He Sheng Liu và cộng sự [7] đã đề xuất một hệ thống dò tìm gai động kinh kết hợp nhiều phương pháp xử lý tín hiệu và mô hình nhiều giai đoạn xử lý, tích hợp lọc tương thíc, biến đổi wavelet, mạng nơ-ron nhân tạo và hệ chuyên gia. Hệ thống này đã kiểm tra trên 81 bệnh nhân, trong hơn 800 giờ ghi bản ghi, 90% gia động kinh được xác định chính xác.
Hình 2. 9. Sơ đồ khối hệ thống đa phương pháp, đa giai đoạn
2.2.1. Giai đoạn tiền xử lý:
Tín hiệu 𝑥𝑛 trên EEG qua bộ lọc được tách làm 2 phần: đầu ra dao động 𝑧 𝑛
gồm gai, sóng chậm, nhiễu và sóng chậm biên độ cao; đầu ra tĩnh 𝑦 𝑛 gồm hoạt độn nền EEG thông thường và sóng chậm biên độ thấp.
Đầu ra 𝑦 𝑛 được dùng để ước lượng đầu vào kế tiếp 𝑥𝑛, lỗi ước lượng là 𝑒𝑛.
Đầu ra dao động: (2.12)
Sự phân chia ở giai đoạn này được mô phỏng dựa vào mạng ANN, sử dụng ở đây là mạng perceptron feed-forward 3 lớp.
Hình 2. 10. Mô hình perceptron Ước lượng:
(2.13)
𝑤 là trọng số liên kết, 𝑚 là số nơ-ron lớp ẩn, 𝑑𝑛𝑖 là đầu ra của nơ-ron thứ i
trong lớp ẩn.
(2.14)
Hàm 𝑓(. ) là hàm sigmoid
Thuật toán lan truyền ngược được sử dụng để điều chỉnh trọng số trong mạng ANN.
Với thành phần dao động 𝑧 𝑛, ta thiết lập ngưỡng động của biên độ dựa vào trung bình động. Ngưỡng tại điểm 𝑛 được tính như sau:
(2.15)
𝜉 là hệ số hồi quy, chọn 𝜉 = 0.9967, 𝐴𝑣𝑒𝑟𝑛 là giá trị trung bình động của 𝑧 𝑛
(2.16)
Nếu 𝑧 𝑛 vượt ngưỡng thì đoạn tín hiệu được ghi lại, sau đó được gửi cho giai đoạn phân tích sau.