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

lâm

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

NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605270

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10/2012


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

NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605270
Hướng 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 LƯỢC:
Họ & tên: Ngô Quốc Cường
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, đường 494, khu phố 4, phường 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 (trường, 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 (trường, thành phố): Đại Học Sư 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 Sư Phạm Kỹ Thuật TP. HCM
Người hướng 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 Sư Phạm Kỹ Thuật
TP. HCM
Đại Học Sư 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 chưa từng được 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 hướng 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 người đã xung phong
tham gia hỗ trợ và thu thập dữ liệu.
Học viên

Ngô Quốc Cường

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 lưu lượng máu trên các vùng của não người có thể đo bằng
phương pháp không xâm nhập – quang phổ cận hồng ngoại fNIRS ( functional Near
InfraRed Spectroscopy). Trong đề tài này, người thực hiện xây dựng giải thuật để
nhận dạng một người đang gõ tay trái hay tai phải dựa trên tín hiệu não đo được. Dữ
liệu còn nhiễu thu thập từ nhiều kênh sẽ đi qua bộ tiền xử lý dùng bộ lọc SavitzkyGolay để có được tín hiệu phẳng hơn. Đặc tính của tín hiệu sau lọc trong quá trình
gõ tay trái và phải được trích ra thông qua hồi quy đa thức. Hệ số hồi quy tương ứng
với lượng tập trung oxy- hemoglobin sẽ được dùng cho việc nhận dạng. Sau cùng,
công cụ vector hỗ trợ - SVM được áp dụng để huấn luyện và nhận dạng tay trái hay
tay phải đang được gõ. Song song đó, mạng nơ-ron nhân tạo cũng được sử dụng để
huấn luyện và nhận dạng, cho thấy tín hiệu quả của các đặc trưng đã có. Các kết quả
thí nghiệm trên 3 người 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
Chương 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 Phương Pháp Nghiên Cứu......................................................................................3
1.5 Tóm Tắt Đề Tài......................................................................................................3
Chương 2
CƠ SỞ LÝ THUYẾT...................................................................................................5

2.1 Phương Pháp Tái Hiện Hình Ảnh Và Tín Hiệu Não Người..................................5
2.1.1 Phương pháp EEG...............................................................................................5
2.1.2 Phương Pháp MRI...............................................................................................7
2.1.3 Phương Pháp Quang Phổ Cận Hồng Ngoại fNIRS............................................8
2.2 Cơ Sở Lý Thuyết..................................................................................................10
Chương 3
THU THẬP DỮ LIỆU NÃO NGƯỜI SỬ DỤNG KỸ THUẬT QUANG PHỔ CẬN
HỒNG NGOẠI - fNIRS.............................................................................................15
3.1 Các Vùng Chức Năng Não Người.......................................................................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
Chương 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
Chương 5
TRÍCH ĐẶC TRƯNG 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 Ước Lượng Bình Phương Tối Thiểu..................................................40
5.4 Trích Đặc Trưng Dùng Hồi Quy Đa Thức Trên Tín Hiệu NIRS........................40
Chương 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
Chương 7
THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG PR-ANN.................................................................58
7.1 Mạng Lan Truyền Ngược.....................................................................................58
7.2 Thuật Toán Nhận Dạng PR-ANN........................................................................61
Chương 8
KẾT LUẬN................................................................................................................65
8.1 Kết Luận...............................................................................................................65
8.2 Hướng Phát Triển Đề Tài.....................................................................................66
TÀI LIỆU THAM KHẢO..........................................................................................67
PHỤ LỤC...................................................................................................................69

viii


DANH SÁCH BẢNG

DANH SÁCH HÌNH

ix


x


Chương 1. Tổng Quan

Chương 1

TỔNG QUAN
1.1 Tổng Quan Về Lĩnh Vực Nghiên Cứu
Trong những thập kỷ gần đây, rất nhiều thành tựu đã được gặt hái trong lĩnh
vực tái tạo hình ảnh và nhận dạng thần kinh trên não người. Hoạt động não được thể
hiện qua kết quả của các kỹ thuật khác nhau như : 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 phương 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 phương pháp phát các tia cận
hồng ngoại vào não để đo huyết động não cũng như phát hiện thể tích máu và lượng
oxy thay đổi.

1


Chương 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 như
suy nghĩ, vận động,… thì lượng huyết động thay đổi tương ứng trên vùng não đảm
nhận chức năng tương ứng.
Tín hiệu quang phổ cận hồng ngoại NIRS được 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, nhưng ở Việt Nam, đây vẫn là một vấn đề khá mới. Nhiều công
trình đã được 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 người, đặc biệt là người
khuyết tật tăng cường khả năng giao tiếp và hòa nhập với cuộc sống xung quanh,
cũng như thực hiện chẩn đoán để chữa bệnh ngày càng được chú trọng. Do đó, các
phương 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 được có thể phân tích và
nhận dạng được hoạt động bán cầu não và gõ tay của con người.
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 ngược).
Xây dựng thí nghiệm và đo tín hiệu não sử dụng máy fNIRS FOIRE- 3000.

2


Chương 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 được.
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 người.
1.4 Phương Pháp Nghiên Cứu
Thu thập dữ liệu: Sự thay đổi oxy-Hb trên vùng điều khiển hoạt động của
não được 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 bước sóng 780 nm, 805 nm and 830 nm. Các
thí nghiệm khác nhau được 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 trưng.
Nhận dạng : Đưa các đặc trưng đã thu được vào hệ để huấn luyện và nhận
dạng.
1.5 Tóm Tắt Đề Tài
Như vậy, với các yêu cầu về nhiệm vụ và mục tiêu đề ra, luận văn được xây
dựng bao gồm các chương sau:
-

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

-

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

-

Chương 3: Vị trí và chức năng một số vùng trên vỏ não, đặc biệt là vùng điều

khiển chuyển động – motor control được giới thiệu trong chương 3. Đồng
thời, chương này cũng giới thiệu cách thu thập dữ liệu trên máy FOIRE3000.

-

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

3


Chương 1. Tổng Quan

-

Chương 5: Trong chương này, người thực hiện đề tài trình bày về giải thuật
hồi quy theo đa thức để lấy các hệ số hồi quy như là đặc trưng thu được khi
gõ tay.

-

Chương 6: Phương pháp phân loại SVM và thuật toán nhận dạng được đề
xuất là PR- SVM được trình bày trong chương này.

-

Chương 7: Giải thuật nhận dạng hoạt động gõ tay mà người thực hiện đề
xuất tiếp theo PR- ANN được trình bày trong chương này.

-

Chương 8: Phần kết luận và hướng phát triển của đề tài.

4


Chương 2. Cơ Sở Lý Thuyết

Chương 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1 Phương Pháp Tái Hiện Hình Ảnh Và Tín Hiệu Não Người
2.1.1 Phương pháp EEG
EEG (Electroencephalography) – điện não đồ là một phương pháp ghi lại các
hoạt động về điện trên da đầu của người. Phương 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 người đã được tìm ra bởi Hans Berger (1873- 1941). Bài báo đầu tiên vào năm
1929 của Berger cho thấy sự tồn tại của sóng alpha như là một thành phần chủ yếu
trong tín hiệu EEG.
Việc nạp điện áp trên não được 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 thường 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 như 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 được ghi nhận.
Các giá trị điện áp được ghi nhận theo thời gian này chính là tín hiệu EEG .
Tùy theo các ứng dụng khác nhau mà ta có thể bố trí các điện cực ở các vị trí
tương 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

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

5


Chương 2. Cơ Sở Lý Thuyết

theo các vùng tần số khác nhau. Dựa vào dải tần số tương ứng mà các sóng được
chia thành: alpha( α ), theta ( θ ), beta (β), delta ( δ ), và gamma ( γ ) .
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 hưởng bởi
các nhiễu nhân tạo do các khối cơ lớn ở cổ, hàm.
Sóng theta nằm trong vùng từ 4 – 8 Hz. Sóng này thường thấy ở tuổi vị thành
niên, xuất hiện khi chuyển từ trạng thái hiểu biết sang thờ thẫn, khi con người 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
thư giãn, xuất hiện trên vùng đầu phía sau hay trước trán.
Sóng beta có tần số từ 13 – 30 Hz. Sóng beta này thường 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
lượng 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 được 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

6


Chương 2. Cơ Sở Lý Thuyết

2.1.2 Phương Pháp MRI
Magnetic Resonance Imaging (MRI) – ảnh cộng hưởng từ là một kỹ thuật
quan trọng trong chẩn đoán lâm sàng dựa trên độ tương phản giữa các mô mềm
khác nhau. MRI đã được phát minh từ đầu những năm 1970.
Để tạo ra ảnh cộng hưởng từ, bệnh nhân được đặt trong một từ trường mạnh.
Từ trường này sẽ canh chỉnh các nguyên tử hidro – hay proton trong người bệnh
theo hướng của trường. Sau đó, các nguyên tử bị xáo trộn từ việc định hướng này
bằng cách sử dụng sóng có tần số vô tuyến (RF) từ bên ngoài. Sóng RF này tạo ra
một trường điện từ biến thiên. Trường điện từ biến thiên này có một tần số gọi là
tần số cộng hưởng, nó bị hấp thụ và lật momen của proton trong trường từ. Tiếp
theo là sóng RF bị tắt đi, các nguyên tử hydro bị canh chỉnh lại bởi trường từ tĩnh và
tạo ra ra tín hiệu RF. Hình 2.3 miêu tả quá trình tác động lên nguyên tử hydro.

Hình 2. 3. Quá trình tác động lên nguyên tử hydro trong phương pháp MRI

Tín hiệu RF phát ra từ các nguyên tử hydro khi chúng quay về hướng ban đầu
phụ thuộc vào độ mạnh của trường từ. Mỗi tín hiệu RF sẽ được phân tích bởi máy
tính dựa trên cường độ của chúng hay các tiêu chuẩn khác. Các tín hiệu này sau đó
được chuyển qua ảnh xám.
Có 2 phương pháp cơ bản trong MRI. Chúng được gọi là trọng số T1 và trọng
số T2. Ảnh trọng số T1 miêu tả nước ứng với màu tối và mỡ ứng với màu sáng.
Trong khi đó ảnh trọng số T2 thì ngược lại. Một ví dụ về ảnh T1 và T2 được trình

bày trong hình 2.4. Ngoài ra cũng có nhiều phương pháp khác phát triển từ 2
phương pháp trọng số cơ bản này như : Gradient Echo, FLAIR,….

7


Chương 2. Cơ Sở Lý Thuyết

Hình 2. 4. Ảnh MRI có được theo phương pháp T1 và T2 (từ trái sang)

2.1.3 Phương Pháp Quang Phổ Cận Hồng Ngoại fNIRS
Nếu như phương pháp MRI sử dụng sóng nằm trong vùng tần số vô tuyến thì
kỹ thuật fNIRS sử dụng sóng ánh sáng trong vùng cận hồng ngoại. Dải bước sóng
được trình bày trong hình 2.5

Hình 2. 5. Dải bước sóng từ tia Gamma đến vô tuyến

Ánh sáng cận hồng ngoại (650 – 950 nm) có thể di chuyển qua sọ và tiến đến
vỏ não với độ sâu lên đến 3cm như trong hình 2.6 . Các sóng ánh sáng này bị hấp
thụ bởi mô ở các mức độ khác nhau. Dựa trên phổ hấp thụ của HbR và HbO 2 như
trong hình 2.7, ta có thể tính được sự thay đổi mức độ tập trung bằng cách dựa vào
cường độ trên đầu thu.

8


Chương 2. Cơ Sở Lý Thuyết

Hình 2. 6. Tác động tia cận hồng ngoại vào
vỏ não

Hình 2. 7. Phổ hấp thụ hemoglobin đối với các
bước sóng khác nhau

Mức độ tập trung của HbR và HbO2 có thể được tính dựa trên luật BeerLambert .Giả sử ta đang đo trong một môi trường có mức tập trung của thành phần
hấp thụ ánh sáng là C. Ánh sáng tới có cường độ I0 và bước sóng λ di chuyển một
khoảng L trong môi trường này. Luật Beer-Lambert cho ta cường độ IL của ánh sáng
phát là một hàm của bước sóng λ :
I L = I 0 e −ε ( λ ) CL
(2.1)
ε
(
λ
)
Trong đó,
là hệ số hấp thụ ở bước sóng λ .
Để đo mật độ quang OD trong môi trường với bước sóng λ , ta sử dụng công
thức 2.2
OD(λ ) = log( I 0 / I L ) = ε (λ )CL
(2.2)
Trong trường hợp có nhiều hơn một bước sóng được sử dụng, chẳng hạn như
2 bước sóng λ1 và λ2 thì 2.2 có thể được viết lại như sau (bỏ qua các thành phần hấp
thụ khác ngoài HbR và HbO2)
OD(λ1 ) = {ε Hb (λ1 )∆[ Hb] + ε HbO2 (λ1 )∆[ HbO2 ]}K (λ1 )
OD(λ2 ) = {ε Hb (λ2 )∆[ Hb] + ε HbO2 (λ2 ) ∆[ HbO2 ]}K (λ2 )

(2.3)
(2.4)

Trong phương trình 2.3 và 2.4, ∆[Hb] và ∆[ HbO2 ] là sự thay đổi độ tập trung

của HbR và HbO2 tương ứng với các giá trị khởi tạo K (λi ), i = 1,2 , đây là một yếu tố
phụ thuộc vào đường di chuyển của ánh sáng ở bước sóng λi . Trong các trường hợp
thực tế, giả sử rằng K (λi ) = K , i = 1,2 thì ∆[Hb] và ∆[ HbO2 ] được tính như 2.5, 2.6

9


Chương 2. Cơ Sở Lý Thuyết

OD(λ1 ) −
∆[ Hb] =

ε HbO2 (λ1 )
OD(λ2 )
ε HbO2 (λ2 )


ε
(λ ) 
K ε Hb (λ1 ) − ε Hb (λ2 ) HbO2 1 
ε HbO2 (λ2 ) 

ε (λ )
OD(λ1 ) − Hb 1 OD(λ2 )
ε Hb (λ2 )
∆[ HbO2 ] =

ε (λ ) 
K ε HbO2 (λ1 ) − ε HbO2 (λ2 ) Hb 1 
ε Hb (λ2 ) 



(2.5)

(2.6)

Khi đã tính được độ tập trung của HbR và HbO 2 thì ta có thể tính các đại lượng liên
quan khác, chẳng hạn như sự thay đổi thể tích máu ∆[BV ] , thay đổi oxy ∆[O2 ]
∆[ BV ] = ∆[ Hb] + ∆[ HbO2 ]
(2.7)
∆[O2 ] = ∆[ HbO2 ] − ∆[ Hb]
(2.8)
Một thiết bị fNIRS thực tế sẽ bao gồm nguồn quang, đầu thu kết hợp với nhau
trong một khối: mạch phát điều khiển thời gian và cường độ của nguồn quang,
mạch thu nhận các ánh sáng phản xạ từ mô và gởi chúng đến khối điều khiển. Có 3
phương pháp đo fNIRS khác nhau: sóng liên tục, miền tần số, miền thời gian. Các
thiết bị fNIRS sóng liên tục thường được dùng trong thực tế cho các vấn đề tái tạo
tín hiệu hay hình ảnh não.
Nguyên lý hoạt động thiết bị fNIRS sóng liên tục cũng đơn giản. Mỗi nguồn
quang phát ra ánh sáng trên một vùng nhất định của não với ít nhất là 2 bước sóng
khác nhau, chẳng hạn như 780nm và 830nm. Các photon phản xạ được tập trung tại
đầu thu tương ứng và chuyển ánh sáng thu được thành tín hiệu điện tương ứng với
cường độ quang thu được.
2.2 Cơ Sở Lý Thuyết
Trong các phương pháp tái tạo hình ảnh và thu tín hiệu từ não, fNIRS là một
kỹ thuật sử dụng tia cận hồng ngoại đã và đang được chú trọng trong các nghiên
cứu để triển khai ứng dụng rộng rãi.
Tín hiệu NIRS phản ánh hoạt động của não và chức năng liên quan trong khi
gõ ngón tay . Sự tăng nồng độ oxy-Hb trên các vùng gần vùng não điều khiển
chuyển động (motor cortex) và sự giảm deoxy-Hb trên một số vùng được trình bày

trong bài báo này. Sự thay đổi oxy-Hb theo thời gian phụ thuộc vào vị trí các kênh
trên vỏ não: hoạt động duy trì trên vùng não điều khiển, hoạt động quá độ trên vùng
somatosentory, và hoạt động tích lũy ở vùng não trước. Các đặc tính này phản ánh
chức năng của cấu trúc não trong quá trình gõ tay.

10


Chương 2. Cơ Sở Lý Thuyết

Dự đoán hành vi từ thông tin não đo được bởi máy fNIRS : Mô hình mạng nơron Bayessian . Kết quả phân tích sử dụng mô hình dự đoán với mạng perceptron 3
lớp cho thấy sự thay đổi nồng độ oxy-Hb mang thông tin để dự đoán hành vi một
cách hiệu quả. Bài báo này cho thấy nồng độ oxy-Hb ở vùng trán (prefrontal) và ổ
mắt (orbital) là một nhân tố cho phép dự đoán sự phát triển hành vi với các mức độ
dự đoán tương ứng.
Tương quan giữa huyết động với sự thích nghi hoạt động được thể hiện bằng
cách dùng fNIRS . Các đặc tính huyết động phản ánh mức độ biểu hiện nhận thức
hoạt động và trạng thái hay tinh thần của cá nhân khi thực hiện nhiệm vụ học mà
chưa biết các đặc điểm liên quan. Đối tượng thực hiện một hoạt động nhiều lần rồi
được yêu cầu thay đổi tư thế nhưng đòi hỏi kết quả giống như lúc đầu, thông qua
tiền xử lý là lọc và tính toán thời gian di chuyển và chiều dài di chuyển cộng với
phân tích thống kê cho ra mức độ thích nghi của việc học tương ứng.
Nhận diện chức năng não thông qua phân tích wavelet tín hiệu fNIRS và mạng
nơ-ron . fNIRS là một trong những phương pháp có giá trị để nhận dạng nhiệm vụ
của não. Trong bài báo này, tác giả giới thiệu kỹ thuật phân tích tín hiệu fNIRS và
cho thấy rằng tồn tại các đặc trưng khác nhau của đáp ứng huyết động để nhận dạng
hoạt động não và phát triển BCI (Brain Computer Interface). Hai công cụ toán được
áp dụng để thực hiện phân tích : Phân tích Wavelet để xử lý tín hiệu và tách lấy đặc
trưng, mạng nơ-ron nhằm thực hiện chức năng nhận dạng. Các đặc trưng chính là
các hệ số trích được từ biến đổi wavelet được dùng để phân loại. Mạng nơ-ron

truyền thẳng đa lớp với một lớp ngõ vào, một lớp ẩn và một lớp ngõ ra được sử
dụng. Ngõ vào của mạng chính là các hệ số từ biến đổi wavelet đã nói. Ngõ ra là
các lớp phân loại mong muốn. Dữ liệu NIRS phục vụ cho việc xử lý và phân loại
được thu thập với 3 nhiệm vụ: chuyển động tay phải, tưởng tượng sự chuyển động
của tay phải, và trạng thái thư giãn.
Nhận biết hoạt động não còn được thực hiện thông qua quỹ đạo nồng độ oxy .
Phương pháp quỹ đạo nồng độ oxy dựa trên tín hiệu NIRS đưa ra trong bài báo
nhằm giúp ta hiểu về hoạt động não khi thao tác trên điện thoại di động. Tất cả hoạt
động não được biểu diễn thông qua một tập quỹ đạo NIRS. Bản đồ quỹ đạo khi
nhập văn bản vào điện thoại di động (các chữ cái tiếng Nhật) được trình bày trong
bài báo này. Bản đồ càng trở nên phức tạp khi nhiệm vụ nhập càng phức tạp. Kết
quả cho thấy não phải đóng vai trò trội hơn khi nhập văn bản và các hoạt động khác
liên quan đến ngón tay.
Dựa trên hệ số góc của đường thẳng thu được từ hồi quy tuyến tính, ta có thể
phân biệt được là tay trái hay tay phải đang được gõ . Dữ liệu thu được trong các
lần gõ tay trái, phải trên các kênh được tiền xử lý bằng lọc, sau đó hồi quy tuyến

11


Chương 2. Cơ Sở Lý Thuyết

tính để tìm ra các hệ số góc. Các hệ số này là cơ sở so sánh cho hoạt động gõ tay
trái và phải. Bộ lọc Savitzky-Golay được dùng trong bài báo để giảm bớt nhiễu
cũng như artifacts. Với dữ liệu đã phẳng hơn, hồi quy tuyến tính được áp dụng. Kết
quả hồi quy tuyến tính có được là hệ số của đường thẳng tương ứng với tín hiệu có
được khi gõ tay trái hay tay phải. So sánh sự khác nhau giữa các hệ số hồi quy trên
các kênh là cơ sở để phân biệt một chủ thể đang gõ tay trái hay tay phải. Với kết
quả so sánh có được, tác giả (người thực hiện đề tài) cho thấy rằng, với một người
thuận tay phải thì hoạt động của não trái đóng vai trò trội hơn não phải. Đồng thời,

xét trên não phải, hệ số góc có được khi gõ tay phải luôn lớn hơn hệ số có được khi
gõ tay trái.
Left Tapping
Times # 1

Right Tapping
Times # 1

0.05

0.05

Left side
Right side

0.045
0.04

0.04
0.035
Regressed Amplitude

Regressed Amplitude

0.035
0.03
0.025
0.02
0.015

0.03
0.025
0.02
0.015

0.01

0.01

0.005

0.005

0

Left side
Right side

0.045

0

1

2

3

4

5

6

0

7

Time (s)

0

1

2

3

4

5

6

7

Time (s)

a) b)
Hình 2. 8. Đường thẳng hồi quy có được trên não trái (đường liền xanh) và não phải (đường nét

đứt đỏ) khi gõ tay trái (a)) và gõ tay phải (b))

Oxy-Hb và deOxy-Hb còn có thể được dùng trực tiếp với giải thuật SVM để
nhận dạng hoạt động gõ tay . Tín hiệu từ tất cả các kênh được xem như là ngõ vào
của hệ nhận dạng SVM để phân ra thành hai lớp tương ứng với gõ tay trái và gõ tay
phải. Tín hiệu NIRS được thu thập trên 5 chủ thể với hai hoạt động : gõ ngón tay và
tưởng tượng chuyển động tay trái, tay phải bằng máy OMM -1000. Tín hiệu thô
được lọc với bộ lọc Chebyshev bậc 2, tần số cắt 0,7 Hz. Sau đó, sử dụng thư viện
phân loại SVM để huấn luyện và phân loại các hoạt động đã thực hiện : gõ ngón tay
trái và phải ; tưởng tượng chuyển động tay trái và phải. Ngõ vào của hệ SVM bao
gồm cả đáp ứng huyết động oxy-Hb và deoxy-Hb như đã nói. Trong bài báo này,
kết quả có được trên hệ SVM còn được so sánh với kết quả có được từ mô hình
Markov ẩn (HMM). Kết quả nhận được là độ chính xác khi dùng HMM phân loại
cao hơn trong trường hợp dùng thuật toán SVM.

12


Chương 2. Cơ Sở Lý Thuyết

a)
b)
Hình 2. 9. Biểu diễn vector SVM của đáp ứng huyết động thu được từ NIRS (a)) và mô hình phân
loại SVM của dữ liệu NIRS (b))

Tín hiệu fNIRS có thể bị nhiễu và đây là điều thường xảy ra. Chúng có thể bị
loại bỏ sử dụng phương pháp cửa sổ trượt để xử lý dữ liệu theo từng đoạn. Nhiễu
dịch chuyển artifact trong quá trình đo gây ra do việc ghép và thay đổi áp lực của
nguồn quang và đầu thu; và chúng có thể được quan sát rõ trong tín hiệu NIRS thô
với các gai hay vệt với biên độ lớn hơn nhiều so với các giá trị lân cận. Phương

pháp cửa sổ trượt này quét trên từng đoạn để tìm ra sự thay đổi đã nói.

Hình 2. 10. Dữ liệu fNIRS thô với các loại nhiễu (đường màu đỏ). Nhiễu vệt (trái) và nhiễu Gauss
(phải)

Nhiễu cũng có thể được loại bỏ nhờ sử dụng biến đổi wavelet (TIWT) . Nhiễu
artifact theo dạng thay đổi đột ngột trong tín hiệu xuất hiện giống như các hệ số lớn
trong miền wavelet rời rạc. Điều này làm cho việc xác định và loại bỏ artifact trở
nên dễ dàng hơn trong miền wavelet.

13