CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ĐIỆN NÃO ĐỒ
2.7 Những bất thường trong EEG của bệnh nhân Tâm thần phân liệt
Vấn đề chính trong việc phát hiện bệnh TTPL là cho đến nay đều khơng cĩ các xét nghiệm chẩn đốn hay dấu ấn sinh học (biomarker) rõ ràng. Thay vào đĩ, chẩn đốn lâm sàng được thực hiện dựa trên tiền sử của bệnh nhân và tình trạng tâm thần tổng thể của họ.
Tuy nhiên, TTPL cĩ một loạt các triệu chứng và một số triệu chứng cĩ thể tương tự như các triệu chứng của chứng rối loạn lưỡng cực và trầm cảm. Sự chồng chéo nhiều chuỗi triệu chứng này là lý do các bác sĩ lâm sàng khác nhau đưa ra các chẩn đốn khác nhau trên cùng một bệnh nhân. Tâm thần phân liệt cĩ thểđược đánh giá bằng signaling hoặc kỹ thuật tạo ảnh. Gần đây, một số kỹ thuật khơng xâm lấn đã được đề xuất và thực hiện để xác định TTPL dựa trên điện não đồ (EEG). Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng bệnh nhân TTPL cĩ biểu hiện bất thường trong bản ghi điện não đồ. Các kỹ thuật tạo ảnh, chẳng hạn như Chụp cộng hưởng từ (MRI) và Chụp cắt lớp vi tính (CT) cũng được thực hiện để xác định TTPL; tuy nhiên, chúng rất tốn kém và địi hỏi thêm thời gian ghi và tính tốn so với các quy trình tín hiệu như EEG.
Những bất thường trong EEG của bệnh nhân tâm thần phân liệt
Một số bất thường trong tín hiệu điện não cĩ thể giải thích triệu chứng dương tính ảo giác ở bệnh nhân TTPL. Sự giảm kết nối giữa các vùng vận động và cảm giác là nguyên nhân gây ra hiện tượng ảo giác. Bất kỳ sự gián đoạn nào trong kết nối này cũng cĩ thể dẫn đến giao tiếp vận động-cảm giác khơng hiệu quả, gây khĩ khăn trong cho bệnh nhân trong việc phân biệt các kích thích bên trong với các kích thích được tạo ra bên ngồi.
31
Hình 2-4 Các kết nối bất thường liên quan đến triệu chứng ảo giác ở bệnh nhân TTPL (hình ảnh bán cầu não trái)
Hình 2-4 mơ tả các kết nối bất thường liên quan đến triệu chứng ảo giác ở bệnh nhân TTPL. Các đường màu đỏ nối các khu vực thể hiện sự gắn kết điện não đồ não thuỳ trước trán và thuỳ thái dương khi nĩi chuyện nhiều hơn so với khi nghe ở các đối chứng bình thường và bệnh nhân TTPL. Độ dày của đường biểu thị mức xác suất đối với các phép thử t so sánh các kết quả. Vạch càng dày thì chênh lệch giữa hai đối tượng càng lớn.
Một số nghiên cứu cho thấy rằng bệnh nhân TTPL cĩ sự gia tăng sĩng chậm đáng kể. Các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng sự bất thường của sĩng chậm (chủ yếu là tăng delta) ít nhiều khu trú ở các vùng thùy trán. Một số ít các nghiên cứu cho thấy các bất thường vềđiện não đồ phổ biến ở các vùng phía sau của não.
Nghiên cứu sử dụng hai phương pháp do Hjorth đề xuất (complexity và mobility) so sánh với các phép phân tích phổ cơng suất. Điện não đồ được ghi lại từ các đạo trình trán, trung tâm và đỉnh trong điều kiện nghỉ ngơi mỗi 25 giây
32 cho thấy bệnh nhân cĩ sự gia tăng sĩng trong dải tần 1-7 Hz. Ở bệnh nhân, dimensional cĩ giá trị cao hơn ở đạo trình trước trán (Fz) so với đạo trình trung tâm (Cz), trong khi sự giống với dạng sĩng hình sin (Hjorth complexity) ở Fz lớn hơn Cz. Những phát hiện chung ở bệnh nhân tâm thần phân liệt (so với người khỏe mạnh) là gia tăng sự xuất hiện các mẫu điện não đồ bất thường, ít sĩng alpha và nhiều sĩng chậm hơn, tần số trung tâm trong dải alpha thấp hơn, trong dải beta thành phần tần số trung tâm cao hơn, biênđộ nhỏ hơn nhưng nhiều biến đổi tần sốhơn.
Hình 2-5 Sự khác biệt về hai thơng số Hjorth complexity và Hjorth dimensional complexity giữa bệnh nhân tâm thần phân liệt và người khỏe mạnh
33
CHƯƠNG 3.HỆ THỐNG PHÁT HIỆN TÂM THẦN PHÂN LIỆT DỰA
TRÊN ĐIỆN NÃO ĐỒ
Tín hiệu điện não được thu thập và xử lý nhằm tìm hiểu một số bệnh lý não hoặc hỗ trợbác sĩ trong quá trình chẩn đốn bệnh. Với mục đích hỗ trợ bác sĩ chẩn đốn bệnh, yêu cầu đặt ra là từ tín hiệu điện não thu thập được, hệ thống cĩ thể phân biệt tín hiệu của người bị bệnh và người khỏe mạnh với độ chính xác cao. Mơ hình hệ thống như sau:
Hình 3-1 Mơ hình hệ thống phân loại tín hiệu điện não
Hình 3-2 Sơ đồ khối hệ thống phát hiện tâm thần phân liệt
Tín hiệu điện não thơ
Xử lý và phân loại tín hiệu Kết quả: Cĩ/khơng tâm thần phân liệt
34 Bài tốn phát hiện bệnh nhân tâm thần phân liệt thể paronoid dựa vào tín hiệu điện não cũng cĩ mơ hình hệ thống như trên. Dữ liệu đầu vào là vào tín hiệu điện não của các đối tượng tâm thần phân liệt và khơng tâm thần phân liệt sau khi tiền xử lý nhằm loại bỏ nhiễu nguồn mù, giảm chiều dữ liệu, và tính tốn các đặc trưng để xây dựng bộ đặc trưng cho bộ phân loại dựa trên machine learning. Sơ đồ khối hệ thống phát hiện tâm thần phân liệt được thể hiện trên hình 3-2.
Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu đề xuất bộ phân loại bệnh nhân tâm thần phân liệt dựa trên các thuật tốn học máy, gồm các bước được thể hiện qua sơ đồ khối hình 3-3. Tín hiệu điện não của người mắc tâm thần phân liệt và khơng mắc, sau khi tiền xử lý loại bỏ nhiễu sẽđược tính tốn các đặc trưng để xây dựng bộ đặc trưng cho bộ phân loại dựa trên machine learning. Mơ hình phân loại cho độ chính xác cao sẽ được lựa chọn làm bộ phân loại cho bài tốn phát hiện bệnh nhân tâm thần phân liệt.
Hình 3-3 Sơ đồ khối các bước lựa chọn bộ phân loại cho hệ thống phát hiện bệnh tâm thần phân liệt