phân tích tín hiệu oxy hb trong não người để xác định mối quan hệ lệch quai hàm và lực cánh tay dựa vào fnirs

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ VĂN ĐẠO PHÂN TÍCH TÍN HIỆU OXY-HB TRONG NÃO NGƯỜI ĐỂ XÁC ĐỊNH MỐI QUAN HỆ LỆCH QUAI HÀM VÀ LỰC CÁNH TAY DỰA VÀO FNIRS S K C 0 9 NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605270 S KC 0 Tp Hồ Chí Minh, tháng năm 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ VĂN ĐẠO PHÂN TÍCH TÍN HIỆU OXY-HB TRONG NÃO NGƯỜI ĐỂ XÁC ĐỊNH MỐI QUAN HỆ LỆCH QUAI HÀM VÀ LỰC CÁNH TAY DỰA VÀO FNIRS NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605270 Tp Hồ Chí Minh, tháng 04 / 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ VĂN ĐẠO PHÂN TÍCH TÍN HIỆU OXY-HB TRONG NÃO NGƯỜI ĐỂ XÁC ĐỊNH MỐI QUAN HỆ LỆCH QUAI HÀM VÀ LỰC CÁNH TAY DỰA VÀO FNIRS NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605270 Hướng dẫn Khoa học: TS NGUYỄN THANH HẢI Tp Hồ Chí Minh, tháng 04 / 2014 Lý Lịch Khoa Học Quyết định giao đề tài Trang i Lý Lịch Khoa Học LÝ LỊCH KHOA HỌC I LÝ LỊCH SƠ LƢỢC: Họ & tên: Hà Văn Đạo Giới tính: Nam Ngày 09, tháng 01, năm sinh 1977 Nơi sinh: Thái Bình Quê quán: Thái Bình Dân tộc: Kinh Chức vụ, đơn vị công tác trước học tập, nghiên cứu: Giáo viên Trường Cao Đẳng Công Nghiệp Cao Su Chỗ riêng địa liên lạc: Phú Thịnh – Đồng Xoài – Bình Phước Điện thoại quan: 06513.879.787 Điện thoại nhà riêng: Fax: E-mail: hadao77ric@gmail.com II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Trung học chuyên nghiệp: không Hệ đào tạo: Thời gian đào tạo từ ……/…… đến ……/ …… Nơi học (trường, thành phố): Ngành học: Đại học: Hệ đào tạo: Cao đẳng quy Thời gian đào tạo từ 9/1995 đến 4/ 1999 Nơi học: Trường Cao Đẳng sư phạm kỹ thuật 1, tỉnh Hưng Yên Ngành học: Kỹ thuật điện tử Hệ đào tạo: Đại học liên thông quy Thời gian đào tạo từ 1/2006 đến 8/ 2007 Nơi học: Trường ĐH Công Nghệ Sài Gòn Ngành học: Kỹ thuật điện – điện tử Tên đồ án, luận án môn thi tốt nghiệp: Điều khiển tốc độ động DC dùng vi xử lý 89C51 Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án thi tốt nghiệp: tháng năm 2007 Trường ĐH Công Nghệ Sài Gòn Người hướng dẫn: TS Phan Quốc Dũng Thạc sĩ: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ 05/2012 đến 04/ 2014 Nơi học (trường, thành phố): Trường ĐHSPKT T.p Hồ Chí Minh Ngành học: Kỹ thuật điện tử Tên luận văn: Phân tích tín hiệu Oxy-Hb não người để xác định mối quan hệ lệch quai hàm lực cánh tay dựa vào fNIRS Ngày & nơi bảo vệ luận văn: 19/04/2014 Trường ĐHSPKT T.p Hồ Chí Minh Người hướng dẫn: TS Nguyễn Thanh Hải Trình độ ngoại ngữ (biết ngoại ngữ gì, mức độ): Anh Văn B III QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Trang ii Lý Lịch Khoa Học Thời gian Từ 10/1999 Đến 12/2005 Từ 1/2006 đến 8/2007 Từ 9/2007 đến Nơi công tác Trường Trung cấp Kỹ thuật nghiệp vụ Cao Su (nay trường CĐCN Cao Su) Trường ĐH Công Nghệ Sài Gòn Công việc đảm nhiệm Giáo viên Học đại học Trường Cao Đẳng Công Nghiệp Cao Su Giáo viên IV CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ: 1/ Đề tài: “Tự động điều khiển hệ thống chiếu sáng khuôn viên” - đạt giải hội thi sáng tạo kỹ thuật tỉnh Bình Phước lần 1- Năm 2011 2/ Bài báo: “ fNIRS-Based Wavelet Thresholds for Motor Area Determination” đăng ký hội nghị BME 2014 tổ chức Đại học Quốc tế XÁC NHẬN CỦA CƠ QUAN CỬ ĐI HỌC 2014 (Ký tên, đóng dấu) Ngày 15 tháng 04 năm Ngƣời khai ký tên Hà Văn Đạo Trang iii Lời Cam Đoan LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố công trình khác Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 27 tháng năm 2014 (Ký ghi rõ họ tên) Hà Văn Đạo Trang iv Lời Cảm Ơn LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô Khoa Điện - Điện tử trang bị cho em kiến thức Em xin chân thành cảm ơn thầy Nguyễn Thanh Hải tận tình hướng dẫn cho em tìm tòi, học hỏi kiến thức lĩnh vực Quang phổ hồng ngoại gần hướng dẫn cho em suốt trình thực luận văn Xin cảm ơn anh chị khóa trước, bạn lớp giúp đỡ, đóng góp ý kiến để em hoàn thành báo cáo Và em gửi lời cảm ơn đến quý Thầy Cô, bạn sinh viên Bộ Môn Kỹ Thuật Y Sinh, Đại Học Quốc Tế, Đại Học Quốc Gia TP Hồ Chí Minh, người xung phong tham gia hỗ trợ thu thập liệu Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 27 tháng năm 2014 Học Viên Hà Văn Đạo Trang v Tóm Tắt TÓM TẮT Não đóng vai trò quan trọng thể người Nhằm xác định đánh giá hoạt động thể, tín hiệu não đo kỹ thuật không xâm lấn sử dụng quang phổ cận hồng ngoại (fNIRS) nghiên cứu Trong nghiên cứu này, tín hiệu Oxy - Hb vỏ não thu từ 24 kênh, làm phẳng lọc Savitzky - Golay Dữ liệu sau làm trơn biến đổi thành thành phần tần số khác thuật toán Wavelet sau áp dụng thuật toán ngưỡng để xác định kênh tích cực khu vực vận động thông qua thay đổi Oxy-Hb liên quan đến hoạt động cắn nâng tạ Nghiên cứu tiến hành thí nghiệm năm đối tượng thay đổi miếng đệm trọng lượng, nồng độ Oxy-Hb thay đổi chủ yếu khu vực vận động não người Vì vậy, để tìm hiểu hoạt động người thông qua tín hiệu não, người ta phân tích hoạt động khu vực vận động não Các kênh tín hiệu khu vực vận động sau làm phẳng chuyển thành đa thức hồi quy để tính diện tích Dựa vào diện tích này, ta tìm hiểu mối quan hệ lệch quai hàm lực cánh tay Trang vi Abstract ABSTRACT The brain plays the most important role in human body In order to determine and evaluate the activities of the body, brain signals measured using noninvasive technique - functional Near Infrared Spectroscopy (fNIRS) will be investigated In this research, Oxygen- Hemoglobin (Oxy-Hb) signals, which in the cerebral cortex was collected from 24 channels, are smoothed by a Savitzky - Golay filter The smoothed data will be transformed using a wavelet algorithm into different frequency components and then threshold algorithms are applied to identify the active channels at motor area through Oxy-Hb changes related to biting and lifting tasks This research is conducted experiments on five subjects and when we change spacers or weights, the Oxy-Hb concentration will change mainly at the motor area of human brain Therefore, in order to explore the human activities through brain signals, one only analyzes the operation of the brain motor area The signal channels in this motor area after being smoothed are transferred into regression polynomials for calculation of areas Based on these areas, one can find out the relationship between jaw deflection and arm force Trang vii Chương 4: Xác Định Mối Quan Hệ Giữa Lệch Quai Hàm Và Lực Cánh Tay Qua kết bảng 4.4, người thực thấy cắn, diện tích vùng vận động nhỏ cắn kết hợp nâng tạ diện tích tăng lên, cao kg Khi sức nâng thay đổi vùng diện tích thay đổi 4.3.2 Mối quan hệ lệch quai hàm lực cánh tay Như biết quai hàm lực cánh tay có mối quan hệ mật thiết với Một người muốn nâng vật nặng tay phải thường phải cắn hàm trái lại ngược lại Để tìm mối quan hệ xem xét lượng Oxy-Hb não vùng vận động Theo kết tính toán diện tích vùng vận động trước sau hồi quy, người thực thấy hai cách tương đương thể bảng 4.5 4.6 Bảng 4.5 So sánh diện tích trước sau hồi quy cho trường hợp không cắn - nâng tạ Cách tính diện tích Trước hồi quy Sau hồi quy Độ xác Sức nâng kg 2,91121 2,90724 99,8639 kg 2,62287 2,62018 99,8975 kg 2,60638 2,66368 102,1985 kg 0,31672 0,27246 86,0246 Với trường hợp độ xác trung bình đạt : 96,99% Bảng 4.6 So sánh diện tích trước sau hồi quy cho trường hợp cắn - nâng tạ Cách tính diện tích Sức nâng Trước hồi quy kg -8,0735 kg -7,0034 kg -3,3976 kg -5,5335 Sau hồi quy -8,1737 -6,9753 -3,384 -5,5141 Độ xác 101,2402 99,59905 99,60031 99,64815 Với trường hợp độ xác trung bình đạt : 98,18% Cả hai cách tính thể mối quan hệ lệch quai hàm lực cánh tay người khỏe mạnh thực thí nghiệm Thứ nâng cánh tay lượng Oxy –Hb não tăng lên Lúc nâng vật nhẹ (4 kg) lượng Oxy cao nhất, trọng lượng vật tăng lên (5 - kg) có nghĩa lực cánh tay phải mạnh để nâng vật lượng Oxy Trang 73 Chương 4: Xác Định Mối Quan Hệ Giữa Lệch Quai Hàm Và Lực Cánh Tay não bắt đầu giảm nhẹ Tại thời điểm nâng kg lực cánh tay lớn nhất, lúc lượng Oxy não giảm nhiều Thứ hai, với trường hợp người thí nghiệm cắn miếng đệm (giống người bị lệch quai hàm) không nâng tạ lượng Oxy –Hb giảm mạnh Vẫn cắn miếng đệm thực nâng tạ người thực thấy lượng Oxy tăng lên Khi thay đổi sức nâng lượng Oxy thay đổi giá trị tăng mạnh thời điểm nâng kg Như nâng vật, lượng Oxy-Hb tăng lên tăng sức nâng lên nhiều làm cho lượng Oxy giảm xuống, giảm mạnh người thực thí nghiệm bỏ nhiều sức (nâng nặng nhất) Với kết tìm được, người thực nhận thấy tín hiệu sinh học thu thập phản ánh việc giả định người bình thường bị lệch quai hàm (cắn miếng đệm) Đó đối tượng bình thường, thực hành động không cắn - nâng tạ lượng Oxy-Hb não nhiều, giả định lệch quai hàm (cắn) nâng lượng lượng Oxy-Hb não giảm nhiều Vậy người thực cho có mối quan hệ khăng khít tín hiệu sinh học fNIRS bệnh lý Dựa vào tín hiệu bác sĩ chuẩn đoán bệnh cách xác Trang 74 Chương 5: Kết Luận Chương KẾT LUẬN 5.1 Kết luận Trong đề tài này, tín hiệu Oxy-Hb thu thập từ hoạt động cắn nâng tạ đối tượng làm trơn lọc Savitzky – Golay Tín hiệu 24 kênh đối tượng thực biến đổi Wavelet rời rạc với họ Bior (bior5.5) ứng dụng thuật toán ngưỡng tìm vùng vận động đối tượng theo hoạt động cắn nâng tạ cụ thể Các vùng vận động giao với người thực tìm kênh có tín hiệu tích cực nằm vùng vận động thể bảng 5.1 Bảng 5.1 Số kênh vùng vận động hoạt động cắn nâng tạ Hoạt động Kênh chọn Cắn không nâng 15-16-18-19-20-22-23 Cắn nâng kg 6-11-16-17-18-19-20-21-22-23 Cắn nâng kg 18-19-20-22-23-24 Cắn nâng kg 1-6-18-19-20-22-23 Cắn nâng kg 2-18-19-20-22-23 Kết 18-19-20-22-23 Như cần tìm hiểu hoạt động người thông qua hoạt động não không cần phải xử lý khối liệu lớn mà cần xem xét hoạt động vùng vận động đủ Với phương pháp tiết kiệm thời gian, công sức cho kết xác Sau có vùng vận động, người thực tiến hành lấy tín hiệu sau làm trơn đưa vào thực hồi quy đa thức để lấy đặc trưng tín hiệu vùng vận động tính diện tích vùng Dựa vào diện tích vùng vận động cho hoạt Trang 75 Chương 5: Kết Luận động cắn nâng tạ, tìm mối quan hệ độ lệch quai hàm lực cánh tay thể hình 5.1 5.2 Hình 5.1 Diện tích vùng vận động không cắn nâng tạ Hình 5.2 Diện tích vùng vận động cắn nâng tạ Kết thu cho thấy người bình thường người bị lệch quai hàm nâng vật lượng Oxy não tăng lên Nhưng người bình thường hoạt động lực cánh tay lượng Oxy vùng vận động não tăng nhiều nhiều so với người bị lệch quai hàm Độ lệch quai hàm lớn, hoạt động lực cánh tay lượng Oxy-Hb não giảm Do đó, độ lệch quai hàm nhiều sức nâng, lực cánh tay yếu Trang 76 Chương 5: Kết Luận Những kết có tương đồng với nhận định nghiên cứu công bố chẳng hạn như: Sự cân hàm sức mạnh cánh tay (của Khoa Truong Quang Dang năm 2012) [9] Bài báo cho thấy cân cắn gây sức mạnh cánh tay bên đối diện nam cao nữ Khi vận động tay phải đưa lên hạ xuống bán cầu não trái hoạt động mạnh bán cầu não phải (của Nguyễn Thanh Nghĩa năm 2012) Như mối quan hệ lệch quai hàm lực cánh tay đưa dựa vào fNIRS, giúp nhà chuyên môn việc chuẩn đoán mức tập trung lượng oxy não, lưu lượng máu, chức vận động người 5.2 Hướng phát triển đề tài Thu thập liệu thêm vài nhóm đối tượng khác: nhóm lệch quai hàm, nhóm lực cánh tay yếu Đồng thời thu liệu vùng não khác: trán hay vùng não bên phải Để hiểu thêm mối quan hệ hàm lực cánh tay, nhằm kết hợp chúng chuẩn đoán, điều trị y khoa Tìm mối tương quan tín hiệu thu phát hồng ngoại Tổ chức buổi hội thảo khoa học để lấy ý kiến chuyên gia y tế Đánh giá kết tìm ứng dụng vào thực tế khám, chuẩn đoán điều trị cho bệnh nhân Trang 77 Tài Liệu Tham Khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Shimadzu, ―Introduction to FOIRE-3000‖, 2010, pp 26 [2] Toshimasa Sato, Makoto Ito, Tomohiro Suto, Masaki Kameyama, Masashi Suda, Yutaka Yamagishi, Akihiko Ohshima, Toru Uehara, Masato Fukuda, Masahiko Mikuni, "Time courses of brain activation and their implications for function : A multichannel near-infrared spectroscopy study during finger tapping", Neuroscinece research, 2007, pp 297-304 [3] M O Hiroshi Tamura, Masami Choui, "NIRS Trajectories in Oxy-Deoxy Hb Plane and the Trajectory Map to Understand Brain Activities Related to Human Interface", presented at the Human Interface, 2007 [4] Truong Quang Dang Khoa, Masahiro Nakagawa, "Functional Near Infrared Spectroscope for Cognition Brain Tasks by Wavelets Analysis and Neural Networks", International journal of Biological and Life science, pp 29-30, 2008 [5] K S T Shimokawa, T Misawa, K Miyagawa, "Predictability of investment behavior from brain information measured by functional near- infrared spectroscopy: a bayesian neural network model", Neuroscinece research, 2009, pp 347-358 [6] C H Rodolphe J Gentili, Hasan Ayaz, Patricia A Shewokis and José L Contreras-Vidal, "Hemodynamic Correlates of Visuomotor Motor Adaptation by Functional Near Infrared Spectroscopy", presented at the 32nd Annual International Conference of the IEEE EMBS, 2010 [7] Justin Chan, ―Online near-infrared spectroscopy brain-computer interfaces with real-time feedback‖, University of Toronto, 2011 [8] Ngo Quoc Cuong, Nguyen Thanh Hai, Vo Van Toi ―Recognition Algorithm For Developing A Brain- Computer Interface Using Functional Near Infrared Spectroscopy‖, GTSD2012 [9] Khoa Truong Quang Dang, Hoa Le Minh, Hai Nguyen Thanh and Toi Vo Van, ―Analyzing surface EMG signals to determine relationship between jaw imbalance and arm strength loss‖, BioMed Central Ltd, 2012 [10] N T Hai, ―Temporal hemodynamic classification of two hands tapping using fNIRS‖, Frontiers in H N, 2013 [11] Ranganatha Sitaram, Haihong Zhang, Cuntai Guan, Manoj Thulasidas, Yoko Hoshi, Akihiro Ishikawa, Koji Shimizu, Niels Birbaumer, "Temporal classification of multichannel near-infrared spectroscopy signals of motor imagery for developing a brain-computer interface", Neuroimage 34, 2007, pp 1416-1427 [12] W O Tatum, Husain, A M, Benbadis, S R, ―Handbook of EEG Interpretation”, Demos Medical Publishing, 2008 [ 13] Scott C Bunce, Meltem Izzetoglu, Kurtulus Izzetoglu, Banu Onaral, and Kambiz Ourrezaei , ―Functional Near-Infrared Spectroscop”, IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine, july/August 2006, pp55 Trang 78 Tài Liệu Tham Khảo [14] F Matthews, B.A Pearlmutter, T E Ward, C Soraghan, and C Markham (2008), ―Hemodynamics for Brain-Computer Interfaces‖, IEEE Signal Processing Magazine January 2008, pp 87-94 [15] Press, W.H., et al., "Numerical Recipes in C", the Press Syndicate of the University of Cambridge, 2002,page 650-651 [16] Cuong Q Ngo, T H N, T V Vo, "Linear Regression Algorithm for Hand Tapping Recognition Using Functional Near Infrared Spectroscopy", presented at the Fourth International Conference on the Development of Biomedical Engineering, VietNam, 2012, pp 421-426 [17] Semmlo, J.L., "Biosignal and Biomedical Image Processing", New Jersey, U.S.A: Marcel Dekker, 2004, Chapter 7: Wavelet Analysis, page 197,199,206,207 [18] T.Düzenli and N Özkurt, “ Comparison OF Wavelet Based Feature Extraction Methods for Speech/Music Discrimination‖, IU-JEEE Vol 11(1), 2011, page 1357 [19] V Alarcon-Aquino, E S Garcia-Treviño, R Rosas-Romero, J F RamirezCruz, L G Guerrero-Ojeda, & J Rodriguez-Asomoza, “ Wavelet-network based on l1-norm minimisation for learning chaotic time series‖, Journal of Applied Research and Technology, 2005, page 213-214 [20] G A Alonso, J M Gutiérrez, J L Marty and R Muñoz, ―Implementation of the Discrete Wavelet Transform Used in the Calibration of the Enzymatic Biosensors‖, 2011 InTech/ Publishing Process Manager Ivana Lorkovic, 2011, pp.135-154 [21] T Nguyen, T.H Nguyen, K.Q.D Truong, and Toi Van Vo, ―A Mean Threshold Algorithm for Human Eye Blinking Detection Using EEG‖, IFMBE Proceedings Vol 40, 2012, page 276 [22] Douglas C Montgomery and George C Runger, "Applied Statistics and Probability for Engineers", ed: John Wiley @ Sons Inc, 2011, pp 450-461 Trang 79 Phụ Lục PHỤ LỤC Phần phụ lục trình bày giao diện chương trình phục vụ cho trình tính toán cách nhanh chóng Giao diện thuật toán tìm khu vực vận động tín hiệu Oxy-Hb cho hoạt động cắn nâng tạ Trong đó: Kênh có tổng số 24 kênh Độ lệch chuẩn hệ số áp dụng thuật toán ngưỡng Tải liệu: chọn liệu thực Tín hiệu gốc: vẽ dạng tín hiệu Oxy-Hb gốc Trang 80 Phụ Lục Tín hiệu sau lọc: vẽ dạng tín hiệu Oxy-Hb lọc lọc SavitzkyGolay với kích thước cửa sổ 11 bậc đa thức Tín hiệu Wavelet: vẽ dạng tín hiệu Wavelet họ Bior 5.5 mức chưa áp dụng ngưỡng Đặt ngưỡng: - Vẽ dạng tín hiệu kênh tích cực hoạt động cắn nâng tạ đối tượng xét Trang 81 Phụ Lục - Vẽ dạng tín hiệu Wavelet họ Bior 5.5 mức chưa áp dụng ngưỡng Filtered signal Approx.signal at level of channel:1-2-3-4-5 0.05 0.06 0.15 0.05 Approx.signal at level of channel:5-6-7-8-9-10 0.1 0.04 -0.05 0 20 0.02 40 60 80 100 120 -0.05 140 20 Approx.signal at level of channel:11-12-13-14-15 40 60 80 100 120 140 120 140 Approx.signal at level of channel:16-17-18-19-20 0.05 Amplitude 0.04 0.02 0 -0.02 -0.05 -0.02 20 40 60 80 100 120 -0.04 140 20 40 60 80 100 Approx.signal at level of channel:21-22-23-24 0.05 -0.04 -0.05 -0.06 20 40 60 80 50 100 120 100 140 150 200 250 300 350 400 - Vẽ dạng tín hiệu kênh tích cực hoạt động cắn nâng tạ đối Filtered signal tượng xét 0.06 Approx.signal at level of channel:1-2-3-4-5 0.06 0.04 0.04 0.04 0.02 0.02 0 20 0.02 0.06 Amplitude Approx.signal at level of channel:5-6-7-8-9-10 0.06 40 60 80 100 120 140 20 Approx.signal at level of channel:11-12-13-14-15 40 60 80 100 120 140 120 140 Approx.signal at level of channel:16-17-18-19-20 0.04 0.04 0.02 0.02 0 0 20 40 60 80 100 120 -0.02 140 20 40 60 80 100 Approx.signal at level of channel:21-22-23-24 0.05 -0.02 r-kenh1-6-11-16-21 b-kenh2-7-12-17-22 g-kenh3-8-13-18-23 m-kenh4-9-14-19-24 c-kenh5-10-15-20 Ngưỡng -0.05 20 -0.04 -0.06 40 50 60 80 100 100 150 120 140 200 250 Trang 82 300 350 400 Phụ Lục Giao diện thuật toán giao để lấy trích lấy vùng vận động cho hoạt động Trong đó: Độ dài cắn gồm độ dài 0, mm Đối tượng gồm có Sức nâng có loại kg: 0, 4, 5, 6, Độ lệch chuẩn hệ số áp dụng thuật toán ngưỡng Dữ liệu 1: chọn liệu cho đối tượng 1, chọn liệu xong số kênh tích cực chọn hiển thị V11 Dữ liệu 2: chọn liệu cho đối tượng 2, chọn liệu xong số kênh tích cực chọn hiển thị V12 Dữ liệu 3: chọn liệu cho đối tượng 3, chọn liệu xong số kênh tích cực chọn hiển thị V13 Dữ liệu 4: chọn liệu cho đối tượng 4, chọn liệu xong số kênh tích cực chọn hiển thị V14 Dữ liệu 5: chọn liệu cho đối tượng 1, chọn liệu xong số kênh tích cực chọn hiển thị V15 Giao 1: Thực phép giao kênh tích cực đối tượng có hoạt động cắn nâng tạ, hiển thị bảng V2 Trong đó: Khi không cắn Trang 83 Phụ Lục nâng kg số kênh tích cực chọn đưa vào V21, kg vào V22, kg vào V23, kg vào V24 Còn cắn nâng tạ với nâng không nâng, số kênh tích cực đưa vào V21, kg vào V22, kg vào V23, kg vào V24 kg đưa vào V25 Giao 2: Thực phép giao hoạt động cắn tất trọng lượng nâng, thể bảng V3 Trong đó: số kênh tích cực hoạt động không cắn nâng tạ đưa vào V31, cắn mm nâng tạ đưa đến V32 cắn mm nâng tạ đưa đến V33 Giao 3: Thực phép giao hoạt động: không cắn, cắn mm cắn mm, để lấy số kênh tích vùng vận động cho toàn hoạt động cắn nâng tạ Số kênh này thể V4, hình vẽ sau Trang 84 Phụ Lục Giao diện thuật toán mối quan hệ lệch quai hàm lực cánh tay Trong đó: Đối tượng: cho phép chọn đối tượng Hoạt động: không cắn – nâng tạ (1), cắn – nâng tạ (2) Tín hiệu gốc: vẽ dạng tín hiệu Oxy-Hb gốc 24 kênh tín hiệu Tín hiệu sau lọc: vẽ dạng tín hiệu Oxy-Hb kênh lọc lọc Savitzky-Golay với kích thước cửa sổ 11 bậc đa thức Tín hiệu hồi quy: vẽ dạng tín hiệu hồi quy đa thức với bậc đa thức Trang 85 Phụ Lục Diện tích ĐT: tính diện tích kênh vùng vận động đối tượng xét đưa bảng K1  K5 Diện tích TB ĐT: tính diện tích trung bình vùng vận động đối tượng xét đưa bảng K1  K5 Mối quan hệ: Thực vẽ dạng thay đổi diện tích theo hoạt động cắn hay không cắn, thể đồ thị Trang 86 [...]... đó tính toán diện tích Oxy- Hb vùng vận động này Cuối cùng thực hiện so sánh diện tích của trường hợp cắn – không cắn và nâng tạ để tìm ra mối quan hệ giữa lệch quai hàm và lực cách tay Dựa vào mối quan hệ này sẽ giúp ích trong việc nghiên cứu, chuẩn đoán và điều trị các bệnh nhân về quai hàm, cơ hàm, lực cánh tay Xuất phát từ những cơ sở trên người thực hiện đi thu thập và phân tích tín hiệu Oxy- Hb để. .. 4.1 Thuật toán tìm mối quan hệ lệch quai hàm và lực cánh tay 60 4.2 Hồi quy đa thức vùng vận động 61 4.2.1 Lý thuyết về hồi quy đa thức 61 4.2.2 Hồi quy đa thức trên tín hiệu fNIRS 64 4.3 Mối quan hệ giữa độ lệch quai hàm và lực cánh tay 69 4.3.1 Tính diện tích vùng vận động 69 4.3.2 Mối quan hệ giữa độ lệch quai hàm và lực cánh tay 73 Chƣơng... xác định mối quan hệ trên bằng fNIRS 1.2 Mục đích của đề tài Xây dựng giải thuật để thông qua tín hiệu não đo được có thể xác định được mối quan hệ giữa độ lệch quai hàm và lực cánh tay của con người Trang 5 Chương 1: Tổng quan 1.3 Nhiệm vụ và giới hạn của đề tài a/ Nhiệm vụ: Tìm hiểu về bộ lọc Savitzky- Golay, biến đổi wavelet rời rạc và thuật toán tìm ngưỡng, thuật toán giao, hồi quy đa thức và tính... trong phần tổng quan đã đề cập Từ những kết quả nói trên, trong đề tài này người thực hiện sẽ thu thập và xử lý dữ liệu Oxy- Hb của hoạt động cắn và nâng tạ của nhóm đối tượng có sức khỏe tốt, với giả định người khỏe cắn miếng đệm giống như người bị lệch quai hàm, để tìm ra vùng vận động cho hoạt động Dựa vào diện tích vùng vận động sẽ tìm ra mối quan hệ giữa lệch quai hàm và lực cánh tay Trang 15 Chương... động tay phải đưa lên và hạ xuống thì bán cầu não trái hoạt động mạnh hơn bán cầu não phải Năm 2012 Khoa Truong Quang Dang đã phân tích diện tích các tín hiệu EMG để xác định mối quan hệ giữa sự mất cân bằng hàm và sức mạnh cánh tay bị mất [9] Kết quả cho thấy mất cân bằng cắn gây ra mất sức mạnh cánh tay bên đối diện, sự mất mát được ước tính là hàm tuyến tính chiều cao của các miếng đệm; độ dốc của hàm. .. thì hệ số lại thay đổi Hệ SVM được áp dụng trực tiếp với ngõ vào là oxy- Hb và deoxyHb [11] đòi hỏi số lượng ngõ vào rất nhiều, không tiếp cận được các đặc trưng của tín hiệu thu được Với một ứng dụng liên quan đến tín hiệu não và đòi hỏi xử lý thời gian thực thì việc áp dụng như [3] sẽ rất khó khăn Trong hầu hết các bài báo trên, khi một người cần phải tìm hiểu hoạt động của não, tín hiệu Oxy- Hb đã... số phương pháp thu thập tín hiệu và hình ảnh não như: EEG, MRI, PET và fNIRS Đồng thời giới thiệu cách thu thập tín hiệu Oxy- Hb bằng máy fNIRS hiệu FOIRE-3000 Chương 3 giới thiệu về cách xử lý tín hiệu Oxy- Hb: Làm phẳng tín hiệu bằng bộ lọc Savitzky – Golay, phân tích lấy các thành phần xấp xỉ bằng biến đổi Wavelet rời rạc, sau đó áp dụng thuật toán ngưỡng để tìm những kênh tích cực của hoạt động Thực... quy đa thức và tính diện tích Xây dựng thí nghiệm và đo tín hiệu não sử dụng máy fNIRS FOIRE- 3000 Áp dụng cơ sở lý thuyết đã có, tìm ra vùng vận động của hoạt động, xác định mối quan hệ giữa lệch quay hàm và lực cánh tay thông qua phân tích tín hiệu não từ dữ liệu thu được b/ Giới Hạn: Xử lý dữ liệu không trực tuyến Thí nghiệm thực hiện là cắn – nâng tạ và chỉ đo trên vùng não điều khiển chuyển động... cắn và nâng tạ của nhóm đối tượng nghiên cứu Chương 4 trình bày hồi quy đa thức, tính diện tích trung bình vùng vận động của từng đối tượng, của nhóm đối tượng Dựa vào diện tích khu vực này xác định mối quan hệ lệch quai hàm và lực cánh tay Chương 5 là phần kết luận và hướng phát triển của đề tài Trang 7 Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Các phương pháp tái hiện hình ảnh và tín hiệu. .. thể Dựa vào diện tích này ta xác định ra mối quan hệ giữa độ lệch quai hàm và lực cánh tay Trang 6 Chương 1: Tổng quan 1.5 Tóm tắt đề tài Từ mục đích và nhiệm vụ đặt ra, luận văn được xây dựng bao gồm các chương sau: Chương 1: Tổng quan , chương này trình bày khát quát về lĩnh vực nghiên cứu, các tóm tắt kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước Cũng như giới thiệu được ý nghĩa, mục đích, giới hạn và phương