Luận án xử lý tín hiệu điện não trong tưởng tượng vận động chi trên

MỞ ĐẦU
Hệ thống vận động của người bao gồm các thành phần: Hệ xương, hệ cơ và hệ
thần kinh. Các tổ chức cơ quan sinh lý này có nhiệm vụ tương tác với nhau để tạo ra
và hỗ trợ vận động của cơ thể và các bộ phận khác. Trong đó, hệ thần kinh đóng vai
trò phát ra các thông tin để điều khiển và tạo ra vận động ở người thông qua các
sóng điện từ phát ra từ não bộ (gọi tắt là sóng não). Các sóng này sẽ điều khiển hệ
cơ giúp con người có thể thực hiện các vận động chủ động theo ý muốn. Xét về mặt
sinh lý học, não bộ của người là một tổ chức có cấu trúc phức tạp gồm hàng triệu
các nơ ron thần kinh. Các nơ ron thần kinh này phát đi các xung điện và được lan
truyền theo tủy sống tới điều khiển các khu vực khác nhau trong cơ thể qua hệ
thống sợi trục thần kinh và các gai thần kinh. Quá trình thu nhận và xử lý các thông
tin điều khiển vận động của não bộ bằng kỹ thuật đo không xâm lấn điện não đồ đa
kênh EEG và tạo ra tín hiệu điều khiển vận động có nhiều ý nghĩa trong thực tiễn.
Luận án tập trung nghiên cứu các tín hiệu não bộ liên quan đến điều khiển vận
động.
Vận động chi trên của người là một vận động quan trọng giúp con người có
thể thực hiện các hoạt động cần thiết hàng ngày của con người như cầm nắm vật, vệ
sinh hay mặc quần áo... Sóng não điều khiển tưởng tượng vận động chi trên (IHMv
- Imagery Hand Movement) là một hoạt động của não bộ khi con người tưởng
tượng hoặc suy nghĩ về điều khiển vận động chi trên mà không tạo ra chuyển động
thật. Việc nghiên cứu các tín hiệu này sẽ giúp chúng ta giải mã được các hoạt động
của não bộ liên quan đến hệ vận động người. Bên cạnh đó, các thông tin này cũng
sẽ giúp tạo sợi dây liên lạc mới từ não bộ tới thế giới xung quanh. Điều này rất có ý
nghĩa thực tiễn khi con người có thể sử dụng các thông tin điều khiển từ não bộ để
tạo ra các chuyển động cho các thiết bị ngoại vi hoặc giao tiếp với máy tính. Hơn
nữa, việc phân giải được các thông tin điều khiển vận động từ sóng não còn có ý
nghĩa to lớn trong y học, đặc biệt là đối với các bệnh nhân trải qua các cơn đột quỵ,
hoặc các bệnh nhân mắc hội chứng khóa trong (locked -in) (các bệnh nhân bị

1

Amyotrophic Lateral Sclerosis) bị mất kết nối giữa hệ thần kinh trên và hệ thần kinh
dưới nhưng khả năng tưởng tượng vận động hoặc vận động thật của các đối tượng
này vẫn được duy trì [57], [13], [33]. Nghiên cứu về các hoạt động tưởng tượng vận
động có thể sử dụng như một phương pháp huấn luyện phục hồi chức năng đối với
những người bị liệt chi sau đột quỵ [54], [100], [20], [40], [19], hoặc kết hợp giữa
tưởng tượng vận động với các thiết bị robot hỗ trợ phục hồi chức năng [49], [68],
[82], [44], [53], [106]. Như vậy có thể thấy, cần thiết phải khai thác và phân giải
được các thông tin điều khiển vận động từ sóng não và tạo ra được các tín hiệu điều
khiển vận động từ sóng não sẽ có vai trò trò rất lớn trong các hệ thống hỗ trợ vận
động, giao tiếp người máy BCI hoặc các thiết bị chân tay giả được điều khiển bởi hệ
thống thần kinh. Trong nghiên cứu của luận án, tác giả tập trung nghiên cứu về các
tín hiệu tưởng tượng vận động của chi trên của người.
Tuy nhiên các hệ thống phân giải sóng điện não liên quan đến tưởng tượng
vận động chi trên vẫn còn tồn tại một số thách thức như vấn đề độ tin cậy, chính xác
của hệ thống, thời gian thiết lập và tốc độ xử lý còn chậm, chưa đáp ứng được các
ứng dụng thời gian thực. Như ta biết, sóng điện não IHMv là tín hiệu phức tạp khi
phân tích và có bản chất không dừng nên khi xây dựng các hệ thống phân giải sóng
điện não IHMv cần thiết phải quan tâm nghiên cứu phát triển các thuộc tính giúp
đặc tả tín hiệu. Có một số phương pháp xây dựng bộ đặc trưng IHMv được phát
triển để nâng cao độ chính xác phân lớp IHMv như xác định chỉ số khóa pha PLV
của các cặp điện cực trên hai nửa bán cầu não [10], sử dụng sự biến thiên năng
lượng và công suất của tín hiệu dựa trên quá trình suy giảm đồng bộ và tăng đồng
bộ trong và trước khi xảy ra quá trình vận động tại băng tần µ (Mu) và β (beta)
[113], [93], [76], [132], [88], [21], hoặc sử dụng mô hình tự hồi quy (AR), trung
bình dịch tự động hồi quy (ARMA) [25], [16], các thông số đặc tả tín hiệu trên miền
thời gian - tần số dựa trên biến đổi wavelet [23], [89]. Trong các phương pháp tiếp
cận trên, phương pháp phân tích tín hiệu trên miền thời gian - tần số dựa trên biến
đổi wavelet là một phương pháp tiếp cận hiệu quả do tính đơn giản, ít phép biến đổi
tín hiệu và có thể áp dụng trên số kênh đo ít hơn. Do đó luận án tập trung xây dựng

2


nhóm thuộc tính đặc trưng cho tín hiệu IHMv theo phương pháp phân tích tín hiệu
trên miền thời gian - tần số dựa trên biến đổi wavelet nhằm tăng độ chính xác và độ
tin cậy của hệ thống.
Để đạt được độ chính xác và xử lý nhanh phân lớp IHMv, các hệ thống ra
quyết định phân loại phải kết hợp sử dụng mô hình định lượng tín hiệu vận động từ
nhiều điện cực CSP [42], lọc không gian [131], ICA [75], WPICA [133] hoặc định
lượng tín hiệu vận động dựa trên một số điện cực trên khu vực vỏ não vận động và
kết hợp với các mô hình vector học máy CS_SVM, CS_LDA [98], [125] hoặc mạng
nơron để ra quyết định phân nhóm tín hiệu. Hiện nay, đối với bài toán phân loại các
nhóm IHMv, các phương pháp được đề cập ở trên đã sử dụng các mô hình phân loại
với vector đặc trưng được xây dựng dữ liệu nhiều điện cực và áp dụng chủ yếu cho
bài toán phân lớp hai trạng thái đầu ra (giữa tưởng tượng chuyển động tay trái và
tay phải hoặc trường hợp có vận động tay và trạng thái nghỉ). Như vậy, để có thể
tăng cường khả năng ứng dụng của hệ thống tạo tín hiệu điều khiển vận động từ
sóng não vận động lên các hệ thống hỗ trợ vận động, luận án tập trung nghiên cứu
phương pháp phân loại các trạng thái tưởng tượng vận động chi trên dựa trên tín
hiệu điện não IHMv có độ chính xác phân loại, tốc độ xử lý cao và tăng số phân lớp
đầu ra.
Tình hình nghiên cứu trong nƣớc
Hiện nay trong nước tại các cơ sở y tế, do nhu cầu về việc khám chữa bệnh lớn
nên việc sử dụng hệ thống điện não EEG chủ yếu được áp dụng trong các nghiên
cứu về hệ thần kinh và chẩn đoán bệnh lý của não bộ như theo dõi các giai đoạn của
giấc ngủ, tổn thương não bộ, bệnh động kinh. Các bác sỹ đầu ngành và các chuyên
gia nghiên cứu về thần kinh cũng đã nhìn thấy được tiềm năng của các tín hiệu điện
não như là một kênh giao tiếp mới tới các hệ thống hỗ trợ vận động ngoại vi với các
bệnh nhân có hệ thống truyền dẫn thần kinh từ não bộ bị ngắt. Điều này cũng đòi
hỏi sự liên kết và phối hợp nghiên cứu của các bác sỹ chuyên khoa thần kinh và các

nhà khoa học kỹ thuật để triển khai mô hình hỗ trợ điều khiển vận động người bằng

3


sóng não, giúp các đối tượng sử dụng hệ thống có thể thực hiện được nhiều chuyển
động phức tạp bằng sóng não. Qua đó các bệnh nhân có hệ não bộ tốt vẫn hoàn toàn
có thể thực hiện được các vận động phục vụ cuộc sống cá nhân và giảm gánh nặng
cho gia đình và xã hội. Một số cơ sở nghiên cứu trong nước cũng đã sử dụng một số
thiết bị đeo trên đầu để hỗ trợ người tàn tật điều khiển xe lăn tuy nhiên các hệ thống
điện cực đo này sử dụng tín hiệu điện trên da đầu sinh ra nhờ hoạt động nháy mắt
hoặc liếc mắt để điều khiển chứ chưa khai thác được các thông tin sóng não liên
quan đến điều khiển vận động của não bộ. Để đẩy mạnh các hướng nghiên cứu về
tín hiệu điện não liên quan đến điều khiển vận động của đối tượng người Việt nam,
luận án cũng nghiên cứu các phương pháp thu nhận và phân giải các tín hiệu điện
não liên quan đến vận động để có thể tạo ra một bộ cơ sở dữ liệu được thu nhận trên
đối tượng là người Việt nam, phục vụ nghiên cứu và phân tích chẩn đoán.
Mục đích của luận án
Phát triển một phương pháp phân giải các tín hiệu tưởng tượng vận động chi
trên có độ tin cậy và chính xác cao dựa trên tín hiệu điện não đồ sử dụng cho các hệ
thống hỗ trợ vận động của người điều khiển bằng sóng não.
Mục tiêu nghiên cứu của luận án
- Đề xuất bộ đặc trưng tín hiệu IHMv nhằm nâng cao độ chính xác phân loại
ba phân lớp tưởng tượng vận động chi trên.
- Xây dựng phương pháp phân loại các tín hiệu IHMv theo hướng tăng độ
chính xác và số lượng các phân nhóm. Xây dựng mô hình hệ thống quyết định các
phân lớp IHMv dựa trên bộ thuộc tính và phương pháp phân loại đề xuất.
-

Xây dựng bộ dữ liệu điện não liên quan đến điều khiển vận động của đối

tượng là người Việt Nam phục vụ nghiên cứu và phân tích.
Các vấn đề cần giải quyết của luận án

4


- Lựa chọn phương pháp tiền xử lý tín hiệu IHMv giúp nâng cao chất lượng
tín hiệu IHMv thu nhận là một vấn đề cần giải quyết của luận án.
- Do tín hiệu IHMv có bản chất không dừng và có dạng phức tạp nên việc
xây dựng các thuộc tính mô tả tốt tín hiệu sẽ giúp nâng cao khả năng phân giải tín
hiệu. Bên cạnh đó, tín hiệu điện não được thu nhận từ hệ thống nhiều điện cực dẫn
đến các hệ thống phải xử lý lượng thông tin rất lớn. Do đó luận án cần nghiên cứu
mô hình, phương pháp định lượng tín hiệu IHMv và đề xuất bộ thông số đặc trưng
trên số lượng kênh đo ít hơn và có khả năng phân biệt các nhóm tín hiệu IHMv để
có thể nâng cao độ chính xác phân loại các trạng thái tưởng tượng vận động chi trên
dựa trên tín hiệu điện não.
- Nghiên cứu và đề xuất phương pháp phân loại ba phân lớp IHMv bao gồm:
tưởng tượng chuyển động tay trái (Lf_IHMv), tưởng tượng chuyển động tay phải
(Ri_IHMv) và trạng thái nghỉ (Re_IHMv) dựa trên tín hiệu sóng não để sử dụng
trong các hệ thống hỗ trợ vận động người. Để thực hiện được điều này thì kết hợp
giữa nhóm các thuộc tính đề xuất với mô hình phân loại để phân giải ba phân lớp
IHMv là một vấn đề cần giải quyết
- Nghiên cứu và xây dựng bộ cơ sở dữ liệu điện não liên quan đến vận động
người của đối tượng người Việt Nam phục vụ nghiên cứu và phân tích.
Từ các kết quả nghiên cứu phân giải các tín hiệu IHMv, luận án sẽ thực hiện
xây dựng ứng dụng tự động phân loại các nhóm IHMv để tạo ra quyết định phân lớp
trạng thái đầu ra, phục vụ cho các hệ thống hỗ trợ điều khiển vận động sử dụng
sóng não.
Phạm vi nghiên cứu

-

Nghiên cứu chức năng điều khiển vận động của não bộ và các giải pháp kỹ
thuật nâng cao chất lượng tín hiệu IHMv.

-

Nghiên cứu các thuật toán định lượng tín hiệu IHMv và phương pháp lựa chọn
bộ đặc trưng.

5


-

Nghiên cứu phương pháp phân loại các tín hiệu IHMv.

-

Nghiên cứu xây dựng bộ cơ sở dữ liệu tín hiệu điện não liên quan đến vận
động chi trên của đối tượng là người Việt nam khỏe mạnh.

Phương pháp nghiên cứu
-

Nghiên cứu cơ sở lý thuyết về tín hiệu điện não liên quan đến tưởng tượng vận
động chi trên.

-

Mô hình hóa phương pháp định lượng và phân loại ba phân lớp IHMv.

-

Kiểm chứng đánh giá phương pháp phân lớp IHMv bằng thực nghiệm trên bộ
dữ liệu mẫu và trên bộ dữ liệu từ máy đo thực tế.

Các đóng góp mới của Luận án
-

Đề xuất bộ đặc trưng mới định lượng tín hiệu IHMv. Bộ đặc trưng mới được
phát triển từ phương pháp định lượng tín hiệu trên miền thời gian - tần số dựa
trên biến đổi Wavelet với số lượng kênh xử lý rút gọn. Dựa trên phương pháp
kiểm định ANOVA, bộ đặc trưng đề xuất đã cho thấy khả năng phân biệt ba
phân lớp IHMv trên bộ dữ liệu mẫu.

-

Đề xuất phương pháp sử dụng các thông số định lượng tín hiệu IHMv để phân
lớp 3 trạng thái đầu ra bao gồm: Lf_IHMv, Ri_IHMv, Re_IHMv. Phương
pháp được đề xuất dựa trên việc xây dựng bộ phân loại theo mô hình vector
học máy SVM được cấu trúc 2 tầng nối tiếp. Kết quả mô phỏng trên bộ dữ liệu
mẫu cho thấy cấu trúc bộ phân loại đề xuất cho kết quả phân loại tốt với ba
phân lớp IHMv.

-

Xây dựng tập dữ liệu điện não liên quan đến tưởng tượng vận động và vận
động thật chi trên của đối tượng người Việt Nam khỏe mạnh. Bộ dữ liệu sẽ
đóng góp vào bộ dữ liệu điện não liên quan đến vận động chi trên của thế giới

và có khả năng sử dụng cho quá trình huấn luyện hệ thống phân loại.

-

Xây dựng ứng dụng tạo quyết định 3 phân lớp IHMv theo mô hình phân loại
đề xuất. Kết quả hệ thống đã thực nghiệm thành công trên bộ dữ liệu mẫu và
6


bộ dữ liệu thực tế được đo tại phòng thí nghiệm. Điều này cho thấy tính khả
thi của phương pháp phân loại trên các bộ dữ liệu thực tế.
Cấu trúc nội dung luận án
Nội dung luận án bao gồm 4 chương. Trong đó các đóng góp khoa học của
luận án thể hiện ở các nội dung đề xuất và thực hiện trong chương 2, chương 3 và
chương 4. Các nội dung cụ thể như sau:
-

Chƣơng 1: Chương 1 trình bày cơ sở hệ thần kinh điều khiển vận động, các
mô hình xử lý và phân giải tín hiệu IHMv. Phần đầu chương trình bày tổng
quan về đặc điểm giải phẫu khu vực vỏ não vận động, hoạt động điện, cơ chế
truyền dẫn, cách thức thu nhận tín hiệu điều khiển vận động theo hệ thống đo
điện não EEG. Phần tiếp theo, nghiên cứu mô hình xử lý tín hiệu IHMv và
đưa ra các kiến nghị về các giải pháp kỹ thuật trong mô hình xử lý để tăng tỷ
số SNR của tín hiệu như lựa chọn kênh đo, sử dụng bộ lọc số FIR có pha
bằng không, lọc không gian Laplacian.

-

Chƣơng 2: Chương 2 trình bày đề xuất phát triển bộ đặc trưng mới để định
lượng tín hiệu IHMv theo phương pháp định lượng tín hiệu trên miền thời

gian – tần số dựa trên biến đổi wavelet để nâng cao độ chính xác phân loại
tín hiệu IHMv. Phần đầu chương tập trung nghiên cứu các phương pháp định
lượng tín hiệu IHMv theo phương pháp định lượng tín hiệu trên miền thời
gian - tần số. Phần tiếp theo, các đặc trưng sẽ được xây dựng và đánh giá khả
năng phân biệt các trạng thái dựa trên phương pháp kiểm định thống kê
ANOVA. Phần cuối của chương, luận án đề xuất việc lựa chọn đặc trưng để
xây dựng vector đặc trưng mô tả tín hiệu điện não IHMv dựa trên khả năng
phân biệt các trạng thái điều khiển vận động tưởng tượng chi trên theo chỉ số
F và p của mô hình phân tích phương sai ANOVA.

-

Chƣơng 3: Chương 3 đề xuất phương pháp sử dụng bộ đặc trưng định lượng
để thực hiện phân lớp ba trạng thái IHMv ứng dụng cho hệ thống hỗ trợ vận

7


động điều khiển bằng sóng não EEG. Trong chương này, luận án nghiên cứu
và đề xuất sử dụng bộ phân loại ba phân lớp IHMv theo mô hình phân loại
SVM 2 tầng dựa trên bộ đặc trưng đề xuất. Phần tiếp theo sẽ mô tả khả năng
thực hiện của hệ thống trên bộ dữ liệu mẫu Physionet để đánh giá hiệu quả
của mô hình.
-

Chƣơng 4: Chương 4 trình bày quy trình xây dựng bộ dữ liệu liên quan đến
vận động chi trên của đối tượng đo là người Việt nam phục vụ phân tích và
nghiên cứu. Phần đầu chương mô tả phương pháp thiết lập hệ thống đo và
đối tượng đo để thu nhận tín hiệu điện não IHMv. Phần tiếp theo mô tả đóng
góp về bộ dữ liệu điện não IHMv của đối tượng người Việt. Phần cuối

chương trình bày kết quả mô phỏng của bộ phân loại đề xuất trên bộ dữ liệu
được tạo ra và đánh giá kết quả.

-

KẾT LUẬN: Kết luận và hướng phát triển tiếp theo cho luận án.

8


CHƢƠNG 1. HỆ THẦN KINH ĐIỀU KHIỂN VẬN ĐỘNG VÀ
MÔ HÌNH XỬ LÝ TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO ĐỒ LIÊN QUAN
VẬN ĐỘNG CỦA NGƢỜI
Chương 1 trình bày cơ sở hệ thần kinh điều khiển vận động, các mô hình xử lý
và phân giải tín hiệu IHMv. Phần đầu chương trình bày tổng quan về đặc điểm giải
phẫu khu vực vỏ não vận động, hoạt động điện, cơ chế truyền dẫn, cách thức thu
nhận tín hiệu điều khiển vận động theo hệ thống đo điện não EEG. Phần tiếp theo,
nghiên cứu mô hình xử lý tín hiệu IHMv và đưa ra các kiến nghị về các giải pháp kỹ
thuật trong mô hình xử lý để tăng tỷ số SNR của tín hiệu như lựa chọn kênh đo, sử
dụng bộ lọc số FIR có pha bằng không, lọc không gian Laplacian.
1.1.

Hệ thần kinh điều khiển vận động
Não là hệ thần kinh trung ương của các cơ thể sống có chức năng điều khiển

các cơ quan trong cơ thể. 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 người
có trọng lượng khoảng 1,5 kg [105]. Trong đó, não người Việt Nam cân nặng
khoảng 1400 gam và ở nam giới có trọng lượng lớn hơn nữ giới [50]. Diện tích bề
mặt của não khoảng 1600 cm², và dày khoảng 3 mm. Xét về mặt giải phẫu học thì

bộ não người bao gồm có 3 phần chính: đại não, tiểu não, thân não; và các phần nhỏ
khác gọi chung là não trung gian (Hình 1.1). Khu vực nhìn tập trung vào thùy chẩm
trong khi đó khu vực cảm giác và vận động có mặt ở cả hai phía của não bộ. Có một
số vị trí xác định tại vỏ não cảm giác và vận động mà chỉ có khu vực đó sẽ điều
khiển một bộ phận nào đó của cơ thể. Kích thước của mỗi khu vực này thì tỷ lệ với
độ chính xác cần có của cảm giác hoặc của hệ điều khiển vận động. Khu vực cảm
giác từ lưỡi và tay có phân bố khá rộng trong khi khu vực cảm giác của phần giữa
cơ thể và mắt phân bố hẹp hơn. Khu vực vận động của chi trên và các cơ quan phụ
trách nói có phân bố rộng [101], [67].

9


Hình 1.1. Cấu tạo não gồm 3 phần đại não (Cerebrum), tiểu não (Cerebellum) và
thân não (brain stem)
-

Đại não
Trong não người, đại não là phần não phát triển mạnh nhất. Nó chiếm toàn bộ

khối lượng và thể tích não bộ. Đại não gồm hai nửa trái, phải đối xứng qua rãnh liên
bán cầu với ba mặt: mặt trên, mặt dưới, mặt trong. Trên bề mặt đại não có các khe,
các rãnh ăn sâu vào trong chia bề mặt đại não thành các thuỳ, các hồi não. Bán cầu
khiển hầu hết chức năng nửa trái. Sự bắt chéo của các sợi thần kinh xảy ra ở
trái kiểm soát phần lớn chức năng của nửa phải cơ thể trong khi bán cầu phải điều
thân não.
khiển hầu hết chức năng nửa trái. Sự bắt chéo của các sợi thần kinh xảy ra ở thân
não.

Hình 1.2. Vị trí của đại não chiếm phần lớn não người [50]

Do đó, tổn thương ở bán cầu trái sẽ gây ra sự giảm cảm giác và vận động ở
nửa phải và ngược lại. Mặt trên có 3 khe là khe Sylvius (khe bên); khe Rolando
(khe giữa); khe thẳng góc ngoài (khe đỉnh thẩm), chia mặt ngoài thành 4 thùy: thùy

10


trán, thùy đỉnh, thùy chẩm, thùy thái dương. Mặt trong có 3 khe: khe dưới trán, khe
thẳng góc trong, khe cựa. Ba khe này chia bán cầu đại não thành 5 thùy: thùy
vuông, thùy viền, thùy chêm, thùy thái dương. Mặt dưới có 2 khe là khe Bisa, khe
sylvius, chia mặt dưới thành 2 thùy: thùy ổ mắt (ở phía trước) và thùy thái dương chẩm (ở phía sau).
+ Thùy trán: phụ trách mức độ tập trung, cảm xúc, phối hợp các chuyển động, tạo
ra các chuyển động, chuyển động mắt, chuyển động cơ, các chuyển động thành kỹ
năng
+ Thùy chẩm: Đọc và nhìn
+ Thùy đỉnh: Một số chức năng ngôn ngữ, đọc, nhìn, cảm nhận xúc giác
+ Thùy thái dương: Nghe, ghi nhớ hình ảnh, âm nhạc
-

Tiểu Não
Tiểu não là một cấu trúc lớn nằm sau cầu não và hành tuỷ, bị thùy chẩm của

bán cầu đại não che khuất. Tiểu não được phát triển mạnh ở động vật có vú và
chim. Tiểu não có ba thùy: một thùy giun ở giữa và hai bán cầu tiểu não ở hai bên.
Bán cầu tiểu não được phát triển cùng với sự phát triển của bán cầu đại não và chỉ
có ở động vật có vú. Tiểu não cũng do hai phần: chất xám và chất trắng tạo nên.
Tiểu não là khu vực chịu trách nhiệm điều hòa trương lực cơ, duy trì thăng
bằng và định hướng cử động và phối hợp động tác.

11

Hình 1.3. Vị trí của tiểu não.
-

Thân não
Thân não gồm các cấu trúc thần kinh: hành não, cầu não, não giữa. Thân não

có nhiều chức năng tự động khác nhau, như kiểm soát hô hấp, nhịp tim, huyết áp,
giấc ngủ, trạng thái thức, và sự chú ý.
1.1.1 Các hoạt động điện của não
Hệ thần kinh trung tâm chứa các tế bào thần kinh và tế bào thần kinh đệm
(nằm giữa các nơron). Mỗi tế bào thần kinh chứa sợi trục thần kinh, đuôi gai, nhánh
thần kinh và thân tế bào. Các tế bào thần kinh đáp ứng lại kích thích và truyền thông
tin qua một khoảng cách dài. Tế bào thần kinh có một nhân và chứa hầu hết các trao
đổi chất của tế bào, đặc biệt là liên quan đến tổng hợp protein. Protein được tạo ra
trong thân tế bào sẽ được truyền đến các phần còn lại của tế bào thần kinh. Sợi trục
thần kinh là một ống dài để truyền xung điện và có thể truyền vài mét trong tủy
sống.
Gai thần kinh để kết nối tới cả trục thần kinh hoặc gai thần kinh của các tế bào
khác và nhận xung từ các tế bào thần kinh khác hoặc chuyển tiếp (relay) tín hiệu tới
các tế bào thần kinh khác. Trong não người thì mỗi tế bào thần kinh được kết nối tới
xấp xỉ 10.000 tế bào thần kinh khác, hầu hết thông qua kết nối gai thần kinh [104].
Các hoạt động trong hệ thần kinh trung tâm (CNS) chủ yếu liên quan đến dòng tiếp
hợp được truyền giữa các chỗ chuyển tiếp của trục thần kinh và nhánh thần kinh

12


hoặc nhánh thần kinh với nhánh thần kinh của tế bào khác. Điện thế có cực âm và

khoảng 60-70mV có thể thấy được dưới lớp màng của thân tế bào.
Điện thế này thay đổi với sự thay đổi của các hoạt động chuyển tiếp. Nếu một
điện thế hoạt động chuyển tiếp truyền dọc sợi, và kết thúc tại một khớp thần kinh
kích thích, thì một điện thế khớp thần kinh sau kích thích sẽ xảy ra ở nơron tiếp
theo. Nếu hai điện thế hoạt động cùng truyền dọc cùng một sợi trong một khoảng
cách ngắn thì sẽ là tổng của hai EPSP và tạo ra một điện thế hoạt động trên nơron
tiếp theo.
Nếu sợi trục kết thúc ở một khớp thần kinh hạn chế, sẽ xảy ra hiện tượng siêu
phân cực và sẽ được thể hiện bằng một điện thế hạn chế sau chuyển tiếp.

0
-60
0
-60

0
-60

Hình 1.4. Điện thế màng tế bào thần kinh thay đổi và dòng điện trong quá trình
synap kích thích được ghi bằng các vi điện cực nội tế bào. Điện thế hoạt động trong
hoạt động kích thích và hạn chế tiền synap dẫn đến hoạt động EPSP và IPSP ở
nơron sau synap.[110]

13


1.1.2 Điện thế hoạt động
Thông tin truyền bởi tế bào thần kinh được gọi là điện thế hoạt động AP. Các
AP được tạo ra do sự trao đổi ion giữa các màng tế bào thần kinh và một AP là một
sự thay đổi điện thế màng tạm thời và được truyền dọc trục thần kinh. Nó thường

được bắt đầu từ thân tế bào truyền theo một hướng. Điện áp màng khử cực (trở nên
dương hơn) và tạo ra đỉnh. Sau khi tạo đỉnh thì màng lại tái cực (trở nên âm hơn).
Điện thế trở nên âm hơn so với điện thế nghỉ và sau đó trở lại bình thường. Điện thế
hoạt động của hầu hết các tế bào kéo dài trong khoảng 5-10ms (Hình 1.5)
Vận tốc dẫn của điện thế hoạt động nằm từ 1 đến 100 m/s. Các AP thường
được khởi tạo từ nhiều kiểu kích thích khác nhau: các tế bào thần kinh cảm giác đáp
ứng với nhiều kiểu kích thích như hóa học, ánh sáng, điện, áp suất, sờ nắm, kéo dãn.
Mặt khác, các tế bào thần kinh trong CNS (não và xương sống) chủ yếu được kích
thích bởi hoạt động hóa học tại khớp thần kinh.
Để hình thành một AP thì kích thích phải đạt trên mức ngưỡng. Nếu kích thích
yếu thì có thể chỉ tạo ra một xáo trộn điện tử cục bộ và không đủ để tạo ra một AP
có thể truyền đi được. Ngay khi kích thích có cường độ cao hơn mức ngưỡng thì
điện thế hoạt động sẽ xuất hiện và di chuyển xuống các tế bào thần kinh.

+30
0

-30

-60

-90
0

2

4

14

6

8

10


Hình 1.5. Thay đổi điện thế màng do việc đóng các kênh Na và mở các kênh K
Đối với người thì biên độ của AP xấp xỉ -60mV đến 10mV. Đối với tế bào
thần kinh, cần ít nhất 2 mili giây trước khi xuất hiện kích thích tiếp theo. Trong thời
gian này thì không có một AP nào có thể được tạo ra. Đây gọi là thời gian khó bảo.
1.1.3 Tạo tín hiệu EEG
Tín hiệu điện não là dòng điện sinh ra trong quá trình kích thích các sợi nhánh
thần kinh của các nơron trong vỏ não. Khi tế bào não được kích thích, dòng chuyển
tiếp được tạo ra trong sợi nhánh. Dòng này tạo ra một trường từ có thể đo bằng máy
điện cơ và một trường điện thứ cấp trên sọ có thể đo bằng hệ thống điện não. Sự
chênh lệch về điện thế được gây nên bởi các điện thế postsynaptic từ các tế bào
pyramidal tạo nên các lưỡng cực điện giữa soma (thân tế bào thần kinh) và các
nhánh thần kinh apical (nhánh thần kinh). Các dòng điện não chứa hầu hết các ion
Na+, K+, Ca++ và Cl – được bơm qua các kênh trong màng tế bào thần kinh theo
hướng được điều khiển bởi điện thế màng [47]
Như chúng ta đã biết đầu người có chứa những lớp khác nhau bao gồm: da
đầu, sọ, não và nhiều lớp mỏng ở giữa. Trong đó, sọ người làm suy giảm tín hiệu
xấp xỉ một trăm lần so với mô mềm. Do được đo qua nhiều lớp vật chất nên tín hiệu
điện não bị suy giảm nhiều chỉ còn cỡ µV do đó nó khá nhỏ và dễ bị nhiễu can
thiệp. Mặt khác, hầu hết các nhiễu được tạo ra trong não hoặc trên da đầu. Do đó
chỉ có một lượng các nơron kích thích đủ lớn mới có thể tạo đủ điện thế và có thể
ghi được thông qua các điện cực da đầu. Các tín hiệu điện não yếu có thể được đo
không xâm lấn bởi hệ thống máy đo điện não EEG thông qua các điện cực trên da
đầu. Các tín hiệu này sẽ được khuếch đại lên nhiều lần và hiển thị trên giấy ghi hoặc

lưu trong bộ nhớ máy tính phục vụ nghiên cứu và chẩn đoán. Hầu hết các ứng dụng
chẩn đoán và theo dõi trong y tế liên quan đến não đều được thực hiện thông việc
phân tích phổ tần số và có thể quan sát được từ tín hiệu EEG

15


Hình 1.6. Cấu trúc của một nơ ron

Hình 1.7. Ba lớp của não trong đó thể hiện điện trở xấp xỉ và độ dày của các lớp
Tín hiệu điện não EEG là tín hiệu điện được đo trên sọ não và được tạo ra bởi
các dòng ion trong các nơron của não.

16


F7
O1
O2
F8
Fp2
F4
C4
P4
Fp1
F3
C3
P3
Fz
Cz

Pz
2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

Hình 1.8. Tín hiệu điện não ghi được từ các điện cực
Thế mạnh của phương pháp đo điện não EEG đó là nó có thể phát hiện ra
những thay đổi cỡ mili giây. Điện thế hoạt động mất xấp xỉ từ 0,5 – 130 milli giây
để truyền giữa các nơron nên EEG là một công cụ phù hợp. Tín hiệu EEG có độ
phân giải thời gian rất tốt và thường người ta kết hợp EEG với fMRI là hệ thống có
độ phân giải không gian tốt để nghiên cứu. EEG cũng có thể quyết định cường độ
tương đối và vị trí của các hoạt động điện tại các khu vực giải phẫu khác nhau của
não. Thông thường sóng não chia làm 4 nhóm theo phổ tần số chính: sóng beta
(>13Hz), alpha (8-13Hz), theta (4-8Hz) và delta (0.5-4Hz). Sóng alpha (8-13Hz) có

thể chỉ thị được trạng thái thư giãn hay thể hiện mức độ tập trung của người. Bất kỳ
một sự tập trung nào cũng sẽ dẫn đến sự suy giảm trong dải alpha. Sóng µ là một
sóng điện não có dải tần nằm trong dải alpha và thường liên quan đến quá trình lập
kế hoạch vận động hoặc tưởng tượng vận động của người. Tuy nhiên trong khi sóng
alpha thường xuất hiện tại các điện cực khu vực chẩm thì sóng µ không phụ thuộc
vào quá trình nhìn và thường xuất hiện tại các điện cực trên vùng vỏ não vận động
[11].

17


A

B

V

Thời gian

V

Thời gian

Hình 1.9. Tín hiệu điện não thu được tại các vị trí khác nhau của điện cực theo hai
phương pháp lưỡng cực (a) và đơn cực (b)
Điện thế liên quan đến sự kiện (Evoked potentials – ERP)
Các điện thế liên quan đến sự kiện là những biến đổi điện áp đáng kể do các
hoạt động thần kinh gợi lên. Các điện thế gợi này được bắt đầu bởi các kích thích
bên trong và bên ngoài. ERPs là phương pháp phù hợp để nghiên cứu các khía cạnh
của quá trình nhận thức bình thường hoặc bất thường. Biên độ của các thành phần

ERP thường nhỏ hơn so với các thành phần EEG tự phát do đó nó không dễ dàng
nhận thấy từ dữ liệu điện não thô. Chúng thường phải được tách ra từ bộ các bản ghi
điện não bằng cách lấy trung bình các đoạn bản ghi (epochs) của tín hiệu điện não
đồng bộ thời gian với các sự kiện lặp lại của cảm giác, nhận thức và các hoạt động
điều khiển vận động [6].
1.1.4 Hệ thống điều khiển vận động của não
Não chứa những khu vực như khởi tạo chuyển động, cảm nhận có ý thức, phân
tích, thể hiện cảm xúc và hành vi. Vùng tiểu não tổ chức các chuyển động chủ động
của cơ và duy trì cân bằng. Tiểu não điều khiển các chức năng không chủ động như
thở, nhịp tim, nhịp sinh học. Một trong những khu vực quan trọng có liên quan đến
điều khiển các chức năng vận động đó là vỏ não điều khiển vận động. Đây chính là
khu vực tham gia vào quá trình lập kế hoạch, điều khiển và thực hiện các chuyển
động có chủ ý. Mỗi vùng chứa một lượng rất lớn các nơ ron thần kinh từ vỏ não tới
cuống não và tủy sống. Vùng vận động thuộc hồi trán lên, đây là nơi xuất phát của
18


bó tháp. So với các vùng khác thì vùng vận động có diện tích lớn nhất. Ngoài ra,
bên cạnh vùng vận động còn có vùng tiền vận động thuộc vùng 6 thùy trán, đây là
nơi xuất phát các sợi đi đến các nhân xám dưới vỏ rồi theo hệ ngoại tháp chi phối
các vận động tự động.
Nơron trong vỏ não vận động gửi tín hiệu theo sợi trục thần kinh hoặc gửi trực
tiếp tới tủy sống và hình thành một khớp thần kinh trên tế bào thần kinh vận động
(đây là tế bào thần kinh mang tín hiệu từ tủy sống tới các cơ để tạo ra chuyển động).
Tế bào thần kinh vận động gửi thông tin qua trục thần kinh tới hệ cơ. Khi nơron trên
vỏ não kích hoạt thì nó sẽ làm cơ co. Hoạt động trên vỏ não vận động càng lớn thì
lực cơ càng mạnh. Mỗi điểm trên vỏ não vận động điều khiển một cơ hoặc một
nhóm nhỏ các cơ liên quan. Cách mô tả này chỉ đúng một phần. Tại khu vực vỏ não
vận động có thể phát ra tín hiệu điều khiển vận động của chân, tay, bụng, vai, lưng,
đầu, mắt, môi v.v. Ngoài ra để có thể thực hiện được chuyển động, một số khu vực

khác cũng có những thông tin để hỗ trợ cho việc vận động đó là: Vỏ não tiền vận
động, khu vực vận động bổ sung.

Hình 1.10. Phân chia khu vực chức năng cảm giác và điều khiển vận động của vỏ
não[101]
-

Vùng vận động chính: Khu vực này về mặt giải phẫu là nơi tập trung
nhiều tế bào Betz. Tế bào này truyền theo trục thần kinh xuống tủy xương
tới khớp thần kinh trên mạch liên thần kinh của tủy sống (interneuron
circuitry) và trực tiếp tới các tế bào thần kinh vận động alpha trên tủy

19


sống có kết nối tới các cơ. Khu vực vỏ não vận động chính nằm tại vị trí
BA4 theo cấu trúc của Brodmann. Khu vực này thường liên quan đến tạo
ra các chuyển động hay liên quan đến đầu ra của hệ thần kinh vận động.
-

Vùng tiền vận động: Vùng này chịu trách nhiệm một số vấn đề của điều
khiển vận động như chuẩn bị cho chuyển động, cảm giác dẫn đường của
chuyển động, dẫn đường không gian cho động tác. Vùng này nằm dịch
lên phía trên của vỏ não vận động chính.

-

Vùng vận động bổ sung SMA: Có nhiều đề xuất chức năng của khu vực
này như tạo lập kế hoạch chuyển động, lập kế hoạch chuỗi chuyển động,
cân bằng hai nửa của cơ thể (các chức năng này hiện nay vẫn là các giả

thuyết).

Bản đồ vận động cho thấy rằng có sự sắp xếp có trật tự của các nếp gấp não tại
các khu vực điều khiển mặt, ngón tay, chân, bàn tay, cánh tay, thân, cẳng chân và
bàn chân. Tuy nhiên, các bộ phận được dùng trong những nhiệm vụ đòi hỏi sự
chính xác tuyệt đối và kiểm soát tốt nhất như các ngón tay, bàn tay và mặt thì có
những biểu hiện không cân đối ở các khu vực vận động của vỏ não (Hình 1.11).
Những sợi trục này bắt nguồn từ những nơ ron thần kinh hình chóp lớn được chỉ
định trong những lớp mỏng hình chữ V có tên là Tế bào Betz sau khi họ tìm ra
chúng.

20


Hình 1.11. Sắp xếp các khu vực tế bào thần kinh trên vỏ não của
Brodmann ở Người

Hình 1.12. Khu vực chính của vỏ não điều khiển vận động
Vùng vận động và cảm giác của vỏ não có các quy luật hoạt động sau đây [51]:
-

Quy luật bắt chéo: Bán cầu não bên này chi phối vận động và cảm giác
của nửa thân bên kia.

-

Quy luật ưu thế: Những cơ quan nào vận động nhiều và cảm giác tinh tế
thì chiếm vùng vỏ não rộng hơn (tay, miệng...).

21

-

Quy luật lộn ngược: Vùng vỏ não phía trên chi phối vận động và cảm
giác của các bộ phận phía dưới cơ thể. Ngược lại, vùng vỏ não phía dưới
chi phối các bộ phận phía trên

Các nếp cuộn não đối nhau ở khu tiền trung tâm (Brodmann khu vực 4) chính
là khu vực vận động chính, là khu vực có cường độ kích thích thấp nhất bắt đầu gợi
ra chuyển động. Ở cường độ thấp, các tác động do kích thích có thể được biểu hiện
bởi hoạt động của các nơron thần kinh gần các điện cực được nối với tủy sống trực
tiếp hoặc gián tiếp thông qua một số lượng nhỏ các liên hợp thần kinh.
Những phản ứng ở các cơ (ví dụ như ở tay) được ghi lại bằng bề mặt các điện
cực. Điện thế hoạt động lớn và có độ chờ ngắn, phù hợp với thực tế là chúng được
điều khiển bởi các sợi thần kinh vỏ não-tủy sống (Hình 1.13).
Các tín hiệu điều khiển vận động tới các bó cơ và cơ quan ngoại vi từ trung
tâm điều khiển vận động của não bộ sẽ di chuyển dọc các noron vận động tới phần
cuối não dính với tủy sống. Tại đây hầu hết các sợi trục thần kinh của noron thần
kinh vận động sẽ bắt chéo sang phía bên kia của hệ thần kinh trung ương và di
chuyển xuống tủy sống theo đường dẫn bên xương sống và số còn lại di chuyển dọc
xương sống theo đường dẫn trước xương sống. Các tế bào thần kinh vận động trên
cuối cùng sẽ ghép khớp thần kinh với các tế bào thần kinh dưới tại điểm gốc của
xương sống. Các tế bào thần kinh vận động dưới sẽ hoàn thành hành trình tới nhóm
cơ mục tiêu.

22


Hình 1.13. Khu vực vận động có thể được kích thích trực tiếp ở người tỉnh táo

A: Sự kích thích từ trường của khu vực vận động hay xương sống cổ làm cho các cơ
co thắt không đau đớn. Sự kích thích của khu vực vận động trên vỏ não kích hoạt
các sợi nối vỏ não-tủy sống và gây ra một phản ứng điện cơ đồ (EMG) đỗ trễ ngắn
ở các cơ đối nhau.
B: Các bản ghi cho thấy sự kích hoạt của các cơ cánh tay và bàn tay (bắp tay và mô
cơ út) khi có kích thích lên vỏ não và xương sống cổ. Các đỉnh xuất hiện sớm hơn
trong các kích thích xương sống cổ vì các xung vỏ não-tủy sống truyền đi trong một
khoảng cách ngắn hơn. Điểm được đánh dấu là s là sự kích thích giả, phản lại tác
dụng của các xung từ trường.
Các bản đồ thực nghiệm ban đầu về sự kích thích điện trên bề mặt vỏ não đã
dẫn tới ý kiến cho rằng khu vực vận động sơ cấp hoạt động như một khu tổng lớn
(như một công tắc điều khiển các cơ độc lập hay những nhóm nhỏ các cơ liền kề).
Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu chi tiết hơn sử dụng các vi điện cực chèn vào sâu trong
vỏ não (vi kích thích trong hộp sọ hay ICMS) để kích thích các nhóm nhỏ của các
nơ ron thần kinh đầu ra, điều này chỉ ra rằng sự xem xét đơn giản trên là không

23


chính xác. Trong khi kích thích yếu nhất có thể tạo ra sự co giật của các cơ độc lập,
các cơ giống nhau được kích hoạt không đổi từ một vài vị trí riêng rẽ, cho thấy rằng
các nơ ron thần kinh ở một vài vị trí trên vỏ não định hướng các sợi trục thần kinh
tới cùng một đích.
Ngoài ra, hầu như sự kích thích kích hoạt một số cơ, với những cơ hiếm khi
hoạt động độc lập. Điều này được chứng thực bởi các thực nghiệm giải phẫu và sinh
lý gần đây cho thấy rằng sự phân bố của các sợi trục vỏ não-tủy sống khác với phân
bố các dây thần kinh vận động nhiều hơn một cơ. Thay vì một khu trung tâm điều
khiển cơ đơn giản, bản đồ chi tiết của khu vực vận động trên não khỉ đã gợi ý một
tổ chức đồng tâm: những vị trí ảnh hưởng những cơ ở xa tâm được bao chứa ở trung
tâm của một vùng rộng hơn chứa các vị trí ảnh hưởng tới những cơ gần hơn, trong

khi những vị trí ở vòng biên xung quanh trung khu này chỉ làm ảnh hưởng tới
những cơ ở gần. Một hệ quả của sự dư thừa trong sự biểu hiện cơ này là những đầu
vào của khu vực vận động từ những vùng vỏ não này có thể kết hợp cả những cơ ở
gần và ở xa bằng những cách khác nhau trong những nhiệm vụ khác nhau.
Vùng vỏ não điều khiển hai tay có khoảng cách phân biệt về không gian tốt
hơn là khu vực điều khiển hai chân. Trong nghiên cứu [17] giải thích rõ vì sao chân
trái và chân phải tạo ra các thành phần EEG giống nhau trong khi đó tay trái và tay
phải tưởng tượng vận động có thể phân biệt về mặt không gian bằng kỹ thuật EEG.
Trong một vài nghiên cứu gần đây bằng kỹ thuật cộng hưởng từ cho thấy phân bố
của các hoạt động tưởng tượng của chuyển động chân trái và chân phải là khá tương
đồng do lượng oxy trong máu đáp ứng tới cả hai trạng thái tưởng tưởng vận động
[117].
Một đặc điểm đặc trưng của vận động tự chủ là nó có thể được nâng cao qua
tập luyện. Điều này có thể liên quan với sự sắp xếp lại các vùng vỏ não. Ở một
nghiên cứu, sự thay đổi rõ rệt được tìm thấy trên khu vực vận động ở người sau khi
tập luyện một bài tập vận động đơn giản. Chụp ảnh chức năng thần kinh cho thấy

24


các vùng vỏ não được kích hoạt trong suốt quá trình thực hiện chuỗi huấn luyện và
khu vực có thể mở rộng ở các vùng vỏ não ở xa khu vực có tổn thương (Hình 1.14)

Hình 1.14. Khi một chuyển động được tập luyện, khu vực vận động chính được mở
rộng hơn [127]
A: Con người thực hiện bài tập chạm ngón tay cái vào đầu từng ngón tay con lại
theo trình tự lần lượt. Số thứ tự được đếm từ 1 đến 4. Cả trình tự chuyển động đã
tập luyện và trình tự chuyển động mới được thực hiện đã được cố định, tốc độ chậm
(2 thành phần chuyển động trên 1 giây)
B: Máy quét MRI cho thấy các vùng ở khu vực vận động sơ cấp bị kích hoạt trong

suốt quá trình thực hiện trình tự bài tập hàng ngày trong 3 tuần (hình trái) và trình
tự chuyển động mới (hình phải). Vùng được kích hoạt lớn hơn khi thực hiện chuyển

25