Phát triển phương pháp phân tích định lượng tín hiệu iEMG chi trên hỗ trợ chẩn đoán bệnh lý

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

PHẠM MẠNH HÙNG

PHÁT TRIỂN PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỊNH LƢỢNG
TÍN HIỆU iEMG CHI TRÊN HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH LÝ

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ

Hà Nội - 2016
i


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

PHẠM MẠNH HÙNG

PHÁT TRIỂN PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỊNH LƢỢNG
TÍN HIỆU iEMG CHI TRÊN HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH LÝ

Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử
Mã số: 62520203

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS NGUYỄN VĂN KHANG

Hà Nội - 2016

ii


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu trong
luận án này là trung thực và chƣa từng đƣợc công bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Giáo viên hƣớng dẫn

Tác giả

PGS.TS Nguyễn Văn Khang

Phạm Mạnh Hùng

Tiếng việt: [1], [2], [3], [4], [5], [6].
Tiếng anh: A [7], [8], [9], [10], [11], B [12], [13], [14] C [15], [16], [17], [18],
[19], [20], [21], [22], D [23], [24], [25], [26], [27], [28], [29], [30], [31], [32], [33], E
[34], [35], [36], [37], [38], [39], [40], [41], [42], F [43], [44], [45], [46], G [47], [48],
[49], [50], H [51], I [52], J [53], [54], [55], [56], K [57], [58], [59], [60], [61], L [62]..,
M [63], [64], [65], [66], N [67], [68], O [69], P [70], Q .., R [71], [72], [73], [74], S
[75], [76], [77], [78], [79], T [80], [81], [82], [83], [84], U [85], [86], V [87], Y .., W
[88].

iii


LỜI CẢM ƠN
Đầu tiên tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc của mình tới thầy
hƣớng dẫn khoa học PGS.TS. Nguyễn Văn Khang. Thầy là ngƣời đã định hƣớng cho
tôi triển khai các ý tƣởng khoa học, luôn tận tình hƣớng dẫn tôi trong suốt thời gian

thực hiện luận án.
Tôi cũng xin chân thành cảm ơn GS.TS. Nguyễn Đức Thuận, các Anh, Chị, em
và các bạn đồng nghiệp thuộc Bộ môn Công nghệ Điện tử & Kỹ thuật y sinh, Viện
Điện Tử - Viễn Thông trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo điều kiện, định
hƣớng, giúp đỡ và động viên để tôi hoàn thành công trình nghiên cứu này.
Đặc biệt tôi xin cảm ơn Bộ môn Công nghệ Điện tử & Kỹ thuật Y sinh, Bộ môn
Điện tử & Kỹ thuật máy tính viện Điện Tử - Viễn Thông trƣờng Đại học Bách Khoa
Hà Nội và Phòng xét nghiệm Điện cơ đồ Bệnh viện Lão Khoa Trung Ƣơng đã giúp đỡ
tôi rất nhiều về cơ sở vật chất, trang thiết bị nghiên cứu và các góp ý định hƣớng
nghiên cứu để tôi hoàn thành tốt công trình nghiên cứu của mình.
Tôi cũng xin trân trọng cảm ơn tới Ban Giám hiệu, Viện Đào tạo Sau đại học và
viện Điện Tử - Viễn Thông trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo điều kiện cho
tôi trong quá trình học tập và nghiên cứu.
Tôi cũng xin cảm ơn các thành viên trong nhóm nghiên cứu EMGLabvn đã hỗ
trợ và tham gia với tôi trong việc triển khai các thí nghiệm đo lƣờng, phân tích tín hiệu
tại các cơ sở y tế và phòng thí nghiệm.
Cuối cùng, tôi xin chân thành cảm ơn gia đình, những ngƣời thân luôn động viên
về tinh thần, thời gian và vật chất để tôi có động lực trong công việc và nghiên cứu
khoa học.
Hà Nội, ngày

tháng
Tác giả

năm 2016

Phạm Mạnh Hùng

iv

MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT.......................................... ix
DANH MỤC BẢNG ........................................................................... xi
DANH MỤC HÌNH ........................................................................... xii
MỞ ĐẦU ...............................................................................................1
Mục đích của nghiên cứu.................................................................................... 1
Mục tiêu nghiên cứu của luận án.................................................................... 3
Các vấn đề cần giải quyết của luận án ........................................................... 3
Phạm vi nghiên cứu của luận án ......................................................................... 4
Phƣơng pháp nghiên cứu .................................................................................... 4
Cấu trúc luận án .................................................................................................. 5
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án......................................................... 6
Các đóng góp chính của luận án ......................................................................... 6

CHƢƠNG 1. TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ - ỨNG DỤNG LÂM SÀNG .......8
1.1. Sinh lý đơn vị vận động và nguồn gốc tín hiệu điện cơ .............................. 8
1.1.1. Tóm lược giải phẫu hệ thần kinh - cơ ................................................... 8
1.1.2. Tóm lược về giải phẫu cơ vân............................................................... 9
1.1.3. Tóm lược về giải phẫu của thần kinh vận động.................................. 11
1.1.4. Đơn vị vận động .................................................................................. 12
1.1.5. Nguồn gốc của tín hiệu điện cơ .......................................................... 14
1.1.5.1. Phản ứng hóa điện của synap thần kinh - cơ ........................................ 14
1.1.5.2. Điện thế màng tế bào ............................................................................ 15

1.2. Ứng dụng điện cơ đồ trong lâm sàng ........................................................ 16
1.2.1. Bệnh yếu cơ ......................................................................................... 16
1.2.2. Xét nghiệm điện cơ đồ......................................................................... 17
1.2.3. Các khái niệm của tín hiệu iEMG dùng trong chẩn đoán .................. 19
1.2.3.1. Điện thế kim đâm ................................................................................. 19

v


1.2.3.2. Điện thế tự phát .................................................................................... 20
1.2.3.3. Điện thế hoạt động của đơn vị vận động .............................................. 21
1.2.3.4. Tín hiệu kết tập điện thế hoạt động ...................................................... 22

1.2.4. Dấu hiệu bệnh lý trong tín hiệu iEMG ở các chi................................ 23
1.3. Phƣơng pháp phân tích định lƣợng tín hiệu điện cơ ................................. 24
1.3.1. Các kỹ thuật QEMG đang được ứng dụng hiện nay .......................... 24
1.3.2. Nhiệm vụ của nghiên cứu này ............................................................. 28
1.4. Kết chƣơng ................................................................................................ 29

CHƢƠNG 2. LỰA CHỌN GIẢI PHÁP PHÙ HỢP ĐỂ TIỀN XỬ LÝ
TÍN HIỆU iEMG CHI .........................................................................30
2.1. Thu nhận và các thông số cơ bản của tín hiệu điện cơ .............................. 30
2.1.1. Phương pháp thu nhận tín hiệu EMG ................................................. 30
2.1.1.1. Thu nhận tín hiệu sEMG ...................................................................... 31
2.1.1.2. Thu nhận tín hiệu iEMG ....................................................................... 32

2.1.2. Đặc tính của tín hiệu EMG ................................................................. 32
2.2. Các yếu tố gây suy giảm chất lƣợng tín hiệu EMG .................................. 34
2.2.1. Nhiễu ................................................................................................... 34
2.2.2. Suy giảm chất lượng do mạch thu nhận ............................................. 34
2.3. Các giải pháp tăng cƣờng tín hiệu EMG bằng phần cứng ........................ 35
2.4. Khảo sát khả năng triệt nhiễu của mạch đo ............................................... 36
2.4.1. Mô tả thiết kế của mạch đo khảo sát tín hiệu EMG ........................... 37
2.4.1.1. Khối khuếch đại và triệt nhiễu đồng pha .............................................. 38
2.4.1.2. Khối các bộ lọc tƣơng tự ...................................................................... 39
2.4.1.3. Khối chuyển đổi tƣơng tự - số tín hiệu ................................................. 41

2.4.1.4. Khối cách ly nguồn với đối tƣợng đo ................................................... 41

2.4.2. Khảo sát sự ảnh hưởng của nhiễu lên tín hiệu đo ............................. 42
2.5. Giải pháp tiền xử lý tín hiệu iEMG số ...................................................... 44
2.5.1. Phân tích lựa chọn loại bộ lọc số ....................................................... 44
2.5.2. So sánh giải pháp lựa chọn với giải pháp thường dùng..................... 47
vi


2.6. Kết chƣơng ................................................................................................ 49

CHƢƠNG 3. PHÁT TRIỂN PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỊNH
LƢỢNG TÍN HIỆU iEMG CHI .........................................................51
3.1. Đặt vấn đề .................................................................................................. 51
3.2. Phát triển phƣơng pháp tự động xác định các thành phần có ý nghĩa trong
tín hiệu iEMG chi ............................................................................................. 55
3.2.1. Một số giải pháp phân tách các APS đã được giới thiệu ................... 56
3.2.2.1. Phƣơng pháp 1: Phân tách APS sử dụng cửa sổ cố định ...................... 56
3.2.2.2. Phƣơng pháp 2: Phân tách APS sử dụng tín hiệu Trigơ ....................... 57
3.2.2.3. Phƣơng pháp 3: Phân tách APS sử dụng biến đổi Wavelet .................. 58
3.2.2.4. Phƣơng pháp 4: Phân tách APS sử dụng tín hiệu biến động ................ 59
3.2.2.5. Đánh giá các phƣơng pháp phân tách đã đƣợc giới thiệu .................... 60

3.2.2. Phương pháp tự động xác định các thành phần có ý nghĩa chẩn đoán
được phát triển .............................................................................................. 61
3.2.2.1. Tự động xác định các APS ................................................................... 62
3.2.2.2. Tự động xác định các điểm uốn trên sóng tín hiệu iEMG.................... 65
3.2.2.3. Tự động lấy các APS có ý nghĩa chẩn đoán ......................................... 68

3.3. Đề xuất bộ thông số định lƣợng tín hiệu iEMG chi .................................. 70

3.3.1. Các thông số định lượng tính từ các tham số APS ............................. 71
3.3.2. Thông số định lượng tín hiệu iEMG trên đồ thị Poincaré.................. 73
3.3.3. So sánh với một số phương pháp QEMG hiện có............................... 74
3.4. Đánh giá giá trị của bộ thông số định lƣợng đƣợc đề xuất ....................... 76
3.4.1. Tập dữ liệu mẫu .................................................................................. 77
3.4.2. Mô tả tập dữ liệu các thông số định lượng iEMG thu được............... 78
3.4.3. Kiểm định sự khác biệt thống kê của mỗi thông số ............................ 82
3.4.3.1. Kiểm định U-test .................................................................................. 82
3.4.3.2. Kết quả kiểm định U-test đối với tập dữ liệu mẫu. .............................. 84

3.4.4. Kiểm định sự tương quan giữa các thông số ...................................... 85
3.4.4.1. Kiểm định Spearman ............................................................................ 86
3.4.4.2. Kết quả kiểm định sự tƣơng quan giữa các thông số ........................... 87
vii


3.5. Kết chƣơng ................................................................................................ 89

CHƢƠNG 4. ĐỀ XUẤT PHƢƠNG PHÁP SỬ DỤNG CÁC THÔNG
SỐ ĐỊNH LƢỢNG TÍN HIỆU CÓ ĐƢỢC ĐỂ PHÂN LOẠI TÍN
HIỆU iEMG CHI THEO CÁC NHÓM BỆNH LÝ ............................92
4.1. Đặt vấn đề .................................................................................................. 92
4.2. Phƣơng pháp phân loại dựa trên kỹ thuật học máy ................................... 95
4.2.1. Mạng Artifical Neural Network (ANN) .............................................. 96
4.2.2. Phân loại tín hiệu theo bệnh lý sử dụng mạng ANN .......................... 97
4.2.2.1. Tập dữ liệu dùng để huấn luyện mạng ANN ........................................ 97
4.2.2.2. Thiết lập mạng ANN cho bài toán phân loại tín hiệu ......................... 100
4.2.2.3. Kết quả thực nghiệm........................................................................... 102

4.3. Phƣơng pháp phân loại dựa trên kỹ thuật phân tích thống kê ................. 103

4.3.1. Phân tích hồi quy Logistic ................................................................ 104
4.3.2. Lựa chọn thông số sử dụng cho các biểu thức

............................ 106

4.3.3. Phân loại tín hiệu theo các giá trị xác suất bệnh lý ......................... 108
4.3.3.1. Xây dựng biểu thức tính xác suất tín hiệu thuộc nhóm ALS ............. 108
4.3.3.2. Xây dựng biểu thức tính xác suất tín hiệu thuộc nhóm MYO............ 110
4.3.3.3. Bộ phân loại tín hiệu theo các nhóm bệnh lý ..................................... 112

4.4. Kết chƣơng .............................................................................................. 114

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .......................................................... 116
CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN .................. 118
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................ 119
PHỤ LỤC ......................................................................................... 126
1. Chế tạo mạch đo khảo sát tín hiệu EMG .................................................... 126
2. Xây dựng công cụ phân tích định lƣợng tín hiệu iEMG ............................ 128

viii


DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT
Ach

Acetylcholine

Chất dẫn truyền thần kinh Ach

ALS

Amyotrophic Lateral Sclerosis

Hội chứng teo cơ xơ cột bên

ANN

Artifical Neural Network

Mạng nơron nhân tạo

ANN-BP

ANN- Back Propagation

Mạng ANN lan truyền ngƣợc

APS

Active Potential Segment

Đoạn điện thế tích cực

AR

AutoRegressive

Tự hồi quy

AUC

Area Under the Curve

Diện tích dƣới đƣờng cong ROC

CAD

Computer Aided Diagnosis

Hệ thống hỗ trợ chẩn đoán

CMAP

Compound muscle action potential

Điện thế co cơ toàn phần của bắp cơ

CMRR

Common-mode rejection ratio

Tỷ số nén nhiễu đồng pha

DWT

Discrete Wavelet Transform

Biến đổi wavelet rời rạc

ECG

Electrocardiography

Tín hiệu điện tim

EEG

Electroencephalography

Tín hiệu điện não

EMD

Empirical Mode Decomposition

Phân giải mô hình thực nghiệm

EMG

Electromyography

Tín hiệu điện cơ

FIR

Finite impulse response

Đáp ứng xung hữu hạn

HPF

High Pass Filter

Bộ lọc thông cao

IEEE

Institute of Electrical and
Electronics Engineers

Viện kỹ thuật điện và điện tử quốc tế

iEMG

intramuscular Electromyography

Tín hiệu điện cơ kim

IIR

Infinite impulse response

Đáp ứng xung không giới hạn

LPF

Low Pass Filter

Bộ lọc thông thấp

MEP

Miniature Endplate Potential

Điện thế thu nhỏ tâm tận cùng

MU

Motor Unit

Đơn vị vận động

MUAP

Motor Unit Action Potential

Điện thế hoạt động đơn vị vận động

MUP

Motor Unit Potential

Điện thế đơn vị vận động

MVC

Maximum Voluntary Contraction

Co cơ chủ động cực đại

ix


MYO

Myopathy

Bệnh lý do cơ

NCS

Nerve Conduction Study

Xét nghiệm dẫn truyền thần kinh

NOR

Normal

Bình thƣờng

QEMG

Quantitative Electromyography

Định lƣợng tín hiệu điện cơ

RMS

Root Mean Square

Giá trị hiệu dụng

ROC

Receiver Operating Characteristic

Đặc trƣng hoạt động bộ thu

RQA

Recurrence Quantification Analysis

Phân tích định lƣợng truy hồi

sEMG

surface Electromyography

Tín hiệu điện cơ bề mặt

SFAP

Single Fibre Action Potential

Điện thế vận động sợi cơ đơn

SMU

Single Motor Unit

Đơn vị vận động đơn

SNR

Signal-to-Noise Ratio

Tỷ số tín hiệu trên nhiễu

SVD

Singular Value Decomposition

Phân giải giá trị suy biến

SVM

Support Vector Machine

Máy vectơ hỗ trợ

WHO

World Health Organization

Tổ chức chăm sóc sức khỏe thế giới

x

DANH MỤC BẢNG
Bảng 1.1. Số lƣợng đơn vị vận động, sợi cơ và sợi cơ trung bình của mỗi đơn vị vận
động của một số nhóm cơ chính ở các chi ngƣời ......................................................... 13
Bảng 1.2. Bảng phân loại bệnh cơ do WHO đề xuất ................................................... 16
Bảng 1.3. Các dấu hiệu bệnh lý thể hiện trên tín hiệu iEMG ....................................... 24
Bảng 2.1. Một số thông số của mạch và giá trị khuyến nghị. ...................................... 42
Bảng 3.1. Bảng so sánh tỷ lệ phân tách đúng của các phƣơng pháp ............................ 60
Bảng 3.2. Bảng so sánh thông số phân tách các APS của các phƣơng pháp ............... 70
Bảng 3.3. So sánh một số phƣơng pháp QEMG (đã có và đƣợc phát triển) ............... 75
Bảng 3.4. Một số thông số của bản ghi dữ liệu iEMG của dữ liệu .............................. 77
Bảng 3.5. Bảng trích dữ liệu bộ các thông số định lƣợng tín hiệu iEMG .................... 78
Bảng 3.6. Kết quả kiểm định U-test đối với các thông số định lƣợng ......................... 84
Bảng 3.7. Ý nghĩa của hệ số tƣơng quan ...................................................................... 85
Bảng 3.8. Bảng mô tả dữ liệu của ví dụ kiểm định Spearman ..................................... 87
Bảng 3.9. Kết quả kiểm định Spearman trên toàn tập dữ liệu ...................................... 88
Bảng 4.1. Trích tập dữ liệu huấn luyện mạng phân loại tín hiệu iEMG ...................... 97
Bảng 4.2. Bảng mô tả dữ liệu trƣớc chuẩn hóa ............................................................ 99
Bảng 4.3. Bảng mô tả dữ liệu sau chuẩn hóa ............................................................... 99
Bảng 4.4. Các nhóm thông số định lƣợng có hệ số tƣơng quan rất cao ..................... 107
Bảng 4.5. Bảng phân loại theo hai nhóm ALS và khác.............................................. 109
Bảng 4.6. Bảng phân loại theo hai nhóm MYO và khác ............................................ 111
Bảng 4.7. Các chỉ số kiểm định các biểu thức xác suất xây dựng đƣợc .................... 111
Bảng 4.8. Bảng phân loại tín hiệu dùng đồng thời hai chỉ số PMYO và PALS ............... 113

xi


DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1. Một số nhóm cơ chi ở mặt trƣớc cơ thể.......................................................... 9
Hình 1.2. Cấu trúc của cơ vân ...................................................................................... 10

Hình 1.3. Giải phẫu thần kinh vận động dƣới .............................................................. 11
Hình 1.4. Hình ảnh minh họa các phần của tế bào thần kinh vận động ....................... 11
Hình 1.5. Giải phẫu của synap thần kinh...................................................................... 12
Hình 1.6. Giải phẫu của sợi trục thần kinh ................................................................... 12
Hình 1.7. Giải phẫu các đơn vị vận động của bắp cơ ................................................... 13
Hình 1.8. Điện thế màng tế bào .................................................................................... 15
Hình 1.9. Xét nghiệm điện cơ đồ kim (nguồn MMG2002).......................................... 18
Hình 1.10. Hình dạng và các tham số đo của điện cực kim (A – Điện cực kim đồng
tâm, B – Điện cực đơn cực, C – Điện cực sợi cơ đơn, D – Điện cực lớn) ................... 19
Hình 1.11. Hình ảnh dạng sóng điện thế kim đâm ....................................................... 19
Hình 1.12. Dạng sóng của điện thế co giật sợi cơ ........................................................ 20
Hình 1.13. Dạng các sóng nhọn dƣơng ........................................................................ 20
Hinh 1.14. Dạng sóng của bộ phức hợp lặp lại ngắt quãng .......................................... 21
Hình 1.15. Các dạng sóng của phóng điện liên tục (A - phóng điện lặp lại với tần số
cao, B – phóng điện với bộ phức hợp lặp lại) .............................................................. 21
Hình 1.16. Hình dạng và các tham số chính của một MUAP ...................................... 21
Hình 1.17. Các loại MUAP (A- Bình thƣờng; B- Biên độ thấp, thời khoảng ngắn và đa
pha; C- Thời khoảng dài, đa pha; D- Đa pha kèm thành phần muộn) ......................... 22
Hình 1.18. Các hình ảnh dạng sóng iEMG ở các mức co cơ khác nhau ...................... 22
Hình 1.19. Hình thái của các MU và MUAP ở các bệnh lý khác nhau ........................ 23
Hình 1.20. Mô hình quá trình chẩn đoán điện cơ đồ sử dụng máy tính ....................... 25
Hình 1.21. Các nội dung nghiên cứu của luận án ......................................................... 28
Hình 2.1. Mô hình minh họa việc thu nhận tín hiệu EMG ........................................... 30
Hình 2.2. Thu nhận tín hiệu điện cơ bề mặt của hai bắp cơ đối vận ............................ 31
xii


Hình 2.3. Thu nhận tín hiệu iEMG và các loại điện cực kim có thể sử dụng .............. 32
Hình 2.4. Dạng sóng của tín hiệu iEMG và sEMG ...................................................... 33
Hình 2.6. Sơ đồ khối của mạch đo tín hiệu EMG ........................................................ 38

Hình 2.7. Phƣơng thức bỏ nhiễu đồng pha của bộ khuếch đại vi sai ........................... 38
Hình 2.8. Sơ đồ mạch lọc Butterworth bậc 2 kiến trúc Sallen-Key ............................. 39
Hình 2.9. Sơ đồ nguyên lý của mạch lọc Twin – Tnotch ............................................. 40
Hình 2.10. Giải pháp dùng nguồn cách ly trong mạch đo tín hiệu EMG ..................... 42
Hình 2.11. Hình ảnh tín hiệu EMG bề mặt đo ở bắp tay khi co cơ vừa phải (A – Dạng
sóng tín hiệu và B- Phổ của tín hiệu EMG thu nhận đƣợc).......................................... 43
Hình 2.12. Tín hiệu iEMG số có lẫn nhiễu (nhiễu tần số thấp và tần số cao) .............. 44
Hình 2.13. Phổ của của một số tín hiệu iEMG thô. ...................................................... 45
Hình 2.14. Các cấu trúc của bộ lọc trễ pha bằng không ............................................... 46
Hình 2.15. Sự khác biệt giữa bộ lọc thông thƣờng và bộ lọc pha không ..................... 46
Hình 2.16. Đồ thị tỷ lệ sai khác giữa hai bộ lọc thƣờng dùng và đƣợc lựa chọn ......... 48
Hình 2.17. Các dạng sóng và các thông số tín hiệu iEMG (A – trƣớc khi lọc và B –
sau lọc theo phƣơng pháp lựa chọn) ............................................................................. 48
Hình 2.18. Phổ tín hiệu trƣớc và sau khi lọc theo phƣơng pháp lựa chọn ................... 49
Hình 3.1. Các quy trình QEMG của các phƣơng pháp đã đƣợc giới thiệu .................. 53
Hình 3.2. Quy trình định lƣợng tín hiệu iEMG đƣợc đề xuất phát triển ...................... 53
Hình 3.3. A - Tín hiệu iEMG và B - Các APS xác định đƣợc ..................................... 55
Hình 3.4. Vị trí các APS đƣợc xác định theo cửa sổ cố định và ngƣỡng T .................. 56
Hình 3.5. Hình ảnh tín hiệu gốc và tín hiệu xung Trigơ của nó ................................... 57
Hình 3.6. Hình thái của các dạng sóng wavelet Daubechies ........................................ 58
Hình 3.7. Phƣơng pháp phân tách dựa trên tín hiệu biến động .................................... 59
Hình 3.8. Tín hiệu iEMG là x(n) và tín hiệu biến động của nó v(n) ............................ 63
Hình 3.9. Tín hiệu biến động v(n) và đƣờng cắt có ngƣỡng thrpl ................................ 65
Hình 3.10. Hình ảnh minh họa định nghĩa điểm uốn đối với tín hiệu iEMG ............... 66
Hình 3.11. Lƣu đồ thuật toán tìm điểm uốn lựa chọn sử dụng..................................... 67
xiii


Hình 3.12. Các điểm uốn đƣợc xác định trên đoạn sóng APS xác định đƣợc ............. 68
Hình 3.13. Các tín hiệu iEMG (A - Đỉnh nằm trên, B - Đỉnh nằm dƣới đƣờng đẳng

điện) .............................................................................................................................. 68
Hình 3.14. Cách xác định các APS có ý nghĩa chẩn đoán trong tín hiệu iEMG .......... 69
Hình 3.16. Dạng sóng và các tham số của mỗi đoạn APS ........................................... 70
Hình 3.16. Đồ thị Poincaré của các tín hiệu thuộc các nhóm bệnh lý khác nhau ........ 73
Hình 3.17. Đồ thị Poincaré của tín hiệu x(n) ............................................................... 74
Hình 3.18. Các quy trình QEMG theo phƣơng pháp đã có (A, B) và phát triển (C) ... 75
Hình 3.19. Các đồ thị phân bố giá trị của các thông số QEMG của tập dữ liệu mẫu .. 81
Hình 4.1. Hình ảnh các loại tín hiệu EMG (A – NOR, B – ALS, C – MYO) .............. 92
Hình 4.2. Cấu trúc tổng quát của mạng Artifical Neural Network .............................. 96
Hình 4.3. Mô hình quá trình học không có giám sát .................................................... 96
Hình 4.4. Mô hình quá trình học có giám sát ............................................................... 97
Hình 4.5. Kiến trúc của mạng ANN đƣợc sử dụng để phân loại tín hiệu EMG. ......... 98
Hình 4.6. Cấu trúc mạng ANN-BP của bộ phân loại tín hiệu có 14 đầu vào ............. 100
Hình 4.7. Ma trận phân loại của bộ phân loại ANN-BP 14 đầu vào .......................... 102
Hình 4.8. Đồ thị ROC của bộ phân loại ANN-BP 14 đầu vào ................................... 103
Hình 4.9. Mối liên hệ giữa logit(p) và p ..................................................................... 105
Hình 4.10. Đƣờng cong ROC phân loại tín hiệu theo hai nhóm ALS và khác .......... 110
Hình 4.11. Đƣờng cong ROC phân loại tín hiệu theo hai nhóm MYO và khác ........ 111
Hình 4.12. Đồ thị phân bố giá trị xác suất PALS và PMYO của các nhóm tín hiệu ......... 112
Hình 4.13. Mô hình ANN-BP phân loại tín hiệu iEMG có 5 đầu vào ....................... 113
Hình 4.14. Ma trận phân loại và đồ thị ROC của bộ phân loại ANN-BP 5 đầu vào.. 114
Hình 5.1. Hình ảnh mạch đo tín hiệu EMG chế thử (kích thƣớc 7x10cm2). .............. 127
Hình 5.2. Giao diện và một số chức năng của công cụ QEMG_BK .......................... 128

xiv


MỞ ĐẦU
Mục đích của nghiên cứu.
Các bệnh cơ có thể gây ra những khuyết tật thể chất nghiêm trọng, có thể dẫn tới

mất khả năng vận động thậm chí có thể tử vong. Ví dụ nhƣ, bệnh nhân mắc hội chứng
teo cơ xơ cột bên (Amyotrophic Lateral Sclerosis - ALS) ban đầu cơ thể dần mất khả
năng vận động và khi bệnh nặng bệnh nhân mất khả năng ăn, tiêu hóa và thở dẫn tới
tử vong. Bệnh cơ có thể xảy ra ở mọi lứa tuổi, nhƣng hậu quả sẽ rất nghiêm trọng khi
nó xảy ở những ngƣời trẻ tuổi. Theo công bố của NIH (National Institute of
Neurological Disorders and Stroke – Viện nghiên cứu quốc gia về rối loạn bệnh lý
thần kinh và đột quỵ) ở Mỹ hàng năm có tỷ lệ 1 trên 3500 đến 6000 bé trai mới sinh bị
mắc bệnh loạn dƣỡng cơ Duchenne [67].
Nhu cầu về khám và điều trị của các bệnh nhân mắc bệnh cơ là rất đa dạng,
nhƣng hiện nay, sự đáp ứng cho nhu cầu này còn nhiều hạn chế. Trong số các bệnh
nhân bệnh cơ, có nhiều bệnh nhân đã đƣợc chữa khỏi, hoặc giảm mức độ bệnh tật nhờ
đƣợc phát hiện và điều trị kịp thời. Do đó, mặc dù bệnh về cơ không phổ biến nhƣ các
bệnh khác nhƣ bệnh tim, bệnh ung thƣ, bệnh tiểu đƣờng, bệnh mất trí nhớ,... nhƣng
chúng vẫn cần đƣợc quan tâm đầy đủ [1], [2], [86].
Tín hiệu điện cơ là tín hiệu điện sinh học đƣợc sinh ra khi các cơ hoạt động. Tín
hiệu điện cơ đồ (Electromyography – EMG) là một thuật ngữ do Weddell và cộng sự
đƣa ra năm 1943, để mô tả các ứng dụng lâm sàng sử dụng việc xét nghiệm đối với hệ
thống cơ xƣơng (cơ vân). Trong xét nghiệm điện cơ đồ thƣờng quy, điện cực kim
đồng tâm thƣờng đƣợc sử dụng để thu tín hiệu EMG, tín hiệu này đƣợc là tín hiệu
điện cơ kim (intramuscular EMG - iEMG). Xét nghiệm iEMG thƣờng đƣợc thực hiện
khi ngƣời bệnh bị yếu cơ mà không giải thích đƣợc, sau khi khảo sát dẫn truyền thần
kinh và thƣờng đƣợc tiến hành trên nhóm cơ chi (chi trên hoặc dƣới) [3], [47], [78].
Sau đây, tín hiệu iEMG thu đƣợc tại chi đƣợc gọi ngắn là tín hiệu iEMG chi.
Thông tin thu đƣợc từ tín hiệu iEMG chi có thể giúp các bác sỹ phân biệt giữa
bệnh cơ mà trong đó nguyên nhân gây bệnh xuất phát từ cơ và yếu cơ do rối loạn thần
kinh cơ. Tuy nhiên, các bác sỹ gặp nhiều khó khăn khi thu thông tin trực tiếp từ tín
hiệu iEMG chi do: (1) là tín hiệu nhỏ, (2) bị can nhiễu từ nhiều nguồn, (3) tín hiệu thu
đƣợc là tín hiệu xếp chồng của nhiều nguồn, (4) độ ổn định của nguồn tín hiệu thấp và
(6) sự khác biệt giữa các loại tín hiệu iEMG ở các bệnh lý khó quan sát,… Các bác sỹ
hay các chuyên gia điện cơ đồ cần phải đƣợc đào tạo lâu dài và có nhiều năm làm việc

1


liên tục với một thiết bị cố định mới có thể đƣa ra các chẩn đoán có độ chính xác cao
[2], [46].
Nhằm mục đích hỗ trợ cho các bác sỹ trong quá trình chẩn đoán điện cơ đồ, các
kỹ thuật phân tích tín hiệu iEMG đã sớm đƣợc giới thiệu và phát triển, từ cuối những
năm 40 của thế kỷ trƣớc. Năm 1957, phƣơng pháp phân tích định lƣợng một số tham
số của các điện thế hoạt động đơn vị vận động (Motor Unit Action Potential - MUAP)
trong tín hiệu iEMG đã đƣợc Buchtal và các cộng sự công bố. Theo phƣơng pháp này,
các thông số thu đƣợc bởi quá trình phân tích thủ công, quan sát và đo đếm trực tiếp
các giá trị nhƣ biên độ, thời khoảng, số pha của MUAP riêng lẻ trên màn hình hiện thị
dạng sóng. Nhƣng theo đánh giá của các chuyên gia điện cơ đồ thì đây là phƣơng
pháp khá mệt mỏi và tốn thời gian [26], [42].
Ngày nay, sự phát triển của công nghệ máy tính [62] và các kỹ thuật xử lý tín
hiệu số giúp cho việc nghiên cứu về các phƣơng pháp định lƣợng tín hiệu iEMG trở
nên dễ dàng và phổ biến hơn [79]. Từ năm 1989, DeLuca, Dorfman và một số nhà
nghiên cứu khác đã bắt đầu đề xuất các phƣơng pháp phân tích tín hiệu iEMG khác
nhau trong các miền thời gian, miền tần số, miền không gian – tần số, miền phi tuyến,
các kỹ thuật phân giải tín hiệu iEMG khác nhau và các thông số định lƣợng tín hiệu
khác nhau. Trong số các phƣơng pháp đã đƣợc đề xuất, các phƣơng pháp liên quan
đến việc định lƣợng các tham số của các MUAP chứa trong tín hiệu iEMG kim cho
kết quả đáng tin cậy nhất [12], [42], [73], [78].
Việc sử dụng các kỹ thuật định lượng tín hiệu điện cơ (Quantitative EMG –
QEMG) giúp cho việc chẩn đoán hạn chế đƣợc sự đánh giá chủ quan của các chuyên
gia điện cơ đồ, độ chính xác của chẩn đoán đƣợc cải thiện, giúp quá trình theo dõi
điều trị hiệu quả hơn. Tuy nhiên, kỹ thuật QEMG còn đóng vai trò hạn chế trong quá
trình chẩn đoán lâm sàng hiện nay, do một số nguyên nhân nhƣ: (1) Hầu hết các kỹ
thuật QEMG đang đƣợc ứng dụng hiện nay tiêu tốn nhiều thời gian khi thực hiện; (2)
Một số công đoạn trong quy trình phân tích định lƣợng tín hiệu của các kỹ thuật

QEMG hiện nay đòi hỏi các chuyên gia điện cơ đồ phải am hiểu sâu về kỹ thuật và
công nghệ: (3) Chƣa kỹ thuật nào cho phép thu nhận hết các tham số hữu dụng trong
tín hiệu iEMG; (4) Một số bộ thông số định lƣợng thu bởi một số kỹ thuật QEMG
hiện có không dễ sử dụng [3], [9], [26], [78].
Lĩnh vực nghiên cứu về các phƣơng pháp và công cụ phân tích định lƣợng tín
hiệu iEMG hỗ trợ hiệu quả hơn cho các bác sỹ trong quá trình chẩn đoán điện cơ đồ
vẫn là một lĩnh vực thu hút đƣợc nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. Các nghiên cứu
2


nhằm hạn chế các nhƣợc điểm đƣợc đề cập ở trên, chúng tập trung vào các hƣớng
nhƣ: (1) phát triển và tối ƣu hệ thống thu nhận tín hiệu có chất lƣợng cao hơn, (2) phát
triển các phƣơng pháp phân giải hiệu quả tín hiệu iEMG thành các thông tin dễ dàng
đƣợc sử dụng hơn, (3) phát triển các hệ thống “chuyên gia” tự động phân tích nhanh
và chính xác các tín hiệu EMG, đƣa ra các gợi ý hỗ trợ quá trình ra quyết định chẩn
đoán của bác sỹ [25], [57], [58], [64], [78].

Mục tiêu nghiên cứu của luận án
Để giải quyết một số tồn tại của lĩnh vực nghiên cứu này, mục đích nghiên cứu
của luận án này là phát triển phƣơng pháp phân tích định lƣợng tín hiệu iEMG chi
thành các thông tin trợ giúp cho các bác sỹ trong quá trình chẩn đoán bệnh lý. Trong
đó, phƣơng pháp phân tích định lƣợng tín hiệu iEMG đƣợc phát triển phải có một số
ƣu điểm so với một số phƣơng pháp đã có.
Nghiên cứu này hƣớng tới các mục tiêu cụ thể nhƣ:
 Phát triển đƣợc phƣơng pháp QEMG tín hiệu iEMG chi có hiệu quả tính
toán tốt hơn một số phƣơng pháp đã có, nhƣ giảm số phép toán, số bƣớc và
số can thiệp vào trong quá trình phân tích định lƣợng tín hiệu.
 Đƣa ra bộ thông số định lƣợng có khả năng hỗ trợ phân nhóm tín hiệu theo
các bệnh lý và bình thƣờng có độ chính xác cao mà có cách tính đơn giản
hơn so với một số phƣơng pháp trƣớc.

 Đề xuất cách sử dụng các thông số định lƣợng có đƣợc để phân loại tín
hiệu, thông tin phân loại của tín hiệu có đƣợc là hữu dụng cho việc đƣa ra
kết luận chẩn đoán.

Các vấn đề cần giải quyết của luận án
Với mục đích là phát triển phƣơng pháp phân tích định lƣợng tín hiệu iEMG chi
hỗ trợ bác sỹ ra quyết định chẩn đoán có ƣu điểm hơn một số phƣơng pháp đã có về
hiệu quả tính toán, tính ứng dụng thì nghiên cứu này cần phải thực hiện giải quyết các
vấn đề chính nhƣ sau:
 Lựa chọn giải pháp tiền xử lý phù hợp với tín hiệu iEMG chi trên
 Phát triển phƣơng pháp định lƣợng tín hiệu iEMG chi cho phép tính các
thông số định lƣợng đặc trƣng cho tín hiệu iEMG chi.
 Xây dựng đề xuất mô hình phân loại tín hiệu iEMG chi có đầu vào là các
thông số định lƣợng có đƣợc và đầu ra là thông tin phân loại theo các nhóm
bệnh lý và bình thƣờng.

3


Để giải quyết đƣợc các vấn đề chính đƣợc nêu ở trên, tác giả thực hiện các nội
dung nghiên cứu chính nhƣ:
 Nghiên cứu tín hiệu iEMG chi và ứng dụng lâm sàng, gồm: (1) Nghiên cứu
về nguồn gốc và đặc trƣng bệnh lý của tín hiệu; (2) Nghiên cứu về phƣơng
pháp thu nhận và đặc trƣng của tín hiệu; (3) Thu thập dữ liệu mẫu dùng để
thử nghiệm phƣơng pháp đƣợc phát triển trong nghiên cứu.
 Nghiên cứu và phát triển kỹ thuật phân tích định lƣợng tín hiệu iEMG,
gồm: (1) Nghiên cứu về các kỹ thuật phân tích định lƣợng tín hiệu iEMG
hiện có; (2) Phát triển kỹ thuật phân tích định lƣợng tín hiệu iEMG theo
các mục tiêu đề ra; (3) Thử nghiệm, đánh giá phƣơng pháp phân tích đƣợc
phát triển với dữ liệu mẫu có đƣợc.

 Nghiên cứu đề xuất cách sử dụng thông số định lƣợng để phân loại tín hiệu
iEMG theo các nhóm bệnh lý và bình thƣờng, gồm: (1) Nghiên cứu về các
phƣơng pháp phân loại iEMG; (2) Xây dựng các mô hình giúp phân loại tín
hiệu iEMG dựa trên các kỹ thuật đƣợc lựa chọn.

Phạm vi nghiên cứu của luận án
Nghiên cứu này tập trung vào phát triển phƣơng pháp phân tích tín hiệu iEMG
chi thành các thông tin hỗ trợ bác sỹ chẩn đoán bệnh lý. Phƣơng pháp phân tích cho
phép phân tích các tín hiệu iEMG chi trên đƣợc thu bởi điện cực đồng tâm khi đối
tƣợng đƣợc yêu cầu co cơ vừa phải (co cơ lên tới mức 30% lực co cơ cực đại - MVC).
Dữ liệu mẫu dùng để thử nghiệm các phƣơng pháp đƣợc phát triển bao gồm hơn
800 tín hiệu iEMG (bình thƣờng và bệnh lý), đƣợc đo theo phƣơng pháp tiêu chuẩn tại
các trung tâm y tế hiện đại là: (1) từ Cyprus Institute of Neurology and Genetics,
Nicosia và (2) từ bệnh viện ĐH Ioannina, khoa Neurological Clinic, Ioannina, Greece.
Chúng đƣợc công bố bởi EMGLab [37].

Phƣơng pháp nghiên cứu
Phƣơng pháp nghiên cứu trong luận án này là nghiên cứu lý thuyết, khảo sát thực
tế, thử nghiệm, thu thập thông tin phân tích thống kê các kết quả từ việc xử lý dữ liệu
mẫu để đƣa ra đánh giá so sánh với các số liệu kết quả nghiên cứu đã đƣợc công bố
qua đó khẳng định phƣơng pháp định lƣợng tín hiệu đƣợc phát triển trong luận án này
là đúng và hiệu quả. Về nghiên cứu lý thuyết và khảo sát thực tế, tác giả đã nghiên
cứu các lý thuyết về sinh lý cơ, bệnh lý cơ, tín hiệu EMG, các nghiên cứu về xử lý tín
hiệu iEMG đã công bố kết hợp với việc khảo sát thực tế, tại các phòng chẩn đoán điện
4


cơ đồ ở Việt Nam, để có sự hiểu biết rõ ràng cơ sở chẩn đoán điện cơ đồ và các yêu
cầu khi ứng dụng trong lâm sàng. Tác giả phát triển phƣơng pháp phân tích tín hiệu
iEMG chi, thử nghiệm chúng trên một số bộ dữ liệu mẫu và phân tích đánh giá các kết

quả thu đƣợc, từ đó tác giả lựa chọn đƣợc một số phƣơng pháp phân tích tín hiệu
iEMG mới có đƣợc các ƣu điểm khi ứng dụng thực tế.

Cấu trúc luận án
Luận án đƣợc chia làm 4 chƣơng có nội dung nhƣ sau:
Chương 1: Tóm lƣợc các kiến thức cơ sở về giải sinh lý cơ xƣơng ở các chi,
nguồn gốc điện sinh học của tín hiệu điện cơ, các loại tín hiệu điện cơ và dấu hiệu
bệnh lý. Tổng quan ứng dụng điện cơ đồ lâm sàng và các nhiệm vụ của nghiên cứu.
Chương 2: Trình bày phƣơng pháp thu nhận tín hiệu điện cơ, các yếu tố ảnh
hƣởng đến chất lƣợng tín hiệu điện cơ, các giải pháp triệt nhiễu ở bộ thu nhận tín hiệu
EMG và phân tích cơ sở lựa chọn bộ lọc số thích hợp để tiền xử lý tín hiệu EMG chi.
Chương 3: Trình bày nội dung nghiên cứu phát triển phƣơng pháp định lƣợng
tín hiệu iEMG chi, bao gồm: (1) phát triển phƣơng pháp phân tách nhanh các đoạn
điện thế hoạt động trong tín hiệu iEMG chi, (2) phát triển phƣơng xác định các điểm
uốn trong các đoạn tín hiệu iEMG, (3) đề xuất bộ các thông số định lƣợng của mỗi
bản ghi tín hiệu iEMG chi. Phƣơng pháp phát triển đƣợc thử nghiệm trên các cơ sở dữ
liệu mẫu và đƣợc so sánh với một số phƣơng pháp khác. Thực hiện phép kiểm định
thống kê đối với dữ liệu định lƣợng các tín hiệu trong tập mẫu để đánh giá khả năng
phân biệt tín hiệu thuộc các nhóm khác nhau bằng các thông số định lƣợng có đƣợc.
Chương 4: Trình bày nội dung nghiên cứu, phát triển các phƣơng pháp phân loại
tín hiệu EMG theo các nhóm khác nhau sử dụng các thông số định lƣợng của tín hiệu
iEMG chi, theo phƣơng pháp định lƣợng đƣợc đề xuất phát triển. Phƣơng pháp phân
loại tín hiệu đề xuất đƣợc xây dựng dựa trên mô hình xử lý thông tin mạng nơron và
kỹ thuật phân tích hồi quy Logistic đối với các thông số định lƣợng của tín hiệu.
Phƣơng pháp đƣợc thử nghiệm với các bộ dữ liệu đặc trƣng thu đƣợc khi áp dụng
phƣơng pháp định lƣợng đƣợc đề xuất với bộ dữ liệu mẫu. Đánh giá so sánh kết quả
phân loại của phƣơng pháp này với một số phƣơng pháp phân loại khác.
Kết luận và kiến nghị.

5

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
Về ý nghĩa khoa học: Kết quả thử nghiệm phƣơng pháp QEMG phát triển đƣợc
trên dữ liệu mẫu cho thấy thông số định lƣợng đƣợc tính từ các đoạn điện thế tích cực
đƣợc phân tách từ tín hiệu iEMG và thông số tính độ phân tán của các mẫu tín hiệu
iEMG liên tiếp cho phép hỗ trợ việc phân loại tín hiệu theo các nhóm với độ chính xác
cao tƣơng đƣơng với các thông số định lƣợng tính từ các MUAP mẫu xác định từ tín
hiệu iEMG. Nhƣ vậy, phƣơng pháp này có số phép tính, số công đoạn xử lý và mức
độ can thiệp vào quá trình xử lý ít hơn so với một số phƣơng pháp QEMG đã đƣợc
công bố [58], [64], [73], trong khi giá trị hỗ trợ phân loại của thông số định lƣợng thu
đƣợc cao tƣơng đƣơng.
Về ý nghĩa thực tiễn: Ứng dụng điện cơ đồ trong lâm sàng ở Việt Nam đƣợc
thực hiện từ năm 1992 [2], tuy nhiên, chƣa có một nghiên cứu nào ở Việt Nam đƣợc
thực hiện nhằm phát triển phƣơng pháp phân tích tín hiệu hỗ trợ quá trình chẩn đoán.
Đây là lần đầu tiên, nghiên cứu phát triển phƣơng pháp và công cụ hỗ trợ các chuyên
gia điện cơ đồ xác định hiệu quả loại bệnh lý dựa vào tín hiệu iEMG chi đƣợc thực
hiện một cách có hệ thống. Điều này đƣợc thể hiện trong các nội dung nghiên cứu của
tác giả, đƣợc trình bày trong quyển luận án này, bao gồm: nghiên cứu, tổng hợp tóm
lƣợc các lý thuyết liên quan đến cơ sở ứng dụng tín hiệu EMG, nghiên cứu về phƣơng
pháp đo và xử lý để thu đƣợc tín hiệu EMG có chất lƣợng cao, phát triển phƣơng pháp
định lƣợng tín hiệu EMG, đề xuất phƣơng pháp sử dụng các thông số định lƣợng để
phân loại tín hiệu theo các nhóm bệnh lý và bình thƣờng. Phƣơng pháp QEMG phát
triển đƣợc và cách thức sử dụng các thông số có đƣợc cho phép phân tích và xử lý tín
hiệu iEMG chi hỗ trợ việc phân loại tín hiệu theo các nhóm bệnh lý và bình thƣờng
một cách hiệu quả. Ngoài ra, những kiến thức có đƣợc sẽ là cơ sở để tác giả và nhóm
nghiên cứu phát triển các thiết bị thu nhận và phân tích tín hiệu EMG hỗ trợ quá trình
chẩn đoán và theo dõi mức độ tiến triển bệnh lý trong quá trình điều trị, đặc biệt có ý
nghĩa ở Việt Nam.

Các đóng góp chính của luận án
Nghiên cứu này có hai đóng góp chính là:
1. Phát triển đƣợc phƣơng pháp định lƣợng tín hiệu iEMG chi gồm 3 bƣớc là
tiền xử lý, phân tách các thành cần có ý nghĩa trong tín hiệu và tính các
thông số định lƣợng dựa trên các thành phần có ý nghĩa có đƣợc. Phƣơng
pháp phân tích định lƣợng đƣợc phát triển có ƣu điểm hơn một số phƣơng

6


pháp trƣớc đó về hiệu quả tính toán và tính hữu dụng của thông số định
lƣợng thu đƣợc.
2. Đƣa ra đƣợc cách thức sử dụng các thông số định lƣợng có đƣợc để phân
loại tín hiệu iEMG theo các nhóm bệnh lý và bình thƣờng. Các phƣơng
pháp phân loại đƣợc phát triển dựa trên mô hình xử lý thông tin mạng
Artifical Neural Network và kỹ thuật phân tích hồi quy Logistic, chúng cho
phép phân loại tín hiệu đạt độ chính xác cao, đạt trên 80% khi thử nghiệm
với bộ dữ liệu mẫu.
Bên cạnh đó, tác giả đã xây dựng đƣợc công cụ QEMG_BK cho phép phân tích
định lƣợng các loại tín hiệu iEMG theo phƣơng pháp đƣợc phát triển. Ngoài ra, các
nội dung và kết quả đạt đƣợc khi thực hiện nghiên cứu khảo sát đánh giá giải pháp thu
nhận tín hiệu điện cơ, đƣợc trình bày trong chƣơng hai của luận án, là hữu dụng cho
các nghiên cứu chế tạo thiết bị đo tín hiệu EMG có chất lƣợng cao, nó đặc biệt có ý
nghĩa ở Việt Nam.

7


CHƢƠNG 1. TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ - ỨNG DỤNG LÂM SÀNG
Chƣơng này trình bày tóm lƣợc các kiến thức cơ sở về giải phẫu sinh lý thần

kinh vận động của các chi, nguồn gốc điện sinh học của tín hiệu điện cơ, bệnh yếu cơ
và các dấu hiệu rối loạn của các nhóm bệnh lý trong tín hiệu điện cơ và tổng quan các
phƣơng pháp phân tích tín hiệu EMG hỗ trợ chẩn đoán rối loạn bệnh lý. Nội dung này
là cơ sở để tác giả phân tích và đề xuất một số giải pháp và phƣơng pháp phân tích tín
hiệu EMG hỗ trợ chẩn đoán bệnh lý ở các chi của ngƣời.

1.1. Sinh lý đơn vị vận động và nguồn gốc tín hiệu điện cơ
Bộ máy vận động gồm hệ cơ, xƣơng, khớp và thần kinh vận động, chúng đảm
bảo nhiều chức năng quan trọng của cơ thể. Chúng tạo nên một khung che đỡ các cơ
quan nội tạng, thực hiện các hoạt động sinh hoạt, lao động và di chuyển của cơ thể.

1.1.1. Tóm lược giải phẫu hệ thần kinh - cơ
Trong cơ thể có ba loại cơ khác nhau là cơ trơn, cơ tim và cơ vân, [2] trong đó:
 Cơ trơn là cơ cấu thành các cơ quan bên trong nhƣ ruột, bàng quang, mạch
máu,… liên quan đến hệ thần kinh thực vật của cơ thể, nên đƣợc gọi là cơ
vô thức.
 Cơ tim là cơ cấu tạo thành quả tim. Cơ tim có một cấu trúc rất giống với cơ
chủ động, nhƣng các sợi thì ngắn và to hơn tạo thành một tấm lƣới dày đặc.
 Cơ vân, còn gọi là cơ xƣơng, bởi vì, cách sắp xếp các sợi tạo thành chúng
làm cho chúng có vân sọc bên ngoài khi nhìn dƣới kính hiển vi. Cơ xƣơng
với các xƣơng và gân, chịu trách nhiệm về mọi hình thái vận động có ý
thức.
Mỗi cử động của cơ thể, từ chớp mắt cho đến bật nhảy đều có thể thực hiện nhờ
các cơ, gân và xƣơng. Chuỗi hoạt động co và duỗi cơ đóng một vai trò rất quan trọng
trong việc truyền năng lƣợng từ cơ đến xƣơng liên kết với các cơ đó, nhờ đó tạo nên
chuyển động. Để thực thực hiện một động tác nắm tay chủ động, nhiều bộ phận (nhƣ:
não, các dây thần kinh, các cơ quan cảm giác và các sợi cơ) trong cơ thể hoạt động
phối hợp với nhau [61].
Các phần nội dung tiếp theo đây sẽ trình bày tóm lƣợc về giải phẫu của thần kinh
vận động và cơ vân. Hình 1.1 minh họa vị trí một số nhóm vân chính phía mặt trƣớc

của cơ thể.

8


Nhóm cơ chi trên (tay)
(20) Cơ vai trƣớc
(21) Cơ vai giữa
(22) Cơ vai sau
(23) Cơ nhị đầu cánh tay
(24) Cơ tam đầu cánh tay
(25) Cơ cánh tay quay
(26) Cơ kép các ngón tay
(trừ ngón cái)
(27) Cơ duỗi ngón tay
Nhóm cơ chi dưới (chân)
(28) Cơ mông nhỡ
(29) Cơ mông lớn
(30) Cơ khép hông
(31) Cơ gấp hông
(32) Cơ rộng trong
(33) Cơ rộng giữa
(34) Cơ bốn đầu đùi
(35) Cơ khoeo giữa
(36) Cơ bụng chân
(37) Cơ bụng chân giữa
(38) Cơ dép
(39) Cơ chày trƣớc

Hình 1.1. Một số nhóm cơ chi ở mặt trước cơ thể [61]

Nghiên cứu này chỉ nghiên cứu về tín hiệu điện tạo ra bởi các tổ chức cơ xƣơng,
do đó, các vấn đề đƣợc đề cập sau đây sẽ chỉ hƣớng tới cơ xƣơng hay còn gọi là cơ
vân.

1.1.2. Tóm lược về giải phẫu cơ vân
Cơ vân đƣợc phân bố khắp cơ thể, chiếm một tỷ lệ lớn về trọng lƣợng. Nó có thể
chiếm đến 25% trọng lƣợng cơ thể của trẻ sơ sinh. Cấu tạo của một cơ vân có thể hình
dung nhƣ một chuỗi bó sợi song song đƣợc gộp lại để tạo thành một bắp cơ. Chúng
9


khá giống các lò xo đƣợc gắn ở nhiều điểm khác nhau của bộ xƣơng và điều khiển sự
chuyển động của các xƣơng khác nhau [3]. Đơn vị cơ sở của cơ là các sợi actin và
myosin, chúng có kích thƣớc nhỏ cỡ μm, chỉ có thể quan sát thấy với sự trợ giúp của
kính hiển vi điện tử. Hình 1.2 dƣới đây mô tả các mức cấu trúc cơ bản của cơ vân.

Hình 1.2. Cấu trúc của cơ vân [38]

Trong đó:
 Bắp cơ: Toàn bộ bắp cơ đƣợc chứa trong một màng mô sợi. Nó có một chỗ
phình to ở giữa và hai đầu thon dần, hoặc gân, mỗi đầu của nó đƣợc gắn vào
một xƣơng. Một bắp cơ nhỏ có thể chỉ có một ít bó cơ, trong khi đó một bắp
cơ lớn nhƣ cơ mông lớn đƣợc tạo nên bởi hàng trăm bó cơ.
 Bó cơ: gồm các sợi cơ đƣợc kết hợp với nhau trong một bao mô liên kết.
 Sợi cơ: Các sợi nguyên cơ đƣợc kết lại thêm nữa thành bó gọi là sợi cơ. Các
sợi này là các tế bào cơ, với các nhân tế bào dọc theo mép bên ngoài của
chúng. Mỗi sợi cơ đƣợc nối với một (hoặc hai) nhánh của một sợi trục thần
kinh. Về phân bố của sợi cơ trong bắp cơ, ta có thể chia thành hai loại: sợi
cơ ngoài thoi và sợi cơ trong thoi, chúng nằm song song với nhau.

 Sợi nguyên cơ: Các sợi actin và myosin kết lại thành bó gọi là sợi nguyên
cơ. Ở giữa chúng là các chất lắng đọng của nhiên liệu cơ dƣới hình thức
glycogen (một carbohydrate thƣờng đƣợc gọi là tinh bột của tế bào), các ty
lạp thể, nơi mà oxy và các chất dinh dƣỡng đƣợc chuyển hóa để tạo ra năng
lƣợng.
 Sợi actin và myosin: Đƣợc tạo nên bằng các protein và đôi khi đƣợc gọi là
các protein cơ. Khi các sợi myosin và actin co lại cùng nhau kéo dọc theo
chiều dài của chúng, thì cơ sẽ co lại.
10


Khi sinh ra, chúng đã có một số lƣợng cố định các sợi cơ. Chúng ta không thể
tăng thêm số sợi cơ của cơ thể mà chỉ có thể tập luyện để chúng to hơn và khỏe hơn.
Cơ thể chúng ta có đến 650 cơ bắp [51]. Một hoạt động của chúng ta có thể liên quan
đến nhiều bắp cơ. Chẳng hạn nhƣ, khi bƣớc đi, sẽ có 200 bắp cơ cùng hoạt động hoạt
động [9].

1.1.3. Tóm lược về giải phẫu của thần kinh vận động
Hệ thần kinh đƣợc cấu thành bởi hàng triệu tế bào thần kinh, chúng còn đƣợc gọi
là các nơron. Chức năng của chúng khá giống với các dây dẫn trong thiết bị điện tử,
chúng nhận tín hiệu từ một bộ phận của hệ thần kinh và chuyển các tín hiệu đến bộ
phận khác. Mỗi nơron có hình dạng và kích thƣớc khác nhau nhƣng tất cả chúng đều
có cấu trúc cơ bản giống nhau. Dây thần kinh vận động đƣợc bắt đầu từ các tế bào
sừng trƣớc tủy sống nối dài tới các sợi cơ, đƣợc gọi là thần kinh vận động dƣới.

Hình 1.3. Giải phẫu thần kinh vận động dưới [85]

Các tế bào thần kinh vận động (liên kết với hai loại sợi là sợi ngoài thoi và sợi
trong thoi) đƣợc chia ra làm 3 loại: (1) thần kinh vận động α liên kết với các sợi cơ ở
ngoài thoi (extrafusal). (2) thần kinh vận động γ liên kết với sợi trong thoi cơ

(intrafusal) và (3) thần kinh vận động β thì liên kết với cả các sợi cơ trong thoi và
ngoài thoi. Phƣơng pháp điện cơ chỉ khảo sát các sợi cơ ở ngoài thoi, do vậy thông tin
ta có đƣợc đối với các xét nghiệm điện cơ đồ liên quan đến thần kinh vận động α [56].

Hình 1.4. Hình ảnh minh họa các phần của tế bào thần kinh vận động [43]

Mỗi một thần kinh vận động có một sợi trục (axon). Mỗi sợi trục sẽ tách ra nhiều
nhánh, mỗi nhánh đi tới một sợi cơ (muscle fiber), phần tiếp giáp với sợi cơ đƣợc gọi
là tiếp giáp thần kinh - cơ (đầu mút thần kinh hay synap).
11