2.3.1 Khái niệm chung
Căng thẳng hay cịn gọi là stress, là một dạng của “hội chứng thích ứng chung” của cơ thể đối với những sự thúc bách, bĩ buộc mà cá thể gặp phải trong quá trình tồn tại, phát triển [10].
Về mặt tâm lý nĩi riêng, cĩ nhiều khái niệm về stress. Sự thay đổi của mơi trường sống tạo ra một phản ứng của cơ thể, sự thay đổi này chính là yếu tố gây stress, cĩ thể gọi hiện tượng này là sự bức bách hay một “áp lực thần kinh”. Sự phản ứng để đối phĩ hoặc thích nghi với áp lực thần kinh cĩ thể gọi là sự “căng thẳng thần kinh”, tức stress.
Trong quan niệm từ trước đến nay, stress thường mang một ý nghĩa tiêu cực bởi vì chúng ta luơn gắn stress với sự sợ hãi, tức giận, căng thẳng đĩ là những cảm xúc làm chúng ta khĩ chịu. Tuy nhiên, một sự vui sướng, một thành cơng cũng dẫn đến những phản ứng về mặt cơ thể như sự căng cơ, mệt mỏi, tăng nhịp tim, nhịp thở, tăng huyết áp v.v… Như vậy, đối với cá thể khơng chỉ cĩ một loại stress mà luơn cĩ hai loại stress. Một loại đến từ những cảm xúc tích cực và một loại nữa đến từ những cảm xúc tiêu cực. Cả hai loại stress này đều địi hỏi cơ thể cĩ một phản ứng để thích nghi nếu phản ứng phù hợp, cơ thể se hưởng lợi nếu phản ứng thích ứng khơng phù hợp, cơ thể se chịu ảnh hưởng bất lợi. Tuy nhiên, trong phạm vi của nghiên cứu này, loại stress được nhắm đến là loại tiêu cực bởi nĩ cĩ nhiều tác động tiêu cực đối với cơ thể.
2.3.2 Nguyên nhân gây stress
Thơng thường trong cuộc sống hằng ngày cĩ 4 nguyên nhân gây nên stress chính là [14]: - Các yếu tố tác động của mơi trường bên ngồi như nhiệt độ, độ ẩm, tình trạng giao
thơng, ơ nhiễm, các tác nhân gây dị ứng khiến bạn khĩ chịu.
- Các áp lực từ xã hội như các cơng việc yêu cầu tập trung cao, các cơng việc gấp rút, các vấn đề cần phát biểu trước đám đơng, các tranh cãi giữa người với người, sự mất mát người thân, xử lý các email, tin nhắn, thơng báo hằng ngày.
- Các áp lực, thay đổi về sinh lý như dậy thì ở trẻ vị thành niên, mãn kinh ở phụ nữ, thiếu vận động, thiếu ngủ, suy dinh dương, các chấn thương, sự lão hố của cơ thể. Ngồi ra các phản ứng sinh lý gây ra bởi các nguyên nhân về mơi trường và xã hội kể trên cũng được xếp vào nhĩm các nguyên nhân về sinh lý.
- Các suy nghĩ, các phản ứng tâm lý tiêu cực khi đối mặt với các tác động từ bên trong và bên ngồi cơ thể, sự suy nghĩ về các sự kiện tiêu cực trong quá khứ hoặc lo âu cho tương lai.
2.3.3 Tác động của stress đối với cơ thể
Tác động của stress đối với cơ thể được chia làm hai giai đoạn: tức thời (cấp tính) và về lâu dài (mãn tính).
- Đối với các tác động tức thời của stress, các phản ứng của giai đoạn này cĩ thể gọi chung là phản ứng “đánh hay tránh” của cơ thể. Thuật ngữ này lần đầu được định nghĩa bởi nhà tâm lý học Walter B. Cannon để diễn tả cho một chuơi các phản ứng hố học xảy ra khi cơ thể đối mặt với các tình huống bị đe doạ hoặc cĩ tính nguy hiểm. Đến năm 1978, ơng Hans Selye là người đầu tiên mơ tả quá trình xảy ra trong cơ thể khi cĩ phản ứng “đánh hay tránh”. Ơng mơ tả rằng khi đối mặt với các tác nhân gây stress (cả tưởng tượng lẫn thực tế) bộ não se gửi một tín hiệu cảnh báo đến vùng
hạ đồi nằm ở não giữa. Đây được xem là nơi bắt đầu của chuơi phản ứng đánh hay tránh. Vùng dưới đồi lúc này se kích thích hệ thần kinh giao cảm, tuyến yên và tuyến thượng thận tiết ra các hormone gây căng thẳng là adrenaline, norepinephrine và cortisol. Các hoạt động đồng bộ của 3 tuyến này được gọi là hoạt động của trục HPA (Hypothalamus-Pituitary-Adrenal) là trục dưới đồi – tuyến yên – thượng thận. Tác động của trục HPA khi stress đối với cơ thể là tăng nhịp tim, nhịp thở, sự căng cơ bắp, căng bằng nội mơi và huyết áp. Ngồi ra sự phân bố máu cũng được dồn về các cơ quan quan trọng như tim, não, và chân để đối phĩ hoặc trốn tránh khỏi tác nhân gây stress. Điều này giải thích cho việc một số người cảm thấy tê cĩng tay, run chân và khĩ chịu ở bao tử khi đối mặt với stress. Bên cạnh đĩ hiệu quả hoạt động của trí não, thị giác và thính giác cũng được tăng cường, đây chính là phần tích cực của phản ứng stress tức thời của cơ thể. Tuy nhiên cùng với sự tập trung tăng cường ở các bộ phận kể trên là sự giảm lưu lượng máu ở các nội tạng và cơ quan khác của cơ thể dẫn đến sự trì hỗn của các hoạt động như tiêu hố, sinh trưởng, sinh sản, tái tạo tế bào và các phản ứng kháng viêm miễn dịch. Đây chính là phần tiêu cực của phản ứng stress tức thời.
- Đối với tác động về lâu dài: ếu các tác nhân stress biến mất thì các phản ứng này cũng se ngừng và cơ thể se đươc trả về trạng thái bình thường. Tuy nhiên nếu các tác nhân gây stress khơng biến mất hoặc do rối loạn về thần kinh, cơ thể se luơn bị mắt kẹt ở trạng thái “đánh hay tránh” cùng với những tác động tiêu cực kể trên của nĩ gây ra. Nếu cứ tiếp tục bị kẹt ở trạng thái này trong thời gian dài thì các chức năng bị trì hỗn khi stress của cơ thể se gây ra các triệu chứng như mất cân bằng nội mơi, suy giảm miễn dịch, suy giảm chức năng sinh lý cũng như là suy giảm các chức năng thần kinh và hệ tim mạch do tim và não luơn phải hoạt động mạnh. Đây chính là tác động vơ cùng cĩ hại của giai đoạn mãn tính do stress gây ra đối với cơ thể.
Vì lý do vừa nêu, việc phát hiện stress để ngăn chặn nĩ diễn ra trong thời gian dài là điều vơ cùng quan trọng. Đây cũng chính là một mục tiêu mà nghiên cứu này hướng đến, phát hiện trạng thái cảm xúc căng thẳng (stress) của con người để kiểm sốt và ngăn chặn nĩ.
2.4. Trạng thái thư giãn2.4.1 Khái niệm chung 2.4.1 Khái niệm chung
Thư giãn là trạng thái cảm xúc mà khi đĩ cơ thể và tâm trí khơng cĩ sự kích thích từ các nguồn như giận dữ, lo lắng hay sợ hãi. Thư giãn cĩ tác dụng như một loại thuốc an thần đến từ thuỳ trán của não. Nĩ là kết quả của việc vỏ não phía sau gửi tín hiệu đến vỏ não phía trước thơng qua hợp chất dẫn truyền thần kinh. Thư giãn cĩ thể đạt được nhờ tự phát, thả lỏng cơ thể, thiền định.
Thư giãn và căng thẳng cĩ thể xem như là hai thái cực đối nhau của cảm xúc. Nếu căng thẳng được xem là đại diện của các cảm xúc tiêu cực thì thư giãn chính là đại diện cho các cảm xúc tích cực.Vì vậy nếu căng thẳng mang lại nhiều tác động tiêu cực đối với cơ thể như đã trình bày ở mục 1.3 thì thư giãn chính là cĩ vai trị điều hồ lại các tác động đĩ của stress cả về tức thời lẫn mãn tính.
2.4.2 Vai trị của việc thư giãn đối với cơ thể
Thư giãn giúp làm dịu hoặc xố bỏ các tác động xấu của căng thẳng với cơ thể cụ thể, cĩ thể kể ra một vài tác động tích cực như [15]:
- Giảm lo âu nĩi chung, và cả những lo âu cĩ liên quan đến ám ảnh và sợ hãi nĩi riêng. - Giảm tần suất của các cơn lo âu, sợ hãi vơ căn.
- Tăng cường khả năng đối mặt với những tình huống ám ảnh hay sợ hãi. - Cải thiện sự tập trung.
- Tăng khả năng kiểm sốt cảm xúc - Tăng lịng tự trọng của bản thân.
- Tăng cảm giác thoải mái cũng như tăng khả năng giảm lo âu, căng thẳng khi đối mặt. - Tăng cường chức năng sinh lý, cân bằng nội mơi.
- Xoa dịu sự hoạt động quá mức của tim và não cũng như các hệ cơ quan khác, từ đĩ cải thiện chức năng của hệ thần kinh, tim mạch và các hệ cơ quan khác.
2.5. Sơ lược mạng nơ-ron nhân tạo (ANN-Artificial Neural Network)
Mạng Nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network- ANN) là mơ hình xử lý thơng tin trên máy tính được mơ phỏng dựa trên hoạt động của hệ thống thần kinh của sinh vật, bao gồm số lượng lớn các Nơ-ron được gắn kết để xử lý thơng tin. Giống như bộ não con người, được học bởi kinh nghiệm (thơng qua huấn luyện), cĩ khả năng lưu giữ những kinh nghiệm hiểu biết (tri thức) và sử dụng những tri thức đĩ trong việc phân tích các sự kiện sau này, ANN dự đốn các dữ liệu chưa biết (unseen data) nhờ vào cấu trúc mà nĩ hình thành được trong quá trình huấn luyện. Nhờ vào sự mơ phỏng não bộ, ANN cĩ vơ số ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như khoa học máy tính, điện tử, vật lý, hố học, sinh học, khí tượng thuỷ văn đến cả quân sự. Cụ thể, một mạng ANN cĩ thể dùng để phân loại dữ liệu, xấp xỉ hàm số, dự đốn kết quả và tái tạo cấu trúc dữ liệu [16].
Việc huấn luyện một mơ hình ANN là sự điều chỉnh các trọng số (Weigh) và phần hệ số tự do (bias) theo mục tiêu huấn luyện, vì vậy để hiểu được cách học của một mơ hình ANN thì cần phải nắm được kiến trúc của nĩ để hiểu các trọng số và “bias” là gì và điều chỉnh ra sao.
Về cơ bản, kiến trúc chung của một ANN gồm 3 thành phần chính đĩ là lớp đầu vào (Input Layer), lớp ẩn (Hidden Layer) và lớp đầu ra (Output Layer). Trong một ANN cĩ thể cĩ nhiều lớp ẩn nhưng chỉ cĩ một lớp đầu vào và một lớp đầu ra. Lớp ẩn (Hidden Layer) là các lớp giữa của mạng ANN, gồm các Nơ-ron, nhận dữ liệu là output từ các nơ-ron ở lớp trước đĩ. Kết quả của lớp ẩn này sau đĩ lại đĩng vai trị là các input cho các lớp tiếp theo. Các nơ- ron về mặt tốn học là các hàm tổng bậc một với các biến là input nối vào nơ-ron đĩ. Hàm số này cĩ dạng:
f(x1,x2, … xn)=x1*W1 + x2*W2+…+xn*Wn + b (1)
trong đĩ x1, x2, … xn là các input của nơ-ron và W1, W2, ... Wn là hệ số (hay trọng số) tương ứng với mơi input. Các thành phần vừa kể cĩ quan hệ tổng quát được mơ tả như hình 1.8.
Hình 2.8 Mơ hình xử lý thơng tin của một ANN [16].
Input: là đầu vào của mạng ANN, tương ứng với 1 đặc trưng của dữ liệu cần xử lý. Ví dụ: Nếu phân tích HRV thường các nhà nghiên cứu se sử dụng nhịp tim trung bình, biên độ dao động của nhịp, tần số dao động, … vậy thì nhịp tim trung bình là một input của mạng ANN dùng cho xử lý HRV.
Output: là kết quả của mạng ANN sau khi xử lý. Output thường cĩ hai cách sử dụng: hoặc lấy trực tiếp; kết quả của mơ hình mạng để đưa ra kết quả cuối cùng (thường dùng trong xấp xỉ hàm số chưa biết hoặc các nghiên cứu về dự đốn số liệu) hai là qua một vài phép biến đổi tốn hoặc để biến đổi Output thành các kết quả số học cĩ giá trị rời rạc (thường dùng cho phân loại). Weights (ký hiệu là W): Là các hệ số của các nơ-ron trong mơi lớp của mơ hình mạng, thường được gọi là trọng số. Các trọng số đĩng vai trị quan trọng hàng đầu của một mơ hình mạng ANN vì nhờ các trọng số này se cấu tạo nên các hàm số để phân chia miền cho các mẫu quan sát.
Bias (ký hiệu là b): là hệ số tự do, hay giá trị cộng thêm của các hàm số ở các nơ-ron. Giá trị này là phần quan trọng thứ hai trong việc cấu tạo nên các hàm số phân miền vừa nêu.
Transfer function: tạm dịch là hàm truyền, là hàm số biến đổi output của một nơ-ron trước khi truyền qua lớp kế tiếp để làm input. Hàm truyền này cĩ tác dụng thường là giới hạn giá trị đầu ra của các nơ-ron và chuẩn hố chúng theo một cấu trúc nhất định, đảm bảo tính ổn định cho kết quả của lớp kế tiếp nĩi riêng và tồn bộ mơ hình mạng nĩi chung. Một số hàm truyền phổ biến thể hiện trong hình 1.9.
Hình 2.9 Một số hàm truyền thơng dụng [16].
Cách học của một mơ hình ANN cũng khơng phải quá đặc biệt. Do Output của một ANN là một hàm số nên ta se tính được bộ của các Weigh (W) và Bias (b) tối ưu thơng qua hàm sai số của Output với giá trị mục tiêu của huấn luyện. Bộ W và b tối ưu là bộ W và b để hàm sai số Output của ANN đạt giá trị cực tiểu, hoặc lý tưởng nhất là giá trị nhỏ nhất. Các hàm sai số thường được sử dụng như là MSE (Mean Square Error – Sai số bình phương trung bình), SSE (Sum Square Error – tổng sai lệch bình phương), RMSE (Root Mean Square Error – Căn bậc hai của MSE),… Các hàm sai số của việc huấn luyện ANN cĩ tên là hàm hiệu suất (Performance) và bài tốn tìm giá trị cực tiểu cho hàm số sai số được gọi là bài tốn tối ưu hố (Optimization). Một số phương pháp Optimization phổ biến cĩ thể kể ra như : Gradient Decent, Gradient Decent Accelaration, Swamp Optimization,…
Hiện nay, cấu trúc của một mơ hình ANN đã được phát triển trở nên rất phức tạp, và đương nhiên là hiệu quả cũng như khả năng ứng dụng của nĩ cũng được nâng cao lên rất nhiều. Mơi một kiểu cấu tạo được gọi là một kiến trúc của mạng ANN, và mơi kiến trúc thường se cĩ những thế mạnh riêng cũng như lĩnh vực ứng dụng thế mạng tương ứng. Ví dụ: kiến trúc mạng CNN (Convolution Neural Network) hay cịn gọi là mạng nơ-ron tích chập cĩ ứng dụng thế mạnh trong nhận dạng và phân loại hình ảnh [16]. Như vậy, việc chọn đúng mơ hình phân loại cho ứng dụng mà ta quan tâm se giúp nâng cao lên hiệu quả cho việc xử lý và cho ra kết qủa tốt nhất cho việc xử lý.
Thiết kế thí nghiệm Thu nhận tín hiệu Tiền xử lý tín hiệu
Huấn luyện các mơ hình phân loại
Xử lý tiền huấn luyện Trích xuất đặc trưng
Xác thực định lượng cho kết quả
Tối ưu cho mơ hình phân loạiRút ra các kết luận
CHƯƠNG 3
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Hình 3.1 Sơ đồ tổng quát cho quy trình nghiên cứu của nhĩm.
Trước khi đi vào phần phương pháp nghiên cứu, để tổng quát về nghiên cứu này, nội dung chính về quy trình và phương pháp của nghiên cứu se được tĩm gọn và thể hiện như trong sơ đồ ở hình 3.1. Đầu tiên nhĩm se thiết kế một quy trình thí nghiệm để khơi dậy hai trạng thái cảm xúc căng thẳng và thư giãn cho đối tượng đo. Trong lúc đĩ nhĩm se thu nhận đồng thời tín hiệu EEG và HRV ở hai trạng thái này. Sau đĩ, tín hiệu thu được se được đưa vào bước tiền xử lý bao gồm lọc nhiễu, phân đoạn và dán nhãn. Tiếp theo, các phân đoạn dữ liệu này se được trích xuất các đặc trưng cĩ liên quan theo ba nhĩm là miền thời gian, miền tần số và phi tuyến. Sau đĩ, các đặc trưng se được chọn lọc lại và giảm chiều ở bước xử lý tiền huấn luyện và se được dùng cho việc huấn luyện các mơ hình phân loại. Kết quả của các mơ hình phân loại se được xác thực định lượng bằng phương pháp xác thực chéo kết hợp với ma trận nhầm lẫn. Từ kết quả này, nhĩm se tiến hành thêm một bước là tối ưu hố cho các mơ hình phân loại chưa tốt để nâng cao hơn hiệu quả cho các mơ hình đĩ. Cuối cùng, với những kết quả đạt được, nhĩm se rút ra các kết luận và đánh giá ưu khuyết điểm cho nghiên cứu này của nhĩm.
3.1. Phương pháp kích thích căng thẳng
3.1.1 Phương pháp xem hình ảnh kích thích NAPS (Nencki Affective PictureSysterm) Systerm)
Đây là phương pháp sử dụng việc trình chiếu các hình ảnh cĩ tác dụng kích thích cảm