Thời
TT gian
(s)
Thông số bước đi của bệnh nhân Nguyễn Phúc Q.
1 29 2 30 3 27 4 29 5 29 TB 28,8
Thông số bước đi của bệnh nhân Trần Quốc T.
1 13 2 11 3 11 4 11 5 10 TB 11,2
Thông số bước đi của bệnh nhân Trần Ngọc T.
1 28 2 29 3 28 3 30 3 27,5 TB 28,5
Thông số bước đi của bệnh nhân Nguyễn Thanh T.
1 32 2 31 3 27 4 28 5 26,5 TB 28,9
Thông số bước đi của bệnh nhân Phan Thị Y. 1 20 2 20 3 21 4 20,5 5 20,5 TB 20,4
Thông số bước đi của bệnh nhân Phạm Bá T.
1 50 2 42 3 38 4 40 5 51 TB 44,2 1 40 2 43 3 43 4 40 5 43 TB 41,8
Thông số bước đi của bệnh nhân Phan Văn L.
30 30 30 31 31 TB 30,4 1 52 2 48 3 49 4 51 5 50 TB 50 Trung bình
Độ chính xác của các thơng số bước đi được minh chứng gián tiếp thông qua tổng độ dài các bước đi đo được so với tổng quãng đường đi là 5 . Theo kết quả thí nghiệm, sai số trung bình khoảng cách là 0,069 (1,38%) tương ứng với sai số 7 cho một bước đi trung bình là 0,5 . Sai số của việc ước lượng thông số bước đi này được bác sĩ đánh giá là nhỏ trong ứng dụng đo thơng số bước đi (xem Phụ lục
3). Trong đó, các thơng số bước đi trên có thể được được dùng để hỗ trợ khoanh vùng chẩn đoán một số bệnh, đánh giá tình trạng sức khoẻ và theo dõi tiến trình phục hồi chức năng.
Cụ thể, nhìn chung tốc độ bước đi của các bệnh nhân trên đều rất nhỏ (lớn nhất là 0,45 / ), đây là tốc độ rất chậm so với tốc độ bước di bình thường nên cần hỗ trợ đi lại và các hoạt động hằng ngày, cần có các biện pháp để giảm nguy cơ té ngã, cần sử dụng khung tập đi để di chuyển trong nhà. Riêng bệnh nhân Trần Quốc T. có tốc độ bước đi 0,45 / thì có thể đi ra bên ngồi nhưng hạn chế. Các bệnh nhân Nguyễn Phúc Q., Phạm Bá T. có bước đi rất ngắn, tốc độ rất chậm nên khả năng đi lại rất yếu. Do vậy các bệnh nhân cần luyện tập phục hồi chức năng tại bệnh viện, cần có người hỗ trợ trong q trình luyện tập phục hồi chức năng để tránh nguy cơ té ngã.
Dựa vào thơng số bước đi có thể thấy được khả năng đi lại của bệnh nhân và sắp xếp theo thứ tự giảm dần như sau:
- Trần Quốc T. - Phạm Thị Y.
- Nguyễn Phúc Q., Nguyễn Thanh T., Phạm Văn L., Trần Ngọc T. - Hồ Đắc T., Lê Văn T., Phạm Bá T.
Như vậy có thể chia bệnh nhân luyện tập phục hồi chức năng theo từng giai đoạn và mức độ vận động khác nhau để đạt hiệu quả luyện tập tốt nhất.
4.7 Đánh giá hiệu quả hệ thống đề xuất
Hệ thống đề xuất đã đạt được các yêu cầu đặt ra trong phần tổng quan tình hình nghiên cứu. Trong đó:
- Dùng cho loại 2 bánh trước hoặc không bánh: Hệ thống đề xuất đã ước lượng thông số bước đi cho người dùng sử dụng loại khung tập đi 2 bánh hoặc khơng bánh thay vì sử dụng loại khung tập đi 4 bánh như đã cơng bố trong các cơng trình [53], [54] [55] và [56]. Trong khi đó, loại khung tập đi 2 bánh hoặc khơng bánh là loại hỗ trợ chính và phổ biến cho người cần hỗ trợ đi lại.
- Sai số nhỏ: Sai số của hệ thống đề xuất tối đa là 1,5 % trong khi hệ thống [57] cũng ước lượng thông số bước đi cho người sử dụng khung tập đi
khơng bánh có sai số là 8,9% về mặt khoảng cách ước lượng.
- Sử dụng linh hoạt: Hệ thống gọn nhẹ, khơng cần cài đặt mơi trường bên
ngồi cũng như không giới hạn phạm vi hoạt động.
Hệ thống đề xuất sử dụng một cảm biến IMU loại MTi-1 có giá khoảng 300 $, mỗi encoder có giá khoảng 150 $. Thuật tốn hệ thống INS có thể được thực hiện trên các vi điều khiển Raspberry có giá khoảng 50 $ khi hồn thiện hệ thống. Do vậy giá thành chế tạo hệ thống có thể dưới 1000 $. Đây là chi phí rất nhỏ so với các hệ thống hiện đại lên đến 50.000 $ hoặc 200.000 $ như đã giới thiệu ở phần lý do chọn đề tài.
Để đánh giá khối lượng tính tốn của thuật đề xuất, luận án đã trích xuất thời gian xử lý của CPU tương ứng với từng thời điểm đo chương trình. Trong đó, CPU được sử dụng có cấu hình là bộ xử lý Core i5-8250u, CPU 1.6 GHz và RAM 8G. Việc xử lý bộ lọc Kalman trung bình mất 0,0002 giây và việc xử lý tồn bộ chương trình (bao gồm các thuật toán phát hiện và phân loại chuyển động và bộ lọc Kalman) trung bình mất 0,0004 giây cho một thời điểm rời rạc. Do cảm biến làm việc với tần số là 100 tương ứng với chu kỳ lấy mẫu là 0,01 giây nên thuật toán đề xuất hồn tồn có khả năng đáp ứng được tần số lấy mẫu của cảm biến.
4.8 Kết luận chương
Trong chương này đã đề xuất hệ thống INS đặt trên khung tập đi nhằm ước lượng chính xác thơng số bước đi cho người cần hỗ trợ đi lại. Trong đó, một số vấn chính đã được giải quyết như sau:
- Xây dựng được thuật tốn xác định chính xác mối quan hệ gồm vị trí và hướng giữa cảm biến IMU và khung tập đi.
- Xây dựng được thuật toán phát hiện và phân loại chuyển động của khung tập đi trong quá trình sử dụng. Mỗi loại chuyển động sử dụng các cách khác nhau để cập nhật.
- Xây dựng được 03 phương trình cập nhật cho bộ lọc Kalman sử dụng các tín hiệu từ encoder trong trường hợp khung tập đi được đẩy đi trên mặt đất.
- Trích xuất được các thơng số bước đi từ quỹ đạo chuyển động của khung tập đi, đặc biệt trong tình huống khung tập đi được đẩy đi liên tục trên mặt đất.
- Đánh giá được hiệu quả hoạt động của hệ thống. Hệ thống đạt được các tiêu chí đặt ra trong phần nghiên cứu tổng quan là sai số nhỏ, sử dụng linh hoạt, dùng cho loại khung tập đi 2 bánh hoặc không bánh.
- Đề xuất hệ thống INS đặt trên khung tập đi loại không bánh hoặc loại có hai bánh trước.
- Đề xuất thuật tốn phát hiện thời điểm bước chân trên mặt đất trong trường hợp khung tập đi được đẩy đi liên tục trên mặt đất.
- Xây dựng được các phương trình cập nhật cho bộ lọc Kalman nhằm nâng cao độ chính xác.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Luận án đã đề xuất và triển khai được hệ thống INS mới để ước lượng thông số bước đi sử dụng cảm biến IMU đặt trên bàn chân cho người có khả năng đi lại và khung tập đi cho người cần hỗ trợ đi lại nhằm phục vụ các bài kiểm tra thông số bước đi, tạo kênh thông tin khách quan và chính xác nhằm hỗ trợ bác sĩ trong quá trình chẩn đốn bệnh tật, tình trạng sức khoẻ và theo dõi tiến trình phục hồi chức năng. Như vậy, luận án đã đáp ứng được mục tiêu luận án đã đề ra với các đóng góp mới và kiến nghị như sau:
A. Các đóng góp mới của luận án
Đóng góp mới của luận án là đã đề xuất và triển khai được một hệ thống mới để ước lượng thơng số bước đi có sử dụng cảm biến IMU đặt trên bàn chân và khung tập đi, nâng cao độ chính xác theo hướng đáp ứng yêu cầu của các cơ sở y tế trong cơng tác chăm sóc sức khoẻ.
Trong đó, hệ thống đặt trên bàn chân được trình bày ở Chương 3 có các đóng góp mới cụ thể như sau:
- Đề xuất hệ thống phần cứng gồm cảm biến IMU kết hợp với cảm biến khoảng cách.
- Đề xuất xây dựng mơ hình bộ lọc Kalman cho hệ thống INS cho hệ thống đề xuất.
- Đề xuất xây dựng các phương trình cập nhật bộ lọc Kalman sử dụng các thông tin từ cảm biến khoảng cách.
Hệ thống đặt khung tập đi được trình bày ở Chương 4 có các đóng góp mới cụ thể như sau:
- Đề xuất hệ thống phần cứng gồm cảm biến IMU đặt trên khung tập đi kết hợp với 2 encoder.
- Đề xuất phương pháp hiệu chỉnh mối quan hệ giữa cảm biến IMU và khung tập đi.
- Đề xuất thuật toán phát hiện và phân loại chuyển động của khung tập
- Đề xuất xây dựng các phương trình cập nhật cho hệ thống INS sử dụng thông tin từ các encoder.
- Đề xuất thuật toán phát hiện thời điểm bước chân trên mặt đất trong trường hợp khung tập đi được đẩy đi liên tục trên mặt đất.
B. Kiến nghị một số vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu thêm cho luận án
Hướng nghiên cứu của đề tài tập trung vào việc tăng độ chính xác và giảm khối lượng tính tốn cho hệ thống, bao gồm một số hướng nghiên cứu sau:
- Đánh giá phân tích việc ảnh hưởng của bậc khai triển Taylor đối với từng biến trạng thái trong bộ lọc Kalman,
- Áp dụng các bộ lọc khác như USQUE, MRP-UKF, DoEuler-UKF, Euler-KF hoặc sử dụng các bộ làm trơn thay thế cho bộ lọc MEKF
- Phát triển thuật toán phát hiện chính xác thời điểm ZVI.
- Xây dựng thuật toán tự hiệu chỉnh cảm biến cũng như xác định rõ
thành phần nhiễu cũng là giải pháp để nâng cao độ chính xác của hệ thống.
- Phát triển tính năng thu thập dữ liệu linh hoạt và xây dựng phần mềm hỗ trợ chẩn đoán, đánh giá và theo dõi thơng số bước đi.
DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ
[1] Fast calibration for parameters of an inertial measurement unitfixed to astandard walker. Authors: Quang Vinh Doan; Duy Duong Pham. Tạp chí
Heliyon. No: 6(8). Pages: 1-9. Year 2020 (Scopus)
[2] Quang Vinh Doan, Duy Duong Pham. Inertial navigation algorithm for trajectory of front-wheel walker estimation. Tạp chí Heliyon. No: 5(6). Pages: 1-7. Year 2019 (Scopus)
[3] Duy Duong Pham; Huu Toan Duong; Young Soo Suh, Walking Monitoring for
Users of Standard and Front-Wheel Walkers. IEEE Transactions on
Instrumentation and Measurement. Vol. PP, no. 99. Pages: 1-10. Year 2017 (SCI)
[4] Phạm Duy Dưởng, Đoàn Quang Vinh, “Combination an inertial sensor
and a distance sensor to estimate the foot pose”. Hội nghị - triển lãm quốc tế
lần thứ 5 về điều khiển và tự động hóa VCCA 2019. Trang: 18-24. Năm 2019 [5] Phạm Duy Dưởng; Đoàn Quang Vinh, “Xây dựng bộ lọc Kalman mở rộng
cho thuật tốn định vị qn tính”. Tạp chí KHCN Đại học Đà Nẵng. Số: 9(17).
Trang: 45-50. Năm 2019
[6] Phạm Duy Dưởng; Đoàn Quang Vinh; Phan Thị Hoài, “Xây dựng thuật tốn định vị qn tính để ước lượng chuyển động cho khung tập đi có hai bánh trước”, Tạp chí KHCN Đại học Đà Nẵng. Số: 17(10). Trang: 24-29. Năm 2019. [7] Phạm Duy Dưởng, Trần Thanh Hà, Nguyễn Anh Duy, “Phân loại chuyển
động cho người dùng thiết bị hỗ trợ đi lại có hai bánh trước”. Tạp chí khoa học
Đại học Đà Nẵng. Số: 11(132).2018 Quyển 2. Trang: 19-24. Năm 2018 [8] Phạm Duy Dưởng, Nguyễn Anh Duy, Đồn Quang Vinh, “Kết hợp cảm
biến
qn tính và cảm biến khoảng cách để cập nhật vị trí và hướng đi cho định vị người đi bộ trong nhà”. Hội nghị - triển lãm quốc tế lần thứ 4 về điều khiển và
tự động hóa VCCA 2017. Trang: 55. Năm 2017
[9] Đề tài cấp cơ sở: Nghiên cứu chế tạo thiết bị phục vụ các bài kiểm tra thông số
bước đi cho người dùng cần hỗ trợ đi . Chủ nhiệm: Trần Thanh Hà. Thành viên:
Phạm Duy Dưởng. Mã số: T2018-06-88. Năm: 2019
[10] Đề tài cấp Bộ: Nghiên cứu, cải biên thuật tốn định vị qn tính để ước
lượng chuyển động trong chăm sóc sức khỏe . Chủ nhiệm: Đoàn Quang Vinh.
Thành viên: Phạm Duy Dưởng, Nguyễn Anh Duy, Trương Thị Bích Thanh, Ngơ
Đình
Thanh. Mã số: B218-DNA-07. Nghiệm thu năm: 2019
[11] Đề tài Cấp ĐHĐN: Nghiên cứu ứng dụng cảm biến qn tính để ước lượng các
thơng số bước đi cho người dùng sử dụng thiết bị hỗ trợ đi lại. Chủ nhiệm: Phạm
Duy Dưởng. Thành viên: Nguyễn Anh Duy, Dương Quang Thiện, Nguyễn Văn Nam. Mã số: B2018-ĐN06-l0. Nghiệm thu năm: 2020
[12] Giải Khuyến Khích Giải thưởng Sáng tạo Khoa học Công nghệ Việt Nam
(Vifotec) năm 2018, theo quyết định số 1411/QĐ-LHHVN ngày 28/12/2018 cho cơng trình “Chế tạo thiết bị ước lượng thông số bước đi phục vụ chăm sóc sức
khỏe sử dụng thuật tốn định vị qn tính cải biên”, Tác giả: Phạm Duy Dưởng,
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Bộ y tế, “Phê duyệt chương trình chuyển đổi số y tế đến năm 2025, định hướng đến năm 2030,” 2020.
[2] Bộ y tế, “Phê duyệt Đề án ứng dụng và phát triển công nghệ thông tin y tế thông minh giai đoạn 2019-2025,” 2019.
[3] N. M. Peel, S. S. Kuys, and K. Klein, “Gait speed as a measure in geriatric assessment in clinical settings: A systematic review,” Journals of
Gerontology - Series A Biological Sciences and Medical Sciences, vol. 68, no.
1, pp. 39–46, 2012, doi: 10.1093/gerona/gls174.
[4] A. M. Barthuly, R. W. Bohannon, and W. Gorack, “Gait speed is a responsive measure of physical performance for patients undergoing short- term rehabilitation,” Gait Posture, vol. 36, no. 1, pp. 61–64, 2012.
[5] R. Rossanigo, “Analysis of spatial parameters during gait with
magneto-inertial sensors and infrared proximity sensors Supervisors : Candidate :,” 2019.
[6] W. Pirker and R. Katzenschlager, “Gait disorders in adults and the elderly: A clinical guide,” Wiener Klinische Wochenschrift, vol. 129, no. 3–4, pp. 81–95, 2017, doi: 10.1007/s00508-016-1096-4.
[7] Bộ Y tế, “145 quy trình phục hồi chức năng,” 2014.
[8] A. Muro-de-la-Herran, B. García-Zapirain, and A. Méndez-Zorrilla, “Gait analysis methods: An overview of wearable and non-wearable systems, highlighting clinical applications,” Sensors (Switzerland), vol. 14, no. 2, pp. 3362–3394, 2014, doi: 10.3390/s140203362.
[9] S. Fritz and M. Lusardi, “White paper: walking speed: The sixth vital sign,”
Journal of Geriatric Physical Therapy, vol. 32, no. 2, pp. 2–5, 2009, doi:
10.1519/00139143-200932020-00002.
[10] Bộ y tế, “Hướng dẫn quy trình phục hồi chức năng,” 2017. [11] Bộ y tế, “Hướng Dẫn Vật Lý Trị Liệu Đột Quỵ,” 2018.
[12] PHCN Online, “Phục hồi chức năng online.” [Online]. Available: https://phcn-online.com/2015/10/17/sinh-co-hoc-chuong-7-dang-di-va-phan- tich-dang-di/. [Accessed: 15-Mar-2021].
[13] Va Alexandria, Guide to Physical Therapist Practice. American Physical Therapy Association, 2001.
[14] OptoGait, “Hệ thống phân tích dáng đi.” [Online]. Available: http://www.optogait.com/. [Accessed: 15-Mar-2021].
[15] Tekscan, “Gait Analysis Systems.” [Online]. Available:
https://www.tekscan.com/gait-analysis-systems. [Accessed: 15-Mar-2021]. [16] Yeecon, “Hệ thống robot hồi phục chức năng.” [Online]. Available: https://vietnamese.alibaba.com/product-detail/lower-limbs-locomotion- therapy-and-neuro-rehabilitation-robot-
62193103293.html?spm=a2700.details.0.0.2c814a00rtSXZQ. [Accessed: 15- Mar-2021].
[17] Yeecon, “Hệ thống camera phân tích dáng đi.” [Online]. Available: https://vietnamese.alibaba.com/product-detail/professional-gait-analysis- system-for-the-rehabilitation-assessment-on-gait-cycle-high-accuracy-gait- analysis-equipment-62136893052.html. [Accessed: 15-Mar-2021].
[18] D. Podsiadlo and S. Richardson, “The timed Up & Go: a test of basic functional mobility for frail elderly persons,” Journal of the American
geriatrics Society, vol. 39, no. 2, pp. 142–148, 1991.
[19] R. W. Bohannon and Y.-C. Wang, “Four-Meter Gait Speed: Normative
and Reliability Determined for Adults Participating in the NIH Toolbox Study.,”
Archives of Physical Medicine and Rehabilitation, vol. 100, no. 3, 2019.
[20] T. V. Phương, “Tự hiệu chuẩn cảm biến và nâng cao độ chính xác của hệ thống dẫn đường cho các đối tượng chuyển động trên mặt đất,” Luận án tiến sĩ kĩ thuật ngành Kỹ thuật điều khiển và tự động hoá - Đại học Bách khoa Hà Nội, 2017.
[21] S. Ryan, “Timed 25-Foot Walk,” Shirley Ryan. [Online]. Available: https://www.sralab.org/rehabilitation-measures/timed-25-foot-walk.
[Accessed: 15-Mar-2021].
[22] P. A. González, J. Armas-aguirre, and P. A. González, “Technological
Architecture with Low Cost Sensors to Improve Physical Therapy Monitoring,” in
15th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), 2020,
pp. 24–27, doi: 10.23919/CISTI49556.2020.9140873.
[23] Mouser Electronics, “MEMS Enable Medical Innovation,” Mouser
Electronics. [Online]. Available: https://www.mouser.com/applications/mems-
enable-medical/. [Accessed: 15-Mar-2021].
[24] Chuyên mục công nghệ, “Ứng dụng của cảm biến MEMS trong y tế,”
Chuyên
mục công nghệ. [Online]. Available:
https://chuyenmuccongnghe.com/2013/04/03/ung-dung-cua-cam-bien-mems-