Phát triển phương pháp phân tích định lượng tín hiệu iEMG chi trên hỗ trợ chẩn đoán bệnh lý

i BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI PHẠM MẠNH HÙNG PHÁT TRIỂN PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỊNH LƢỢNG TÍN HIỆU iEMG CHI TRÊN HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH LÝ LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Hà Nội 2016ii BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI PHẠM MẠNH HÙNG PHÁT TRIỂN PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỊNH LƢỢNG TÍN HIỆU iEMG CHI TRÊN HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH LÝ Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 62520203 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN VĂN KHANG Hà Nội 2016iii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu trong luận án này là trung thực và chƣa từng đƣợc công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Giáo viên hƣớng dẫn PGS.TS Nguyễn Văn Khang Tác giả Phạm Mạnh Hùng Tiếng việt: 1, 2, 3, 4, 5, 6. Tiếng anh: A 7, 8, 9, 10, 11, B 12, 13, 14 C 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, D 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, E 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, F 43, 44, 45, 46, G 47, 48, 49, 50, H 51, I 52, J 53, 54, 55, 56, K 57, 58, 59, 60, 61, L 62.., M 63, 64, 65, 66, N 67, 68, O 69, P 70, Q .., R 71, 72, 73, 74, S 75, 76, 77, 78, 79, T 80, 81, 82, 83, 84, U 85, 86, V 87, Y .., W 88.iv LỜI CẢM ƠN Đầu tiên tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc của mình tới thầy hƣớng dẫn khoa học PGS.TS. Nguyễn Văn Khang. Thầy là ngƣời đã định hƣớng cho tôi triển khai các ý tƣởng khoa học, luôn tận tình hƣớng dẫn tôi trong suốt thời gian thực hiện luận án. Tôi cũng xin chân thành cảm ơn GS.TS. Nguyễn Đức Thuận, các Anh, Chị, em và các bạn đồng nghiệp thuộc Bộ môn Công nghệ Điện tử Kỹ thuật y sinh, Viện Điện Tử Viễn Thông trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo điều kiện, định hƣớng, giúp đỡ và động viên để tôi hoàn thành công trình nghiên cứu này. Đặc biệt tôi xin cảm ơn Bộ môn Công nghệ Điện tử Kỹ thuật Y sinh, Bộ môn Điện tử Kỹ thuật máy tính viện Điện Tử Viễn Thông trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội và Phòng xét nghiệm Điện cơ đồ Bệnh viện Lão Khoa Trung Ƣơng đã giúp đỡ tôi rất nhiều về cơ sở vật chất, trang thiết bị nghiên cứu và các góp ý định hƣớng nghiên cứu để tôi hoàn thành tốt công trình nghiên cứu của mình. Tôi cũng xin trân trọng cảm ơn tới Ban Giám hiệu, Viện Đào tạo Sau đại học và viện Điện Tử Viễn Thông trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo điều kiện cho tôi trong quá trình học tập và nghiên cứu. Tôi cũng xin cảm ơn các thành viên trong nhóm nghiên cứu EMGLabvn đã hỗ trợ và tham gia với tôi trong việc triển khai các thí nghiệm đo lƣờng, phân tích tín hiệu tại các cơ sở y tế và phòng thí nghiệm. Cuối cùng, tôi xin chân thành cảm ơn gia đình, những ngƣời thân luôn động viên về tinh thần, thời gian và vật chất để tôi có động lực trong công việc và nghiên cứu khoa học. Hà Nội, ngày tháng năm 2016 Tác giả Phạm Mạnh Hùngv MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT.......................................... ix DANH MỤC BẢNG........................................................................... xi DANH MỤC HÌNH ........................................................................... xii MỞ ĐẦU ...............................................................................................1 Mục đích của nghiên cứu....................................................................................1 Mục tiêu nghiên cứu của luận án....................................................................3 Các vấn đề cần giải quyết của luận án...........................................................3 Phạm vi nghiên cứu của luận án.........................................................................4 Phƣơng pháp nghiên cứu....................................................................................4 Cấu trúc luận án..................................................................................................5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án.........................................................6 Các đóng góp chính của luận án.........................................................................6 CHƢƠNG 1. TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ ỨNG DỤNG LÂM SÀNG .......8 1.1. Sinh lý đơn vị vận động và nguồn gốc tín hiệu điện cơ..............................8 1.1.1. Tóm lược giải phẫu hệ thần kinh cơ...................................................8 1.1.2. Tóm lược về giải phẫu cơ vân...............................................................9 1.1.3. Tóm lược về giải phẫu của thần kinh vận động..................................11 1.1.4. Đơn vị vận động..................................................................................12 1.1.5. Nguồn gốc của tín hiệu điện cơ ..........................................................14 1.1.5.1. Phản ứng hóa điện của synap thần kinh cơ ........................................14 1.1.5.2. Điện thế màng tế bào ............................................................................15 1.2. Ứng dụng điện cơ đồ trong lâm sàng ........................................................16 1.2.1. Bệnh yếu cơ.........................................................................................16 1.2.2. Xét nghiệm điện cơ đồ.........................................................................17 1.2.3. Các khái niệm của tín hiệu iEMG dùng trong chẩn đoán..................19 1.2.3.1. Điện thế kim đâm .................................................................................19vi 1.2.3.2. Điện thế tự phát ....................................................................................20 1.2.3.3. Điện thế hoạt động của đơn vị vận động ..............................................21 1.2.3.4. Tín hiệu kết tập điện thế hoạt động ......................................................22 1.2.4. Dấu hiệu bệnh lý trong tín hiệu iEMG ở các chi................................23 1.3. Phƣơng pháp phân tích định lƣợng tín hiệu điện cơ .................................24 1.3.1. Các kỹ thuật QEMG đang được ứng dụng hiện nay ..........................24 1.3.2. Nhiệm vụ của nghiên cứu này.............................................................28 1.4. Kết chƣơng ................................................................................................29 CHƢƠNG 2. LỰA CHỌN GIẢI PHÁP PHÙ HỢP ĐỂ TIỀN XỬ LÝ TÍN HIỆU iEMG CHI.........................................................................30 2.1. Thu nhận và các thông số cơ bản của tín hiệu điện cơ..............................30 2.1.1. Phương pháp thu nhận tín hiệu EMG.................................................30 2.1.1.1. Thu nhận tín hiệu sEMG ......................................................................31 2.1.1.2. Thu nhận tín hiệu iEMG.......................................................................32 2.1.2. Đặc tính của tín hiệu EMG.................................................................32 2.2. Các yếu tố gây suy giảm chất lƣợng tín hiệu EMG ..................................34 2.2.1. Nhiễu...................................................................................................34 2.2.2. Suy giảm chất lượng do mạch thu nhận .............................................34 2.3. Các giải pháp tăng cƣờng tín hiệu EMG bằng phần cứng ........................35 2.4. Khảo sát khả năng triệt nhiễu của mạch đo...............................................36 2.4.1. Mô tả thiết kế của mạch đo khảo sát tín hiệu EMG ...........................37 2.4.1.1. Khối khuếch đại và triệt nhiễu đồng pha..............................................38 2.4.1.2. Khối các bộ lọc tƣơng tự ......................................................................39 2.4.1.3. Khối chuyển đổi tƣơng tự số tín hiệu.................................................41 2.4.1.4. Khối cách ly nguồn với đối tƣợng đo...................................................41 2.4.2. Khảo sát sự ảnh hưởng của nhiễu lên tín hiệu đo .............................42 2.5. Giải pháp tiền xử lý tín hiệu iEMG số ......................................................44 2.5.1. Phân tích lựa chọn loại bộ lọc số .......................................................44 2.5.2. So sánh giải pháp lựa chọn với giải pháp thường dùng.....................47vii 2.6. Kết chƣơng ................................................................................................49 CHƢƠNG 3. PHÁT TRIỂN PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỊNH LƢỢNG TÍN HIỆU iEMG CHI .........................................................51 3.1. Đặt vấn đề..................................................................................................51 3.2. Phát triển phƣơng pháp tự động xác định các thành phần có ý nghĩa trong tín hiệu iEMG chi .............................................................................................55 3.2.1. Một số giải pháp phân tách các APS đã được giới thiệu ...................56 3.2.2.1. Phƣơng pháp 1: Phân tách APS sử dụng cửa sổ cố định......................56 3.2.2.2. Phƣơng pháp 2: Phân tách APS sử dụng tín hiệu Trigơ.......................57 3.2.2.3. Phƣơng pháp 3: Phân tách APS sử dụng biến đổi Wavelet..................58 3.2.2.4. Phƣơng pháp 4: Phân tách APS sử dụng tín hiệu biến động................59 3.2.2.5. Đánh giá các phƣơng pháp phân tách đã đƣợc giới thiệu ....................60 3.2.2. Phương pháp tự động xác định các thành phần có ý nghĩa chẩn đoán được phát triển..............................................................................................61 3.2.2.1. Tự động xác định các APS ...................................................................62 3.2.2.2. Tự động xác định các điểm uốn trên sóng tín hiệu iEMG....................65 3.2.2.3. Tự động lấy các APS có ý nghĩa chẩn đoán.........................................68 3.3. Đề xuất bộ thông số định lƣợng tín hiệu iEMG chi ..................................70 3.3.1. Các thông số định lượng tính từ các tham số APS.............................71 3.3.2. Thông số định lượng tín hiệu iEMG trên đồ thị Poincaré..................73 3.3.3. So sánh với một số phương pháp QEMG hiện có...............................74 3.4. Đánh giá giá trị của bộ thông số định lƣợng đƣợc đề xuất .......................76 3.4.1. Tập dữ liệu mẫu ..................................................................................77 3.4.2. Mô tả tập dữ liệu các thông số định lượng iEMG thu được...............78 3.4.3. Kiểm định sự khác biệt thống kê của mỗi thông số ............................82 3.4.3.1. Kiểm định Utest ..................................................................................82 3.4.3.2. Kết quả kiểm định Utest đối với tập dữ liệu mẫu. ..............................84 3.4.4. Kiểm định sự tương quan giữa các thông số......................................85 3.4.4.1. Kiểm định Spearman ............................................................................86 3.4.4.2. Kết quả kiểm định sự tƣơng quan giữa các thông số ...........................87viii 3.5. Kết chƣơng ................................................................................................89 CHƢƠNG 4. ĐỀ XUẤT PHƢƠNG PHÁP SỬ DỤNG CÁC THÔNG SỐ ĐỊNH LƢỢNG TÍN HIỆU CÓ ĐƢỢC ĐỂ PHÂN LOẠI TÍN HIỆU iEMG CHI THEO CÁC NHÓM BỆNH LÝ............................92 4.1. Đặt vấn đề..................................................................................................92 4.2. Phƣơng pháp phân loại dựa trên kỹ thuật học máy...................................95 4.2.1. Mạng Artifical Neural Network (ANN) ..............................................96 4.2.2. Phân loại tín hiệu theo bệnh lý sử dụng mạng ANN ..........................97 4.2.2.1. Tập dữ liệu dùng để huấn luyện mạng ANN........................................97 4.2.2.2. Thiết lập mạng ANN cho bài toán phân loại tín hiệu.........................100 4.2.2.3. Kết quả thực nghiệm...........................................................................102 4.3. Phƣơng pháp phân loại dựa trên kỹ thuật phân tích thống kê.................103 4.3.1. Phân tích hồi quy Logistic ................................................................104 4.3.2. Lựa chọn thông số sử dụng cho các biểu thức ............................106 4.3.3. Phân loại tín hiệu theo các giá trị xác suất bệnh lý .........................108 4.3.3.1. Xây dựng biểu thức tính xác suất tín hiệu thuộc nhóm ALS .............108 4.3.3.2. Xây dựng biểu thức tính xác suất tín hiệu thuộc nhóm MYO............110 4.3.3.3. Bộ phân loại tín hiệu theo các nhóm bệnh lý .....................................112 4.4. Kết chƣơng ..............................................................................................114 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ.......................................................... 116 CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN.................. 118 TÀI LIỆU THAM KHẢO................................................................ 119 PHỤ LỤC ......................................................................................... 126 1. Chế tạo mạch đo khảo sát tín hiệu EMG....................................................126 2. Xây dựng công cụ phân tích định lƣợng tín hiệu iEMG............................128ix DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT Ach Acetylcholine Chất dẫn truyền thần kinh Ach ALS Amyotrophic Lateral Sclerosis Hội chứng teo cơ xơ cột bên ANN Artifical Neural Network Mạng nơron nhân tạo ANNBP ANN Back Propagation Mạng ANN lan truyền ngƣợc APS Active Potential Segment Đoạn điện thế tích cực AR AutoRegressive Tự hồi quy AUC Area Under the Curve Diện tích dƣới đƣờng cong ROC CAD Computer Aided Diagnosis Hệ thống hỗ trợ chẩn đoán CMAP Compound muscle action potential Điện thế co cơ toàn phần của bắp cơ CMRR Commonmode rejection ratio Tỷ số nén nhiễu đồng pha DWT Discrete Wavelet Transform Biến đổi wavelet rời rạc ECG Electrocardiography Tín hiệu điện tim EEG Electroencephalography Tín hiệu điện não EMD Empirical Mode Decomposition Phân giải mô hình thực nghiệm EMG Electromyography Tín hiệu điện cơ FIR Finite impulse response Đáp ứng xung hữu hạn HPF High Pass Filter Bộ lọc thông cao IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers Viện kỹ thuật điện và điện tử quốc tế iEMG intramuscular Electromyography Tín hiệu điện cơ kim IIR Infinite impulse response Đáp ứng xung không giới hạn LPF Low Pass Filter Bộ lọc thông thấp MEP Miniature Endplate Potential Điện thế thu nhỏ tâm tận cùng MU Motor Unit Đơn vị vận động MUAP Motor Unit Action Potential Điện thế hoạt động đơn vị vận động MUP Motor Unit Potential Điện thế đơn vị vận động MVC Maximum Voluntary Contraction Co cơ chủ động cực đạix MYO Myopathy Bệnh lý do cơ NCS Nerve Conduction Study Xét nghiệm dẫn truyền thần kinh NOR Normal Bình thƣờng QEMG Quantitative Electromyography Định lƣợng tín hiệu điện cơ RMS Root Mean Square Giá trị hiệu dụng ROC Receiver Operating Characteristic Đặc trƣng hoạt động bộ thu RQA Recurrence Quantification Analysis Phân tích định lƣợng truy hồi sEMG surface Electromyography Tín hiệu điện cơ bề mặt SFAP Single Fibre Action Potential Điện thế vận động sợi cơ đơn SMU Single Motor Unit Đơn vị vận động đơn SNR SignaltoNoise Ratio Tỷ số tín hiệu trên nhiễu SVD Singular Value Decomposition Phân giải giá trị suy biến SVM Support Vector Machine Máy vectơ hỗ trợ WHO World Health Organization Tổ chức chăm sóc sức khỏe thế giớixi DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1. Số lƣợng đơn vị vận động, sợi cơ và sợi cơ trung bình của mỗi đơn vị vận động của một số nhóm cơ chính ở các chi ngƣời .........................................................13 Bảng 1.2. Bảng phân loại bệnh cơ do WHO đề xuất ...................................................16 Bảng 1.3. Các dấu hiệu bệnh lý thể hiện trên tín hiệu iEMG.......................................24 Bảng 2.1. Một số thông số của mạch và giá trị khuyến nghị. ......................................42 Bảng 3.1. Bảng so sánh tỷ lệ phân tách đúng của các phƣơng pháp............................60 Bảng 3.2. Bảng so sánh thông số phân tách các APS của các phƣơng pháp ...............70 Bảng 3.3. So sánh một số phƣơng pháp QEMG (đã có và đƣợc phát triển) ...............75 Bảng 3.4. Một số thông số của bản ghi dữ liệu iEMG của dữ liệu ..............................77 Bảng 3.5. Bảng trích dữ liệu bộ các thông số định lƣợng tín hiệu iEMG....................78 Bảng 3.6. Kết quả kiểm định Utest đối với các thông số định lƣợng .........................84 Bảng 3.7. Ý nghĩa của hệ số tƣơng quan......................................................................85 Bảng 3.8. Bảng mô tả dữ liệu của ví dụ kiểm định Spearman .....................................87 Bảng 3.9. Kết quả kiểm định Spearman trên toàn tập dữ liệu......................................88 Bảng 4.1. Trích tập dữ liệu huấn luyện mạng phân loại tín hiệu iEMG ......................97 Bảng 4.2. Bảng mô tả dữ liệu trƣớc chuẩn hóa ............................................................99 Bảng 4.3. Bảng mô tả dữ liệu sau chuẩn hóa ...............................................................99 Bảng 4.4. Các nhóm thông số định lƣợng có hệ số tƣơng quan rất cao.....................107 Bảng 4.5. Bảng phân loại theo hai nhóm ALS và khác..............................................109 Bảng 4.6. Bảng phân loại theo hai nhóm MYO và khác............................................111 Bảng 4.7. Các chỉ số kiểm định các biểu thức xác suất xây dựng đƣợc ....................111 Bảng 4.8. Bảng phân loại tín hiệu dùng đồng thời hai chỉ số PMYO và PALS...............113xii DANH MỤC HÌNH Hình 1.1. Một số nhóm cơ chi ở mặt trƣớc cơ thể..........................................................9 Hình 1.2. Cấu trúc của cơ vân ......................................................................................10 Hình 1.3. Giải phẫu thần kinh vận động dƣới ..............................................................11 Hình 1.4. Hình ảnh minh họa các phần của tế bào thần kinh vận động .......................11 Hình 1.5. Giải phẫu của synap thần kinh......................................................................12 Hình 1.6. Giải phẫu của sợi trục thần kinh...................................................................12 Hình 1.7. Giải phẫu các đơn vị vận động của bắp cơ...................................................13 Hình 1.8. Điện thế màng tế bào....................................................................................15 Hình 1.9. Xét nghiệm điện cơ đồ kim (nguồn MMG2002)..........................................18 Hình 1.10. Hình dạng và các tham số đo của điện cực kim (A – Điện cực kim đồng tâm, B – Điện cực đơn cực, C – Điện cực sợi cơ đơn, D – Điện cực lớn) ...................19 Hình 1.11. Hình ảnh dạng sóng điện thế kim đâm .......................................................19 Hình 1.12. Dạng sóng của điện thế co giật sợi cơ ........................................................20 Hình 1.13. Dạng các sóng nhọn dƣơng ........................................................................20 Hinh 1.14. Dạng sóng của bộ phức hợp lặp lại ngắt quãng..........................................21 Hình 1.15. Các dạng sóng của phóng điện liên tục (A phóng điện lặp lại với tần số cao, B – phóng điện với bộ phức hợp lặp lại) ..............................................................21 Hình 1.16. Hình dạng và các tham số chính của một MUAP ......................................21 Hình 1.17. Các loại MUAP (A Bình thƣờng; B Biên độ thấp, thời khoảng ngắn và đa pha; C Thời khoảng dài, đa pha; D Đa pha kèm thành phần muộn) .........................22 Hình 1.18. Các hình ảnh dạng sóng iEMG ở các mức co cơ khác nhau ......................22 Hình 1.19. Hình thái của các MU và MUAP ở các bệnh lý khác nhau........................23 Hình 1.20. Mô hình quá trình chẩn đoán điện cơ đồ sử dụng máy tính .......................25 Hình 1.21. Các nội dung nghiên cứu của luận án.........................................................28 Hình 2.1. Mô hình minh họa việc thu nhận tín hiệu EMG...........................................30 Hình 2.2. Thu nhận tín hiệu điện cơ bề mặt của hai bắp cơ đối vận ............................31xiii Hình 2.3. Thu nhận tín hiệu iEMG và các loại điện cực kim có thể sử dụng ..............32 Hình 2.4. Dạng sóng của tín hiệu iEMG và sEMG......................................................33 Hình 2.6. Sơ đồ khối của mạch đo tín hiệu EMG ........................................................38 Hình 2.7. Phƣơng thức bỏ nhiễu đồng pha của bộ khuếch đại vi sai ...........................38 Hình 2.8. Sơ đồ mạch lọc Butterworth bậc 2 kiến trúc SallenKey .............................39 Hình 2.9. Sơ đồ nguyên lý của mạch lọc Twin – Tnotch.............................................40 Hình 2.10. Giải pháp dùng nguồn cách ly trong mạch đo tín hiệu EMG.....................42 Hình 2.11. Hình ảnh tín hiệu EMG bề mặt đo ở bắp tay khi co cơ vừa phải (A – Dạng sóng tín hiệu và B Phổ của tín hiệu EMG thu nhận đƣợc)..........................................43 Hình 2.12. Tín hiệu iEMG số có lẫn nhiễu (nhiễu tần số thấp và tần số cao)..............44 Hình 2.13. Phổ của của một số tín hiệu iEMG thô.......................................................45 Hình 2.14. Các cấu trúc của bộ lọc trễ pha bằng không...............................................46 Hình 2.15. Sự khác biệt giữa bộ lọc thông thƣờng và bộ lọc pha không .....................46 Hình 2.16. Đồ thị tỷ lệ sai khác giữa hai bộ lọc thƣờng dùng và đƣợc lựa chọn.........48 Hình 2.17. Các dạng sóng và các thông số tín hiệu iEMG (A – trƣớc khi lọc và B – sau lọc theo phƣơng pháp lựa chọn).............................................................................48 Hình 2.18. Phổ tín hiệu trƣớc và sau khi lọc theo phƣơng pháp lựa chọn ...................49 Hình 3.1. Các quy trình QEMG của các phƣơng pháp đã đƣợc giới thiệu ..................53 Hình 3.2. Quy trình định lƣợng tín hiệu iEMG đƣợc đề xuất phát triển......................53 Hình 3.3. A Tín hiệu iEMG và B Các APS xác định đƣợc .....................................55 Hình 3.4. Vị trí các APS đƣợc xác định theo cửa sổ cố định và ngƣỡng T..................56 Hình 3.5. Hình ảnh tín hiệu gốc và tín hiệu xung Trigơ của nó...................................57 Hình 3.6. Hình thái của các dạng sóng wavelet Daubechies........................................58 Hình 3.7. Phƣơng pháp phân tách dựa trên tín hiệu biến động ....................................59 Hình 3.8. Tín hiệu iEMG là x(n) và tín hiệu biến động của nó v(n) ............................63 Hình 3.9. Tín hiệu biến động v(n) và đƣờng cắt có ngƣỡng thrpl................................65 Hình 3.10. Hình ảnh minh họa định nghĩa điểm uốn đối với tín hiệu iEMG...............66 Hình 3.11. Lƣu đồ thuật toán tìm điểm uốn lựa chọn sử dụng.....................................67xiv Hình 3.12. Các điểm uốn đƣợc xác định trên đoạn sóng APS xác định đƣợc .............68 Hình 3.13. Các tín hiệu iEMG (A Đỉnh nằm trên, B Đỉnh nằm dƣới đƣờng đẳng điện) ..............................................................................................................................68 Hình 3.14. Cách xác định các APS có ý nghĩa chẩn đoán trong tín hiệu iEMG..........69 Hình 3.16. Dạng sóng và các tham số của mỗi đoạn APS ...........................................70 Hình 3.16. Đồ thị Poincaré của các tín hiệu thuộc các nhóm bệnh lý khác nhau ........73 Hình 3.17. Đồ thị Poincaré của tín hiệu x(n) ...............................................................74 Hình 3.18. Các quy trình QEMG theo phƣơng pháp đã có (A, B) và phát triển (C) ...75 Hình 3.19. Các đồ thị phân bố giá trị của các thông số QEMG của tập dữ liệu mẫu ..81 Hình 4.1. Hình ảnh các loại tín hiệu EMG (A – NOR, B – ALS, C – MYO)..............92 Hình 4.2. Cấu trúc tổng quát của mạng Artifical Neural Network ..............................96 Hình 4.3. Mô hình quá trình học không có giám sát ....................................................96 Hình 4.4. Mô hình quá trình học có giám sát ...............................................................97 Hình 4.5. Kiến trúc của mạng ANN đƣợc sử dụng để phân loại tín hiệu EMG. .........98 Hình 4.6. Cấu trúc mạng ANNBP của bộ phân loại tín hiệu có 14 đầu vào.............100 Hình 4.7. Ma trận phân loại của bộ phân loại ANNBP 14 đầu vào..........................102 Hình 4.8. Đồ thị ROC của bộ phân loại ANNBP 14 đầu vào...................................103 Hình 4.9. Mối liên hệ giữa logit(p) và p.....................................................................105 Hình 4.10. Đƣờng cong ROC phân loại tín hiệu theo hai nhóm ALS và khác ..........110 Hình 4.11. Đƣờng cong ROC phân loại tín hiệu theo hai nhóm MYO và khác ........111 Hình 4.12. Đồ thị phân bố giá trị xác suất PALS và PMYO của các nhóm tín hiệu.........112 Hình 4.13. Mô hình ANNBP phân loại tín hiệu iEMG có 5 đầu vào .......................113 Hình 4.14. Ma trận phân loại và đồ thị ROC của bộ phân loại ANNBP 5 đầu vào..114 Hình 5.1. Hình ảnh mạch đo tín hiệu EMG chế thử (kích thƣớc 7x10cm2)...............127 Hình 5.2. Giao diện và một số chức năng của công cụ QEMG_BK..........................1281 MỞ ĐẦU Mục đích của nghiên cứu. Các bệnh cơ có thể gây ra những khuyết tật thể chất nghiêm trọng, có thể dẫn tới mất khả năng vận động thậm chí có thể tử vong. Ví dụ nhƣ, bệnh nhân mắc hội chứng teo cơ xơ cột bên (Amyotrophic Lateral Sclerosis ALS) ban đầu cơ thể dần mất khả năng vận động và khi bệnh nặng bệnh nhân mất khả năng ăn, tiêu hóa và thở dẫn tới tử vong. Bệnh cơ có thể xảy ra ở mọi lứa tuổi, nhƣng hậu quả sẽ rất nghiêm trọng khi nó xảy ở những ngƣời trẻ tuổi. Theo công bố của NIH (National Institute of Neurological Disorders and Stroke – Viện nghiên cứu quốc gia về rối loạn bệnh lý thần kinh và đột quỵ) ở Mỹ hàng năm có tỷ lệ 1 trên 3500 đến 6000 bé trai mới sinh bị mắc bệnh loạn dƣỡng cơ Duchenne 67. Nhu cầu về khám và điều trị của các bệnh nhân mắc bệnh cơ là rất đa dạng, nhƣng hiện nay, sự đáp ứng cho nhu cầu này còn nhiều hạn chế. Trong số các bệnh nhân bệnh cơ, có nhiều bệnh nhân đã đƣợc chữa khỏi, hoặc giảm mức độ bệnh tật nhờ đƣợc phát hiện và điều trị kịp thời. Do đó, mặc dù bệnh về cơ không phổ biến nhƣ các bệnh khác nhƣ bệnh tim, bệnh ung thƣ, bệnh tiểu đƣờng, bệnh mất trí nhớ,... nhƣng chúng vẫn cần đƣợc quan tâm đầy đủ 1, 2, 86. Tín hiệu điện cơ là tín hiệu điện sinh học đƣợc sinh ra khi các cơ hoạt động. Tín hiệu điện cơ đồ (Electromyography – EMG) là một thuật ngữ do Weddell và cộng sự đƣa ra năm 1943, để mô tả các ứng dụng lâm sàng sử dụng việc xét nghiệm đối với hệ thống cơ xƣơng (cơ vân). Trong xét nghiệm điện cơ đồ thƣờng quy, điện cực kim đồng tâm thƣờng đƣợc sử dụng để thu tín hiệu EMG, tín hiệu này đƣợc là tín hiệu điện cơ kim (intramuscular EMG iEMG). Xét nghiệm iEMG thƣờng đƣợc thực hiện khi ngƣời bệnh bị yếu cơ mà không giải thích đƣợc, sau khi khảo sát dẫn truyền thần kinh và thƣờng đƣợc tiến hành trên nhóm cơ chi (chi trên hoặc dƣới) 3, 47, 78. Sau đây, tín hiệu iEMG thu đƣợc tại chi đƣợc gọi ngắn là tín hiệu iEMG chi. Thông tin thu đƣợc từ tín hiệu iEMG chi có thể giúp các bác sỹ phân biệt giữa bệnh cơ mà trong đó nguyên nhân gây bệnh xuất phát từ cơ và yếu cơ do rối loạn thần kinh cơ. Tuy nhiên, các bác sỹ gặp nhiều khó khăn khi thu thông tin trực tiếp từ tín hiệu iEMG chi do: (1) là tín hiệu nhỏ, (2) bị can nhiễu từ nhiều nguồn, (3) tín hiệu thu đƣợc là tín hiệu xếp chồng của nhiều nguồn, (4) độ ổn định của nguồn tín hiệu thấp và (6) sự khác biệt giữa các loại tín hiệu iEMG ở các bệnh lý khó quan sát,… Các bác sỹ hay các chuyên gia điện cơ đồ cần phải đƣợc đào tạo lâu dài và có nhiều năm làm việc2 liên tục với một thiết bị cố định mới có thể đƣa ra các chẩn đoán có độ chính xác cao 2, 46. Nhằm mục đích hỗ trợ cho các bác sỹ trong quá trình chẩn đoán điện cơ đồ, các kỹ thuật phân tích tín hiệu iEMG đã sớm đƣợc giới thiệu và phát triển, từ cuối những năm 40 của thế kỷ trƣớc. Năm 1957, phƣơng pháp phân tích định lƣợng một số tham số của các điện thế hoạt động đơn vị vận động (Motor Unit Action Potential MUAP) trong tín hiệu iEMG đã đƣợc Buchtal và các cộng sự công bố. Theo phƣơng pháp này, các thông số thu đƣợc bởi quá trình phân tích thủ công, quan sát và đo đếm trực tiếp các giá trị nhƣ biên độ, thời khoảng, số pha của MUAP riêng lẻ trên màn hình hiện thị dạng sóng. Nhƣng theo đánh giá của các chuyên gia điện cơ đồ thì đây là phƣơng pháp khá mệt mỏi và tốn thời gian 26, 42. Ngày nay, sự phát triển của công nghệ máy tính 62 và các kỹ thuật xử lý tín hiệu số giúp cho việc nghiên cứu về các phƣơng pháp định lƣợng tín hiệu iEMG trở nên dễ dàng và phổ biến hơn 79. Từ năm 1989, DeLuca, Dorfman và một số nhà nghiên cứu khác đã bắt đầu đề xuất các phƣơng pháp phân tích tín hiệu iEMG khác nhau trong các miền thời gian, miền tần số, miền không gian – tần số, miền phi tuyến, các kỹ thuật phân giải tín hiệu iEMG khác nhau và các thông số định lƣợng tín hiệu khác nhau. Trong số các phƣơng pháp đã đƣợc đề xuất, các phƣơng pháp liên quan đến việc định lƣợng các tham số của các MUAP chứa trong tín hiệu iEMG kim cho kết quả đáng tin cậy nhất 12, 42, 73, 78. Việc sử dụng các kỹ thuật định lượng tín hiệu điện cơ (Quantitative EMG – QEMG) giúp cho việc chẩn đoán hạn chế đƣợc sự đánh giá chủ quan của các chuyên gia điện cơ đồ, độ chính xác của chẩn đoán đƣợc cải thiện, giúp quá trình theo dõi điều trị hiệu quả hơn. Tuy nhiên, kỹ thuật QEMG còn đóng vai trò hạn chế trong quá trình chẩn đoán lâm sàng hiện nay, do một số nguyên nhân nhƣ: (1) Hầu hết các kỹ thuật QEMG đang đƣợc ứng dụng hiện nay tiêu tốn nhiều thời gian khi thực hiện; (2) Một số công đoạn trong quy trình phân tích định lƣợng tín hiệu của các kỹ thuật QEMG hiện nay đòi hỏi các chuyên gia điện cơ đồ phải am hiểu sâu về kỹ thuật và công nghệ: (3) Chƣa kỹ thuật nào cho phép thu nhận hết các tham số hữu dụng trong tín hiệu iEMG; (4) Một số bộ thông số định lƣợng thu bởi một số kỹ thuật QEMG hiện có không dễ sử dụng 3, 9, 26, 78. Lĩnh vực nghiên cứu về các phƣơng pháp và công cụ phân tích định lƣợng tín hiệu iEMG hỗ trợ hiệu quả hơn cho các bác sỹ trong quá trình chẩn đoán điện cơ đồ vẫn là một lĩnh vực thu hút đƣợc nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. Các nghiên cứu3 nhằm hạn chế các nhƣợc điểm đƣợc đề cập ở trên, chúng tập trung vào các hƣớng nhƣ: (1) phát triển và tối ƣu hệ thống thu nhận tín hiệu có chất lƣợng cao hơn, (2) phát triển các phƣơng pháp phân giải hiệu quả tín hiệu iEMG thành các thông tin dễ dàng đƣợc sử dụng hơn, (3) phát triển các hệ thống “chuyên gia” tự động phân tích nhanh và chính xác các tín hiệu EMG, đƣa ra các gợi ý hỗ trợ quá trình ra quyết định chẩn đoán của bác sỹ 25, 57, 58, 64, 78. Mục tiêu nghiên cứu của luận án Để giải quyết một số tồn tại của lĩnh vực nghiên cứu này, mục đích nghiên cứu của luận án này là phát triển phƣơng pháp phân tích định lƣợng tín hiệu iEMG chi thành các thông tin trợ giúp cho các bác sỹ trong quá trình chẩn đoán bệnh lý. Trong đó, phƣơng pháp phân tích định lƣợng tín hiệu iEMG đƣợc phát triển phải có một số ƣu điểm so với một số phƣơng pháp đã có. Nghiên cứu này hƣớng tới các mục tiêu cụ thể nhƣ:  Phát triển đƣợc phƣơng pháp QEMG tín hiệu iEMG chi có hiệu quả tính toán tốt hơn một số phƣơng pháp đã có, nhƣ giảm số phép toán, số bƣớc và số can thiệp vào trong quá trình phân tích định lƣợng tín hiệu.  Đƣa ra bộ thông số định lƣợng có khả năng hỗ trợ phân nhóm tín hiệu theo các bệnh lý và bình thƣờng có độ chính xác cao mà có cách tính đơn giản hơn so với một số phƣơng pháp trƣớc.  Đề xuất cách sử dụng các thông số định lƣợng có đƣợc để phân loại tín hiệu, thông tin phân loại của tín hiệu có đƣợc là hữu dụng cho việc đƣa ra kết luận chẩn đoán. Các vấn đề cần giải quyết của luận án Với mục đích là phát triển phƣơng pháp phân tích định lƣợng tín hiệu iEMG chi hỗ trợ bác sỹ ra quyết định chẩn đoán có ƣu điểm hơn một số phƣơng pháp đã có về hiệu quả tính toán, tính ứng dụng thì nghiên cứu này cần phải thực hiện giải quyết các vấn đề chính nhƣ sau:  Lựa chọn giải pháp tiền xử lý phù hợp với tín hiệu iEMG chi trên  Phát triển phƣơng pháp định lƣợng tín hiệu iEMG chi cho phép tính các thông số định lƣợng đặc trƣng cho tín hiệu iEMG chi.  Xây dựng đề xuất mô hình phân loại tín hiệu iEMG chi có đầu vào là các thông số định lƣợng có đƣợc và đầu ra là thông tin phân loại theo các nhóm bệnh lý và bình thƣờng.4 Để giải quyết đƣợc các vấn đề chính đƣợc nêu ở trên, tác giả thực hiện các nội dung nghiên cứu chính nhƣ:  Nghiên cứu tín hiệu iEMG chi và ứng dụng lâm sàng, gồm: (1) Nghiên cứu về nguồn gốc và đặc trƣng bệnh lý của tín hiệu; (2) Nghiên cứu về phƣơng pháp thu nhận và đặc trƣng của tín hiệu; (3) Thu thập dữ liệu mẫu dùng để thử nghiệm phƣơng pháp đƣợc phát triển trong nghiên cứu.  Nghiên cứu và phát triển kỹ thuật phân tích định lƣợng tín hiệu iEMG, gồm: (1) Nghiên cứu về các kỹ thuật phân tích định lƣợng tín hiệu iEMG hiện có; (2) Phát triển kỹ thuật phân tích định lƣợng tín hiệu iEMG theo các mục tiêu đề ra; (3) Thử nghiệm, đánh giá phƣơng pháp phân tích đƣợc phát triển với dữ liệu mẫu có đƣợc.  Nghiên cứu đề xuất cách sử dụng thông số định lƣợng để phân loại tín hiệu iEMG theo các nhóm bệnh lý và bình thƣờng, gồm: (1) Nghiên cứu về các phƣơng pháp phân loại iEMG; (2) Xây dựng các mô hình giúp phân loại tín hiệu iEMG dựa trên các kỹ thuật đƣợc lựa chọn. Phạm vi nghiên cứu của luận án Nghiên cứu này tập trung vào phát triển phƣơng pháp phân tích tín hiệu iEMG chi thành các thông tin hỗ trợ bác sỹ chẩn đoán bệnh lý. Phƣơng pháp phân tích cho phép phân tích các tín hiệu iEMG chi trên đƣợc thu bởi điện cực đồng tâm khi đối tƣợng đƣợc yêu cầu co cơ vừa phải (co cơ lên tới mức 30% lực co cơ cực đại MVC). Dữ liệu mẫu dùng để thử nghiệm các phƣơng pháp đƣợc phát triển bao gồm hơn 800 tín hiệu iEMG (bình thƣờng và bệnh lý), đƣợc đo theo phƣơng pháp tiêu chuẩn tại các trung tâm y tế hiện đại là: (1) từ Cyprus Institute of Neurology and Genetics, Nicosia và (2) từ bệnh viện ĐH Ioannina, khoa Neurological Clinic, Ioannina, Greece. Chúng đƣợc công bố bởi EMGLab 37. Phƣơng pháp nghiên cứu Phƣơng pháp nghiên cứu trong luận án này là nghiên cứu lý thuyết, khảo sát thực tế, thử nghiệm, thu thập thông tin phân tích thống kê các kết quả từ việc xử lý dữ liệu mẫu để đƣa ra đánh giá so sánh với các số liệu kết quả nghiên cứu đã đƣợc công bố qua đó khẳng định phƣơng pháp định lƣợng tín hiệu đƣợc phát triển trong luận án này là đúng và hiệu quả. Về nghiên cứu lý thuyết và khảo sát thực tế, tác giả đã nghiên cứu các lý thuyết về sinh lý cơ, bệnh lý cơ, tín hiệu EMG, các nghiên cứu về xử lý tín hiệu iEMG đã công bố kết hợp với việc khảo sát thực tế, tại các phòng chẩn đoán điện5 cơ đồ ở Việt Nam, để có sự hiểu biết rõ ràng cơ sở chẩn đoán điện cơ đồ và các yêu cầu khi ứng dụng trong lâm sàng. Tác giả phát triển phƣơng pháp phân tích tín hiệu iEMG chi, thử nghiệm chúng trên một số bộ dữ liệu mẫu và phân tích đánh giá các kết quả thu đƣợc, từ đó tác giả lựa chọn đƣợc một số phƣơng pháp phân tích tín hiệu iEMG mới có đƣợc các ƣu điểm khi ứng dụng thực tế. Cấu trúc luận án Luận án đƣợc chia làm 4 chƣơng có nội dung nhƣ sau: Chương 1: Tóm lƣợc các kiến thức cơ sở về giải sinh lý cơ xƣơng ở các chi, nguồn gốc điện sinh học của tín hiệu điện cơ, các loại tín hiệu điện cơ và dấu hiệu bệnh lý. Tổng quan ứng dụng điện cơ đồ lâm sàng và các nhiệm vụ của nghiên cứu. Chương 2: Trình bày phƣơng pháp thu nhận tín hiệu điện cơ, các yếu tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng tín hiệu điện cơ, các giải pháp triệt nhiễu ở bộ thu nhận tín hiệu EMG và phân tích cơ sở lựa chọn bộ lọc số thích hợp để tiền xử lý tín hiệu EMG chi. Chương 3: Trình bày nội dung nghiên cứu phát triển phƣơng pháp định lƣợng tín hiệu iEMG chi, bao gồm: (1) phát triển phƣơng pháp phân tách nhanh các đoạn điện thế hoạt động trong tín hiệu iEMG chi, (2) phát triển phƣơng xác định các điểm uốn trong các đoạn tín hiệu iEMG, (3) đề xuất bộ các thông số định lƣợng của mỗi bản ghi tín hiệu iEMG chi. Phƣơng pháp phát triển đƣợc thử nghiệm trên các cơ sở dữ liệu mẫu và đƣợc so sánh với một số phƣơng pháp khác. Thực hiện phép kiểm định thống kê đối với dữ liệu định lƣợng các tín hiệu trong tập mẫu để đánh giá khả năng phân biệt tín hiệu thuộc các nhóm khác nhau bằng các thông số định lƣợng có đƣợc. Chương 4: Trình bày nội dung nghiên cứu, phát triển các phƣơng pháp phân loại tín hiệu EMG theo các nhóm khác nhau sử dụng các thông số định lƣợng của tín hiệu iEMG chi, theo phƣơng pháp định lƣợng đƣợc đề xuất phát triển. Phƣơng pháp phân loại tín hiệu đề xuất đƣợc xây dựng dựa trên mô hình xử lý thông tin mạng nơron và kỹ thuật phân tích hồi quy Logistic đối với các thông số định lƣợng của tín hiệu. Phƣơng pháp đƣợc thử nghiệm với các bộ dữ liệu đặc trƣng thu đƣợc khi áp dụng phƣơng pháp định lƣợng đƣợc đề xuất với bộ dữ liệu mẫu. Đánh giá so sánh kết quả phân loại của phƣơng pháp này với một số phƣơng pháp phân loại khác. Kết luận và kiến nghị.6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án Về ý nghĩa khoa học: Kết quả thử nghiệm phƣơng pháp QEMG phát triển đƣợc trên dữ liệu mẫu cho thấy thông số định lƣợng đƣợc tính từ các đoạn điện thế tích cực đƣợc phân tách từ tín hiệu iEMG và thông số tính độ phân tán của các mẫu tín hiệu iEMG liên tiếp cho phép hỗ trợ việc phân loại tín hiệu theo các nhóm với độ chính xác cao tƣơng đƣơng với các thông số định lƣợng tính từ các MUAP mẫu xác định từ tín hiệu iEMG. Nhƣ vậy, phƣơng pháp này có số phép tính, số công đoạn xử lý và mức độ can thiệp vào quá trình xử lý ít hơn so với một số phƣơng pháp QEMG đã đƣợc công bố 58, 64, 73, trong khi giá trị hỗ trợ phân loại của thông số định lƣợng thu đƣợc cao tƣơng đƣơng. Về ý nghĩa thực tiễn: Ứng dụng điện cơ đồ trong lâm sàng ở Việt Nam đƣợc thực hiện từ năm 1992 2, tuy nhiên, chƣa có một nghiên cứu nào ở Việt Nam đƣợc thực hiện nhằm phát triển phƣơng pháp phân tích tín hiệu hỗ trợ quá trình chẩn đoán. Đây là lần đầu tiên, nghiên cứu phát triển phƣơng pháp và công cụ hỗ trợ các chuyên gia điện cơ đồ xác định hiệu quả loại bệnh lý dựa vào tín hiệu iEMG chi đƣợc thực hiện một cách có hệ thống. Điều này đƣợc thể hiện trong các nội dung nghiên cứu của tác giả, đƣợc trình bày trong quyển luận án này, bao gồm: nghiên cứu, tổng hợp tóm lƣợc các lý thuyết liên quan đến cơ sở ứng dụng tín hiệu EMG, nghiên cứu về phƣơng pháp đo và xử lý để thu đƣợc tín hiệu EMG có chất lƣợng cao, phát triển phƣơng pháp định lƣợng tín hiệu EMG, đề xuất phƣơng pháp sử dụng các thông số định lƣợng để phân loại tín hiệu theo các nhóm bệnh lý và bình thƣờng. Phƣơng pháp QEMG phát triển đƣợc và cách thức sử dụng các thông số có đƣợc cho phép phân tích và xử lý tín hiệu iEMG chi hỗ trợ việc phân loại tín hiệu theo các nhóm bệnh lý và bình thƣờng một cách hiệu quả. Ngoài ra, những kiến thức có đƣợc sẽ là cơ sở để tác giả và nhóm nghiên cứu phát triển các thiết bị thu nhận và phân tích tín hiệu EMG hỗ trợ quá trình chẩn đoán và theo dõi mức độ tiến triển bệnh lý trong quá trình điều trị, đặc biệt có ý nghĩa ở Việt Nam. Các đóng góp chính của luận án Nghiên cứu này có hai đóng góp chính là: 1. Phát triển đƣợc phƣơng pháp định lƣợng tín hiệu iEMG chi gồm 3 bƣớc là tiền xử lý, phân tách các thành cần có ý nghĩa trong tín hiệu và tính các thông số định lƣợng dựa trên các thành phần có ý nghĩa có đƣợc. Phƣơng pháp phân tích định lƣợng đƣợc phát triển có ƣu điểm hơn một số phƣơng7 pháp trƣớc đó về hiệu quả tính toán và tính hữu dụng của thông số định lƣợng thu đƣợc. 2. Đƣa ra đƣợc cách thức sử dụng các thông số định lƣợng có đƣợc để phân loại tín hiệu iEMG theo các nhóm bệnh lý và bình thƣờng. Các phƣơng pháp phân loại đƣợc phát triển dựa trên mô hình xử lý thông tin mạng Artifical Neural Network và kỹ thuật phân tích hồi quy Logistic, chúng cho phép phân loại tín hiệu đạt độ chính xác cao, đạt trên 80% khi thử nghiệm với bộ dữ liệu mẫu. Bên cạnh đó, tác giả đã xây dựng đƣợc công cụ QEMG_BK cho phép phân tích định lƣợng các loại tín hiệu iEMG theo phƣơng pháp đƣợc phát triển. Ngoài ra, các nội dung và kết quả đạt đƣợc khi thực hiện nghiên cứu khảo sát đánh giá giải pháp thu nhận tín hiệu điện cơ, đƣợc trình bày trong chƣơng hai của luận án, là hữu dụng cho các nghiên cứu chế tạo thiết bị đo tín hiệu EMG có chất lƣợng cao, nó đặc biệt có ý nghĩa ở Việt Nam.8 CHƢƠNG 1. TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ ỨNG DỤNG LÂM SÀNG Chƣơng này trình bày tóm lƣợc các kiến thức cơ sở về giải phẫu sinh lý thần kinh vận động của các chi, nguồn gốc điện sinh học của tín hiệu điện cơ, bệnh yếu cơ và các dấu hiệu rối loạn của các nhóm bệnh lý trong tín hiệu điện cơ và tổng quan các phƣơng pháp phân tích tín hiệu EMG hỗ trợ chẩn đoán rối loạn bệnh lý. Nội dung này là cơ sở để tác giả phân tích và đề xuất một số giải pháp và phƣơng pháp phân tích tín hiệu EMG hỗ trợ chẩn đoán bệnh lý ở các chi của ngƣời. 1.1. Sinh lý đơn vị vận động và nguồn gốc tín hiệu điện cơ Bộ máy vận động gồm hệ cơ, xƣơng, khớp và thần kinh vận động, chúng đảm bảo nhiều chức năng quan trọng của cơ thể. Chúng tạo nên một khung che đỡ các cơ quan nội tạng, thực hiện các hoạt động sinh hoạt, lao động và di chuyển của cơ thể. 1.1.1. Tóm lược giải phẫu hệ thần kinh cơ Trong cơ thể có ba loại cơ khác nhau là cơ trơn, cơ tim và cơ vân, 2 trong đó:  Cơ trơn là cơ cấu thành các cơ quan bên trong nhƣ ruột, bàng quang, mạch máu,… liên quan đến hệ thần kinh thực vật của cơ thể, nên đƣợc gọi là cơ vô thức.  Cơ tim là cơ cấu tạo thành quả tim. Cơ tim có một cấu trúc rất giống với cơ chủ động, nhƣng các sợi thì ngắn và to hơn tạo thành một tấm lƣới dày đặc.  Cơ vân, còn gọi là cơ xƣơng, bởi vì, cách sắp xếp các sợi tạo thành chúng làm cho chúng có vân sọc bên ngoài khi nhìn dƣới kính hiển vi. Cơ xƣơng với các xƣơng và gân, chịu trách nhiệm về mọi hình thái vận động có ý thức. Mỗi cử động của cơ thể, từ chớp mắt cho đến bật nhảy đều có thể thực hiện nhờ các cơ, gân và xƣơng. Chuỗi hoạt động co và duỗi cơ đóng một vai trò rất quan trọng trong việc truyền năng lƣợng từ cơ đến xƣơng liên kết với các cơ đó, nhờ đó tạo nên chuyển động. Để thực thực hiện một động tác nắm tay chủ động, nhiều bộ phận (nhƣ: não, các dây thần kinh, các cơ quan cảm giác và các sợi cơ) trong cơ thể hoạt động phối hợp với nhau 61. Các phần nội dung tiếp theo đây sẽ trình bày tóm lƣợc về giải phẫu của thần kinh vận động và cơ vân. Hình 1.1 minh họa vị trí một số nhóm vân chính phía mặt trƣớc của cơ thể.9 Nhóm cơ chi trên (tay) (20) Cơ vai trƣớc (21) Cơ vai giữa (22) Cơ vai sau (23) Cơ nhị đầu cánh tay (24) Cơ tam đầu cánh tay (25) Cơ cánh tay quay (26) Cơ kép các ngón tay (trừ ngón cái) (27) Cơ duỗi ngón tay Nhóm cơ chi dưới (chân) (28) Cơ mông nhỡ (29) Cơ mông lớn (30) Cơ khép hông (31) Cơ gấp hông (32) Cơ rộng trong (33) Cơ rộng giữa (34) Cơ bốn đầu đùi (35) Cơ khoeo giữa (36) Cơ bụng chân (37) Cơ bụng chân giữa (38) Cơ dép (39) Cơ chày trƣớc Hình 1.1. Một số nhóm cơ chi ở mặt trước cơ thể 61 Nghiên cứu này chỉ nghiên cứu về tín hiệu điện tạo ra bởi các tổ chức cơ xƣơng, do đó, các vấn đề đƣợc đề cập sau đây sẽ chỉ hƣớng tới cơ xƣơng hay còn gọi là cơ vân. 1.1.2. Tóm lược về giải phẫu cơ vân Cơ vân đƣợc phân bố khắp cơ thể, chiếm một tỷ lệ lớn về trọng lƣợng. Nó có thể chiếm đến 25% trọng lƣợng cơ thể của trẻ sơ sinh. Cấu tạo của một cơ vân có thể hình dung nhƣ một chuỗi bó sợi song song đƣợc gộp lại để tạo thành một bắp cơ. Chúng10 khá giống các lò xo đƣợc gắn ở nhiều điểm khác nhau của bộ xƣơng và điều khiển sự chuyển động của các xƣơng khác nhau 3. Đơn vị cơ sở của cơ là các sợi actin và myosin, chúng có kích thƣớc nhỏ cỡ μm, chỉ có thể quan sát thấy với sự trợ giúp của kính hiển vi điện tử. Hình 1.2 dƣới đây mô tả các mức cấu trúc cơ bản của cơ vân. Hình 1.2. Cấu trúc của cơ vân 38 Trong đó:  Bắp cơ: Toàn bộ bắp cơ đƣợc chứa trong một màng mô sợi. Nó có một chỗ phình to ở giữa và hai đầu thon dần, hoặc gân, mỗi đầu của nó đƣợc gắn vào một xƣơng. Một bắp cơ nhỏ có thể chỉ có một ít bó cơ, trong khi đó một bắp cơ lớn nhƣ cơ mông lớn đƣợc tạo nên bởi hàng trăm bó cơ.  Bó cơ: gồm các sợi cơ đƣợc kết hợp với nhau trong một bao mô liên kết.  Sợi cơ: Các sợi nguyên cơ đƣợc kết lại thêm nữa thành bó gọi là sợi cơ. Các sợi này là các tế bào cơ, với các nhân tế bào dọc theo mép bên ngoài của chúng. Mỗi sợi cơ đƣợc nối với một (hoặc hai) nhánh của một sợi trục thần kinh. Về phân bố của sợi cơ trong bắp cơ, ta có thể chia thành hai loại: sợi cơ ngoài thoi và sợi cơ trong thoi, chúng nằm song song với nhau.  Sợi nguyên cơ: Các sợi actin và myosin kết lại thành bó gọi là sợi nguyên cơ. Ở giữa chúng là các chất lắng đọng của nhiên liệu cơ dƣới hình thức glycogen (một carbohydrate thƣờng đƣợc gọi là tinh bột của tế bào), các ty lạp thể, nơi mà oxy và các chất dinh dƣỡng đƣợc chuyển hóa để tạo ra năng lƣợng.  Sợi actin và myosin: Đƣợc tạo nên bằng các protein và đôi khi đƣợc gọi là các protein cơ. Khi các sợi myosin và actin co lại cùng nhau kéo dọc theo chiều dài của chúng, thì cơ sẽ co lại.11 Khi sinh ra, chúng đã có một số lƣợng cố định các sợi cơ. Chúng ta không thể tăng thêm số sợi cơ của cơ thể mà chỉ có thể tập luyện để chúng to hơn và khỏe hơn. Cơ thể chúng ta có đến 650 cơ bắp 51. Một hoạt động của chúng ta có thể liên quan đến nhiều bắp cơ. Chẳng hạn nhƣ, khi bƣớc đi, sẽ có 200 bắp cơ cùng hoạt động hoạt động 9. 1.1.3. Tóm lược về giải phẫu của thần kinh vận động Hệ thần kinh đƣợc cấu thành bởi hàng triệu tế bào thần kinh, chúng còn đƣợc gọi là các nơron. Chức năng của chúng khá giống với các dây dẫn trong thiết bị điện tử, chúng nhận tín hiệu từ một bộ phận của hệ thần kinh và chuyển các tín hiệu đến bộ phận khác. Mỗi nơron có hình dạng và kích thƣớc khác nhau nhƣng tất cả chúng đều có cấu trúc cơ bản giống nhau. Dây thần kinh vận động đƣợc bắt đầu từ các tế bào sừng trƣớc tủy sống nối dài tới các sợi cơ, đƣợc gọi là thần kinh vận động dƣới. Hình 1.3. Giải phẫu thần kinh vận động dưới 85 Các tế bào thần kinh vận động (liên kết với hai loại sợi là sợi ngoài thoi và sợi trong thoi) đƣợc chia ra làm 3 loại: (1) thần kinh vận động α liên kết với các sợi cơ ở ngoài thoi (extrafusal). (2) thần kinh vận động γ liên kết với sợi trong thoi cơ (intrafusal) và (3) thần kinh vận động β thì liên kết với cả các sợi cơ trong thoi và ngoài thoi. Phƣơng pháp điện cơ chỉ khảo sát các sợi cơ ở ngoài thoi, do vậy thông tin ta có đƣợc đối với các xét nghiệm điện cơ đồ liên quan đến thần kinh vận động α 56. Hình 1.4. Hình ảnh minh họa các phần của tế bào thần kinh vận động 43 Mỗi một thần kinh vận động có một sợi trục (axon). Mỗi sợi trục sẽ tách ra nhiều nhánh, mỗi nhánh đi tới một sợi cơ (muscle fiber), phần tiếp giáp với sợi cơ đƣợc gọi là tiếp giáp thần kinh cơ (đầu mút thần kinh hay synap).12 Synap thần kinh chứa nhiều ty lạp thể (là nguồn cung cấp năng lƣợng cho sợi cơ) và các túi nhỏ của synap. Có xấp xỉ 3105 lỗ trống ở đầu mỗi tâm vận động (MEP), mỗi lỗ trống có đƣờng kính khoảng 40nm. Các túi đó có hình cầu và màng bào quanh, bên trong túi chứa chất dẫn truyền thần kinh (Acetylcholine Ach). Vùng của sợi cơ nằm dƣới synap thần kinh đƣợc gọi là tâm tận cùng của vận động. Trong vùng này có nhân của tế bào sợi cơ, các ty lạp thể, các ribosom và các ẩm bào. Giữa synap thần kinh và tâm tận cùng của vận động cách nhau một khoảng và nằm lõm sâu vào trong sợi cơ. Hình 1.5 mô tả giải phẫu của phân tiếp giáp thần kinh cơ (synap thần kinh). Hình 1.5. Giải phẫu của synap thần kinh 51 Mỗi dây thần kinh bao gồm các sợi trục thần kinh và tổ chức liên kết. Nhiều sợi trục tập trung lại thành bó sợi thần kinh và nhiều bó sợi thần kinh tập trung lại thành dây thần kinh. Mỗi dây thần kinh bao gồm những sợi trục myelin hóa và không myelin hóa. Hình 1.6 mô tả cấu trúc giải phẫu của sợi trục thần kinh. Hình 1.6. Giải phẫu của sợi trục thần kinh 21 1.1.4. Đơn vị vận động Đơn vị vận động (Motor Unit MU) là thành phần cơ bản của hệ thống thần kinh vận động phân chia theo chức năng chỉ huy hệ cơ và tạo ra vận động. Một MU bao gồm một tế bào sừng trƣớc tủy sống, sợi thần kinh ngoại vi của nó và tất cả những sợi cơ do chính tế bào dây thần kinh vận động α đó chi phối. Hình 1.7 mô tả giải phẫu sinh lý của hai MU.13 Bắp cơ Sợi trục thần kinh Thân tế bào thần kinh Các bó sợi cơ MU 1 MU 2 Tủy sống Tâm tận cùng Hình 1.7. Giải phẫu các đơn vị vận động của bắp cơ 38 Mỗi bó cơ chứa từ 20 đến 60 sợi cơ và thuộc về từ 2 đến 3 MU. Ngƣợc lại, một MU có thể phân bố cho hơn 100 bó cơ, nhƣng chỉ trong phạm vi của 1 bắp cơ đó. Mỗi nhánh của sợi trục thần kinh sẽ đƣợc nối với một sợi cơ, tạo nên một synap thần kinh – cơ. Mỗi sợi cơ chỉ chịu sự chi phối của một thần kinh α duy nhất, không có sợi cơ nào chịu sự chi phối thần kinh của nhiều tế bào thần kinh vận động α 3, 51. Bảng 1.1. Số lượng đơn vị vận động, sợi cơ và sợi cơ trung bình của mỗi đơn vị vận động của một số nhóm cơ chính ở các chi người 51 Nhóm cơ Số đơn vị vận động Số lượng sợi cơ Số lượng sợi cơ của mỗi MU Cơ hai đầu cánh tay (Biceps brachii) 3552 580000 163 Cơ cánh tay – quay (Brachioradialis) 315 129200 410 Cơ mu bàn tay (Dorsalis interosseus 1) 119 40500 340 Cơ giun (Lumbricalis 1) 93 10038 108 Cơ gập ngón cái (Oppnens pollicis) 6047 79080 13 Cơ khép mông (Gracilis) 275 144933 527 Cơ bụng chân (Gastrocnemius medius) 778 1505538 2.037 Cơ cẵng chân trƣớc (Anterior tibialis) 445 250200 562 Cơ may (Sartorius) 740 222424 300 Cơ thẳng của đùi (Rectus femoris) 609 186292 305 Cơ bán gân (Semitendinosus) 712 508219 71314 1.1.5. Nguồn gốc của tín hiệu điện cơ Theo mô tả tại các tài liệu 2, 9, 51 và 38 thì nguồn gốc của tín hiệu điện cơ dựa trên các phản ứng hóa điện của synap thần kinh cơ dẫn đến sự thay đổi điện thế màng tề bào khi có kích thích. Trong đó: 1.1.5.1. Phản ứng hóa điện của synap thần kinh cơ Khi một xung điện từ thần kinh α đi đến một tâm vận động (MEP), nó kích hoạt quá trình Exocytosis hay làm cạn hoàn toàn khoảng 300 lỗ trống chứa Ach trƣớc Synap. Một lƣợng khoảng từ 107 đến 5x108 phân tử Ach cần để kích hoạt một điện thế hoạt động cơ. Ach khuếch tán qua khe Synap rộng từ 20 đến 30 nm trong khoảng thời gian xấp xỉ 0,5ms. Tại đây một số phân tử Ach kết hợp với các điểm tiếp nhận trên các đơn vị protein hình thành nên các đƣờng tiếp nhận ion dƣới Synap. Cứ 5 đơn vị protein phân tử khối lớn tạo thành một đƣờng Ach gắn vào các đơn vị protein sẽ làm giãn các đƣờng này ra thêm 0,65nm. Các đƣờng dẫn ion mở rộng cho phép ion Na+ chảy vào. Tuy nhiên các ion Cl vẫn bị đẩy ra vì các điện tích âm cố định ở cửa vào của đƣờng. Nhƣ thế, màng dƣới Synap đã đƣợc khử cực, tạo ra một điện thế hoạt động của sợi cơ. Lƣợng Ach ở khe Synap và phần bám vào vùng thu nhận nhanh chóng giảm xuống do thủy phân bởi enzyme Cholinesterase ở khe Synap và các thành phần trong phân tử của chúng sẽ đƣợc tái sử dụng. Một lƣợng nhỏ Ach thoát khỏi khe nhờ quá trình khuếch tán và cũng bị thủy phân. Khi màng sau Synap ở ngay dƣới MEP bị khử cực dƣới dạng đầu ra là một xung EPP có ngƣỡng rất lớn, một điện thế hoạt động cơ sẽ phát ra và truyền đi theo màng ngoài của sợi cơ. Đây chính là điện thế hoạt động tạo ra hiện tƣợng co cơ hoặc tổn hao sinh lực vận động. Các loại điện thế hoạt động cơ thông thƣờng đƣợc đo bên trong tế bào ở MEP và ở điểm cách đầu MEP khoảng 2mm. Để đảm bảo tất cả các bộ phận sâu bên trong sợi cơ đều đƣợc kích thích để co rút cùng lúc và cùng một cƣờng độ, dọc theo sợi cơ sẽ có các sợi ngang dạng ống nhỏ xoáy sâu bên trong sợi cơ gọi là ống T. Các ống T này có đầu mở để nhận dịch từ ngoài tế bào vào và cả hai đầu của ống đều nối với màng của sợi cơ. Chúng dẫn truyền điện thế họat động cơ từ phía ngoài vào khu vực sâu bên trong sợi cơ ở tất cả các vị trí dọc theo sợi cơ. Với một kích thích riêng lẻ đến từ thần kinh vận động α phân bố trên cơ, tạo ra một co giật, tức là, độ căng của cơ giảm xuống một lƣợng nhỏ sau đó tăng nhanh rồi lại giảm xuống dần đến không. Để duy trì lực co cơ, hệ thần kinh vận động phải tạo ra15 và duy trì chuỗi kích thích các sợi cơ, khi chuỗi kích thích này dừng lại cơ sẽ trở về trạng thái nghỉ. 1.1.5.2. Điện thế màng tế bào Nguồn gốc của hầu hết các tín hiệu điện sinh học trong cơ thể con ngƣời là do sự thay đổi của điện thế màng tế bào. Các tín hiệu điện sinh học phát sinh từ các điện thế qua màng tế bào thay đổi theo thời gian có thể thấy ở các tế bào thần kinh hay ở các tế bào cơ gồm cả cơ tim. Theo các tài liệu về nói về cơ sở điện sinh học 51, 61 cơ sở điện hóa của điện thế màng tế bào tồn tại dựa trên 2 hiện tƣợng:  Màng tế bào có tính bán thấm, hay nói cách khác chúng có độ dẫn và độ thấm khác nhau đối với các ion và phân tử khác nhau và  Màng tế bào có các cơ chế bơm ion sử dụng năng lƣợng trao đổi chất (ví dụ ATP adenosine triphosphate một chất rất giàu phosphate năng lƣợng cao). Các cơ chế bơm ion chủ động truyền ion và phân tử qua màng tế bào, chống lại hàng rào năng lƣợng và Gradien nồng độ giữa trong và ngoài m

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS NGUYỄN VĂN KHANG

Hà Nội - 2016

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các số liệu trong luận án này là trung thực và chƣa từng đƣợc công bố trong bất kỳ công trình nào khác

M [63], [64], [65], [66], N [67], [68], O [69], P [70], Q , R [71], [72], [73], [74], S [75], [76], [77], [78], [79], T [80], [81], [82], [83], [84], U [85], [86], V [87], Y , W [88]

LỜI CẢM ƠN

Đầu tiên tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc của mình tới thầy hướng dẫn khoa học PGS.TS Nguyễn Văn Khang Thầy là người đã định hướng cho tôi triển khai các ý tưởng khoa học, luôn tận tình hướng dẫn tôi trong suốt thời gian thực hiện luận án

Tôi cũng xin chân thành cảm ơn GS.TS Nguyễn Đức Thuận, các Anh, Chị, em

và các bạn đồng nghiệp thuộc Bộ môn Công nghệ Điện tử & Kỹ thuật y sinh, Viện Điện Tử - Viễn Thông trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo điều kiện, định hướng, giúp đỡ và động viên để tôi hoàn thành công trình nghiên cứu này

Đặc biệt tôi xin cảm ơn Bộ môn Công nghệ Điện tử & Kỹ thuật Y sinh, Bộ môn Điện tử & Kỹ thuật máy tính viện Điện Tử - Viễn Thông trường Đại học Bách Khoa

Hà Nội và Phòng xét nghiệm Điện cơ đồ Bệnh viện Lão Khoa Trung Ương đã giúp đỡ tôi rất nhiều về cơ sở vật chất, trang thiết bị nghiên cứu và các góp ý định hướng nghiên cứu để tôi hoàn thành tốt công trình nghiên cứu của mình

Tôi cũng xin trân trọng cảm ơn tới Ban Giám hiệu, Viện Đào tạo Sau đại học và viện Điện Tử - Viễn Thông trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo điều kiện cho tôi trong quá trình học tập và nghiên cứu

Tôi cũng xin cảm ơn các thành viên trong nhóm nghiên cứu EMGLabvn đã hỗ trợ và tham gia với tôi trong việc triển khai các thí nghiệm đo lường, phân tích tín hiệu tại các cơ sở y tế và phòng thí nghiệm

Cuối cùng, tôi xin chân thành cảm ơn gia đình, những người thân luôn động viên

về tinh thần, thời gian và vật chất để tôi có động lực trong công việc và nghiên cứu khoa học

Hà Nội, ngày tháng năm 2016

Tác giả

Phạm Mạnh Hùng

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT ix

DANH MỤC BẢNG xi

DANH MỤC HÌNH xii

MỞ ĐẦU 1

Mục đích của nghiên cứu 1

Mục tiêu nghiên cứu của luận án 3

Các vấn đề cần giải quyết của luận án 3

Phạm vi nghiên cứu của luận án 4

Phương pháp nghiên cứu 4

Cấu trúc luận án 5

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án 6

Các đóng góp chính của luận án 6

CHƯƠNG 1 TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ - ỨNG DỤNG LÂM SÀNG 8

1.1 Sinh lý đơn vị vận động và nguồn gốc tín hiệu điện cơ 8

1.1.1 Tóm lược giải phẫu hệ thần kinh - cơ 8

1.1.2 Tóm lược về giải phẫu cơ vân 9

1.1.3 Tóm lược về giải phẫu của thần kinh vận động 11

1.1.4 Đơn vị vận động 12

1.1.5 Nguồn gốc của tín hiệu điện cơ 14

1.1.5.1 Phản ứng hóa điện của synap thần kinh - cơ 14

1.1.5.2 Điện thế màng tế bào 15

1.2 Ứng dụng điện cơ đồ trong lâm sàng 16

1.2.1 Bệnh yếu cơ 16

1.2.2 Xét nghiệm điện cơ đồ 17

1.2.3 Các khái niệm của tín hiệu iEMG dùng trong chẩn đoán 19

1.2.3.1 Điện thế kim đâm 19

1.2.3.2 Điện thế tự phát 20

1.2.3.3 Điện thế hoạt động của đơn vị vận động 21

1.2.3.4 Tín hiệu kết tập điện thế hoạt động 22

1.2.4 Dấu hiệu bệnh lý trong tín hiệu iEMG ở các chi 23

1.3 Phương pháp phân tích định lượng tín hiệu điện cơ 24

1.3.1 Các kỹ thuật QEMG đang được ứng dụng hiện nay 24

1.3.2 Nhiệm vụ của nghiên cứu này 28

1.4 Kết chương 29

CHƯƠNG 2 LỰA CHỌN GIẢI PHÁP PHÙ HỢP ĐỂ TIỀN XỬ LÝ TÍN HIỆU iEMG CHI 30

2.1 Thu nhận và các thông số cơ bản của tín hiệu điện cơ 30

2.1.1 Phương pháp thu nhận tín hiệu EMG 30

2.1.1.1 Thu nhận tín hiệu sEMG 31

2.1.1.2 Thu nhận tín hiệu iEMG 32

2.1.2 Đặc tính của tín hiệu EMG 32

2.2 Các yếu tố gây suy giảm chất lượng tín hiệu EMG 34

2.2.1 Nhiễu 34

2.2.2 Suy giảm chất lượng do mạch thu nhận 34

2.3 Các giải pháp tăng cường tín hiệu EMG bằng phần cứng 35

2.4 Khảo sát khả năng triệt nhiễu của mạch đo 36

2.4.1 Mô tả thiết kế của mạch đo khảo sát tín hiệu EMG 37

2.4.1.1 Khối khuếch đại và triệt nhiễu đồng pha 38

2.4.1.2 Khối các bộ lọc tương tự 39

2.4.1.3 Khối chuyển đổi tương tự - số tín hiệu 41

2.4.1.4 Khối cách ly nguồn với đối tượng đo 41

2.4.2 Khảo sát sự ảnh hưởng của nhiễu lên tín hiệu đo 42

2.5 Giải pháp tiền xử lý tín hiệu iEMG số 44

2.5.1 Phân tích lựa chọn loại bộ lọc số 44

2.5.2 So sánh giải pháp lựa chọn với giải pháp thường dùng 47

2.6 Kết chương 49

CHƯƠNG 3 PHÁT TRIỂN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG TÍN HIỆU iEMG CHI 51

3.1 Đặt vấn đề 51

3.2 Phát triển phương pháp tự động xác định các thành phần có ý nghĩa trong tín hiệu iEMG chi 55

3.2.1 Một số giải pháp phân tách các APS đã được giới thiệu 56

3.2.2.1 Phương pháp 1: Phân tách APS sử dụng cửa sổ cố định 56

3.2.2.2 Phương pháp 2: Phân tách APS sử dụng tín hiệu Trigơ 57

3.2.2.3 Phương pháp 3: Phân tách APS sử dụng biến đổi Wavelet 58

3.2.2.4 Phương pháp 4: Phân tách APS sử dụng tín hiệu biến động 59

3.2.2.5 Đánh giá các phương pháp phân tách đã được giới thiệu 60

3.2.2 Phương pháp tự động xác định các thành phần có ý nghĩa chẩn đoán được phát triển 61

3.2.2.1 Tự động xác định các APS 62

3.2.2.2 Tự động xác định các điểm uốn trên sóng tín hiệu iEMG 65

3.2.2.3 Tự động lấy các APS có ý nghĩa chẩn đoán 68

3.3 Đề xuất bộ thông số định lượng tín hiệu iEMG chi 70

3.3.1 Các thông số định lượng tính từ các tham số APS 71

3.3.2 Thông số định lượng tín hiệu iEMG trên đồ thị Poincaré 73

3.3.3 So sánh với một số phương pháp QEMG hiện có 74

3.4 Đánh giá giá trị của bộ thông số định lượng được đề xuất 76

3.4.1 Tập dữ liệu mẫu 77

3.4.2 Mô tả tập dữ liệu các thông số định lượng iEMG thu được 78

3.4.3 Kiểm định sự khác biệt thống kê của mỗi thông số 82

3.4.3.1 Kiểm định U-test 82

3.4.3.2 Kết quả kiểm định U-test đối với tập dữ liệu mẫu 84

3.4.4 Kiểm định sự tương quan giữa các thông số 85

3.4.4.1 Kiểm định Spearman 86

3.4.4.2 Kết quả kiểm định sự tương quan giữa các thông số 87

3.5 Kết chương 89

CHƯƠNG 4 ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP SỬ DỤNG CÁC THÔNG SỐ ĐỊNH LƯỢNG TÍN HIỆU CÓ ĐƯỢC ĐỂ PHÂN LOẠI TÍN HIỆU iEMG CHI THEO CÁC NHÓM BỆNH LÝ 92

4.1 Đặt vấn đề 92

4.2 Phương pháp phân loại dựa trên kỹ thuật học máy 95

4.2.1 Mạng Artifical Neural Network (ANN) 96

4.2.2 Phân loại tín hiệu theo bệnh lý sử dụng mạng ANN 97

4.2.2.1 Tập dữ liệu dùng để huấn luyện mạng ANN 97

4.2.2.2 Thiết lập mạng ANN cho bài toán phân loại tín hiệu 100

4.2.2.3 Kết quả thực nghiệm 102

4.3 Phương pháp phân loại dựa trên kỹ thuật phân tích thống kê 103

4.3.1 Phân tích hồi quy Logistic 104

4.3.2 Lựa chọn thông số sử dụng cho các biểu thức 106

4.3.3 Phân loại tín hiệu theo các giá trị xác suất bệnh lý 108

4.3.3.1 Xây dựng biểu thức tính xác suất tín hiệu thuộc nhóm ALS 108

4.3.3.2 Xây dựng biểu thức tính xác suất tín hiệu thuộc nhóm MYO 110

4.3.3.3 Bộ phân loại tín hiệu theo các nhóm bệnh lý 112

4.4 Kết chương 114

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 116

CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 118

TÀI LIỆU THAM KHẢO 119

PHỤ LỤC 126

1 Chế tạo mạch đo khảo sát tín hiệu EMG 126

2 Xây dựng công cụ phân tích định lượng tín hiệu iEMG 128

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT

CMAP Compound muscle action potential Điện thế co cơ toàn phần của bắp cơ

CMRR Common-mode rejection ratio Tỷ số nén nhiễu đồng pha

IEEE Institute of Electrical and

iEMG intramuscular Electromyography Tín hiệu điện cơ kim

MUAP Motor Unit Action Potential Điện thế hoạt động đơn vị vận động

MYO Myopathy Bệnh lý do cơ

QEMG Quantitative Electromyography Định lƣợng tín hiệu điện cơ

ROC Receiver Operating Characteristic Đặc trƣng hoạt động bộ thu

RQA Recurrence Quantification Analysis Phân tích định lƣợng truy hồi

sEMG surface Electromyography Tín hiệu điện cơ bề mặt

SFAP Single Fibre Action Potential Điện thế vận động sợi cơ đơn

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1 Số lượng đơn vị vận động, sợi cơ và sợi cơ trung bình của mỗi đơn vị vận

động của một số nhóm cơ chính ở các chi người 13

Bảng 1.2 Bảng phân loại bệnh cơ do WHO đề xuất 16

Bảng 1.3 Các dấu hiệu bệnh lý thể hiện trên tín hiệu iEMG 24

Bảng 2.1 Một số thông số của mạch và giá trị khuyến nghị 42

Bảng 3.1 Bảng so sánh tỷ lệ phân tách đúng của các phương pháp 60

Bảng 3.2 Bảng so sánh thông số phân tách các APS của các phương pháp 70

Bảng 3.3 So sánh một số phương pháp QEMG (đã có và được phát triển) 75

Bảng 3.4 Một số thông số của bản ghi dữ liệu iEMG của dữ liệu 77

Bảng 3.5 Bảng trích dữ liệu bộ các thông số định lượng tín hiệu iEMG 78

Bảng 3.6 Kết quả kiểm định U-test đối với các thông số định lượng 84

Bảng 3.7 Ý nghĩa của hệ số tương quan 85

Bảng 3.8 Bảng mô tả dữ liệu của ví dụ kiểm định Spearman 87

Bảng 3.9 Kết quả kiểm định Spearman trên toàn tập dữ liệu 88

Bảng 4.1 Trích tập dữ liệu huấn luyện mạng phân loại tín hiệu iEMG 97

Bảng 4.2 Bảng mô tả dữ liệu trước chuẩn hóa 99

Bảng 4.3 Bảng mô tả dữ liệu sau chuẩn hóa 99

Bảng 4.4 Các nhóm thông số định lượng có hệ số tương quan rất cao 107

Bảng 4.5 Bảng phân loại theo hai nhóm ALS và khác 109

Bảng 4.6 Bảng phân loại theo hai nhóm MYO và khác 111

Bảng 4.7 Các chỉ số kiểm định các biểu thức xác suất xây dựng được 111

Bảng 4.8 Bảng phân loại tín hiệu dùng đồng thời hai chỉ số P MYO và P ALS 113

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1 Một số nhóm cơ chi ở mặt trước cơ thể 9

Hình 1.2 Cấu trúc của cơ vân 10

Hình 1.3 Giải phẫu thần kinh vận động dưới 11

Hình 1.4 Hình ảnh minh họa các phần của tế bào thần kinh vận động 11

Hình 1.5 Giải phẫu của synap thần kinh 12

Hình 1.6 Giải phẫu của sợi trục thần kinh 12

Hình 1.7 Giải phẫu các đơn vị vận động của bắp cơ 13

Hình 1.8 Điện thế màng tế bào 15

Hình 1.9 Xét nghiệm điện cơ đồ kim (nguồn MMG2002) 18

Hình 1.10 Hình dạng và các tham số đo của điện cực kim (A – Điện cực kim đồng tâm, B – Điện cực đơn cực, C – Điện cực sợi cơ đơn, D – Điện cực lớn) 19

Hình 1.11 Hình ảnh dạng sóng điện thế kim đâm 19

Hình 1.12 Dạng sóng của điện thế co giật sợi cơ 20

Hình 1.13 Dạng các sóng nhọn dương 20

Hinh 1.14 Dạng sóng của bộ phức hợp lặp lại ngắt quãng 21

Hình 1.15 Các dạng sóng của phóng điện liên tục (A - phóng điện lặp lại với tần số cao, B – phóng điện với bộ phức hợp lặp lại) 21

Hình 1.16 Hình dạng và các tham số chính của một MUAP 21

Hình 1.17 Các loại MUAP (A- Bình thường; B- Biên độ thấp, thời khoảng ngắn và đa pha; C- Thời khoảng dài, đa pha; D- Đa pha kèm thành phần muộn) 22

Hình 1.18 Các hình ảnh dạng sóng iEMG ở các mức co cơ khác nhau 22

Hình 1.19 Hình thái của các MU và MUAP ở các bệnh lý khác nhau 23

Hình 1.20 Mô hình quá trình chẩn đoán điện cơ đồ sử dụng máy tính 25

Hình 1.21 Các nội dung nghiên cứu của luận án 28

Hình 2.1 Mô hình minh họa việc thu nhận tín hiệu EMG 30

Hình 2.2 Thu nhận tín hiệu điện cơ bề mặt của hai bắp cơ đối vận 31

Hình 2.3 Thu nhận tín hiệu iEMG và các loại điện cực kim có thể sử dụng 32

Hình 2.4 Dạng sóng của tín hiệu iEMG và sEMG 33

Hình 2.6 Sơ đồ khối của mạch đo tín hiệu EMG 38

Hình 2.7 Phương thức bỏ nhiễu đồng pha của bộ khuếch đại vi sai 38

Hình 2.8 Sơ đồ mạch lọc Butterworth bậc 2 kiến trúc Sallen-Key 39

Hình 2.9 Sơ đồ nguyên lý của mạch lọc Twin – Tnotch 40

Hình 2.10 Giải pháp dùng nguồn cách ly trong mạch đo tín hiệu EMG 42

Hình 2.11 Hình ảnh tín hiệu EMG bề mặt đo ở bắp tay khi co cơ vừa phải (A – Dạng sóng tín hiệu và B- Phổ của tín hiệu EMG thu nhận được) 43

Hình 2.12 Tín hiệu iEMG số có lẫn nhiễu (nhiễu tần số thấp và tần số cao) 44

Hình 2.13 Phổ của của một số tín hiệu iEMG thô 45

Hình 2.14 Các cấu trúc của bộ lọc trễ pha bằng không 46

Hình 2.15 Sự khác biệt giữa bộ lọc thông thường và bộ lọc pha không 46

Hình 2.16 Đồ thị tỷ lệ sai khác giữa hai bộ lọc thường dùng và được lựa chọn 48

Hình 2.17 Các dạng sóng và các thông số tín hiệu iEMG (A – trước khi lọc và B – sau lọc theo phương pháp lựa chọn) 48

Hình 2.18 Phổ tín hiệu trước và sau khi lọc theo phương pháp lựa chọn 49

Hình 3.1 Các quy trình QEMG của các phương pháp đã được giới thiệu 53

Hình 3.2 Quy trình định lượng tín hiệu iEMG được đề xuất phát triển 53

Hình 3.3 A - Tín hiệu iEMG và B - Các APS xác định được 55

Hình 3.4 Vị trí các APS được xác định theo cửa sổ cố định và ngưỡng T 56

Hình 3.5 Hình ảnh tín hiệu gốc và tín hiệu xung Trigơ của nó 57

Hình 3.6 Hình thái của các dạng sóng wavelet Daubechies 58

Hình 3.7 Phương pháp phân tách dựa trên tín hiệu biến động 59

Hình 3.8 Tín hiệu iEMG là x(n) và tín hiệu biến động của nó v(n) 63

Hình 3.9 Tín hiệu biến động v(n) và đường cắt có ngưỡng thrpl 65

Hình 3.10 Hình ảnh minh họa định nghĩa điểm uốn đối với tín hiệu iEMG 66

Hình 3.11 Lưu đồ thuật toán tìm điểm uốn lựa chọn sử dụng 67

Hình 3.12 Các điểm uốn được xác định trên đoạn sóng APS xác định được 68

Hình 3.13 Các tín hiệu iEMG (A - Đỉnh nằm trên, B - Đỉnh nằm dưới đường đẳng điện) 68

Hình 3.14 Cách xác định các APS có ý nghĩa chẩn đoán trong tín hiệu iEMG 69

Hình 3.16 Dạng sóng và các tham số của mỗi đoạn APS 70

Hình 3.16 Đồ thị Poincaré của các tín hiệu thuộc các nhóm bệnh lý khác nhau 73

Hình 3.17 Đồ thị Poincaré của tín hiệu x(n) 74

Hình 3.18 Các quy trình QEMG theo phương pháp đã có (A, B) và phát triển (C) 75

Hình 3.19 Các đồ thị phân bố giá trị của các thông số QEMG của tập dữ liệu mẫu 81

Hình 4.1 Hình ảnh các loại tín hiệu EMG (A – NOR, B – ALS, C – MYO) 92

Hình 4.2 Cấu trúc tổng quát của mạng Artifical Neural Network 96

Hình 4.3 Mô hình quá trình học không có giám sát 96

Hình 4.4 Mô hình quá trình học có giám sát 97

Hình 4.5 Kiến trúc của mạng ANN được sử dụng để phân loại tín hiệu EMG 98

Hình 4.6 Cấu trúc mạng ANN-BP của bộ phân loại tín hiệu có 14 đầu vào 100

Hình 4.7 Ma trận phân loại của bộ phân loại ANN-BP 14 đầu vào 102

Hình 4.8 Đồ thị ROC của bộ phân loại ANN-BP 14 đầu vào 103

Hình 4.9 Mối liên hệ giữa logit(p) và p 105

Hình 4.10 Đường cong ROC phân loại tín hiệu theo hai nhóm ALS và khác 110

Hình 4.11 Đường cong ROC phân loại tín hiệu theo hai nhóm MYO và khác 111

Hình 4.12 Đồ thị phân bố giá trị xác suất P ALS và P MYO củacác nhóm tín hiệu 112

Hình 4.13 Mô hình ANN-BP phân loại tín hiệu iEMG có 5 đầu vào 113

Hình 4.14 Ma trận phân loại và đồ thị ROC của bộ phân loại ANN-BP 5 đầu vào 114

Hình 5.1 Hình ảnh mạch đo tín hiệu EMG chế thử (kích thước 7x10cm2 ) 127

Hình 5.2 Giao diện và một số chức năng của công cụ QEMG_BK 128

MỞ ĐẦU

Mục đích của nghiên cứu

Các bệnh cơ có thể gây ra những khuyết tật thể chất nghiêm trọng, có thể dẫn tới

mất khả năng vận động thậm chí có thể tử vong Ví dụ như, bệnh nhân mắc hội chứng

teo cơ xơ cột bên (Amyotrophic Lateral Sclerosis - ALS) ban đầu cơ thể dần mất khả

năng vận động và khi bệnh nặng bệnh nhân mất khả năng ăn, tiêu hóa và thở dẫn tới

tử vong Bệnh cơ có thể xảy ra ở mọi lứa tuổi, nhưng hậu quả sẽ rất nghiêm trọng khi

nó xảy ở những người trẻ tuổi Theo công bố của NIH (National Institute of Neurological Disorders and Stroke – Viện nghiên cứu quốc gia về rối loạn bệnh lý thần kinh và đột quỵ) ở Mỹ hàng năm có tỷ lệ 1 trên 3500 đến 6000 bé trai mới sinh bị mắc bệnh loạn dưỡng cơ Duchenne [67]

Nhu cầu về khám và điều trị của các bệnh nhân mắc bệnh cơ là rất đa dạng, nhưng hiện nay, sự đáp ứng cho nhu cầu này còn nhiều hạn chế Trong số các bệnh nhân bệnh cơ, có nhiều bệnh nhân đã được chữa khỏi, hoặc giảm mức độ bệnh tật nhờ được phát hiện và điều trị kịp thời Do đó, mặc dù bệnh về cơ không phổ biến như các bệnh khác như bệnh tim, bệnh ung thư, bệnh tiểu đường, bệnh mất trí nhớ, nhưng chúng vẫn cần được quan tâm đầy đủ [1], [2], [86]

Tín hiệu điện cơ là tín hiệu điện sinh học được sinh ra khi các cơ hoạt động Tín

hiệu điện cơ đồ (Electromyography – EMG) là một thuật ngữ do Weddell và cộng sự

đưa ra năm 1943, để mô tả các ứng dụng lâm sàng sử dụng việc xét nghiệm đối với hệ thống cơ xương (cơ vân) Trong xét nghiệm điện cơ đồ thường quy, điện cực kim đồng tâm thường được sử dụng để thu tín hiệu EMG, tín hiệu này được là tín hiệu

điện cơ kim (intramuscular EMG - iEMG) Xét nghiệm iEMG thường được thực hiện

khi người bệnh bị yếu cơ mà không giải thích được, sau khi khảo sát dẫn truyền thần kinh và thường được tiến hành trên nhóm cơ chi (chi trên hoặc dưới) [3], [47], [78] Sau đây, tín hiệu iEMG thu được tại chi được gọi ngắn là tín hiệu iEMG chi

Thông tin thu được từ tín hiệu iEMG chi có thể giúp các bác sỹ phân biệt giữa bệnh cơ mà trong đó nguyên nhân gây bệnh xuất phát từ cơ và yếu cơ do rối loạn thần kinh cơ Tuy nhiên, các bác sỹ gặp nhiều khó khăn khi thu thông tin trực tiếp từ tín hiệu iEMG chi do: (1) là tín hiệu nhỏ, (2) bị can nhiễu từ nhiều nguồn, (3) tín hiệu thu được là tín hiệu xếp chồng của nhiều nguồn, (4) độ ổn định của nguồn tín hiệu thấp và (6) sự khác biệt giữa các loại tín hiệu iEMG ở các bệnh lý khó quan sát,… Các bác sỹ hay các chuyên gia điện cơ đồ cần phải được đào tạo lâu dài và có nhiều năm làm việc

liên tục với một thiết bị cố định mới có thể đưa ra các chẩn đoán có độ chính xác cao [2], [46]

Nhằm mục đích hỗ trợ cho các bác sỹ trong quá trình chẩn đoán điện cơ đồ, các

kỹ thuật phân tích tín hiệu iEMG đã sớm được giới thiệu và phát triển, từ cuối những năm 40 của thế kỷ trước Năm 1957, phương pháp phân tích định lượng một số tham

số của các điện thế hoạt động đơn vị vận động (Motor Unit Action Potential - MUAP)

trong tín hiệu iEMG đã được Buchtal và các cộng sự công bố Theo phương pháp này, các thông số thu được bởi quá trình phân tích thủ công, quan sát và đo đếm trực tiếp các giá trị như biên độ, thời khoảng, số pha của MUAP riêng lẻ trên màn hình hiện thị dạng sóng Nhưng theo đánh giá của các chuyên gia điện cơ đồ thì đây là phương pháp khá mệt mỏi và tốn thời gian [26], [42]

Ngày nay, sự phát triển của công nghệ máy tính [62] và các kỹ thuật xử lý tín hiệu số giúp cho việc nghiên cứu về các phương pháp định lượng tín hiệu iEMG trở nên dễ dàng và phổ biến hơn [79] Từ năm 1989, DeLuca, Dorfman và một số nhà nghiên cứu khác đã bắt đầu đề xuất các phương pháp phân tích tín hiệu iEMG khác nhau trong các miền thời gian, miền tần số, miền không gian – tần số, miền phi tuyến, các kỹ thuật phân giải tín hiệu iEMG khác nhau và các thông số định lượng tín hiệu khác nhau Trong số các phương pháp đã được đề xuất, các phương pháp liên quan đến việc định lượng các tham số của các MUAP chứa trong tín hiệu iEMG kim cho kết quả đáng tin cậy nhất [12], [42], [73], [78]

Việc sử dụng các kỹ thuật định lượng tín hiệu điện cơ (Quantitative EMG –

QEMG) giúp cho việc chẩn đoán hạn chế được sự đánh giá chủ quan của các chuyên

gia điện cơ đồ, độ chính xác của chẩn đoán được cải thiện, giúp quá trình theo dõi điều trị hiệu quả hơn Tuy nhiên, kỹ thuật QEMG còn đóng vai trò hạn chế trong quá trình chẩn đoán lâm sàng hiện nay, do một số nguyên nhân như: (1) Hầu hết các kỹ thuật QEMG đang được ứng dụng hiện nay tiêu tốn nhiều thời gian khi thực hiện; (2) Một số công đoạn trong quy trình phân tích định lượng tín hiệu của các kỹ thuật QEMG hiện nay đòi hỏi các chuyên gia điện cơ đồ phải am hiểu sâu về kỹ thuật và công nghệ: (3) Chưa kỹ thuật nào cho phép thu nhận hết các tham số hữu dụng trong tín hiệu iEMG; (4) Một số bộ thông số định lượng thu bởi một số kỹ thuật QEMG hiện có không dễ sử dụng [3], [9], [26], [78]

Lĩnh vực nghiên cứu về các phương pháp và công cụ phân tích định lượng tín hiệu iEMG hỗ trợ hiệu quả hơn cho các bác sỹ trong quá trình chẩn đoán điện cơ đồ vẫn là một lĩnh vực thu hút được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm Các nghiên cứu

nhằm hạn chế các nhược điểm được đề cập ở trên, chúng tập trung vào các hướng như: (1) phát triển và tối ưu hệ thống thu nhận tín hiệu có chất lượng cao hơn, (2) phát triển các phương pháp phân giải hiệu quả tín hiệu iEMG thành các thông tin dễ dàng được sử dụng hơn, (3) phát triển các hệ thống “chuyên gia” tự động phân tích nhanh

và chính xác các tín hiệu EMG, đưa ra các gợi ý hỗ trợ quá trình ra quyết định chẩn đoán của bác sỹ [25], [57], [58], [64], [78]

Mục tiêu nghiên cứu của luận án

Để giải quyết một số tồn tại của lĩnh vực nghiên cứu này, mục đích nghiên cứu của luận án này là phát triển phương pháp phân tích định lượng tín hiệu iEMG chi thành các thông tin trợ giúp cho các bác sỹ trong quá trình chẩn đoán bệnh lý Trong

đó, phương pháp phân tích định lượng tín hiệu iEMG được phát triển phải có một số

ưu điểm so với một số phương pháp đã có

Nghiên cứu này hướng tới các mục tiêu cụ thể như:

 Phát triển được phương pháp QEMG tín hiệu iEMG chi có hiệu quả tính toán tốt hơn một số phương pháp đã có, như giảm số phép toán, số bước và

số can thiệp vào trong quá trình phân tích định lượng tín hiệu

 Đưa ra bộ thông số định lượng có khả năng hỗ trợ phân nhóm tín hiệu theo các bệnh lý và bình thường có độ chính xác cao mà có cách tính đơn giản hơn so với một số phương pháp trước

 Đề xuất cách sử dụng các thông số định lượng có được để phân loại tín hiệu, thông tin phân loại của tín hiệu có được là hữu dụng cho việc đưa ra kết luận chẩn đoán

Các vấn đề cần giải quyết của luận án

Với mục đích là phát triển phương pháp phân tích định lượng tín hiệu iEMG chi

hỗ trợ bác sỹ ra quyết định chẩn đoán có ưu điểm hơn một số phương pháp đã có về hiệu quả tính toán, tính ứng dụng thì nghiên cứu này cần phải thực hiện giải quyết các vấn đề chính như sau:

 Lựa chọn giải pháp tiền xử lý phù hợp với tín hiệu iEMG chi trên

 Phát triển phương pháp định lượng tín hiệu iEMG chi cho phép tính các thông số định lượng đặc trưng cho tín hiệu iEMG chi

 Xây dựng đề xuất mô hình phân loại tín hiệu iEMG chi có đầu vào là các thông số định lượng có được và đầu ra là thông tin phân loại theo các nhóm bệnh lý và bình thường

Để giải quyết được các vấn đề chính được nêu ở trên, tác giả thực hiện các nội dung nghiên cứu chính như:

 Nghiên cứu tín hiệu iEMG chi và ứng dụng lâm sàng, gồm: (1) Nghiên cứu

về nguồn gốc và đặc trưng bệnh lý của tín hiệu; (2) Nghiên cứu về phương pháp thu nhận và đặc trưng của tín hiệu; (3) Thu thập dữ liệu mẫu dùng để thử nghiệm phương pháp được phát triển trong nghiên cứu

 Nghiên cứu và phát triển kỹ thuật phân tích định lượng tín hiệu iEMG, gồm: (1) Nghiên cứu về các kỹ thuật phân tích định lượng tín hiệu iEMG hiện có; (2) Phát triển kỹ thuật phân tích định lượng tín hiệu iEMG theo các mục tiêu đề ra; (3) Thử nghiệm, đánh giá phương pháp phân tích được phát triển với dữ liệu mẫu có được

 Nghiên cứu đề xuất cách sử dụng thông số định lượng để phân loại tín hiệu iEMG theo các nhóm bệnh lý và bình thường, gồm: (1) Nghiên cứu về các phương pháp phân loại iEMG; (2) Xây dựng các mô hình giúp phân loại tín hiệu iEMG dựa trên các kỹ thuật được lựa chọn

Phạm vi nghiên cứu của luận án

Nghiên cứu này tập trung vào phát triển phương pháp phân tích tín hiệu iEMG chi thành các thông tin hỗ trợ bác sỹ chẩn đoán bệnh lý Phương pháp phân tích cho phép phân tích các tín hiệu iEMG chi trên được thu bởi điện cực đồng tâm khi đối tượng được yêu cầu co cơ vừa phải (co cơ lên tới mức 30% lực co cơ cực đại - MVC)

Dữ liệu mẫu dùng để thử nghiệm các phương pháp được phát triển bao gồm hơn

800 tín hiệu iEMG (bình thường và bệnh lý), được đo theo phương pháp tiêu chuẩn tại các trung tâm y tế hiện đại là: (1) từ Cyprus Institute of Neurology and Genetics, Nicosia và (2) từ bệnh viện ĐH Ioannina, khoa Neurological Clinic, Ioannina, Greece Chúng được công bố bởi EMGLab [37]

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu trong luận án này là nghiên cứu lý thuyết, khảo sát thực

tế, thử nghiệm, thu thập thông tin phân tích thống kê các kết quả từ việc xử lý dữ liệu mẫu để đưa ra đánh giá so sánh với các số liệu kết quả nghiên cứu đã được công bố qua đó khẳng định phương pháp định lượng tín hiệu được phát triển trong luận án này

là đúng và hiệu quả Về nghiên cứu lý thuyết và khảo sát thực tế, tác giả đã nghiên cứu các lý thuyết về sinh lý cơ, bệnh lý cơ, tín hiệu EMG, các nghiên cứu về xử lý tín hiệu iEMG đã công bố kết hợp với việc khảo sát thực tế, tại các phòng chẩn đoán điện

cơ đồ ở Việt Nam, để có sự hiểu biết rõ ràng cơ sở chẩn đoán điện cơ đồ và các yêu cầu khi ứng dụng trong lâm sàng Tác giả phát triển phương pháp phân tích tín hiệu iEMG chi, thử nghiệm chúng trên một số bộ dữ liệu mẫu và phân tích đánh giá các kết quả thu được, từ đó tác giả lựa chọn được một số phương pháp phân tích tín hiệu iEMG mới có được các ưu điểm khi ứng dụng thực tế

Cấu trúc luận án

Luận án được chia làm 4 chương có nội dung như sau:

Chương 1: Tóm lược các kiến thức cơ sở về giải sinh lý cơ xương ở các chi,

nguồn gốc điện sinh học của tín hiệu điện cơ, các loại tín hiệu điện cơ và dấu hiệu bệnh lý Tổng quan ứng dụng điện cơ đồ lâm sàng và các nhiệm vụ của nghiên cứu

Chương 2: Trình bày phương pháp thu nhận tín hiệu điện cơ, các yếu tố ảnh

hưởng đến chất lượng tín hiệu điện cơ, các giải pháp triệt nhiễu ở bộ thu nhận tín hiệu EMG và phân tích cơ sở lựa chọn bộ lọc số thích hợp để tiền xử lý tín hiệu EMG chi

Chương 3: Trình bày nội dung nghiên cứu phát triển phương pháp định lượng

tín hiệu iEMG chi, bao gồm: (1) phát triển phương pháp phân tách nhanh các đoạn điện thế hoạt động trong tín hiệu iEMG chi, (2) phát triển phương xác định các điểm uốn trong các đoạn tín hiệu iEMG, (3) đề xuất bộ các thông số định lượng của mỗi bản ghi tín hiệu iEMG chi Phương pháp phát triển được thử nghiệm trên các cơ sở dữ

liệu mẫu và được so sánh với một số phương pháp khác Thực hiện phép kiểm định

thống kê đối với dữ liệu định lượng các tín hiệu trong tập mẫu để đánh giá khả năng phân biệt tín hiệu thuộc các nhóm khác nhau bằng các thông số định lượng có được

Chương 4: Trình bày nội dung nghiên cứu, phát triển các phương pháp phân loại

tín hiệu EMG theo các nhóm khác nhau sử dụng các thông số định lượng của tín hiệu iEMG chi, theo phương pháp định lượng được đề xuất phát triển Phương pháp phân loại tín hiệu đề xuất được xây dựng dựa trên mô hình xử lý thông tin mạng nơron và

kỹ thuật phân tích hồi quy Logistic đối với các thông số định lượng của tín hiệu Phương pháp được thử nghiệm với các bộ dữ liệu đặc trưng thu được khi áp dụng phương pháp định lượng được đề xuất với bộ dữ liệu mẫu Đánh giá so sánh kết quả phân loại của phương pháp này với một số phương pháp phân loại khác

Kết luận và kiến nghị

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án

Về ý nghĩa khoa học: Kết quả thử nghiệm phương pháp QEMG phát triển được

trên dữ liệu mẫu cho thấy thông số định lượng được tính từ các đoạn điện thế tích cực được phân tách từ tín hiệu iEMG và thông số tính độ phân tán của các mẫu tín hiệu iEMG liên tiếp cho phép hỗ trợ việc phân loại tín hiệu theo các nhóm với độ chính xác cao tương đương với các thông số định lượng tính từ các MUAP mẫu xác định từ tín hiệu iEMG Như vậy, phương pháp này có số phép tính, số công đoạn xử lý và mức

độ can thiệp vào quá trình xử lý ít hơn so với một số phương pháp QEMG đã được công bố [58], [64], [73], trong khi giá trị hỗ trợ phân loại của thông số định lượng thu được cao tương đương

Về ý nghĩa thực tiễn: Ứng dụng điện cơ đồ trong lâm sàng ở Việt Nam được

thực hiện từ năm 1992 [2], tuy nhiên, chưa có một nghiên cứu nào ở Việt Nam được thực hiện nhằm phát triển phương pháp phân tích tín hiệu hỗ trợ quá trình chẩn đoán Đây là lần đầu tiên, nghiên cứu phát triển phương pháp và công cụ hỗ trợ các chuyên gia điện cơ đồ xác định hiệu quả loại bệnh lý dựa vào tín hiệu iEMG chi được thực hiện một cách có hệ thống Điều này được thể hiện trong các nội dung nghiên cứu của tác giả, được trình bày trong quyển luận án này, bao gồm: nghiên cứu, tổng hợp tóm lược các lý thuyết liên quan đến cơ sở ứng dụng tín hiệu EMG, nghiên cứu về phương pháp đo và xử lý để thu được tín hiệu EMG có chất lượng cao, phát triển phương pháp định lượng tín hiệu EMG, đề xuất phương pháp sử dụng các thông số định lượng để phân loại tín hiệu theo các nhóm bệnh lý và bình thường Phương pháp QEMG phát triển được và cách thức sử dụng các thông số có được cho phép phân tích và xử lý tín hiệu iEMG chi hỗ trợ việc phân loại tín hiệu theo các nhóm bệnh lý và bình thường một cách hiệu quả Ngoài ra, những kiến thức có được sẽ là cơ sở để tác giả và nhóm nghiên cứu phát triển các thiết bị thu nhận và phân tích tín hiệu EMG hỗ trợ quá trình chẩn đoán và theo dõi mức độ tiến triển bệnh lý trong quá trình điều trị, đặc biệt có ý nghĩa ở Việt Nam

Các đóng góp chính của luận án

Nghiên cứu này có hai đóng góp chính là:

1 Phát triển được phương pháp định lượng tín hiệu iEMG chi gồm 3 bước là tiền xử lý, phân tách các thành cần có ý nghĩa trong tín hiệu và tính các thông số định lượng dựa trên các thành phần có ý nghĩa có được Phương pháp phân tích định lượng được phát triển có ưu điểm hơn một số phương

pháp trước đó về hiệu quả tính toán và tính hữu dụng của thông số định lượng thu được

2 Đưa ra được cách thức sử dụng các thông số định lượng có được để phân loại tín hiệu iEMG theo các nhóm bệnh lý và bình thường Các phương pháp phân loại được phát triển dựa trên mô hình xử lý thông tin mạng Artifical Neural Network và kỹ thuật phân tích hồi quy Logistic, chúng cho phép phân loại tín hiệu đạt độ chính xác cao, đạt trên 80% khi thử nghiệm với bộ dữ liệu mẫu

Bên cạnh đó, tác giả đã xây dựng được công cụ QEMG_BK cho phép phân tích định lượng các loại tín hiệu iEMG theo phương pháp được phát triển Ngoài ra, các nội dung và kết quả đạt được khi thực hiện nghiên cứu khảo sát đánh giá giải pháp thu nhận tín hiệu điện cơ, được trình bày trong chương hai của luận án, là hữu dụng cho các nghiên cứu chế tạo thiết bị đo tín hiệu EMG có chất lượng cao, nó đặc biệt có ý nghĩa ở Việt Nam

CHƯƠNG 1 TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ - ỨNG DỤNG LÂM SÀNG

Chương này trình bày tóm lược các kiến thức cơ sở về giải phẫu sinh lý thần kinh vận động của các chi, nguồn gốc điện sinh học của tín hiệu điện cơ, bệnh yếu cơ

và các dấu hiệu rối loạn của các nhóm bệnh lý trong tín hiệu điện cơ và tổng quan các phương pháp phân tích tín hiệu EMG hỗ trợ chẩn đoán rối loạn bệnh lý Nội dung này

là cơ sở để tác giả phân tích và đề xuất một số giải pháp và phương pháp phân tích tín hiệu EMG hỗ trợ chẩn đoán bệnh lý ở các chi của người

1.1 Sinh lý đơn vị vận động và nguồn gốc tín hiệu điện cơ

Bộ máy vận động gồm hệ cơ, xương, khớp và thần kinh vận động, chúng đảm bảo nhiều chức năng quan trọng của cơ thể Chúng tạo nên một khung che đỡ các cơ quan nội tạng, thực hiện các hoạt động sinh hoạt, lao động và di chuyển của cơ thể

1.1.1 Tóm lược giải phẫu hệ thần kinh - cơ

Trong cơ thể có ba loại cơ khác nhau là cơ trơn, cơ tim và cơ vân, [2] trong đó:

 Cơ trơn là cơ cấu thành các cơ quan bên trong như ruột, bàng quang, mạch máu,… liên quan đến hệ thần kinh thực vật của cơ thể, nên được gọi là cơ

Mỗi cử động của cơ thể, từ chớp mắt cho đến bật nhảy đều có thể thực hiện nhờ các cơ, gân và xương Chuỗi hoạt động co và duỗi cơ đóng một vai trò rất quan trọng trong việc truyền năng lượng từ cơ đến xương liên kết với các cơ đó, nhờ đó tạo nên chuyển động Để thực thực hiện một động tác nắm tay chủ động, nhiều bộ phận (như: não, các dây thần kinh, các cơ quan cảm giác và các sợi cơ) trong cơ thể hoạt động

phối hợp với nhau [61]

Các phần nội dung tiếp theo đây sẽ trình bày tóm lược về giải phẫu của thần kinh vận động và cơ vân Hình 1.1 minh họa vị trí một số nhóm vân chính phía mặt trước của cơ thể

Nhóm cơ chi trên (tay)

(20) Cơ vai trước (21) Cơ vai giữa (22) Cơ vai sau (23) Cơ nhị đầu cánh tay (24) Cơ tam đầu cánh tay (25) Cơ cánh tay quay (26) Cơ kép các ngón tay (trừ ngón cái)

(27) Cơ duỗi ngón tay

Nhóm cơ chi dưới (chân)

(28) Cơ mông nhỡ (29) Cơ mông lớn (30) Cơ khép hông (31) Cơ gấp hông (32) Cơ rộng trong (33) Cơ rộng giữa (34) Cơ bốn đầu đùi (35) Cơ khoeo giữa (36) Cơ bụng chân (37) Cơ bụng chân giữa (38) Cơ dép

(39) Cơ chày trước

Hình 1.1 Một số nhóm cơ chi ở mặt trước cơ thể [61]

Nghiên cứu này chỉ nghiên cứu về tín hiệu điện tạo ra bởi các tổ chức cơ xương,

do đó, các vấn đề được đề cập sau đây sẽ chỉ hướng tới cơ xương hay còn gọi là cơ vân

1.1.2 Tóm lược về giải phẫu cơ vân

Cơ vân được phân bố khắp cơ thể, chiếm một tỷ lệ lớn về trọng lượng Nó có thể chiếm đến 25% trọng lượng cơ thể của trẻ sơ sinh Cấu tạo của một cơ vân có thể hình dung như một chuỗi bó sợi song song được gộp lại để tạo thành một bắp cơ Chúng

khá giống các lò xo được gắn ở nhiều điểm khác nhau của bộ xương và điều khiển sự

chuyển động của các xương khác nhau [3] Đơn vị cơ sở của cơ là các sợi actin và

myosin, chúng có kích thước nhỏ cỡ μm, chỉ có thể quan sát thấy với sự trợ giúp của kính hiển vi điện tử Hình 1.2 dưới đây mô tả các mức cấu trúc cơ bản của cơ vân

Hình 1.2 Cấu trúc của cơ vân [38]

Trong đó:

 Bắp cơ: Toàn bộ bắp cơ được chứa trong một màng mô sợi Nó có một chỗ

phình to ở giữa và hai đầu thon dần, hoặc gân, mỗi đầu của nó được gắn vào một xương Một bắp cơ nhỏ có thể chỉ có một ít bó cơ, trong khi đó một bắp

cơ lớn như cơ mông lớn được tạo nên bởi hàng trăm bó cơ

 Bó cơ: gồm các sợi cơ được kết hợp với nhau trong một bao mô liên kết

 Sợi cơ: Các sợi nguyên cơ được kết lại thêm nữa thành bó gọi là sợi cơ Các

sợi này là các tế bào cơ, với các nhân tế bào dọc theo mép bên ngoài của chúng Mỗi sợi cơ được nối với một (hoặc hai) nhánh của một sợi trục thần kinh Về phân bố của sợi cơ trong bắp cơ, ta có thể chia thành hai loại: sợi

cơ ngoài thoi và sợi cơ trong thoi, chúng nằm song song với nhau

 Sợi nguyên cơ: Các sợi actin và myosin kết lại thành bó gọi là sợi nguyên

cơ Ở giữa chúng là các chất lắng đọng của nhiên liệu cơ dưới hình thức glycogen (một carbohydrate thường được gọi là tinh bột của tế bào), các ty lạp thể, nơi mà oxy và các chất dinh dưỡng được chuyển hóa để tạo ra năng lượng

 Sợi actin và myosin: Được tạo nên bằng các protein và đôi khi được gọi là

các protein cơ Khi các sợi myosin và actin co lại cùng nhau kéo dọc theo chiều dài của chúng, thì cơ sẽ co lại

Khi sinh ra, chúng đã có một số lượng cố định các sợi cơ Chúng ta không thể tăng thêm số sợi cơ của cơ thể mà chỉ có thể tập luyện để chúng to hơn và khỏe hơn

Cơ thể chúng ta có đến 650 cơ bắp [51] Một hoạt động của chúng ta có thể liên quan

đến nhiều bắp cơ Chẳng hạn như, khi bước đi, sẽ có 200 bắp cơ cùng hoạt động hoạt

động [9]

1.1.3 Tóm lược về giải phẫu của thần kinh vận động

Hệ thần kinh được cấu thành bởi hàng triệu tế bào thần kinh, chúng còn được gọi

là các nơron Chức năng của chúng khá giống với các dây dẫn trong thiết bị điện tử, chúng nhận tín hiệu từ một bộ phận của hệ thần kinh và chuyển các tín hiệu đến bộ phận khác Mỗi nơron có hình dạng và kích thước khác nhau nhưng tất cả chúng đều

có cấu trúc cơ bản giống nhau Dây thần kinh vận động được bắt đầu từ các tế bào

sừng trước tủy sống nối dài tới các sợi cơ, được gọi là thần kinh vận động dưới

Hình 1.3 Giải phẫu thần kinh vận động dưới [85]

Các tế bào thần kinh vận động (liên kết với hai loại sợi là sợi ngoài thoi và sợi trong thoi) được chia ra làm 3 loại: (1) thần kinh vận động α liên kết với các sợi cơ ở

ngoài thoi (extrafusal) (2) thần kinh vận động γ liên kết với sợi trong thoi cơ

(intrafusal) và (3) thần kinh vận động β thì liên kết với cả các sợi cơ trong thoi và

ngoài thoi Phương pháp điện cơ chỉ khảo sát các sợi cơ ở ngoài thoi, do vậy thông tin

ta có được đối với các xét nghiệm điện cơ đồ liên quan đến thần kinh vận động α [56]

Hình 1.4 Hình ảnh minh họa các phần của tế bào thần kinh vận động [43]

Mỗi một thần kinh vận động có một sợi trục (axon) Mỗi sợi trục sẽ tách ra nhiều nhánh, mỗi nhánh đi tới một sợi cơ (muscle fiber), phần tiếp giáp với sợi cơ được gọi

là tiếp giáp thần kinh - cơ (đầu mút thần kinh hay synap)

Synap thần kinh chứa nhiều ty lạp thể (là nguồn cung cấp năng lượng cho sợi cơ)

và các túi nhỏ của synap Có xấp xỉ 3105 lỗ trống ở đầu mỗi tâm vận động (MEP), mỗi lỗ trống có đường kính khoảng 40nm Các túi đó có hình cầu và màng bào quanh, bên trong túi chứa chất dẫn truyền thần kinh (Acetylcholine - Ach) Vùng của sợi cơ nằm dưới synap thần kinh được gọi là tâm tận cùng của vận động Trong vùng này có nhân của tế bào sợi cơ, các ty lạp thể, các ribosom và các ẩm bào Giữa synap thần kinh và tâm tận cùng của vận động cách nhau một khoảng và nằm lõm sâu vào trong sợi cơ Hình 1.5 mô tả giải phẫu của phân tiếp giáp thần kinh cơ (synap thần kinh)

Hình 1.5 Giải phẫu của synap thần kinh [51]

Mỗi dây thần kinh bao gồm các sợi trục thần kinh và tổ chức liên kết Nhiều sợi trục tập trung lại thành bó sợi thần kinh và nhiều bó sợi thần kinh tập trung lại thành dây thần kinh Mỗi dây thần kinh bao gồm những sợi trục myelin hóa và không myelin hóa Hình 1.6 mô tả cấu trúc giải phẫu của sợi trục thần kinh

Hình 1.6 Giải phẫu của sợi trục thần kinh [21]

1.1.4 Đơn vị vận động

Đơn vị vận động (Motor Unit - MU) là thành phần cơ bản của hệ thống thần kinh

vận động phân chia theo chức năng chỉ huy hệ cơ và tạo ra vận động Một MU bao gồm một tế bào sừng trước tủy sống, sợi thần kinh ngoại vi của nó và tất cả những sợi

cơ do chính tế bào dây thần kinh vận động α đó chi phối Hình 1.7 mô tả giải phẫu sinh lý của hai MU

Bắp cơ

Sợi trục thần kinh

Thân tế bào thần kinh

Các bó sợi cơ

MU 1 MU 2 Tủy sống

Tâm tận cùng

Hình 1.7 Giải phẫu các đơn vị vận động của bắp cơ [38]

Mỗi bó cơ chứa từ 20 đến 60 sợi cơ và thuộc về từ 2 đến 3 MU Ngược lại, một

MU có thể phân bố cho hơn 100 bó cơ, nhưng chỉ trong phạm vi của 1 bắp cơ đó Mỗi nhánh của sợi trục thần kinh sẽ được nối với một sợi cơ, tạo nên một synap thần kinh – cơ Mỗi sợi cơ chỉ chịu sự chi phối của một thần kinh α duy nhất, không có sợi cơ

nào chịu sự chi phối thần kinh của nhiều tế bào thần kinh vận động α [3], [51]

Bảng 1.1 Số lượng đơn vị vận động, sợi cơ và sợi cơ trung bình của mỗi đơn

vị vận động của một số nhóm cơ chính ở các chi người [51]

Nhóm cơ Số đơn vị

vận động

Số lượng sợi cơ

Số lượng sợi cơ của mỗi MU

Cơ hai đầu cánh tay (Biceps brachii) 3552 580000 163

Cơ mu bàn tay (Dorsalis interosseus 1) 119 40500 340

Cơ bụng chân (Gastrocnemius medius) 778 1505538 2.037

Cơ cẵng chân trước (Anterior tibialis) 445 250200 562

1.1.5 Nguồn gốc của tín hiệu điện cơ

Theo mô tả tại các tài liệu [2], [9], [51] và [38] thì nguồn gốc của tín hiệu điện

cơ dựa trên các phản ứng hóa điện của synap thần kinh cơ dẫn đến sự thay đổi điện thế màng tề bào khi có kích thích Trong đó:

1.1.5.1 Phản ứng hóa điện của synap thần kinh - cơ

Khi một xung điện từ thần kinh α đi đến một tâm vận động (MEP), nó kích hoạt quá trình Exocytosis hay làm cạn hoàn toàn khoảng 300 lỗ trống chứa Ach trước Synap Một lượng khoảng từ 107 đến 5x108 phân tử Ach cần để kích hoạt một điện thế hoạt động cơ Ach khuếch tán qua khe Synap rộng từ 20 đến 30 nm trong khoảng thời gian xấp xỉ 0,5ms Tại đây một số phân tử Ach kết hợp với các điểm tiếp nhận trên các đơn vị protein hình thành nên các đường tiếp nhận ion dưới Synap

Cứ 5 đơn vị protein phân tử khối lớn tạo thành một đường Ach gắn vào các đơn

vị protein sẽ làm giãn các đường này ra thêm 0,65nm Các đường dẫn ion mở rộng cho phép ion Na+ chảy vào Tuy nhiên các ion Cl- vẫn bị đẩy ra vì các điện tích âm cố định ở cửa vào của đường Như thế, màng dưới Synap đã được khử cực, tạo ra một điện thế hoạt động của sợi cơ

Lượng Ach ở khe Synap và phần bám vào vùng thu nhận nhanh chóng giảm xuống do thủy phân bởi enzyme Cholinesterase ở khe Synap và các thành phần trong phân tử của chúng sẽ được tái sử dụng Một lượng nhỏ Ach thoát khỏi khe nhờ quá trình khuếch tán và cũng bị thủy phân Khi màng sau Synap ở ngay dưới MEP bị khử cực dưới dạng đầu ra là một xung EPP có ngưỡng rất lớn, một điện thế hoạt động cơ

sẽ phát ra và truyền đi theo màng ngoài của sợi cơ Đây chính là điện thế hoạt động tạo ra hiện tượng co cơ hoặc tổn hao sinh lực vận động Các loại điện thế hoạt động cơ thông thường được đo bên trong tế bào ở MEP và ở điểm cách đầu MEP khoảng 2mm

Để đảm bảo tất cả các bộ phận sâu bên trong sợi cơ đều được kích thích để co rút cùng lúc và cùng một cường độ, dọc theo sợi cơ sẽ có các sợi ngang dạng ống nhỏ xoáy sâu bên trong sợi cơ gọi là ống T Các ống T này có đầu mở để nhận dịch từ ngoài tế bào vào và cả hai đầu của ống đều nối với màng của sợi cơ Chúng dẫn truyền điện thế họat động cơ từ phía ngoài vào khu vực sâu bên trong sợi cơ ở tất cả các vị trí dọc theo sợi cơ

Với một kích thích riêng lẻ đến từ thần kinh vận động α phân bố trên cơ, tạo ra

một co giật, tức là, độ căng của cơ giảm xuống một lượng nhỏ sau đó tăng nhanh rồi lại giảm xuống dần đến không Để duy trì lực co cơ, hệ thần kinh vận động phải tạo ra

và duy trì chuỗi kích thích các sợi cơ, khi chuỗi kích thích này dừng lại cơ sẽ trở về trạng thái nghỉ

1.1.5.2 Điện thế màng tế bào

Nguồn gốc của hầu hết các tín hiệu điện sinh học trong cơ thể con người là do sự thay đổi của điện thế màng tế bào Các tín hiệu điện sinh học phát sinh từ các điện thế qua màng tế bào thay đổi theo thời gian có thể thấy ở các tế bào thần kinh hay ở các tế

bào cơ gồm cả cơ tim Theo các tài liệu về nói về cơ sở điện sinh học [51], [61] cơ sở

điện hóa của điện thế màng tế bào tồn tại dựa trên 2 hiện tượng:

 Màng tế bào có tính bán thấm, hay nói cách khác chúng có độ dẫn và độ thấm khác nhau đối với các ion và phân tử khác nhau và

 Màng tế bào có các cơ chế bơm ion sử dụng năng lượng trao đổi chất (ví dụ ATP- adenosine triphosphate - một chất rất giàu phosphate năng lượng cao) Các cơ chế bơm ion chủ động truyền ion và phân tử qua màng tế bào, chống lại hàng rào năng lượng và Gradien nồng độ giữa trong và ngoài màng tế bào Ở trạng thái bền các ion liên tục có xu hướng lọt vào bên trong (Na+) hoặc ra ngoài tế bào (K+)

tế bào, quá trình bơm ion diễn ra liên tục nhằm phục hồi và duy trì nồng độ ion của trạng thái cân bằng này

Hình 1.8 mô tả quả trình biến đổi điện thế màng tế bào khi có kích thích, bao gồm trạng thái nghỉ, khử cực và tái khử cực

Bơm ion

tồn tại trong khoảng từ 2 đến 15ms, phụ thuộc vào mỗi loại cơ và mức độ dao động của nó từ giá trị nghỉ khoảng -90mV đến giá trị đỉnh xấp xỉ +30mV

1.2 Ứng dụng điện cơ đồ trong lâm sàng

Đo điện cơ là một kỹ thuật ghi lại hoạt động điện của cơ Khi cơ hoạt động sẽ tạo

ra sự thay đổi điện thế, nó phản ánh mức độ và trạng thái hoạt động của cơ, có thể được ghi lại và được gọi là tín hiệu điện cơ Tín hiệu này có thể được dùng để phát hiện dấu hiệu bất thường của hoạt động điện cơ xảy ra ở bất kỳ bệnh lý nào Đo điện

cơ thường được thực hiện khi người bệnh bị yếu cơ mà không giải thích được Phương pháp này giúp phân biệt giữa bệnh cơ mà trong đó nguyên nhân gây bệnh xuất phát từ

cơ và yếu cơ do rối loạn thần kinh Do đó, nó cũng có thể sử dụng để phát hiện yếu cơ thật sự, ngược với yếu cơ do đau làm người bệnh không dám cử động nhiều

1.2.1 Bệnh yếu cơ

Yếu cơ là một nhóm gồm các bệnh lý của cơ vân và tế bào thần kinh vận động Hiện nay, có nhiều quan điểm khác nhau để phân loại các bệnh lý yếu cơ Theo bảng phân loại phân loại bệnh tật quốc tế do WHO đưa ra, bệnh cơ chia thành một số nhóm như bảng dưới đây

Bảng 1.2 Bảng phân loại bệnh cơ do WHO đề xuất

Mã bệnh Giải thích

G12 Teo cơ do tuỷ sống và các hội chứng liên quan

G60 – G64 Viêm nhiều dây thần kinh và bệnh hệ thần kinh ngoại biên khác

G70 Nhược cơ và tổn thương thần kinh-cơ khác

G71 Bệnh cơ tiên phát

G72 Bệnh cơ khác

G73 Bệnh nơi tiếp nối thần kinh-cơ và cơ trong bệnh phân loại nơi khác

Theo tài liệu “Chẩn đoán điện và bệnh lý thần kinh cơ” của tác giả Nguyễn Hữu

Công [2] thì bệnh lý thần kinh – cơ được chia làm các loại như sau:

 Bệnh của cơ vân gồm: loạn dưỡng cơ Duchenne, loạn dưỡng cơ Becker, bệnh loạn dưỡng cơ Emery-Dreifuss, bệnh loạn dưỡng cơ vòng đai gốc chi, bệnh loạn dưỡng cơ mặt bả vai cánh tay, bệnh loạn dưỡng cơ tăng trương lực cơ, tăng trương lực cơ bẩm sinh, bệnh cận tăng trương lực cơ bẩm sinh, bệnh tăng trương lực cơ nghịch đảo, bệnh tăng trương lực cơ do thần kinh, hội chứng Schwartz-Jampel, hội chứng người cứng đờ, bệnh cơ trong bệnh lý giáp trạng, bệnh liệt chu kỳ, viêm đa cơ và viêm cơ da và một số bệnh loạn dưỡng cơ khác (loạn dưỡng cơ ngoại vi, loạn dưỡng cơ vùng ổ mắt)

 Bệnh Synap thần kinh cơ gồm: bệnh và hội chứng nhược cơ, ngộ độc thịt…

 Bệnh dây thần kinh ngoại vi bao gồm: hội chứng Guillain – Barré, viêm đa rễ

và dây thần kinh hủy myelin mãn tính, một số viêm đa dây thần kinh mắc phải, một số viêm đa dây thần kinh do di truyền, một số tổn thương khu trú ở dây thần kinh ngoại vi …

 Nhóm bệnh nơron vận động và bệnh teo cơ tủy sống bao gồm bệnh xơ cột bên teo cơ ALS, các bệnh nơron vận động khác, các bệnh teo cơ tủy sống… Tuy nhiên, qua nghiên cứu giải phẫu và sinh lý của các cơ bệnh lý, người ta đã thấy rằng:

 Trong các rối loạn bệnh lý ở cơ vân, các đơn vị vận động thường nhỏ đi, sức

co cơ của các bó cơ suy giảm Để duy trì một sức có cơ nhất định, cần có nhiều đơn vị vận động tham gia vào co cơ hơn, so với bình thường Khi bệnh nặng, các đơn vị vận động mất hết sợi cơ, không có khả năng tạo ra lực co

Trong nghiên cứu này tác giả sẽ xem xét đặc trưng bệnh lý của tín hiệu điện cơ theo ba nhóm cơ bản là: (1) nhóm rối loạn thần kinh cơ, (2) nhóm bệnh lý do cơ và (3) nhóm bình thường

1.2.2 Xét nghiệm điện cơ đồ

Đối với hệ thần kinh – cơ, bệnh lý và mức độ rối loạn có thể chẩn đoán bằng các

phương pháp khác nhau [1], [3] theo các bước:

 Khám lâm sàng: hỏi bệnh và quan sát dấu hiệu thực thể

 Xét nghiệm cận lâm sàng, bao gồm: các phương pháp chẩn đoán điện cơ; các xét nghiệm sinh hoá; các xét nghiệm thăm dò hình thái (như sinh thiết cơ, siêu

âm, tạo ảnh sử dụng đồng vị phóng xạ, ảnh hồng ngoại, )

Phương pháp chẩn đoán bệnh dựa trên việc quan sát các dạng sóng của tín hiệu

điện cơ được gọi là xét nghiệm điện cơ đồ (Electromyography – EMG) Điện cơ đồ lâm sàng liên quan đến một loạt các xét nghiệm, bao gồm cả kiểm tra dẫn truyền thần

kinh (Nerve Conduction Study - NCS) và điện cơ đồ kim (intramuscular

Electromyography - iEMG) [2], [51], [59] Trong điện cơ đồ lâm sàng thường quy thì

xét nghiệm NCS và iEMG là chính, tuy nhiên, điện cơ đồ cũng có thể bao gồm nhiều xét nghiệm cụ thể khác nhau

Trong nghiên cứu này, các vấn đề liên quan đến xét nghiệm iEMG sẽ được xem xét chi tiết, do tín hiệu điện cơ kim iEMG là đối tượng chính của nghiên cứu này Trong xét nghiệm điện cơ đồ lâm sàng, xét nghiệm NCS được thực hiện trước và là cơ

sở để xác định kế hoạch thực hiện các xét nghiệm iEMG tiếp sau Mục đích của xét nghiệm iEMG là thu các thông tin để xem xét tình trạng hoạt động của vùng cơ thăm khám Trong xét nghiệm iEMG, các chuyên gia điện cơ đồ sử dụng một điện cực kim cắm qua da vào vị trí của tổ chức cơ cần thăm khám

Hình 1.9 Xét nghiệm điện cơ đồ kim (nguồn MMG2002)

Phương pháp xét nghiệm điện cực kim sẽ thu nhận hoạt động điện của cơ ở các

trạng thái khác nhau, giúp cung cấp thông tin trong quá trình chẩn đoán [3], bao gồm:

 Khảo sát hoạt động điện khi kim đâm, xác định mức độ kích thích cơ học của các tổ chức cơ vùng kim đi qua

 Khảo sát hoạt động điện khi cơ ở trạng thái nghỉ ngơi Trong trường hợp không

có bệnh lý, dạng sóng tín hiệu điện cơ sẽ bằng phẳng, còn ở trường hợp bệnh

lý, tín hiệu sẽ có sóng nhấp nhô đặc trưng

 Khảo sát hoạt động điện khi co cơ chủ động nhẹ Khi đó, tín hiệu điện cơ thu được là điện thế hoạt động của đơn vị vận động ở trong vùng “quan sát” của điện cực kim

 Khảo sát hoạt động điện của cơ khi co cơ mạnh, được tính theo phần trăm mức

độ co cơ chủ động cực đại (Maximal Voluntary Contraction – MVC), hay co cơ

cực đại Bước này được thực hiện để đánh giá mức độ kết tập của tín hiệu thu được, liên quan đến bệnh lý

Các điện cực kim có thể sử dụng trong xét nghiệm iEMG là:

Hình 1.10 Hình dạng và các tham số đo của điện cực kim (A – Điện cực kim đồng tâm,

B – Điện cực đơn cực, C – Điện cực sợi cơ đơn, D – Điện cực lớn) [9]

Trong xét nghiệm điện cơ kim thường quy, điện cực thường được sử dụng là điện cực kim đồng tâm, có cấu tạo bao gồm một lõi kim loại đặt trong một ống kim loại và giữa chúng được điền đầy bằng lớp cách điện (như ở hình trên) Điện cực kim

đồng tâm có thể thu nhận được điện thế hoạt động của hơn 10 đơn vị vận động [3]

1.2.3 Các khái niệm của tín hiệu iEMG dùng trong chẩn đoán

1.2.3.1 Điện thế kim đâm

Điện thế kim đâm là điện thế hoạt động của tổ chức cơ tạo ra khi bị kim đâm, cơ hưng phấn khi có kích thích cơ học, đây là tín hiệu được đo trong quá trình xét nghiệm

iEMG Theo các tài liệu về hướng dẫn thực hành điện cơ đồ lâm sàng [3], [9], [17] và [60] mô tả, khi kim dịch chuyển trong cơ bắp, có một loạt các hoạt động điện do các

sợi cơ tạo ra Khi ngừng đâm kim thì chuỗi hoạt động điện này kéo dài thêm một khoảng ngắn (khoảng 50ms) rồi ngừng lại Đây là những hoạt động điện do các sợi cơ

co lại khi bị kích thích cơ học do mũi kim gây ra

Hình 1.11 Hình ảnh dạng sóng điện thế kim đâm [9]

1.2.3.2 Điện thế tự phát

Trong trường hợp bắp cơ khỏe mạnh ở trạng thái nghỉ (thư giãn) sẽ không có hoạt động điện, dạng sóng tín hiệu điện cơ kim thu được bằng phẳng Tuy nhiên, trong một số trường hợp bệnh lý, trong bắp cơ có hoạt động điện khi cơ ở trạng thái nghỉ Hoạt động điện này được gọi là điện thế tự phát, có nhiều loại điện thế tự phát khác nhau, như:

 Co giật sợi cơ (Fibrillation Potentials): là điện thế hoạt động do sợi cơ tạo ra

trong khi bắp cơ ở trạng thái nghỉ Điện thế co giật sợi cơ có thời khoảng nhỏ hơn 5ms, biên độ từ 20 đến 300µV, 2 hoặc 3pha, với pha đầu đi xuống đường đẳng điện (pha dương), pha thứ hai bên trên đường đẳng điện (pha âm)

Hình 1.12 Dạng sóng của điện thế co giật sợi cơ [9]

 Sóng nhọn dương (Positive Sharp Waves): là điện thế hoạt động điện tự phát

của sợi cơ trong khi bắp cơ ở trạng thái nghỉ Sóng nhọn dương là sóng hai pha: pha đầu quay xuống dưới đường đẳng điện(pha dương) và nhọn, có biên

độ lớn nhưng thời khoảng ngắn; pha sau âm có biên độ thấp hơn nhiều nhưng thời khoảng dài hơn Hình 1.13 là hình ảnh của một chuỗi sóng nhọn dương

Hình 1.13 Dạng các sóng nhọn dương [9]

 Co giật bó cơ (Fasciculation Potential): là điện thế hoạt động điện của một

số sợi cơ trong một đơn vị vận động tạo ra, khi bắp cơ ở trạng thái nghỉ Nó được tạo ra bởi thần kinh vận động α phát xung kích thích bất thường Nhóm các sợi cơ co giật có thể là một phần hoặc toàn bộ các sợi cơ của đơn vị vận động Hình ảnh dạng sóng của nó rất giống với MUP bình thường, do đó để thu được tín hiệu co giật bó cơ các bác sỹ thường yêu cầu bệnh nhân thư giãn hoàn toàn, hoặc co cơ đối vận

 Phóng điện lặp lại phức hợp: là điện thế hoạt động điện của một số sợi cơ,

nhưng do hoạt động điện của một sợi cơ làm nhịp chủ

Hinh 1.14 Dạng sóng của bộ phức hợp lặp lại ngắt quãng [9]

Các điện thế này có biên độ từ 10µV tới 1mV, tần số từ 5Hz đến 100Hz, thời khoảng từ 10 đến 100ms [9], [17]

Hình 1.15 Các dạng sóng của phóng điện liên tục (A - phóng điện lặp lại với tần số cao,

B – phóng điện với bộ phức hợp lặp lại) [9]

1.2.3.3 Điện thế hoạt động của đơn vị vận động

Điện thế hoạt động của đơn vị vận động (Motor Unit Action Potential - MUAP)

là điện thế hoạt động do các sợi cơ của một đơn vị vận động co lại, tạo ra, khi nhận tín hiệu kích thích từ sợi trục thần kinh vận động α chi phối chúng

Pha 2

Pha 3

Pha âm

Pha dương

: Turn (răng cưa)

– Biên độ: là độ cao của sóng, tính theo trục thẳng đứng

– Số pha: được tính bằng số lần mà đường cong cắt đường đẳng điện,

– Thời khoảng: là khoảng thời gian giữa sự xuất hiện đầu tiên và cuối cùng của dạng sóng vượt quá một ngưỡng biên độ được giới hạn định trước

– Số điểm uốn: tỷ lệ thuận với sự phức tạp của MUAP, giống như số pha

A B C D

Hình 1.17 Các loại MUAP (A- Bình thường; B- Biên độ thấp, thời khoảng ngắn và đa

pha; C- Thời khoảng dài, đa pha; D- Đa pha kèm thành phần muộn) [9]

Các MUAP thường được thu khi bác sỹ yêu cầu đối tượng xét nghiệm thực hiện

co cơ nhẹ, khi này các MUAP sẽ tách rời nhau Ở các bệnh lý khác nhau, MUAP có dạng và có tham số khác nhau như minh họa ở hình 1.17

1.2.3.4 Tín hiệu kết tập điện thế hoạt động

Tín hiệu kết tập là tín hiệu điện cơ kim thu được khi bắp cơ tăng dần lực co cơ chủ động từ nhẹ tới mức co cơ cực đại Khi có cơ rất nhẹ, ban đầu chỉ có một MUAP (MUAP A) với tần số phóng điện không đều, khoảng 2 – 3Hz, rồi đạt tần số tương đối đều khoảng từ 5Hz đến 7Hz, sau đó ta yêu cầu bệnh nhân co cơ mạnh hơn một chút, MUAP đó tăng tần số tới 10Hz Ở tần số này có thể có MUAP thứ hai xuất hiện (MUAP B) Khi MUAP B bắt đầu phát xung, thì ta gọi tần số phóng điện của MUAP

A là tần số kết tập Như vậy ta định nghĩa tần số kết tập là tần số của MUAP A khi

MUAP B bắt đầu xuất hiện một cách đều đặn [17] Hình 1.18 là hình ảnh các tín hiệu

iEMG thu được khi co cơ ở mức độ khác nhau

Trong quá trình co cơ nhẹ, điện cực kim có thể phát hiện được một đến hai MU

tạo ra điện áp hoạt động một các độc lập với tốc độ khoảng 10 lần/giây [17] Nếu ta

tiếp tục yêu cầu tăng lực co cơ lên, trên màn hình hiện sóng ta sẽ thấy có nhiều chuỗi MUAPT trong sóng điện cơ thu được Lực co cơ càng mạnh số lượng chuỗi MUAP khác nhau tham gia vào sóng tín hiệu iEMG càng nhiều Đối với điện cực kim đồng

tâm có thể thu nhận được hơn 20 chuỗi MUAP của hơn 20 đơn vị vận động [9]

1.2.4 Dấu hiệu bệnh lý trong tín hiệu iEMG ở các chi

Theo tài liệu [3] hướng dẫn thực hành chẩn đoán điện cơ đồ, các chuyên gia điện

cơ đồ có thể quan sát hình thái và các đại lượng đặc trưng của MUAP và tín hiệu EMG để xác định dạng rối loạn bệnh lý, như:

 Khi bị rối loạn bệnh lý cơ số lượng MUAP tạo ra nhiều hơn, tuy nhiên biên độ tín hiệu lại nhỏ Bởi vì khi bị bệnh lý cơ chất lượng co của các bó cơ suy giảm, nên để tạo ra một lực co cơ nhất định, số lượng đơn vị tham gia nhiều hơn so với bình thường Khi bệnh nặng, bắp cơ không có khả năng co cơ, dẫn đến không có điện thế hoạt động

 Khi bị các bệnh lý thần kinh cơ, ta thấy ít MUAP hơn trong tín hiệu khi co cơ mạnh, giảm kết tập và giao thoa không hoàn toàn, với nhịp phóng điện của từng MUAP nhanh hơn Bởi vì khi bị bệnh lý thần kinh cơ số lượng các đơn vị vận động có thể tham gia vào co cơ ít hơn bình thường Để duy trì được một sức co

cơ nhất định, những MU này phải tăng tần số co cơ, nhịp phóng điện của từng nơron vận động phải tăng lên để bù trừ Trong những trường hợp rất nặng, thậm chí chỉ một MUAP trên màn hình với nhịp phóng điện rất nhanh tạo nên một hình vẽ giống như một hàng rào khi bệnh nhân co cơ tối đa

Hình 1.19 Hình thái của các MU và MUAP ở các bệnh lý khác nhau [24]

Theo các tài liệu [3], [9], [17], [24], [56] thì biểu hiện bệnh lý có thể phát hiện

dựa trên tín hiệu iEMG có thể được mô tả tóm lược theo bảng dưới đây

Bảng 1.3 Các dấu hiệu bệnh lý thể hiện trên tín hiệu iEMG

1.3 Phương pháp phân tích định lượng tín hiệu điện cơ

Như được đề cập ở trên, bắp cơ có sự thay đổi về mật độ sợi cơ, sự phân bố các nhánh tận cùng của dây thần kinh α hoặc số lượng sợi cơ tham gia quá trình co cơ khi

bị rối loạn bệnh lý Điều đó dẫn đến sự thay đổi về biên độ tín hiệu, thời khoảng và số pha của các MUAP trong tín hiệu iEMG so với khi bình thường Do đó, việc phân tích

đo lường các giá trị tham số của tín hiệu iEMG cung cấp thông tin cho việc chẩn đoán bệnh lý

Đối với một chuyên gia điện cơ có nhiều kinh nghiệm cùng với thiết bị quen thuộc, việc chẩn đoán bệnh dựa trên sự đánh giá khi quan sát hình thái của các MUAP

có trong dạng sóng tín hiệu iEMG có thể đưa ra kết quả chẩn đoán tương đối chính xác Tuy nhiên cách làm này không khách quan, không phù hợp với người ít kinh nghiệm, hiệu quả và độ tin cậy của việc chẩn đoán không cao Để việc chẩn đoán khách quan, hiệu quả và tin cậy hơn các chuyên gia điện cơ đồ cần sử dụng các công

cụ định lượng tín hiệu iEMG [3], [26]

1.3.1 Các kỹ thuật QEMG đang được ứng dụng hiện nay

Định lượng điện cơ đồ - QEMG là thuật ngữ chỉ tập các phương pháp khác nhau giúp phân tích tín hiệu điện cơ thành các thông số định lượng Việc sử dụng các kỹ

thuật QEMG giúp cho việc chẩn đoán hạn chế được sự đánh giá chủ quan của các chuyên gia điện cơ đồ, độ chính xác của chẩn đoán được cải thiện, giúp quá trình theo

dõi điều trị hiệu quả hơn [9]

Bệnh lý Đơn vị vận động

(cơ và thần kinh cơ)

Nguồn dữ liệu điện sinh học

Tín hiệu EMG

Phân tích QEMG

và phân giải tín hiệu EMG

Hệ thống CAD

(hộ trợ ra quyết định chẩn đoán)

Hình 1.20 Mô hình quá trình chẩn đoán điện cơ đồ sử dụng máy tính

Hình 1.20 mô tả một hệ thống đo tín hiệu EMG hỗ trợ chẩn đoán bao gồm các khối có chức năng chính như sau như: (1) khối thu nhận tín hiệu, khối tăng cường chất lượng tín hiệu, (2) khối phân tích tính toán các tham số đặc trưng của tín hiệu và (3) khối hỗ trợ phân loại tín hiệu theo đặc trưng bệnh lý

Các phương pháp định lượng tín hiệu iEMG đã được nghiên cứu và phát triển từ rất sớm, cuối những năm 40 của thế kỷ trước Năm 1957, phương pháp định lượng

một số tham số của các MUAP đã được Buchtal và các cộng sự công bố tại [13] Từ

những năm 80 của thế kỷ 20 đến nay, cùng với sự phát triển của công nghệ máy tính nghiên cứu về các phương pháp định lượng tín hiệu iEMG trở nên dễ dàng và phổ biến hơn, đã có nhiều phương pháp phân tích QEMG sử dụng máy tính được giới thiệu Chúng có thể được phân loại theo nhiều dạng khác nhau, tuy nhiên, theo các mô

tả trong các nghiên cứu [9], [12], [34], [39], [41], [44], [53], [56], [80] các phương

pháp QEMG thường được phân loại theo các dạng sau:

 Nhóm phương pháp phân tích MUAP thủ công [2], [9]: Các phương pháp này

sử dụng điện cực kim để thăm dò bắp cơ, sử dụng chế độ ghim giữ của thiết bị

để lấy ra 20 MUAP mẫu khác nhau Dữ liệu thu được được so sánh với giá trị chuẩn của các nghiên cứu trước đó và được lưu trữ phục vụ cho các nghiên cứu tiếp theo Phương pháp này có ưu điểm là việc thu nhận tín hiệu đơn giản, dễ dàng thực hiện bởi các chuyên gia điện cơ đồ, có thể thực hiện mà không cần các phần mềm xử lý phức tạp, độ chính xác chấp nhận được Tuy nhiên, nó có một

số nhược điểm là: thời gian thực hiện tương đối lâu (40 – 60 phút/ca xét nghiệm), thực hiện hoàn toàn thủ công (gây mệt mỏi và nhàm chán cho bác sỹ), chỉ áp dụng với trường hợp co cơ rất nhẹ (có từ một đến hai đơn vị hoạt động tham gia quá trình co cơ khi đo)

 Nhóm phương pháp phân tích MUAP tự động [9], [42]: Các phương pháp này

sử dụng các hệ thống có khả năng tự động phân tích tín hiệu EMG thành các thành phần MUAP mẫu, với mỗi MUPA mẫu là đại diện cho các MUAP tương đồng được tách ra từ tín hiệu iEMG Khi thực hiện các phương pháp này, đối tượng xét nghiệm được yêu cầu co cơ nhẹ (10 – 20%MVC) để thu được một vài MUAP mẫu khác nhau mỗi lần đo Dịch kim đo và thực hiện các lần đo khác, sao cho thu được khoảng 20 MUAP mẫu khác nhau đối với mỗi xét nghiệm một bắp cơ Với các MUAP mẫu chuyên gia tiến hành đo các thông số như biên độ, thời khoảng, diện tích, số pha, thời gian sườn lên,… của nó Một số MUAP sẽ bị loại bỏ, là các MUAP do các MU ở xa điện cực tạo ra, dựa trên tham số sườn lên của MUAP lớn hơn một ngưỡng chọn trước Với các tham số MUAP có được các giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các tham số được tính toán Dữ liệu này sẽ được so sánh với các giá trị thông thường Phương pháp này có ưu điểm

là thu nhận tín hiệu nhanh, tự động thực hiện việc đo đạc các thông số Tuy nhiên nó có nhược điểm, đó là tốn thời gian xét nghiệm, yêu cầu mức có cơ nhỏ

để tránh hiện tượng xếp chồng nhiều MUAP Các kỹ thuật hiện tại không cho phép thu nhận được các thay đổi của các MUAP, do đó khi MUAP có sự thay đổi lớn thì chúng sẽ không thể xác định

 Nhóm phương pháp phân tích mẫu xếp chồng [3], [44]: Các phương pháp này

sử dụng thiết bị có tích hợp phần mềm phân tích các điểm uốn của dạng sóng và phân tích phổ của tín hiệu Trong đó, điểm uốn tương ứng với điểm cực trị cục

bộ trên đồ thị dạng sóng của tín hiệu iEMG, thỏa mãn điều kiện hai điểm uốn liền nhau có độ chênh lệch biên độ nhỏ nhất là 30µV, 50µV, hoặc 100µV, tùy theo lựa chọn Phương pháp này sử dụng tín hiệu EMG được thu khi yêu cầu đối tượng co cơ nhẹ (10 – 20%MVC), cần thu khoảng 20 đoạn tín hiệu ở các vị trí khác nhau của bắp cơ Các thông số định lượng bao gồm: (1) thời khoảng giữa các điểm uốn, (2) tỷ số tối đa của điểm uốn trên biên độ trung bình, (3) tỷ số biên

độ trên số điểm uốn và tỷ số số điểm uốn trên giây Phương pháp này có ưu điểm là: (1) nhanh và dễ dàng sử dụng, (2) không yêu cầu sự phối hợp nhiều của bệnh nhân (có ý nghĩa với bệnh nhân là trẻ con), (3) có thể phân tích được tín hiệu có

độ phức tạp cao (thu khi có mức độ co cơ lớn), (4) thông tin thu được từ phương pháp này có thể kết hợp với thông tin thu được từ phương pháp phân tích MUAP