TÌM HIỂU TÍN HIỆU EEG

Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3




 !"#$#%%
&'(#)
*+&,&-
.!/
1. 012345467
2. 89:4;
3. <754&12
4. &=>40!64;<40
5. ?@140784
6. 8@140A1B
7. 0123454@C7
8. 01234DE407FG
EH7IG;J40K45L-MNO
P7LQRS1
P7LQRS1
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
Sức khỏe là vốn quí nhất của con người. Khi xã hội phát triển thì nhu cầu về
chăm sóc sức khỏe, nhu cầu sử dụng các dịch vụ y tế của con người ngày càng đòi
hỏi cao hơn. Do vậy các thiết bị y tế và kĩ thuật mới phải phát triển để hỗ trợ trong
việc chẩn đoán, quan sát, theo dõi và xử lí các chiệu trứng bất thường và bệnh tật
của con người.
Trong bài báo cáo này chúng em tìm hiểu về tín hiệu EEG, để biết được cách
thức bộ não phát sinh ra tín hiệu , phương pháp ghi lại các dạng tín hiệu phát ra từ
não, phương pháp xử lí tín hiệu này như thế nào, các dạng sóng có ý nghĩa ra

sao… để từ đó ta có thể dễ dàng chẩn đoán các bệnh về não và đưa ra hướng giải
quyết sớm nhất cho bệnh nhân.
Bên cạnh tầm quan trọng của tín hiệu EEG trong y tế, trong tương lai nó còn
được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực.
Trong bài báo cáo này chúng em trình bày các nội dung chính đó là:
I. Giới thiệu chung về tín hiệu EEG.
II. Cách thu nhận và xử lý tín hiệu EEG
III. Các dạng sóng thu được
IV. ứng dụng trong thực tế và hướng phát triển trong tương lại.
Em xin cảm ơn thầy TS. Đỗ Văn Tuấn đã giúp đỡ nhóm trong quá trinh nhóm
thực hiện bài báo cáo này.
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
!T:T:
trang
I. Giới thiệu chung về EEG 1
1. Khái quát về não bộ 1
2. Lịch sử 2
3. Khái niệm EEG 2
4. Nguồn gốc tín hiệu điện não 2
5. Tại sao phải thu nhận tín hiệu điện não 3
II. Thu nhận và xử lý tín hiệu EEG 4
1. Cấu tạo máy tạo tín hiệu EEG 4
2. Sơ đồ đặt điện cực 4
3. Quy trình thực hiện đo 6
4. Cách xử lý tín hiệu 6
4.1 biến đổi Fourier 6
4.2 định vị EEG 7
III. Các dạng tín hiệu điện não 8
1. Các dạng tín hiệu điện não theo tần số 8

2. Các biến thể bình thường 11
IV. Nhiễu và xử lý nhiễu 12
1. Khái niệm nhiều 12
2. Nguyên nhân gây ra nhiễu 12
3. Các loại nhiễu 13
4. Xử lý nhiễu 15
V. ứng dụng thực tế 18
VI. kết luân và hướng phát triển 21
1. một số hình ảnh thực nghiệm của nhóm 21
2. kết luận 23
TÀI LIỆU THAM KHẢO
&C4;UJ:;;V4;W4;
I. giới thiệu chung về EEG
hình 1.1 cấu tạo của bộ não
hình 1.2 minh họa khái niệm EEG
hình 1.3 cấu trúc vỏ não
II. thu nhận và xử lý tín hiệu EEG
hình 2.1 cấu tạo một máy ghi điện não
hình 2.2 sơ đồ mắc điện cực
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
III. các dạng tín hiệu điện não
hình 3.1 sóng Anpha(α)
hình 3.2 sóng Beta(β)
hình 3.3 sóng Theta(θ)
hình 3.4 sóng Delta(δ)
hình 3.5 gai và sóng
hình 3.6 đa gai và sóng
hình 3.7 các sóng 3 pha
hình 3.8 bùng nổ và ức chế

IV. nhiễu và xử lý nhiễu
hình 4.1 nhiễu do điện tâm đồ và do mạch
hình 4.2 nhiễu do nháy mắt
hình 4.3 nhiễu do chuyển động điện cực
hình 4.4 nhiễu 60
hình 4.5 sơ đồ khối kĩ thuật tách nguốn mù
hình 4.6 mô hình bộ lọc thích nghi thông thường
V. ứng dụng thực tế
hình 5.1 EEG trong chẩn đoán bệnh động kinh
hình 5.2 chiếc xe lăn điều khiển bằng ý nghĩ
hình 5.3 điều khiển xe bằng ý nghĩ
hình 5.4 điều khiển trò chơi bằng ý nghĩ
VI.kết luân và hướng phát triển.
hình 6.1 máy tạo tín hiệu EEG và chân điện cực
hình 6.2 các bước gắn chân điện cực
hình 6.3 quá trình hiện sóng
hình 6.4 sóng hiển thị khi có nhiễu
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
J:GXY7ZGG[G
EEG: (electroencephalography): điện não đồ
FFT( Fast Fourier Transform): truyền Fourier nhanh
AR( auto regessive): cách thức tự hồi quy
ARMA( auto regessive motion average): cách thức trung bình chuyển động-tự hồi
quy.
CSA(compressed spectral analysis): phân tích nén phổ
EKG hay ECG(electrocadiography): điện tâm đồ
EOG( electrooculogram) : nhiễu mắt
EMG(electromyogram): nhiễu cơ
BSS( blind signal separation): kĩ thuật tách nguốn mù

FIR( finite Impulse respose): đáp ứng xung hữu hạn
IIR(infinite impulse respose): đáp ứng xung vô hạn
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
I. 7\7G;7F1:;140Y]%%
1. ;J7^1JGY]4_D`H
Não người là phần trên và trước nhất của hệ thần kinh trung ương và là cơ quan
chủ yếu trong điều hành hệ thần kinh ngoại vi. Não gồm có : thân não, tiểu não, não
trung gian và đại não

V4;NN:a1G6D:bC4_D`H
cR674_D Đại não là phần não cùng, được phát triển mạnh nhất, chiếm toàn bộ khối
lượng và thể tích não bộ.
- chức năng cảm giác: vùng chẩm là vùng thị giác cho cảm giác về ánh sáng,
hình ảnh và màu sắc của vật. Vùng thùy thái dương là vùng thính giác, cho cảm
giác về âm thanh. hồi đỉnh lên của thùy đỉnh phụ trách xúc giác và cảm giác nhiệt
độ
- chức năng vận động: do thùy trán phụ trách, hồi trán lên chi phối các vân
động theo ý muốn
- chức năng ngôn ngữ: trên đại não có những vùng chuyên biệt phụ trách chức
năng ngôn ngữ.
- chức năng tư duy: chủ yếu do đại não đảm nhận khả năng tư duy liên quan
đến sự phát triển của đại não đặc biệt là vỏ não.
7
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
+ 7d14_D : cấu tạo cơ bản gồm :Chất xám ở ngoài làm thành vỏ tiểu não và chất trắng
ở trong .Tiểu não có nhiệm vụ phối hợp các hoạt động phức tạp.

+ 4_DG@14007C4: Não trung gian nằm khuất giữa 2 bán cầu đại não. Cấu tạo gồm 4
phần: gò thị, vùng dưới gò, vùng trên gò, vùng ngoài gò. Nó vừa điều hòa các phản xạ
dinh dưỡng vừa tham gia hình thành các phản xạ không điều kiện.
2. e:;Uf
Điện não đồ và những phương pháp điện sinh lý liên quan là một kết quả trực tiếp
của nghiên cứu điện sinh lý được bắt đầu ở châu Âu vào giữa thế kỷ XIX. Richard
Caton (1842 - 1926), một bác sĩ, giảng viên sinh lý học ở Trường Y Liveprool, đã
chỉ ra đáp ứng vận động khu trú khi kích thích điện của nhiều vùng vỏ não khác
nhau ở chó. Nhưng lịch sử của phương pháp ghi điện não chỉ thực sự bắt đầu năm
1924 bởi Hans Berger (1873 - 1941), Chủ nhiệm khoa Tâm thần ở Đại học Tổng hợp
của Jena (Đức), đã ghi được hoạt động điện não tự phát ở người từ các điện cực đặt
ở da đầu và gọi là điện não đồ.
3;J747FL%%
EEG: electro encephalography (điện não đồ), là một hệ
thống chẩn đoán chức năng ghi lại độ phóng xạ mang điện
của não từ da đầu, nhằm phát hiện những bất thường
trong hoạt động điện của não
Hình 1.2 minh họa khái niệm eeg
401g40h:Gi4;7F1R7F44_D
8
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
Vỏ não là nguồn gốc của các hoạt động điện của não thu được từ bề mặt của da đầu,
các dạng khác nhau của hoạt động điện và dấn tới trường điện thế được tạo ra bởi
các tế bào thần kinh vỏ não.
Hình 1.3 cấu trúc vỏ não
Vỏ não gồm các lớp khác nhau, các lớp này là không gian của cấu trúc các tế
bào thần kinh đặc biệt, với các trạng thái và chức năng khác nhau trong đáp ứng
xung điện. Neuron pyramidal là thành phần cấu tạo chủ yếu của vỏ não. Điện thế
EEG ghi được từ các điện cực được đặt tiếp xúc với lớp da đầu là sự tổng hợp các

thay đổi về điện thế ngoài của tế bào Pyramidal. Màng tế bào pyramidal không
bao giờ trong trạng thái nghỉ bởi vì nó bị tác động liên tiếp bởi hoạt động sinh ra
do các neuron khác có các liên kết synaptic. Các liên kết synaptic có thể là kích
thích hoặc ức chế sự thay đổi tươnứng tính thẩm thấu của màng tế bào đối với ion
K và ion Cl làm phát sinh dòng điện.
5. 67UCDj;W7G;14;k4Gi4;7F1R7F44_D
Não bộ của con người là một tổ chức phức tạp, tinh vi nhất của hệ thần kinh.
Thông qua các giác quan như mắt, tai, da, bộ não tiếp thu các thông tin về thị
giác, thính giác, xúc giác để từ đó nhận thức ra đối tượng, xử lý và giai đáp
thông tin qua các hình thức vận động. Do vậy bộ não giữ vai trò quan trọng trong
hoạt động toàn diện, đa dạng của con người, giúp con người thích ứng với các
hoàn cảnh xã hội. Ngày nay, khi thế giới ngày càng phát triển thì các bênh về não
cũng ngày càng phát triển như: các bệnh về động kinh, viêm não,u não … Do
vậy, việc thu nhận và xử lí tín hiệu điện não sẽ giúp chúng ta chẩn đoán chính
9
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
xác được các bệnh về não. Vì thế, các bệnh nhân não sẽ có cơ hội được cứu chữa
nhiều hơn
II. ;14;k4YElfmBGi4;7F1%%
1. a1G6DLJ2G6DGi4;7F1%%
Gồm có:
- các chân điện cực: có chức năng truyền tín hiệu từ da đầu về bộ xử lý. Thường là
các đĩa kim loại nhỏ.
- bộ khuếch đại: Một khuếch đại biên độ cho phép khuếch đại một cách trung thực
các điện thế ở mức độ từng microvolt (mV).
- bộ lọc: Bộ lọc: cho phép các tần số ở các khoảng định sẵn được ghi nhận vào máy
điện não, Máy điện não đồ dùng bộ lọc tần số (pass-filter): mức dưới là 0,5 Hz, mức
trên là 70 Hz.
- màn hình hiển thị: hiển thị ra dạng sóng .

Hình 2.1 cấu tạo một máy ghi điện não.
2. n>RgRoGR7F4:p:
Thông thường chúng ta sẽ dùng một bộ 21 điện cực gắn trên da đầu theo hệ thống
đặt điện cực 10-20 của quốc tế (the 10-20 International System).
10
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
Hình 2.2 sơ đồ mắc điện cực
- Đánh số lẻ nếu là bên trái, và số chẵn nếu là bên phải.
.+ Nối 2 điểm gốc mũi và chẩm với nhau, ta có đường dọc giữa. Ta chia chiều dài
của đường này theo tỷ lệ %: điểm cách gốc mũi 10% là F
0
(hay Fpz), cách tiếp theo
20% nữa là Fz, tiếp 20% nữa là Cz. Cz chính là điểm chính giữa đỉnh đầu, tiếp sau
nó 20% là Pz. Cách điểm chẩm 10% (tức cách Pz 20%) là O
0
(hay còn gọi Oz).
+) Nối 2 ống tai ngoài với nhau, ta được một đường cắt ngang đường dọc giữa ở
điểm Cz. Các ống tai ngoài 10% bên trái là T
3
, bên phải là T
4
. Cách thêm 20%
(chính giữa T
3
hay T
4
với Cz) là C
3
(bên trái) và C

4
(bên phải).
+) Vẽ đường đồng tâm với đường chu vi của đầu, nối các điểm mốc phía ngoài nhất:
Fpz-T
3
-Oz-T
4
. Trên đường (gần như là đường tròn) này, cũng chia theo tỷ lệ % như
vậy. Cách 10% phía trước có Fp1 bên trái và Fp2 bên phải, sau đó 20% là F
7
và F
8
.
Cách Oz 10% từ phía sau là O
1
bên trái và O
2
bên phải. Cách tiếp 20% (là chính giữa
O
1
với T
3
) là T
5
bên trái và (là chính giữa O
2
với T
4
) T
6

bên phải
+) Vẽ tiếp đường vòng cung phía trong, tiếp nối Fp1-C
3
-O
1
bên trái, và Fp2-C
4
-O
2
bên phải. Ở khoảng cách 20% (chính giữa các mốc) là F
3
phía trước bên trái, F
4
phía
trước bên phải, P
3
phía sau bên trái, P
4
phía sau bên phải.
11
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
- Ngoài ra còn có kiểu 36 điện cực và 72 điện cực với cách mắc tương tự nhưng
ít phổ biến hơn.
3. A12G@V4;RD
- Vệ sinh da đầu
- Đặt các chân điện cực vào đúng vị trí
Tín hiệu thu được từ các chân điện cực được truyền đến máy xử lý tín hiệu
EEG
- Các bác sĩ tiến hành đo và kết quả hiện trên máy tính

 trong quá trình đo thời gian từ 15 phút đến 1 giờ hoặc lâu hơn. Bệnh nhân nằm
xuống hoặc ngồi ghế với 2 mắt nhắm và được yêu cầu mở mắt trong thời gian
ngắn thường xuyên.
 Sự kích thích bằng ánh sáng được thực hiện. với tần số nhấp nháy khác nhau
đựơc cung cấp cho bệnh nhân mở cà 2 mắt và nhắm cả 2 mắt.
4. J::J:;lfmBGi4;7F1%%
ON7Z4Rq7r1D@7s@
Trong thế kỉ 19, nhà toán học người Pháp J.Fuorier, đã mô tả bất kì 1 hàm tuần
hoàn nào cũng có thể diễn giải bằng 1 tổng vô hạn của những hàm mũ phức tạp tuần
hoàn. Nhiều năm sau, ông khám phá ra 1 đặc tính khác thường của hàm, ý tưởng của
ông được khái quát hóa những hàm không tuần hoàn đầu tiên và sau đó là những tín
hiệu thời gian rời rạc tuần hoàn hoặc không tuần hoàn. Sau đó nó được khái quát hóa
thành 1 công cụ thích hợp để tính toán máy tính. Năm 1965, 1 thuật toán mới gọi là
truyền Fuorier nhanh (FFT) được phát triển và FFT ngày càng trở nên phổ biến.
Một ví dụ về phân tích FFT :
12
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
Định nghĩa FFT như sau:
Thông tin cung cấp bởi phép tích phân , phù hợp cho toàn bộ các trường hợp thời
gian từ -∞ → +∞. Đây là truyền Fuorier không phù hợp nếu tín hiệu có tần số thời
gian thay đổi, tín hiệu không ổn định. Thông tin được độc lập trong khoảng thời gian
neowrowrron xuất hiện. Bởi vậy, sự miêu tả 1 tần số thời gian tuyến tính được gọi là
truyền Fuorier ngắn ( SIFT hay phân tích Gabor) đã được giới thiệu. Trong SIFT, tín
hiệu được phân ra thành nhiều mảnh nhỏ vừa đủ. Với mục đích này, hàm cửa sổ
được chọn. Độ dài cửa sổ phải bằng từng mảnh của tín hiệu. Ta có:
Với w là 1 hàm cửa sổ. Sự hạn chế của FFT và STFT đẩy mạnh các phương pháp
giới hạn như tự hồi quy (AR- auto regessive)hoặc cách thức trung bình chuyển
động- tự hồi quy (ARMA). Hầu hết đều được sử dụng trong xử lí EEG, tuyến tính
hoặc không tuyến tính, xử lí dữ liệu trong não đó hầu hết phản ánh những sự thay

đổi chức năng to lớn của hoạt động đó. Thực chất, ngụ ý của ứng dụng này là cho
phương pháp hoạt động phân tích EEG và LFP ( điện thế trường trung tâm) trong
khoảng tần số - thời gian. Phân tích nén phổ (CSA) Đó là 1 sự mở rộng của FT
truyền tới không gian 3D. Phổ trong từng trường hợp thời gian – tốc độ được sắp
xếp trên 1 trục thời gian. Trong hinh sau, CSA được tính toán cho 4 điện cực. Sự lưu
nhanh hình chữ nhật một nhiễu chập chờn là hiển nhiên trong các khoảng thời gian.
4.2 e4;Ye%%
Với khả năng ghi đồng thời 1 số lượng lớn kênh số hóa của EEG, 1 kĩ thuật mới ra
đời: Định vị EEG, tại thời điểm cuối của 80s. Trong kĩ thuật này, 1 số lớn các điện
cực được đặt trên đầu theo 1 dãy hình học các điểm even – space. Một phần mềm
đặc biệt bên trong máy tính, đồ thị hoạt động trên một màn hình màu hoặc máy in,
bởi mã hóa số lượng của hoạt động trong 1 vài mức độ của màu sắc ( ví dụ, màu đen
và xanh có thể mô tả biên độ EEG thấp, trong khi vàng và đỏ có thể mô tả biên độ
13
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
lớn hơn). Những điểm trong không gian nằm giữa các điện cực được tính toán bằng
những kĩ thuật toán học của phép nội suy ( tính toán giá trị ngay tức khắc trên cơ sở
giá trị liền kề), và như thế đạt được sự phân cấp đều đặn về màu sắc [Renato_
WWW].
Sự lại gần hơn nữa chính xác và tầm nhìn điển hình của vị tri của sự thay đổi nhịp
độ, biên độ, … trong mối quan hệ với dòng điện I trên bề mặt hộp sọ. Bác sĩ thần
kinh làm việc với hệ thống định vị EEG đã sớm phân biệt 1 vài dạng khác nhau của
chẩn đoán. Xác định vị trí chính xác của sự biến đổi EEG cũng làm cho nó dễ dàng
hơn. Trong phần thêm vào, sử dụng chế độ cine` làm tăng khả năng nghiên cứu của
chức năng não trong hoạt động( Maurer 1991).
Định vị EEG không được thực hiện trong các trường hợp ghi lại hoạt động của
não. Sự chỉ dẫn chính của nó xác định sự có mặt của khối u và bệnh của não ( trong
chứng động kinh, đột quỵ). Nó cũng thích hợp khi nhiễu trong trạng thái tỉnh táo và
thận trọng được thiết lập như chứng ngủ kịch phát, hôn mê, …. Định vị EEG ngày

càng được sử dụng cho máy kiểm tra người sử dụng ma túy, và bệnh truyền nhiễm
của não ví dụ như viêm màng não. Trong tâm thần, định vị EEG nhận ra sự rối loạn
của nguồn gốc sinh học, như bệnh tâm thần phân liệt, chứng mất trí, tính hiếu động
thái quá và trầm cảm, chưng teo não và suy nhược cơ thể của trẻ em
 0DE7@C:t4:uLHGUhj;=>40j;JjlfmBv;J:4;=
Phương pháp phân tích các thành phần độc lập( independent component analysis
ICA) Sự phát triển của các phương pháp phi tuyến trong phân tích tín hiệu tạo ra sự
bùng nổ trong ứng dụng liên quan tới công của hệ lí luận hỗn loạn tới EEG.(Basar
năm 1989, Dvorak năm 1991).Công trình của Freeman, cơ sở trên thí nghiệm sinh
học có kế hoạch cẩn thận, đã máng cách nhìn mới về cấc bộ phận của chế độ phi
tuyến của hoạt động não (Freeman 1987). Tuy nhiên bản vẽ sự rối loạn của EEG đã
chứng minh rất khó để tín hiệu được như mong đợi. Ứng dụng của phương pháp
phân tích chuỗi thời gian phi tuyến như tính toán chiều hấp dẫn hoặc hệ số
Ljapunov, bảo đảm chắc chắn trong trường hợp đặc biệt như EEG động kinh hoặc
14
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
hoạt động của các tổ chức nơtron trong trạng thái hoạt động được xác định tốt
(Skarda và Freeman,1987). Độ phân giải tần số thời gian của năng lượng tín hiệu cao
có thể thực hiện bởi chuyển đổi lớp của Cohen’s (williams 1997 ), chúng biến đổi từ
biến đổi Winger được thể hiện bằng : (9) Toán học phức tạp đã ứng dụng nó để làm
giảm ảnh hưởng các lớp của Reduced Interference Distributions. Phương pháp
Matching Pursuit , dựa trên xấp xỉ thích ứng của chuỗi thời gian của hàm được lựa
chọn cho mỗi giai đoạn phân tích. Phương pháp này được tìm ra bởi Mallat. ứng
dụng đầu tiên trong phân tích tín hiệu EEG được đưa ra bởi Durka 1995
III. J:w640Gi4;7F1R7F44_D
1. J:w640Gi4;7F1:>`W4
a) Uu40C4j;C

Hình3.1 sóng anpha(α)

mj;C là những sóng có tần số trong khoảng từ 8 tới 13 sóng/giây (Hz).
Thường thấy rõ alpha nhất là ở các vùng phía sau của đầu, cả 2 bên, nhưng
15
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
thường bên bán cầu ưu thế thì có biên độ (chiều cao) cao hơn. Alpha thường rõ
lên khi nhắm mắt và thư giãn, và biến đi khi mở mắt hoặc thức tỉnh cảnh giác
bởi bất cứ cơ chế nào (suy nghĩ, đếm). Đây là nhịp sóng chủ yếu thấy được
trên người lớn bình thường và thư giãn – sóng hiện diện trong hầu hết các thời
kỳ của cuộc đời, nhất là khi trên 30 tuổi, khi ấy sóng này chiếm ưu thế trên
đường ghi EEG lúc nghỉ ngơi.
b) Uu40sGCxyz

V4;/-Uu40sGCxyz
sGC là những sóng “nhanh”. Tần số của nó là từ 13 Hz trở lên. Sóng beta
thường thấy ở cả 2 bán cầu, phân bố đối xứng hai bên, và rõ nhất là ở vùng
trán. Sóng sẽ nổi bật lên khi dùng thuốc an thần gây ngủ. Sóng có thể mất hoặc
suy giảm ở vùng có tổn thương vỏ não. Nhịp beta thường được coi là nhịp bình
thường. Nó là nhịp chiếm ưu thế ở những bệnh nhân đang thức tỉnh cảnh giác
hoặc lo sợ, hoặc khi mở mắt.
c) Uu40G;sGCx{z
16
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3

V4;//Uu40G;sGCx{z
;sGC là những sóng có tần số từ 4 tời 8 Hz, và được xếp vào loại sóng
“chậm”. Nó được coi là bất thường nếu thấy ở người lớn đang tỉnh táo, nhưng
lại coi là hoàn toàn bình thường ở trẻ dưới 13 tuổi và đang ngủ. Cũng có thể
thấy theta tạo thành 1 vùng bất thường cục bộ trên những nơi có tổn thương

dưới vỏ cục bộ.
d) nu40wsmGCx|z
Hình 3.4 sóng delta (δ)
&smGCx|zlà những sóng có nhịp từ 3 Hz trở xuống. Nó có xu hướng là những
sóng có biên độ cao nhất và là những sóng chậm nhất. Nó hoàn toàn được coi
17
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
là bình thường và là sóng ưu thế ở trẻ sơ sinh dưới 1 tuổi. Nó thường trội nhất
ở vùng trán ở người lớn và phân bố trội ở các vùng phía sau trên trẻ em.
2. J:`7Z4G;d`V4;G;=P40
Cz C7YEUu40 (spike and wave): Dạng gai và sóng thấy có ở mọi lứa tuổi,
nhưng thường nhất là ở trẻ em. Nó bao gồm 1 gai (có thể là nguồn phát nằm ở
vỏ não) và một sóng chậm (thường là delta). Chúng có thể xuất hiện đồng bộ
và cân đối hai bên.
`z C0C7YEUu40 (polyspike and wave)là một dạng của gai sóng, trong đó mỗi
một sóng chậm đi kèm với 2 hoặc nhiều gai. Dạng này thường có đi kèm với
giật cơ (myoclonus) hoặc các cơn kịch phát giật cơ (myoclonic seizures).
:z
J:Uu40/j;C (triphasic waves) Sóng 3 pha là 3 sóng tạo viền cho mầu
trắng trên hình minh họa. Chúng thường xuất hiện khi có các hoạt động
điện giả cơn kịch phát. Các sóng này thấy có trong bệnh não do gan
(hepatic encephalopathy), nhưng cũng có thể thấy trong các dạng bệnh não
do chuyển hóa khác.
18
Hình 3.5 gai và sóng
Hình 3.6 đa gai và sóng
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
Hình 3.7 các sóng 3 pha

wz <404qYE9::;Z(burst supression)Bùng nổ và ức chế là một dạng bùng
nổ các sóng chậm và hỗn hợp (mixed waves) thường với biên độ cao, và xen
kẽ luân phiên bằng đường đẳng điện. Thường là có ở cả hai bên, nhưng không
phải lúc nào cũng cân đối 2 bên. Loại sóng này thường thấy sau một tổn
thương não nặng, như sau đột quỵ thiếu máu não, hay sau trạng thái thiếu oxy.
Hình 3.8 bùng nổ và ức chế
IV. ;731YElfmB4;731
1. ;J747FL4;731
Nhiễu là các hoạt động xuất hiện trên bản ghi điện não nhưng không phải là các
hoạt động điện não (có nguồn gốc không phải từ não).
Nhiễu có thể làm cho các chuyên gia điện não gặp nhiều khó khăn. Nếu có biên
độ cao, các nhiễu có thể làm che mờ toàn bộ hoạt động điện não và làm bản ghi
trở nên không thể đọc được. Nhiễu có thể rất giống hoặc làm biến đổi các hoạt
19
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
động điện não bình thường khiến các chuyên gia điện não có thể đọc nhầm kết
quả.
2. 012844;}40k2@C4;731
Nhiễu có thể xuất phát từ nhiều nguồn gốc khác nhau. Trong khi ghi điện não, kỹ
thuật viên là người đầu tiên phải nhận biết được và phải biết cách loại trừ nhiễu. ở
đâu cũng vậy, việc loại trừ hoặc thậm trí chỉ cần giảm nhiễu cũng đòi hỏi rất nhiều
cố gắng.
Các nhiễu có thể bắt nguồn từ:
- Các dụng cụ ghi điện não.
- Khoảng không gian (interface) giữa máy ghi và tế bào não (nguồn gốc của hoạt
động điện sinh học não)
- Ngoại cảnh
- Các nguồn điện sinh học khác không xuất phát từ não
Trong khi ghi điện não, sự xuất hiện của loại nhiễu này không cản trở sự xuất

hiện của các loại nhiễu khác. Loại nhiễu do nguồn điện sinh học khác ngoài não
hay gặp và gây khó khăn cho người đọc điện não nhiều nhất là điện cơ. Nhiễu bắt
nguồn từ ngoại cảnh thường là các nhiễu do nguồn điện xoay chiều hoặc xuất phát
từ các thiết bị sử dụng chung nguồn điện với máy điện não (ví dụ: các thiết bị trong
đơn vị điều trị tích cực, trong phòng mổ…).
3. J:mD674;731
3.1 ;731wDR7F4G}LRgYEwDL6:; (EKG and pulse artifacts)
Cả 2 loại nhiễu này đều có thể nhận biết được nhờ vào tính chất có chu kỳ
của chúng. Nhiễu điện tâm đồ cho thấy rõ phức bộ QRS theo chu kỳ, vì điện
tâm đồ thì có tín hiệu điện lớn hơn nhiều so với điện não đồ. Nhiễu do mạch
là do mạch đập ở phía dưới của điện cực làm cho nó chuyển động theo chu kỳ.
Cả 2 loại nhiễu nàu đều dễ nhận diện, nhưng cũng có thể gây khó khăn cho
đọc điện não.
20
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
Hình 4.1 nhiễu do điện tâm đồ và do mạch
3.2 4;731L[GI4;731:>
- Nhiễu mắt (Electrooculogram – EOG): là sự chênh lệch điện áp giữa giác
mạc và võng mạc của mắt.
- Nhiễu cơ (Electromyogram – EMG): là tín hiệu tạo ra bởi điểu khiển hoạt
động của cơ bắp và chứa thông tin về cấu trúc cơ của từng bộ phận cơ thể
khác nhau.
Hình 4.2 nhiễu do nháy mắt
3.3 ;731wD:;12d4RH40:bCR7F4:p:YE:J::;12d4RH40v;J:
Nhiễu do chuyển động của bệnh nhân thì có đường biểu thị đột ngột, và
trong hầu hết trường hợp nó dốc ngược đột ngột. So với các sóng EEG chuẩn
thì các nhiễu đó có biên độ cao và kéo dài về thời gian. Một nhiễu kiểu “POP”
là do chuyển dịch điện cực rất ngắn (nhanh), người mới vào nghề dễ nhầm lẫn
nó với một gai (spike), tuy nhiên gai kiểu này chỉ thấy ở 2 kênh cạnh nhau và

không thấy ở kênh thứ ba như những gai động kinh.
21
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
Hình 4.3 nhiễu do chuyển động điện cực
3.4 ;731wDwT40:TG@12]4G~4;L6:;YE4;731,M•
Những nhiễu này thường được thấy trong khi ghi điện não ở trong phòng săn
sóc đặc biệt và cả 2 đều là những giao thoa về điện. Trên hình vẽ, nhiễu do
dụng cụ truyền là nhiễu có mầu đỏ; nó có tính chất chu kỳ, có biên độ thấp và
dễ dàng nhận biết. Nhiễu sáu mươi Hz thấy có ở những nơi điện cục tiếp xúc
kém, nối đất không tốt, và có một thiết bị điện chuyên dùng đặt ở gần đó. Nó
gây nên những gai (spikes) có tần số 60 chu kỳ giây – tạo thành vết mực in
trên giấy chạy với tốc độ thông thường.
Hình 4.4 nhiễu 60
4. €fmB4;731
Để hạn chế và loại bỏ nhiễu trong tín hiệu điện não EEG chúng ta có ba
cách: thứ nhất là ngăn chặn và loại bỏ các nguồn gây nhiễu; thứ hai là tối thiểu
hóa ảnh hưởng của các nguồn nhiễu; thứ ba là nhận dạng và loại bỏ các tín
hiệu nhiễu. Cách để tốt nhất không có nhiễu là ngăn chặn và loại bỏ các nguồn
gây nhiễu, tuy nhiên đối một số loại nhiễu (như nhiễu do nháy mắt, …) thì
22
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
phương pháp này không khả thi. Thứ hai ta có thể hạn chế tối đa nhiễu bằng
bằng việc sử dụng các thiết bị kỹ thuật đo đạc hiện đại có độ nhạy cao, khả
năng lọc nhiễu tốt, … tuy nhiên phương pháp này đắt tiền và phức tạp. Trong
cách thứ ba, bằng việc sử dụng các thuật toán xử lý tín hiệu số chúng ta có thể
khá dễ dàng nhận dạng các nguồn nhiễu và loại bỏ chúng. Phương pháp này
không những không yêu cầu các thiết bị phần cứng phức tạp và đắt tiền mà
còn có tính linh hoạt rất cao trong nhận dạng và loại bỏ nhiễu khỏi tín hiệu

điện não. Chính vì vậy, trong phần này chúng tôi sẽ trình bày các phương
pháp sử dụng các thuật toán xử lý tín hiệu số cho phép chúng ta loại nhiễu mắt
và nhiễu cơ trong tín hiệu EEG.
Các thuật toán nhận dạng và loại nhiễu được các nhà nghiên cứu phát triển
chủ yếu dựa trên hai kỹ thuật cơ bản là kỹ thuật phân tách nguồn mù và lọc
thích nghi. Có hai phương pháp đo đạc và phân tích EEG điển hình là: phương
pháp có kênh đo tín hiệu tham chiếu riêng biệt so với kênh đo tín hiệu điện
não và phương pháp không có kênh tham chiếu.
Do đặc thù của nhiễu cơ là có rất nhiều nguồn gây ra như chuyển động của
các cơ xương, cơ trơn, cơ tim… nên việc sử dụng kênh tham chiếu đo nhiễu
cơ để loại nhiễu cơ khỏi tín hiệu EEG là vô cùng khó khăn và có tính chính
xác không cao, phụ thuộc rất nhiều vào điều kiện đo đạc.
4.1 •G;1kG401g4L<JjwT40:;Dj;}4Gi:;Gi4;7F14_DRCv84;
Như đã trình bày ở trên, phân tích và loại nhiễu sử dụng các kênh tham
chiếu chỉ phù hợp với loại nhiễu mắt mà không phù hợp với loại nhiễu cơ.
Trong khi đó, các kỹ thuật tách nguồn mù có thể áp dụng đồng thời để loại
nhiễu mắt và nhiễu cơ.
Kỹ thuật tách nguồn mù (Blind Signal Separation - BSS) thường còn được
biết đến với các tên khác như kỹ thuật phân tích tín hiệu mù (blind signal
decomposition) hay khai triển nguồn mù.
Kỹ thuật BSS xử lý tín hiệu nhằm khôi phục lại các tín hiệu gốc từ một tập
các tín hiệu quan sát được. Các tín hiệu này được giả sử là tổ hợp tuyến tính
23
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
của các tín hiệu gốc. Ma trận tổ hợp được quyết định bởi kênh truyền. Sơ đồ
khối của bài toán tách nguồn mù được thể hiện trong hình 2.1. Thuật ngữ
“mù” ở đây ám chỉ rằng không có thông tin tiền nghiệm (prior information) về
ma trận trộn cũng như tín hiệu nguồn. Kỹ thuật này phù hợp với xử lý tín hiệu
điện não vì chúng ta không biết các tín hiệu nguồn phát ra từ não.

Hình 4.5 sơ đồ khối kĩ thuật tách nguồn mù
Ma trận trộn trong bài toán tách nguồn mù có thể là tuyến tính tức thời
(instantaneous) hoặc là tích chập (convolutive). Tuy nhiên trong trường
hợp tín hiệu điện não, do khoảng cách giữa các sensor và nguồn tínhiệu trong
bộ não không đáng kể, nên ta có thể giả sử ma trận trộn là tuyến tính tức
thời.Kỹ thuật tách nguồn mù (BSS) có khả năng áp dụng rất tốt trong
nhiều lĩnh vực như các các ngành kỹ thuật ứng dụng và khoa học thần kinh.
Các tín hiệu sinh học thường có đặc điểm chung là tín hiệu gây nhiễu
thường xuất hiện một cách ngẫu nhiên và không biết trước, nên áp dụng
kỹthuật BSS để xử lý các tín hiệu này là rất khả thi. Chính vì thế mà hiện nay,
nhiều nghiên cứu đã dựa trên kỹ thuật tách nguồn mù để phát triển
các thuật toán phân tích và loại nhiễu trong tín hiệu EEG. Một số công trình
nghiên cứu trong thời gian gần đây cũng đã khẳng định tính ưu việt của kỹ
thuật BSS trong xử lý nguồn tín hiệu sinh học như tách tín hiệu tắc nghẽn từ
tín hiệu điện não nói chung hay có thể được sử dụng để tách và loại bỏnhiễu
24
Gvhd: TS Đỗ Văn Tuấn
nhóm 3
mắt và nhiễu cơ khỏi tín hiệu EEG. Nguyên lý chung của kỹ thuật BSS là
phân tích các tín hiệu quan sát được thành một tập hợp các nguồn cơ sở với
các đặc tính về không gian, phổ hay thời gian – tần số duy nhất. Các đặc tính
này chính là các dấu hiệu để nhận biết hoặc phân loại các loại tín hiệu nhiễu
trong tín hiệu EEG. Kỹthuật BSS có thể áp dụng trực tiếp cho các tín hiệu
EEG bằng cách sử dụng tính tương quan trong miền thời gian. Các thuật toán
BSS dựa trên thống kê bậc hai có thể áp dụng tốt cho tín hiệu điện não mà
không phải sử dụng đến các thống kê bậc cao (Higher order statistics) phức
tạp.
O-D674;731%%UfwT40j;=>40j;Jjm‚:G;i:;40;7
Trong các bộ lọc số quy ước (FIR và IIR), mọi thông số của quá trình lọc
dùng để xác định các đặc trưng của hệ thống đều đã biết. Tuy nhiên trong

thực tế các thông số này có thể biến đổi theo thời gian, có độ bất ổn định cao
và bản chất của sự thay đổi không tiên đoán trước được. Như các tín hiệu
nhiễu EOG trong tín hiệu EEG là các tín hiệu không dừng, không biết trước.
Do đó khi áp dụng các bộ lọc để loại nhiễu EOG trong tín hiệu EEG chúng ta
cần nghiên cứu thiết kế bộ lọc sao cho các hệ số của bộlọc có thể tự thích
nghi và tự điều chỉnh phù hợp với sự thay đổi của tín hiệu vào có chứa
nhiễu. Các bộ lọc có khả năng như trên được gọi là các bộlọc thích nghi.Một
bộ lọc thích nghi bao gồm hai phần riêng biệt: một bộ lọc số thực hiện
xử lý tín hiệu mong muốn, và một thuật toán thích nghi để điều chỉnh hệ số
của bộ lọc. Sơ đồ khối của một dạng của bộ lọc thích nghi được trình bày
trong hình 4.2.
25