Nhận dạng hoạt động gõ tay thông qua phân tích tín hiệu quang phổ cận hồng ngoại (NIRS) dùng giải thuật hồi quy

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
NGÔ QUỐC CƯỜNG

NHẬN DẠNG HOẠT ĐỘNG GÕ TAY THÔNG QUA
PHÂN TÍCH TÍN HIỆU QUANG PHỔ CẬN
HỒNG NGOẠI (NIRS) DÙNG GIẢI THUẬT HỒI QUY
S

K

C

0

0

3

9
6

5
1

9
3

NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605270

S KC 0 0 3 7 4 8

Tp. Hồ Chí Minh, 2012


lâm

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
NGÔ QUỐC CƢỜNG

NHẬN DẠNG HOẠT ĐỘNG GÕ TAY THÔNG QUA PHÂN TÍCH
TÍN HIỆU QUANG PHỔ CẬN HỒNG NGOẠI (NIRS) DÙNG
GIẢI THUẬT HỒI QUY

NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605270

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10/2012


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGÔ QUỐC CƢỜNG

NHẬN DẠNG HOẠT ĐỘNG GÕ TAY THÔNG QUA PHÂN TÍCH
TÍN HIỆU QUANG PHỔ CẬN HỒNG NGOẠI (NIRS) DÙNG
GIẢI THUẬT HỒI QUY

NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605270
Hƣớng dẫn khoa học:
TS. NGUYỄN THANH HẢI

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10/2012


Quyết định giao đề tài [chèn vào quyết định có đóng mộc]

i


LÝ LỊCH KHOA HỌC
I. LÝ LỊCH SƠ LƢỢC:
Họ & tên: Ngô Quốc Cƣờng
Giới tính: Nam
Ngày, tháng, năm sinh: 17/05/1987
Nơi sinh: TP. Hồ Chí Minh
Quê quán: Tây Ninh
Dân tộc: Kinh
Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: 28B, đƣờng 494, khu phố 4, phƣờng Tăng
Nhơn Phú A, Quận 9, TP. Hồ Chí Minh.
Điện thoại cơ quan:
Điện thoại nhà riêng:

Fax:
E-mail:
II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO:
1. Trung học chuyên nghiệp: không
Hệ đào tạo:
……
Nơi học (trƣờng, thành phố):
Ngành học:

Thời gian đào tạo từ ……/…… đến ……/

2. Đại học:
Hệ đào tạo: Chính quy
Thời gian đào tạo từ 10/2005 đến 01/ 2010
Nơi học (trƣờng, thành phố): Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật TP. HCM
Ngành học: Công nghệ điện tử - viễn thông
Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp: Thiết kế và thi công hệ thống DSCDMA
Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án hoặc thi tốt nghiệp: 01/2010, Bộ môn Điện
Tử Viễn Thông, Khoa Điện- Điện Tử, Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật TP. HCM
Ngƣời hƣớng dẫn: Th.S Nguyễn Ngô Lâm
III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP
ĐẠI HỌC:
Thời gian
02/2010-8/2010
10/2010- nay

Nơi công tác
Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật
TP. HCM
Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật

TP. HCM

ii

Công việc đảm nhiệm
Giảng viên thỉnh giảng
Giảng viên cơ hữu


LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chƣa từng đƣợc ai
công bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2012
(Ký tên và ghi rõ họ tên)

iii


LỜI CẢM ƠN
Em xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô trong Khoa Điện Điện tử đã trang bị cho em kiến thức và đã giúp đỡ em giải quyết
những khó khăn trong quá trình làm luận văn.
Bên cạnh đó em cũng xin cảm ơn các anh chị học viên đã
đóng góp ý kiến cho để đề tài đạt hiệu quả hơn.
Đặc biệt, em xin chân thành cảm ơn Thầy hƣớng dẫn, T.S
Nguyễn Thanh Hải đã tận tình giúp đỡ trong quá trình lựa chọn đề
tài và hỗ trợ em trong quá trình thực hiện.
Và cũng không quên gởi lời cảm ơn đến quý Thầy Cô, các
bạn sinh viên Bộ Môn Kỹ Thuật Y Sinh, Đại Học Quốc Tế, Đại
Học Quốc Gia TP. Hồ Chí Minh, những ngƣời đã xung phong

tham gia hỗ trợ và thu thập dữ liệu.
Học viên

Ngô Quốc Cƣờng

iv


TÓM TẮT
Trong những thập kỷ gần đây, các nghiên cứu về việc não giao tiếp máy tính
phục vụ cho mục đích chẩn đoán và phục hồi chức năng không ngừng phát triển.
Oxy trên vỏ não và lƣu lƣợng máu trên các vùng của não ngƣời có thể đo bằng
phƣơng pháp không xâm nhập – quang phổ cận hồng ngoại fNIRS (functional Near
InfraRed Spectroscopy). Trong đề tài này, ngƣời thực hiện xây dựng giải thuật để
nhận dạng một ngƣời đang gõ tay trái hay tai phải dựa trên tín hiệu não đo đƣợc. Dữ
liệu còn nhiễu thu thập từ nhiều kênh sẽ đi qua bộ tiền xử lý dùng bộ lọc SavitzkyGolay để có đƣợc tín hiệu phẳng hơn. Đặc tính của tín hiệu sau lọc trong quá trình
gõ tay trái và phải đƣợc trích ra thông qua hồi quy đa thức. Hệ số hồi quy tƣơng ứng
với lƣợng tập trung oxy- hemoglobin sẽ đƣợc dùng cho việc nhận dạng. Sau cùng,
công cụ vector hỗ trợ - SVM đƣợc áp dụng để huấn luyện và nhận dạng tay trái hay
tay phải đang đƣợc gõ. Song song đó, mạng nơ-ron nhân tạo cũng đƣợc sử dụng để
huấn luyện và nhận dạng, cho thấy tín hiệu quả của các đặc trƣng đã có. Các kết quả
thí nghiệm trên 3 ngƣời với nhiều lần gõ tay đã cho thấy độ tin cậy của giải thuật đã
đề xuất.

v


ABSTRACT
Researches of human Brain Computer Interface (BCI) for the objective of diagnosis
and rehabilitation have been recently increased. Cerebral oxygenation and blood flow on

particular regions of human brain can be measured using a non-invasive technique – fNIRS
(functional Near Infrared Spectroscopy). In this thesis, a study of recognition algorithm
will be described for recognition whether one taps his/her left hand or right hand. Data
with noises and artifacts collected from a multi-channel system will be pre-processed using
a Savitzky- Golay filter for getting more smoothly data. Characteristics of the filtered
signals during left and right hand tapping process will be extracted using a polynomial
regression algorithm. Coefficients of the polynomial, which correspond to OxygenHemoglobin (Oxy- Hb) concentration, will be applied for the recognition of hand tapping.
Then Support Vector Machines (SVM) will be employed to validate the obtained
coefficient data for hand tapping recognition. In addition, for the objective of comparison,
Artificial Neural Networks (ANN) was also applied to recognize hand tapping side with
the same topology. Experimental results have been done many trials on 3 subjects to
illustrate the effectiveness of the proposed method.

vi


MỤC LỤC
Trang
Quyết định giao đề tài............................................................................................... i
Lý lịch khoa học ...................................................................................................... ii
Lời cam đoan..........................................................................................................iii
Lời cảm ơn ............................................................................................................. iv
Tóm tắt .................................................................................................................... v
Abstract .................................................................................................................. vi
Mục lục ................................................................................................................. vii
Danh sách bảng ...................................................................................................... ix
Danh sách hình ........................................................................................................ x
Chƣơng 1
TỔNG QUAN ......................................................................................................... 1
1.1 Tổng Quan Về Lĩnh Vực Nghiên Cứu ............................................................... 1

1.2 Mục Đích Của Đề Tài ........................................................................................ 2
1.3 Nhiệm Vụ Và Giới Hạn Của Đề Tài .................................................................. 2
1.3.1 Nhiệm Vụ ....................................................................................................... 2
1.3.2 Giới Hạn ......................................................................................................... 3
1.4 Phƣơng Pháp Nghiên Cứu ................................................................................. 3
1.5 Tóm Tắt Đề Tài ................................................................................................. 3
Chƣơng 2
CƠ SỞ LÝ THUYẾT .............................................................................................. 5
2.1 Phƣơng Pháp Tái Hiện Hình Ảnh Và Tín Hiệu Não Ngƣời ................................ 5
2.1.1 Phƣơng pháp EEG .......................................................................................... 5
2.1.2 Phƣơng Pháp MRI .......................................................................................... 7
2.1.3 Phƣơng Pháp Quang Phổ Cận Hồng Ngoại fNIRS .......................................... 8
2.2 Cơ Sở Lý Thuyết ............................................................................................. 10
Chƣơng 3
THU THẬP DỮ LIỆU NÃO NGƢỜI SỬ DỤNG KỸ THUẬT QUANG PHỔ CẬN
HỒNG NGOẠI - fNIRS ........................................................................................ 15
3.1 Các Vùng Chức Năng Não Ngƣời .................................................................... 15
3.2 Thiết Bị Và Tín Hiệu fNIRS ............................................................................ 17
3.2.1 Thiết Bị ........................................................................................................ 17
3.2.2 Tín Hiệu fNIRS ............................................................................................ 19
3.3 Thiết Lập Thí Nghiệm Thu Dữ Liệu Cho Hoạt Động Gõ Tay .......................... 21
Chƣơng 4
TIỀN XỬ LÝ DỮ LIỆU ........................................................................................ 25
4.1 Bộ Lọc Savitzky – Golay ................................................................................. 25
4.2 Áp Dụng Bộ Lọc Trên Tín Hiệu NIRS............................................................. 31
Chƣơng 5
TRÍCH ĐẶC TRƢNG DÙNG HỒI QUY ĐA THỨC ........................................... 36
5.1 Mô Hình Hồi Quy Tuyến Tính Nhiều Biến ...................................................... 36
5.2 Mô Hình Hồi Quy Đa Thức ............................................................................. 38

vii


5.3 Tính Chất Ƣớc Lƣợng Bình Phƣơng Tối Thiểu ................................................ 40
5.4 Trích Đặc Trƣng Dùng Hồi Quy Đa Thức Trên Tín Hiệu NIRS....................... 40
Chƣơng 6
THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG PR- SVM............................................................. 48
6.1 Siêu Phẳng - Hyperplane ................................................................................. 48
6.2 SVM Tuyến Tính ............................................................................................. 49
6.3 Các Điều Kiện Karush-Kuhn-Tucker (KKT) ................................................... 50
6.4 Giải Thuật SMO .............................................................................................. 51
6.5 Thuật Toán Nhận Dạng PR - SVM .................................................................. 53
Chƣơng 7
THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG PR-ANN ............................................................. 58
7.1 Mạng Lan Truyền Ngƣợc ................................................................................ 58
7.2 Thuật Toán Nhận Dạng PR-ANN .................................................................... 61
Chƣơng 8
KẾT LUẬN ........................................................................................................... 65
8.1 Kết Luận .......................................................................................................... 65
8.2 Hƣớng Phát Triển Đề Tài................................................................................. 66
TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................... 67
PHỤ LỤC.............................................................................................................. 69

viii


DANH SÁCH BẢNG
Bảng 3. 1. Dữ liệu đo đƣợc trong 1.4 giây đầu tiên trên bán cầu não trái khi gõ tay
trái trên kênh 1 ...................................................................................................... 20
Bảng 5. 1. Tập dữ liệu để tìm các hệ số hồi quy ..................................................... 37

Bảng 6. 1. Sắp xếp các hệ số hồi quy từ các kênh (2, 5, 6, 9 và 12, 15, 16, 19) trong
một lần gõ tay ........................................................................................................ 54
Bảng 6. 2. Giải thuật kiểm tra chéo- nhận dạng gõ tay phải và trái......................... 55
Bảng 6. 3. Độ chính xác thu đƣợc trên chủ thể thứ 1 với thuật toán PR- SVM ....... 55
Bảng 6. 4. Độ chính xác thu đƣợc trên chủ thể thứ 2 với thuật toán PR- SVM ....... 56
Bảng 6. 5. Độ chính xác thu đƣợc trên chủ thể thứ 3 với thuật toán PR- SVM ....... 56
Bảng 7. 1. Giải thuật cập nhật trọng số cho mạng lan truyền ngƣợc 3 lớp .............. 61
Bảng 7. 2. Kết quả trên chủ thể 1 với thuật toán PR- ANN .................................... 63
Bảng 7. 3. Kết quả trên chủ thể 2 với thuật toán PR- ANN .................................... 63
Bảng 7. 4. Kết quả trên chủ thể 3 với thuật toán PR- ANN .................................... 63
Bảng 8. 1. Độ chính xác trung bình trên các chủ thể với thuật toán PR-SVM ........ 65
Bảng 8. 2. Độ chính xác trung bình trên các chủ thể với thuật toán PR-ANN ........ 65

ix


DANH SÁCH HÌNH
Hình 1. 1. Tóm tắt các phƣơng pháp đo tín hiệu não ................................................ 1
Hình 1. 2. Sự thay đổi Hemoglobin (Hb): Oxy-Hb, deOxy-Hb, total-Hb ................. 2
Hình 2. 1. Bố trí điện cực trong phép đo EEG[2] ..................................................... 5
Hình 2. 2. Bốn loại sóng cơ bản trong phép đo EEG : sóng delta, theta, alpha, beta
[3] ........................................................................................................................... 6
Hình 2. 3. Quá trình tác động lên nguyên tử hydro trong phƣơng pháp MRI [4] ...... 7
Hình 2. 4. Ảnh MRI có đƣợc theo phƣơng pháp T1 và T2 (từ trái sang) [5] ............. 8
Hình 2. 5. Dải bƣớc sóng từ tia Gamma đến vô tuyến .............................................. 8
Hình 2. 6. Tác động tia cận hồng ngoại vào vỏ não .................................................. 9
Hình 2. 7. Phổ hấp thụ hemoglobin đối với các bƣớc sóng khác nhau ...................... 9
Hình 2. 8. Đƣờng thẳng hồi quy có đƣợc trên não trái (đƣờng liền xanh) và não
phải (đƣờng nét đứt đỏ) khi gõ tay trái (a)) và gõ tay phải (b)).............................. 12
Hình 2. 9. Biểu diễn vector SVM của đáp ứng huyết động thu đƣợc từ NIRS (a)) và

mô hình phân loại SVM của dữ liệu NIRS (b)) ...................................................... 13
Hình 2. 10. Dữ liệu fNIRS thô với các loại nhiễu (đƣờng màu đỏ). Nhiễu vệt (trái)
và nhiễu Gauss (phải) ............................................................................................ 13
Hình 2. 11. Tín hiệu NIRS có artifact (đƣờng màu xanh) và tín hiệu đã loại bỏ nhiễu
(đƣờng màu đỏ) bằng phƣơng pháp đề xuất trong [16] .......................................... 14
Hình 3. 1. Phân chia các thùy trên vỏ não .............................................................. 15
Hình 3. 2. Vị trí vùng điều khuyển chuyển động motor control [17] ...................... 16
Hình 3. 3. Các chức năng liên quan trong vùng motor control ............................... 16
Hình 3. 4. Máy fNIRS : FOIRE-3000 .................................................................... 17
Hình 3. 5. Các kiểu bố trí Holder khác nhau .......................................................... 17
Hình 3. 6. Các thành phần của Holder khi tháo rời ................................................ 18
Hình 3. 7. Bố trí Holder và các đầu đo (a)) cho thí nghiệm trên máy FOIRE-3000
cùng phần mềm fNIRS (b)). .................................................................................. 18
Hình 3. 8. Thiết lập các thông số trên máy fNIRS dùng phần mềm fNIRS ............. 19
Hình 3. 9. Tín hiệu OxyHb, DeOxyHb, và TotalHb của kênh 1 trong 1,4 giây đầu
tiên ........................................................................................................................ 21
Hình 3. 10. Bố trí các đầu đo trên hai bán cầu não của chủ thể tham gia thí nghiệm
.............................................................................................................................. 21
Hình 3. 11. Hoạt động gõ tay trong thí nghiệm ...................................................... 22
Hình 3. 12. Giao thức thời gian cho một lần gõ tay ................................................ 22
Hình 3. 13. Vị trí các đầu đo (đầu phát – đỏ, đầu thu - xanh ), kênh đo trên khu vực
motor control của bán cầu não trái ......................................................................... 23
Hình 3. 14. Vị trí các đầu đo, kênh đo (màu vàng) trên khu vực motor control của
bán cầu não phải .................................................................................................... 23
Hình 3. 15. Các kênh 2, 5, 6, 9 trên bán cầu não trái và 12, 15, 16, 19 trên bán cầu
não phải đƣợc chọn để lấy dữ liệu ......................................................................... 23

x

Hình 3. 16. Tín hiệu thu đƣợc từ các kênh 2, 5, 6, 9 trên bán cầu não trái .............. 24
Hình 3. 17. Tín hiệu thu đƣợc từ các kênh 12, 15, 16, 19 trên bán cầu não phải ..... 24
Hình 4. 1. Làm phẳng tín hiệu với bậc của đa thức lần lƣợt d =0, 1, 2.................... 25
Hình 4. 2. Đáp ứng biên độ của lọc Savitzky- Golay với cửa sổ N=5, bậc d= 3...... 30
Hình 4. 3. Đáp ứng biên độ của lọc Savitzky- Golay với cửa sổ N=11, bậc d= 3.... 30
Hình 4. 4. Đáp ứng biên độ của lọc Savitzky- Golay với cửa sổ N=11, bậc d= 5.... 31
Hình 4. 5. Tín hiệu kênh 6 trƣớc và sau khi lọc với bộ lọc Savitzky- Golay có cửa sổ
5, bậc 3 .................................................................................................................. 32
Hình 4. 6. Tín hiệu kênh 6 trƣớc và sau khi lọc với bộ lọc Savitzky- Golay có cửa sổ
11, bậc 3 ................................................................................................................ 32
Hình 4. 7. Phân tích tín hiệu sau lọc. Các đƣờng nét đứt màu đen thể hiện sự phân
chia vùng tín hiệu theo thời gian khi thực hiện một lần gõ tay. Trong khi đó đƣờng
màu lục là sự thể hiện tƣơng ứng việc tăng và giảm oxy-Hb trên lý thuyết ............ 33
Hình 4. 8. Áp dụng đối với tín hiệu trên các kênh ở não trái. Tín hiệu gốc – Origin
signal, tín hiệu đƣợc làm phẳng Smooth signal ...................................................... 34
Hình 4. 9. Áp dụng đối với tín hiệu trên các kênh ở não phải................................. 34
Hình 4. 10. Tín hiệu NIRS thô (đƣờng liền xanh) và tín hiệu sau lọc (đƣờng nét đứt
đỏ). Các gai nhọn đột biến - artifacts (hai gai điển hình đƣợc khoanh tròn) bị loại bỏ
bởi bộ lọc Savitzky-Golay cửa sổ 11 ..................................................................... 35
Hình 5. 1. Hồi quy tín hiệu theo đa thức bậc 3 ....................................................... 41
Hình 5. 2. Hồi quy tín hiệu theo đa thức bậc 5 ....................................................... 41
Hình 5. 3. Hồi quy tín hiệu theo đa thức bậc 15 ..................................................... 42
Hình 5. 4. Hồi quy tín hiệu theo đa thức bậc 20 ..................................................... 42
Hình 5. 5. Đƣờng tín hiệu lý tƣởng của oxy-Hb khi có kích thích. ......................... 43
Hình 5. 6. Đƣờng cong tín hiệu sau khi hồi quy trên các kênh trong lần gõ tay trái 45
Hình 5. 7. Đƣờng cong tín hiệu sau khi hồi quy trên các kênh trong lần gõ tay phải
.............................................................................................................................. 45
Hình 5. 8. Đƣờng cong tín hiệu sau khi hồi quy trên các kênh trong lần gõ tay trái
(2) ......................................................................................................................... 46
Hình 5. 9. Đƣờng cong tín hiệu sau khi hồi quy trên các kênh trong lần gõ tay phải

(2) ......................................................................................................................... 46
Hình 6. 1. Các đƣờng phân chia hai tập dữ liệu mang đặc tính khác nhau .............. 48
Hình 6. 2. Các siêu phẳng H1 và H2 phân chia các mẫu tích cực và thụ động thành 2
lớp khác nhau ........................................................................................................ 49
Hình 6. 3. Sơ đồ khối thuật toán nhận dạng PR-SVM ............................................ 53
Hình 6. 4. Phân loại đặc trƣng gõ tay dựa vào các siêu phẳng trong giải thuật SVM
.............................................................................................................................. 54
Hình 6. 5. Giao thức gõ tay trong một thí nghiệm. Trong một lần thí nghiệm chủ thể
gõ tay trái 10 lần và tay phải 10 lần theo giao thức thời gian trong hình 3.12 ......... 54

xi


Hình 7. 1. Cấu trúc nơ-ron sinh học: cell body, axon, synaptic .............................. 58
Hình 7. 2. Cấu trúc cơ bản của tế bào thần kinh ..................................................... 59
Hình 7. 3. Mô hình perceptron một nơ-ron ............................................................ 59
Hình 7. 4. Hàm bƣớc ............................................................................................. 59
Hình 7. 5. Hàm sigmoid......................................................................................... 59
Hình 7. 6. Hàm double sigmoid ............................................................................. 59
Hình 7. 7. Mạng lan truyền ngƣợc với 3 lớp .......................................................... 60
Hình 7. 8. Sơ đồ thuật toán nhận dạng PR-ANN .................................................... 62
Hình 7. 9. Cấu trúc mạng nơ ron trong thuật toán nhận dạng PR-ANN: 48 nút lớp
ngõ vào, 100 nút lớp ẩn và 2 nút ngõ ra ................................................................. 62

xii


Chƣơng 1. Tổng Quan

Chƣơng 1

TỔNG QUAN
1.1 Tổng Quan Về Lĩnh Vực Nghiên Cứu
Trong những thập kỷ gần đây, rất nhiều thành tựu đã đƣợc gặt hái trong lĩnh
vực tái tạo hình ảnh và nhận dạng thần kinh trên não ngƣời. Hoạt động não đƣợc thể
hiện qua kết quả của các kỹ thuật khác nhau nhƣ : fNIRS (functional Near- Infrared
Spectroscopy) – máy chức năng quang phổ cận hồng ngoại, EEG
(ElectroEncephaloGraphy), MEG (Magnetic EncephaloGraphy), MRI (Magnetic
Resonance Imaging).

Hình 1. 1. Tóm tắt các phƣơng pháp đo tín hiệu não

fNIRS đã và đang trở thành một kỹ thuật thuận lợi cho các mục đích thí
nghiệm não. Kỹ thuật không xâm nhập này sử dụng phƣơng pháp phát các tia cận
hồng ngoại vào não để đo huyết động não cũng nhƣ phát hiện thể tích máu và lƣợng
oxy thay đổi.

1


Chƣơng 1. Tổng Quan

Nói một cách khác, fNIRS đo sự thay đổi oxy-hemoglobin và deoxyhemoglobin trên bề mặt não. Khi có một kích thích xảy ra trong não, chẳng hạn nhƣ
suy nghĩ, vận động,… thì lƣợng huyết động thay đổi tƣơng ứng trên vùng não đảm
nhận chức năng tƣơng ứng.
Tín hiệu quang phổ cận hồng ngoại NIRS đƣợc biểu diễn theo 3 thành phần
oxy-hemoglobin và deoxy-hemoglobin, và total hemoglobin là sự kết hợp của 2
thành phần trên. Hình 1.2 là một ví dụ về tín hiệu NIRS.

Hình 1. 2. Sự thay đổi Hemoglobin (Hb): Oxy-Hb, deOxy-Hb, total-Hb

Rất nhiều nhà nghiên cứu về khoa học thần kinh trên thế giới đã bị cuốn hút
bởi kỹ thuật NIRS, nhƣng ở Việt Nam, đây vẫn là một vấn đề khá mới. Nhiều công
trình đã đƣợc công bố trên các tạp chí, hội nghị về các khía cạnh khác nhau dựa trên
kỹ thuật quang phổ cận hồng ngoại.
Việc ứng dụng các kỹ thuật hiện đại để giúp con ngƣời, đặc biệt là ngƣời
khuyết tật tăng cƣờng khả năng giao tiếp và hòa nhập với cuộc sống xung quanh,
cũng nhƣ thực hiện chẩn đoán để chữa bệnh ngày càng đƣợc chú trọng. Do đó, các
phƣơng pháp không xâm nhập ngày càng thể hiện vai trò quan trọng của mình,
trong đó có kỹ thuật fNIRS.
1.2 Mục Đích Của Đề Tài
Xây dựng giải thuật để thông qua tín hiệu não đo đƣợc có thể phân tích và
nhận dạng đƣợc hoạt động bán cầu não và gõ tay của con ngƣời.
1.3 Nhiệm Vụ Và Giới Hạn Của Đề Tài
1.3.1 Nhiệm Vụ
Tìm hiểu về bộ lọc Savitzky- Golay, giải thuật hồi quy theo đa thức, vector
hỗ trợ - SVM, mạng nơ-ron nhân tạo (mạng lan truyền ngƣợc).
Xây dựng thí nghiệm và đo tín hiệu não sử dụng máy fNIRS FOIRE- 3000.

2


Chƣơng 1. Tổng Quan

Áp dụng cơ sở lý thuyết đã có, nhận dạng hoạt động gõ tay (gõ tay trái hay
tay phải) thông qua phân tích tín hiệu não từ dữ liệu thu đƣợc.
1.3.2 Giới Hạn
Xử lý dữ liệu không trực tuyến.
Thí nghiệm thực hiện là gõ tay và chỉ đo trên vùng não điều khiển chuyển
động.

Chỉ thực hiện trên 3 ngƣời.
1.4 Phƣơng Pháp Nghiên Cứu
Thu thập dữ liệu: Sự thay đổi oxy-Hb trên vùng điều khiển hoạt động của
não đƣợc thu về dùng kỹ thuật fNIRS sử dụng máy FOIRE – 3000 của hãng
Shimadzu, Nhật Bản đặt tại phòng A104, Bộ môn Kỹ Thuật Y Sinh, Đại học Quốc
tế. Hệ thống này có thể hoạt động ở 3 bƣớc sóng 780 nm, 805 nm and 830 nm. Các
thí nghiệm khác nhau đƣợc xây dựng để thu dữ liệu.
Tiền xử lý dữ liệu: Thực hiện lọc nhiễu sử dụng lọc Savitzky – Golay.
Xử lý dữ liệu: Áp dụng giải thuật hồi quy đa thức để tìm các đặc trƣng.
Nhận dạng : Đƣa các đặc trƣng đã thu đƣợc vào hệ để huấn luyện và nhận
dạng.
1.5 Tóm Tắt Đề Tài
Nhƣ vậy, với các yêu cầu về nhiệm vụ và mục tiêu đề ra, luận văn đƣợc xây
dựng bao gồm các chƣơng sau:
-

Chƣơng 1: Tổng quan. Chƣơng này trình bày khái quát về lĩnh vực nghiên
cứu, tình hình nghiên cứu, tầm quan trọng, để từ đó ngƣời thực hiện đề tài đề
ra mục tiêu.

-

Chƣơng 2: Chƣơng này trình bày cơ sở lý thuyết về một số phƣơng pháp thu
thập tín hiệu và hình ảnh não phổ biến nhƣ : EEG, MRI, và fNIRS, cũng nhƣ
các công trình nghiên cứu liên quan đến đề tài đã công bố.

-

Chƣơng 3: Vị trí và chức năng một số vùng trên vỏ não, đặc biệt là vùng điều
khiển chuyển động – motor control đƣợc giới thiệu trong chƣơng 3. Đồng

thời, chƣơng này cũng giới thiệu cách thu thập dữ liệu trên máy FOIRE3000.

-

Chƣơng 4: Chƣơng này trình bày về cấu trúc bộ lọc Savitzky-Golay, áp dụng
bộ lọc này lên tín hiệu não thu đƣợc.

3


Chƣơng 1. Tổng Quan

-

Chƣơng 5: Trong chƣơng này, ngƣời thực hiện đề tài trình bày về giải thuật
hồi quy theo đa thức để lấy các hệ số hồi quy nhƣ là đặc trƣng thu đƣợc khi
gõ tay.

-

Chƣơng 6: Phƣơng pháp phân loại SVM và thuật toán nhận dạng đƣợc đề
xuất là PR- SVM đƣợc trình bày trong chƣơng này.

-

Chƣơng 7: Giải thuật nhận dạng hoạt động gõ tay mà ngƣời thực hiện đề
xuất tiếp theo PR- ANN đƣợc trình bày trong chƣơng này.

-

Chƣơng 8: Phần kết luận và hƣớng phát triển của đề tài.

4


Chƣơng 2. Cơ Sở Lý Thuyết

Chƣơng 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1 Phƣơng Pháp Tái Hiện Hình Ảnh Và Tín Hiệu Não Ngƣời
2.1.1 Phƣơng pháp EEG
EEG (Electroencephalography) – điện não đồ là một phƣơng pháp ghi lại các
hoạt động về điện trên da đầu của ngƣời. Phƣơng pháp này đo sự thay đổi điện áp
do việc di chuyển của các hạt điện tích bên trong các nơ- ron của não. Tín hiệu EEG
trên ngƣời đã đƣợc tìm ra bởi Hans Berger (1873- 1941). Bài báo đầu tiên vào năm
1929 của Berger cho thấy sự tồn tại của sóng alpha nhƣ là một thành phần chủ yếu
trong tín hiệu EEG.
Việc nạp điện áp trên não đƣợc duy trì bởi hàng tỷ nơ-ron. Các nơ-ron nạp
điện bởi các màng vận chuyển protein bằng cách bơm ion vào màng của chúng. Các
nơ-ron thƣờng xuyên trao đổi ion với ngoại bào, tạo nên một quá trình liên tục bằng
cách đẩy ion từ nơ-ron này đến nơ-ron khác nhƣ một sóng điện. Khi các sóng ion
này tiến đến các điện cực trên da đầu, chúng có thể đẩy và kéo electron trên kim
loại của điện cực. Vì kim loại có thể đẩy và kéo electron một cách dễ dàng nên sự
khác nhau giữa điện áp kéo và đẩy của bất kỳ cặp cực nào cũng sẽ đƣợc ghi nhận.
Các giá trị điện áp đƣợc ghi nhận theo thời gian này chính là tín hiệu EEG [1].
Tùy theo các ứng dụng khác nhau mà ta có thể bố trí các điện cực ở các vị trí
tƣơng ứng. Hình 2.1 là một ví dụ về bố trí các điện cực trong phép đo EEG.

Hình 2. 1. Bố trí điện cực trong phép đo EEG[2]

Trên cơ thể ngƣời khỏe mạnh, biên độ và tần số của các tín hiệu thay đổi từ
trạng thái này đến trạng thái khác, chẳng hạn nhƣ lúc thức và ngủ. Đặc tính của các
sóng đo đƣợc cũng thay đổi theo độ tuổi. Có 5 loại sóng não cơ bản đƣợc phân biệt

5


Chƣơng 2. Cơ Sở Lý Thuyết

theo các vùng tần số khác nhau. Dựa vào dải tần số tƣơng ứng mà các sóng đƣợc
chia thành: alpha(  ), theta (  ), beta (β), delta (  ), và gamma (  ) [3].
Sóng delta nằm trong vùng từ 0,5 – 4 Hz. Các sóng này có trong giấc ngủ sâu
và sẽ hiện diện ở trạng thái tỉnh giấc. Tuy nhiên loại sóng này dễ bị ảnh hƣởng bởi
các nhiễu nhân tạo do các khối cơ lớn ở cổ, hàm.
Sóng theta nằm trong vùng từ 4 – 8 Hz. Sóng này thƣờng thấy ở tuổi vị thành
niên, xuất hiện khi chuyển từ trạng thái hiểu biết sang thờ thẫn, khi con ngƣời căng
thẳng hay xuất hiện các bệnh lý khác nhau.
Sóng alpha có tần số từ 8 – 13 Hz. Sóng này xuất hiện nhiều khi nhắm mắt và
thƣ giãn, xuất hiện trên vùng đầu phía sau hay trƣớc trán.
Sóng beta có tần số từ 13 – 30 Hz. Sóng beta này thƣờng liên quan đến hành
vi điều khiển hoạt động. Với biên độ thấp và tần số thay đổi trong phạm vi đã nói,
sóng này cũng liên quan đến vấn đề khi suy nghĩ hay tập trung cao.
Sóng gamma có tần số từ 30 – 100 Hz. Nó thể hiện sự ràng buộc của một số
lƣợng lớn các nơ- ron lại với nhau cho mục đích thực thi một hoạt động nhận thức
ngẫu nhiên hoặc chức năng vận động.
Hình ảnh của các sóng vừa trình bày đƣợc tóm tắt trong hình 2.2. Khi thực
hiện các hành vi khác nhau thì trên não xuất hiện các loại sóng với các tần số khác
nhau. Đây chính là điều mà EEG mang lại.

Hình 2. 2. Bốn loại sóng cơ bản trong phép đo EEG : sóng delta, theta, alpha, beta [3]

6