 ± 20 ± 10 theo cҧ trөc trӵc JLDRKDLÿѭӡng vuông góc) lүn theo vòng tròn chu vi, theo kiӇXFKLDÿ{LFiFÿLӇm nӕi Khi nghiên cӭu giҩc ngӫQJѭӡi ta chӍ ÿһWÿLӋn cӵc ӣ mӝt sӕ vӏ trí (nhӳng chӛ FyYzQJWUzQÿHQWUrQKuQK ĈLӇn gӕFPNJLQҵm giӳDKDLFKkQPj\JODEHOOD ÿLӇm chҭm (inion), F là trán (Frontal), O là chҭm (Occipital), C là trung tâm (Central), P OjÿӍQK3DULHWDO ĈiQKVӕ lҿ nӃu bên trái và sӕ chҹn nӃu bên phҧi &iFÿLӋn cӵc cҫn ÿһt thұWÿӕi xӭQJÿҫu bӋnh nhân phҧi sҥch và dүQÿLӋn tӕt (có thӇ sӱ dөng gel tҭy tӃ bào và bôi chҩt dүQ ÿLӋQ  ÿӇ giҧm tӕL ÿD ÿLӋn trӣ GD ÿҫX WKHR TX\ ÿӏnh chuҭn

5k

 :