Phân tích dáng đi của người bị vẹo cột sống sử dụng đặc trưng hog

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

TRƯƠNG THỊ THẾ QUANG

PHÂN TÍCH DÁNG ĐI CỦA NGƯỜI
BỊ VẸO CỘT SỐNG SỬ DỤNG
ĐẶC TRƯNG HOG

LUẬN VĂN THẠC SĨ
KHOA HỌC MÁY TÍNH

Đà Nẵng – Năm 2018


ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

TRƯƠNG THỊ THẾ QUANG

PHÂN TÍCH DÁNG ĐI CỦA NGƯỜI
BỊ VẸO CỘT SỐNG SỬ DỤNG
ĐẶC TRƯNG HOG

Chuyên ngành : Khoa học máy tính
Mã số
: 60.48.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Người hướng dẫn khoa học: TS. Huỳnh Hữu Hưng

Đà Nẵng – Năm 2018


i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi dưới sự hướng dẫn
trực tiếp của TS. Huỳnh Hữu Hưng.
Mọi tham khảo dùng trong luận văn đều được trích dẫn rõ ràng tên tác giả, tên
công trình, thời gian, địa điểm công bố.
Mọi sao chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo, hay gian trá, tôi xin chịu
hoàn toàn trách nhiệm.
Tác giả

Trương Thị Thế Quang


ii
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................... i
MỤC LỤC ......................................................................................................................ii
TÓM TẮT .................................................................................................................... iv
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .............................................................................. v
DANH MỤC CÁC BẢNG............................................................................................ vi
DANH MỤC CÁC HÌNH ...........................................................................................vii
MỞ ĐẦU ......................................................................................................................... 1
1. Lý do chọn đề tài................................................................................................... 1
2. Mục tiêu nghiên cứu ............................................................................................. 2
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ........................................................................ 2
4. Phương pháp nghiên cứu ...................................................................................... 2

5. Cấu trúc luận văn .................................................................................................. 3
CHƯƠNG 1. BỆNH VẸO CỘT SỐNG ....................................................................... 4
1.1. Tổng quan về bệnh vẹo cột sống .............................................................................. 4
1.1.1. Giới thiệu ........................................................................................................ 4
1.1.2. Nguyên nhân gây bệnh vẹo cột sống và phân loại bệnh vẹo cột sống............ 5
1.1.3. Biến chứng của cong vẹo cột sống ................................................................. 7
1.1.4. Phân loại mức độ vẹo cột sống ....................................................................... 7
1.1.5. Các phương pháp phát hiện vẹo cột sống trong y học .................................... 7
1.1.6. Ảnh hưởng của cong vẹo cột sống đến sức khỏe, học tập và hoạt động ........ 9
1.2. Các phương pháp công nghệ đã sử dụng để phát hiện bệnh vẹo cột sống ............. 10
1.2.1. Phát hiện bệnh vẹo cột sống bằng camera Kinect ........................................ 10
1.2.2. Sử dụng thuật toán K-means để xác định độ cong cột sống từ phim Xquang ............................................................................................................................. 13
CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN VỀ PHÂN TÍCH DÁNG ĐI ....................................... 15
2.1. Các đặc trưng được sử dụng trong nhận dạng dáng đi ........................................... 15
2.1.1. Biểu diễn đường bao (Silhouette) ................................................................. 15
2.1.2. Đặc trưng PCA và biến đổi Hough ............................................................... 16
2.2. Các thiết bị phân tích dáng đi ................................................................................. 18
2.2.1. Sử dụng cảm biến.......................................................................................... 18
2.2.2. Sử dụng nhiều camera đồng bộ ..................................................................... 20
2.2.3. Sử dụng camera có cảm biến ........................................................................ 21
2.2.4. Sử dụng một camera đơn .............................................................................. 22
2.3. Các phương pháp học máy về nhận dạng dáng đi .................................................. 23


iii
2.3.1. Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM).................................. 23
2.3.2. Mô hình Markov ẩn (Hidden Markov Model – HMM) ................................ 25
2.3.3. Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN) .......................... 27
CHƯƠNG 3. PHÂN TÍCH DÁNG ĐI CỦA NGƯỜI VẸO CỘT SỐNG SỬ
DỤNG ĐẶC TRƯNG HOG VÀ BỘ LỌC SVM ...................................................... 29

3.1. Tổng quan về hệ thống ........................................................................................... 29
3.2. Xây dựng dữ liệu .................................................................................................... 30
3.2.1. Phần mềm thiết kế 3D MakeHuman ............................................................. 30
3.2.2. Phần mềm Blender ........................................................................................ 31
3.2.3. Trích xuất đặc trưng HOG ............................................................................ 33
3.3. Huấn luyện .............................................................................................................. 36
3.3.1. Xây dựng mô hình phân lớp sử dụng SVM để nhận dạng dáng đi ............... 36
3.3.2. Phát hiện vẹo cột sống .................................................................................. 39
3.4. Kết quả thực nghiệm............................................................................................... 39
3.4.1. Dữ liệu thử nghiệm ....................................................................................... 39
3.4.2. Quá trình thực hiện ....................................................................................... 42
3.4.3. Kết quả thử nghiệm ....................................................................................... 43
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ................................................................. 45
TÀI LIỆU THAM KHẢO........................................................................................... 46
QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN (bản sao)


iv

PHÂN TÍCH DÁNG ĐI CỦA NGƯỜI BỊ VẸO CỘT SỐNG SỬ
DỤNG ĐẶC TRƯNG HOG
Học viên: Trương Thị Thế Quang.

Chuyên ngành: Khoa học máy tính.

Mã số:

Trường Đại học Bách Khoa - ĐHĐN

Khóa 34.

Tóm tắt – Ngày nay, các nghiên cứu trong lĩnh vực thị giác máy tính hỗ trợ rất
nhiều cho cuộc sống. Đặc biệt là các nghiên cứu phân tích dáng đi hỗ trợ quan
sát, chẩn đoán bệnh nhân trong lĩnh vực y tế. Trong luận văn này, tôi đã trình
bày cơ sở lý thuyết về bệnh vẹo cột sống: nguyên nhân gây bệnh, phân loại bệnh,
một số phương pháp trong y học cũng như trong công nghệ hiện nay để phát
hiện bệnh vẹo cột sống. Tiếp đến, tôi tìm hiểu về một số thiết bị được sử dụng
trong phân tích dáng đi, những kỹ thuật trích chọn đặc trưng, những mô hình đã
được sử dụng trong phân tích nhận dạng dáng đi. Cuối cùng, tôi đã xây dựng
chương trình nhận dạng dáng đi của người bị vẹo cột sống dựa vào đặc trưng
HoG và phương pháp lọc máy SVM. Chương trình này cho phép đưa vào video
của một người và xác định người đó có bị bệnh vẹo cột sống hay không? Kết quả
thực nghiệm qua bộ cơ sở dữ liệu tự tạo về các dáng đi cho thấy giải pháp đề
xuất mang lại hiệu quả hứa hẹn.
Từ khóa – bệnh vẹo cột sống, nhận dạng dáng đi, khung xương, đặc trưng HoG,
phương pháp SVM.

GAIT ANALYSIS OF THE SCOLIOSIS PATIENT USE THE HOG
FEATURED
Abstrack – Nowadays, researches in the field of computer vision support a lot
for life. Particularly, research of gait analysis supports the observation and
diagnosis of patients in the medical field. In this essay, I have presented the
theoretical basis of scoliosis: the cause of the disease, the classification of
diseases, some methods in medicine as well as in the current technology to
detect scoliosis. Next, I learned about some of the devices used in gait analysis,
selective extraction techniques, and models that were used in identity analysis.
Finally, I have developed a program to recognize the shape of the scoliosis based
on HoG featured and SVM method of filtering. Does the program allow
inclusion in a person's video and determine if he or she has scoliosis?
Experimental results through a self-generated set of gait patterns suggest that the

proposed solution yields promising results.
Keywords – scoliosis, gait analysis, skeletal, HoG featured, SVM method.


v
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
2D
3D

Two Dimension
Three Dimension

ANN
HMM

Artificial Neural Network
Hidden Markov Model

HOG

Histogram of Oriented Gradients

PCA

Principal Component Analysis

SVM

Support Vector Machine

vi
DANH MỤC CÁC BẢNG
Số hiệu

Tên bảng

bảng
1.1.
2.1.

Bảng kết nối khớp.
Tỷ lệ phân loại chính xác [%] sử dụng dữ liệu từ tính năng
chụp không đánh dấu.

Trang
12
24

3.1.

Số chu kỳ được thực hiện trên mỗi người

40

3.2.

Kết quả nhận dạng dáng đi

44

vii
DANH MỤC CÁC HÌNH
Số hiệu

Tên hình

hình
1.1.
1.2.

Hình dạng cột sống: (a) Cột sống bình thường, (b) Vẹo cột
sống ngực – thắt lưng hình chữ S nghịch
Hình dạng người bệnh vẹo cột sống: (a) Cột sống bình thường,
(b) Vẹo cột sống

Trang
4
5

1.3.

Một số dạng khiếm khuyết cấu trúc cột sống bẩm sinh.

6

1.4.

Cong vẹo cột sống ở trẻ bại não.

6

1.5.

Cách đo góc vẹo cột sống bằng thước đo góc hai cành.

8

1.6.

Thước đo Scoliometer và cách đo góc vẹo cột sống.

8

1.7.

Các cách đo góc Cobb.

9

1.8.

Dữ liệu bộ xương từ camera Kinect.

10

1.9.

Vị trí các khớp trong khung xương Kinect

11

1.10.

Dữ liệu bộ xương từ camera Kinect

12

1.11.

Trình tự thực hiện để xác định góc Cobb

13

2.1.

Biểu diễn đường bao: (a) Minh họa việc khai thác cạnh biên và
quá trình mở rộng biên theo hướng ngược chiều kim đồng hồ,
(b) Tín hiệu khoảng cách được chuẩn hóa bao gồm tất cả cá
khoảng cách giữa trọng tâm và các điểm ảnh trên biên

15

2.2.

Hình ảnh dáng đi sau khi căn chỉnh.

17

2.3.

Mẫu dáng đi sử dụng biến đổi Hough.

18

2.4.

Sử dụng máy gia tốc và con quay hồi chuyển.

19

2.5.

Hệ thống giày cảm biến GaitShoe.

20

2.6.

Bối cảnh và quá trình xử lý ở nghiên cứu

21

2.7.

Ảnh hồng ngoại và tiền xử lý trong nghiên cứu

22

2.8.

Các đặc trưng được sử dụng trong nghiên cứu

23

2.9.

Tham số xác suất của một mô hình Markov ẩn.

25

2.10.

Mô hình HMM tương ứng với các mô hình HMM con của mỗi
hoạt động.

26

2.11.

Mô hình cấu trúc một nơ-ron trong ANN

27

2.12.

Mô hình mạng nơron dùng trong nghiên cứu

28

3.1.

Giải pháp đề xuất quá trình thực hiện.

29

3.2.

Giao diện công cụ MakeHuman.

31


viii
Số hiệu

Tên hình

hình

Trang

3.3.

Giao diện phần mềm Blender.

32

3.4.

Một số khung ảnh được lưu vào cơ sở dữ liệu.

33

3.5.

Chia khối trích đặc trưng HoG.

35

3.6.

Minh họa bài toán phân hai lớp với phương pháp SVM

37

3.7.

Bài toán SVM trong trường hợp dữ liệu mẫu không phân tách
tuyến tính

38

3.8.

Chuỗi ảnh thể hiện dáng đi: (a) Dáng đi bình thường, (b) Dáng
đi vẹo cột sống

40

3.9.

Ảnh trước và sau khi trích xuất đặc trưng HoG: (a) Ảnh đầu
vào, (b) Ảnh sau khi trích xuất đặc trưng HoG

43

3.10.

Hình ảnh kết quả nhận dạng xuất ra màn hình: (a) Kết quả nhận
dạng người bình thường, (b) Kết quả nhận dạng người bệnh
vẹo cột sống.

43


1
MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Các bệnh lý xương khớp, điển hình là nhóm bệnh viêm khớp đang gia tăng
nhanh trên toàn cầu cũng như tại Việt Nam trong những năm gần đây, bệnh có thể xảy
ra ở mọi lứa tuổi, ảnh hưởng rất nhiều đến khả năng lao động, sinh hoạt và chất lượng
cuộc sống của người bệnh và là một trong những nguyên nhân gây tàn phế, trở thành
gánh nặng cho gia đình và xã hội. Trong khi đó, công tác tầm soát, chăm sóc và điều
trị bệnh vẫn còn rất nhiều thách thức.
Cột sống có vai trò hết sức quan trọng trong mọi hoạt động sống của con người.
Nó tạo thành bộ khung nâng đỡ cơ thể, tạo cho con người có dáng đứng thẳng, bảo vệ
tủy sống và các cơ quan nội tạng trong cơ thể. Tuy nhiên, hiện nay tỉ lệ bệnh vẹo cột
sống đang rất phổ biến, đặc biệt là lứa tuổi học đường. Theo [33], số học sinh bình

thường là 47,1%, vẹo chức năng 47,3%, vẹo cột sống cấu trúc 5,7%. Đa số bị vẹo sang
trái (75,3%), vẹo sang phải (18,5%)... Cong vẹo cột sống mức nhẹ thường ít gây ra
những hậu quả nghiêm trọng. Tuy nhiên, nếu không được điều trị sớm, cong vẹo cột
sống có thể tiến triển nặng và gây ảnh hưởng đến sức khỏe, thẩm mỹ cũng như chất
lượng cuộc sống sau này. Qua nghiên cứu [31], cong vẹo cột sống có thể ảnh hưởng
đến tuổi thọ của người bệnh, theo dõi 130 bệnh nhân bị vẹo cột sống không được điều
trị từ năm 1930 đến năm 1968, người ta nhận thấy, tỷ lệ tử vong ở những bệnh nhân bị
cong vẹo cột sống tăng 100% (2 lần) so với quần thể. Nếu chỉ tính riêng vẹo cột sống
vùng ngực, tỷ lệ tử vong tăng cao gấp 4 lần, 37% bệnh nhân bị đau lưng, 14% bị các
triệu chứng về tim phổi, 37% bị tàn tật với những biến dạng khác.
Ngày nay, các nghiên cứu trong lĩnh vực thị giác máy tính hỗ trợ rất nhiều trong
công tác y tế, đặc biệt là các nghiên cứu phân tích dáng đi giúp quan sát bệnh nhân và
có thể phát hiện sớm một số bệnh tật. Ứng dụng phân tích dáng đi trong lĩnh vực y tế
đã được triển khai từ rất sớm để chuẩn đoán và phát hiện các bệnh tiềm ẩn liên quan
đến khung xương [1].
Phương pháp trích đặc trưng HoG (Histogram of Oriented Gradients) có một số
ưu điểm so với các phương pháp khác để trích chọn đặc trưng của một ảnh bởi nó hoạt
động bằng cách chia bức ảnh thành từng vùng nhỏ, do đó sẽ khó có sự thay đổi về hình
học cũng như trắc quang học, điều này chỉ có thể xuất hiện trong không gian lớn hơn
[35]. Vì vậy, HoG sẽ cho hiệu suất nhận dạng cao và bền vững với các sự thay đổi của
hình ảnh, kết quả khá chính xác, ổn định trên nhiều tập dữ liệu khác nhau.
Tổng hợp những lý do trên, tôi đề xuất chọn đề tài luận văn: “Phân tích dáng đi
của người bị bệnh vẹo cột sống sử dụng đặc trưng HOG”.


2
2. Mục tiêu nghiên cứu
2.1. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của đề tài là xây dựng giải pháp đề xuất để phân tích dáng đi ở người
bệnh vẹo cột sống, áp dụng phương pháp trích xuất đặc trưng HoG cùng với xây dựng

mô hình huấn luyện dựa trên mô hình SVM để phân tích dáng đi xem người đó có bị
bệnh vẹo cột sống hay không?
3.1. Nội dung nghiên cứu
Nội dung nghiên cứu của luận văn gồm:
- Tìm hiểu các biểu hiện lâm sàng về dáng đi của người bệnh vẹo cột sống;
- Nghiên cứu giải pháp nhận dạng dáng đi của người bị bệnh vẹo cột sống;
- Nghiên cứu các thiết bị phân tích dáng đi, những kỹ thuật trích chọn đặc
trưng, những mô hình đã được sử dụng trong phân tích nhận dạng dáng đi;
- Tìm hiểu về phương pháp trích chọn đặc trưng HOG;

- Xây dựng chương trình demo để kiểm tra, đánh giá kết quả.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
3.1. Đối tượng nghiên cứu
Luận văn tập trung tìm hiểu những vấn đề sau:
- Dáng đi của người bị bệnh vẹo cột sống;
- Các kỹ thuật nhận dạng dáng đi, các phương pháp phân tích dáng đi;

- Phương pháp trích chọn đặc trưng HoG.
3.2. Phạm vi nghiên cứu
Luận văn tập trung trong phạm vi nghiên cứu phân tích dáng đi với dữ liệu thu
được từ camera hoặc dữ liệu có sẵn, áp dụng phương pháp trích xuất đặc trưng HoG và
mô hình SVM để nhận dạng dáng đi của người bệnh vẹo cột sống.
4. Phương pháp nghiên cứu
4.1. Nghiên cứu lý thuyết
Luận văn tập trung nghiên cứu một số lý thuyết như sau:
- Tìm hiểu các kĩ thuật xử lý ảnh;
- Tìm hiểu các kỹ thuật trích chọn đặc trưng, các mô hình sử dụng trong nhận
dạng dáng đi, các thiết bị đã được sử dụng trong phân tích dáng đi;
- Tìm hiểu về phương pháp trích chọn đặc trưng HoG;

- Nghiên cứu các bài báo liên quan.
4.2. Nghiên cứu thực nghiệm
Luận văn nghiên cứu một số vấn đề về thực nghiệm như sau:
- Ghi nhận dữ liệu từ camera hoặc sử dụng dữ liệu có sẵn;

- Cài đặt thực nghiệm và đánh giá kết quả.


3
5. Cấu trúc luận văn
Nội dung của luận văn được trình bày bao gồm các phần chính như sau:
Mở đầu
Chương 1 – Bệnh vẹo cột sống
Chương này trình bày tổng quan về bệnh vẹo cột sống như các lý thuyết về bệnh
vẹo cột sống, nguyên nhân gây bệnh, phân loại bệnh, một số phương pháp trong y học
cũng như trong công nghệ hiện nay để phát hiện bệnh vẹo cột sống.
Chương 2 – Tổng quan về phân tích dáng đi
Nội dung trong chương 2 giới thiệu một số thiết bị được sử dụng trong phân
tích dáng đi, đồng thời giới thiệu những kỹ thuật trích chọn đặc trưng, những mô hình
đã được sử dụng trong phân tích nhận dạng dáng đi.
Chương 3 - Phân tích dáng đi của người bệnh vẹo cột sống sử dụng đặc
trưng HOG
Trong chương này mô tả giải pháp đề xuất của phương pháp phân tích dáng đi
sử dụng đặc trưng HoG bao gồm: trích xuất đặc trưng HOG, xây dựng mô hình dáng
đi dựa trên mô hình máy vec-tơ hỗ trợ (SVM), tính ngưỡng xác xuất để nhận biết dáng
đi của người vẹo cột sống, trình bày kết quả thực nghiệm của giải pháp đề xuất.
Kết luận và hướng phát triển


4

CHƯƠNG 1
BỆNH VẸO CỘT SỐNG

1.1. Tổng quan về bệnh vẹo cột sống
1.1.1. Giới thiệu
Vẹo cột sống (Scoliosis) là thuật ngữ để chỉ tình trạng cong của cột sống sang
phía bên trục của cơ thể và vẹo của các thân đốt sống theo trục của mặt phẳng nằm
ngang, do đó không còn giữ được các đoạn cong sinh lý bình thường của nó vốn có.
Cong cột sống: Bình thường nhìn từ phía sau cột sống ở tư thế thẳng. Nếu đặt
một dây dọi từ mỏm gai sau của đốt cổ 7, dây dọi sẽ đi qua khe mông tức là qua đỉnh
của đốt xương cụt cuối cùng, các mỏm giai sau của thân đốt sống nằm thẳng trên dây
dọi. Người bị vẹo cột sống sẽ thấy các gai sau của thân đốt sống lệch khỏi dây dọi
sang phía bên. Cột sống có thể cong ở đoạn cột sống lưng hoặc đoạn cột sống thắt lưng
theo hình chữ C thuận hoặc chữ C nghịch, cũng có thể cong ở cả đoạn ngực và lưng
theo hình chữ S thuận hoặc hình chữ S nghịch.

(a)

(b)

Hình 1.1. Hình dạng cột sống: (a) Cột sống bình thường, (b) Vẹo cột sống ngực – thắt
lưng hình chữ S nghịch
Vẹo cột sống: Các thân đốt sống xoay theo mặt phẳng ngang. Bình thường khi
cho người bệnh đứng khép hai chân, gối duỗi thẳng, cúi xuống để hai tay tự do hướng
xuống mặt đất thì điểm cao nhất của cung sườn hai bên nằm trên mặt phẳng nằm
ngang. Trong trường hợp vẹo cột sống thì hai điểm này lệch nhau, một bên cao một
bên thấp.


5

(a)

(b)

Hình 1.2. Hình dạng người bệnh vẹo cột sống: (a) Cột sống bình thường,
(b) Vẹo cột sống
1.1.2. Nguyên nhân gây bệnh vẹo cột sống và phân loại bệnh vẹo cột sống
Cong vẹo cột sống được phân thành hai loại là cong vẹo không cấu trúc và cong
vẹo cấu trúc.
a. Cong vẹo không cấu trúc:
Cong vẹo không cấu trúc là cong vẹo cột sống mà các đốt sống không có biến
dạng về giải phẫu. Cong vẹo không cấu trúc gặp trong một số nguyên nhân sau:
- Vẹo tư thế: Cột sống vẹo khi đứng thẳng, khi cúi, khi nằm, khi được nhấc
bổng lên nhưng bảo bệnh nhân đứng nghiêng về bên đường cong lồi thì hết
vẹo. Loại cong vẹo này thường gặp do một số lý do như ngồi sai tư thế; ghế
ngồi không phù hợp với chiều cao; phòng ốc thiếu ánh sáng; ngồi quá lâu, ít
thay đổi tư thế.
- Vẹo bù trừ: Bệnh nhân bị chân dài, chân ngắn làm cột sống bị vẹo khi đứng
thẳng. Nếu đi dép chỉnh hình để nâng đế ở chân thấp cho hai chân bằng nhau
thì hết vẹo.
- Vẹo do thoát vị đĩa đệm cột sống: Do đĩa đệm bị thoát vị chèn ép rễ thần kinh
gây đau thần kinh hông ở một bên. Để giảm đau bệnh nhân phải nghiêng cột
sống.
- Vẹo cột sống do viêm: Viêm cơ thắt lưng – chậu, bệnh nhân nghiêng cột sống
về bên đau để làm chùng cơ và đỡ đau.
b. Cong vẹo cấu trúc
Cong vẹo cấu trúc là cong vẹo cột sống với các đốt sống bị biến dạng ở đường
cong của cột sống. Trong hầu hết các trường hợp cong vẹo cấu trúc xuất hiện trước
tuổi xương ngừng lớn kèm theo xoay (vẹo), bao gồm bốn loại:

6
- Cong vẹo bẩm sinh (Congentital scoliosis): Xuất hiện ở giai đoạn bào thai,
thường do sự khiếm khuyết, biến dạng của thân đốt sống, khe khớp và đĩa
đệm. Sự biến dạng đó được biểu diễn ở hình 1.3.

Hình 1.3. Một số dạng khiếm khuyết cấu trúc cột sống bẩm sinh.
-

Cong vẹo tự phát: Không rõ nguyên nhân (Idipathic scoliosis), thường mang
tính gia đình có thể xuất hiện ở trẻ nhỏ, thiếu nhi và tuổi dậy thì.

- Cong vẹo do bệnh thần kinh cơ (Neuromuscular scoliosis): Là các tình trạng
vẹo cột sống gây ra bởi các bất thường của tổ chức thần kinh và cơ. Thường
gặp ở bệnh nhân bại não, bại liệt, nhược cơ, và các tình trạng bệnh lý của cơ
và thần kinh ngoại biên.

Hình 1.4. Cong vẹo cột sống ở trẻ bại não.

- Cong vẹo trong một số bệnh khác (Miselanous): Những bất thường của hệ
xương như hội chứng Marfan, bệnh u xơ thần kinh (Neurofibromatosis), rối
loạn chuyển hóa xương, bệnh rỗng tủy sống, bệnh thoát vị tủy – màng tủy,
bệnh lao xương sống.


7
1.1.3. Biến chứng của cong vẹo cột sống
Thay đổi hình dáng cơ thể: Gây mất thẩm mỹ, ảnh hưởng lớn đến tâm sinh lý,
sức khỏe tinh thần của người bị bệnh.

Tổn thương phổi và tim: Trong trường hợp vẹo cột sống nặng, khung sườn bị
biến dạng có thể đè ép vào phổi và tim làm cho người bệnh khó thở, giảm sức co bóp
của tim, ảnh hưởng rất nhiều đến sức khỏe và sự phát triển của người bệnh, đặc biệt là
trẻ nhỏ. Biến dạng khung chậu ở bé gái có thể ảnh hưởng đến sinh đẻ sau này.
Vấn đề ở lưng: Bệnh nhân vẹo cột sống bị ảnh hưởng đến khả năng lao động và
hoạt động sinh hoạt hằng ngày. Họ thường đau lưng mạn tính nhiều hơn người bình
thường.
1.1.4. Phân loại mức độ vẹo cột sống
Tình trạng cong vẹo cột sống có thể ít hay nhiều, từ đó dẫn đến các dị tật ở các
mức độ khác nhau. Theo [30], thông thường có 3 cấp độ vẹo cột sống:
Cấp độ 1: biểu hiện khi cột sống đã lệch nhưng chỉ có thể phát hiện bởi các
chuyên gia.
Cấp độ 2: biểu hiện khi nhìn từ phía sau đã có thể thấy cột sống cong vẹo và gù
xương sườn do đốt sống bị xoay.
Cấp độ 3: biểu hiện khi có thể nhìn thấy rõ cột sống bị vẹo lệch sang bên gây
ảnh hưởng nặng tới chức năng hô hấp đồng thời có thể gây ra biến dạng khung chậu,
khớp háng cũng như chiều dài của lưng - thắt lưng ngắn lại hoặc xương sườn ngực bị
biến dạng.
1.1.5. Các phương pháp phát hiện vẹo cột sống trong y học
Hiện nay có một số phương pháp phát hiện bệnh vẹo cột sống trong y học, cụ
thể như sau:
Phương pháp khám sàng lọc: Người khám quan sát hai mỏm xương bả vai, hai
tam giác nách, hai nếp lằn mông và chiều dài hai khối cơ lưng. Đây là phương pháp có
thể tiến hành trên một số lượng đối tượng lớn. Tuy nhiên, hạn chế của khám sàng lọc
là không đánh giá được mức độ cong vẹo cột sống.
Phương pháp khám vẹo cột sống dùng thước đo góc hai cành hoặc dùng thước
đo Scoliometer:
- Dùng thước đo góc hai cành: Cho người bệnh đứng khép chân, hai gối duỗi
thẳng, cúi xuống để tay tự do hướng xuống đất. Đặt một cành của thước trên
lưng người bệnh ngang qua cột sống chỗ sườn vồng cao nhất, cành kia chỉnh

theo mặt phẳng ngang. Góc tạo bởi hai cành của thước là góc vẹo cột sống.


8

Hình 1.5. Cách đo góc vẹo cột sống bằng thước đo góc hai cành.

- Dùng thước Scoliometer: Cho người bệnh đứng cúi ở tư thế trên, đặt thước
ngang qua cột sống trên lưng người bệnh chỗ sườn vòng cao nhất, đọc kết quả
trên thước (theo hình 1.6).

Hình 1.6. Thước đo Scoliometer và cách đo góc vẹo cột sống.
Phương pháp chụp X-quang cột sống: Phương pháp này có ưu điểm là vừa đánh
giá được mức độ cong vẹo cột sống vừa giúp chúng ta lưu lại hình ảnh để đánh giá
hiệu quả can thiệp, cách đo được mô phỏng như hình 1.7.


9

Hình 1.7. Các cách đo góc Cobb.
1.1.6. Ảnh hưởng của cong vẹo cột sống đến sức khỏe, học tập và hoạt động
Về sức khỏe: Cong vẹo cột sống ảnh hưởng đến hoạt động của tim, phổi, ảnh
hưởng đến sự phát triển khung chậu do đó cản trở việc sinh nở sau này của học sinh
nữ. Nếu bệnh không được phát hiện sớm như nhiều trường hợp học sinh tại một số địa
phương đã để lại những di chứng nặng nề ảnh hưởng đến sức khỏe phát triển thể chất
và tinh thần. Khi cột sống vẹo nhiều sẽ gây tổn thương cho tim, phổi, đau lưng,…gây
khó khăn cho sự hô hấp và bơm máu từ tim. Khi côt sống vẹo nhiều, xương sườn lồng
ngực nhô về phía trước gây khó khăn cho việc hô hấp và gây đau lưng. Khi vẹo cột
sống đến mức độ nặng xương sườn cứng và lệch mạch máu rất nguy hiểm. Vẹo côt
sống ngoài việc gây mất thẩm mỹ, giảm chiều cao, lệch vai, suy tim, suy hô hấp, người

bệnh còn cảm thấy không tự tin, sinh hoạt khó khăn và giảm tuổi thọ… Theo tiến sĩ
Nguyễn Tiến Lý, triệu chứng cong vẹo cột sống diễn biến từ từ nên chỉ ở mức độ nặng
mới phát hiện ra, khi đó rất khó chữa trị và nguy hiểm đến sức khỏe. Nếu không được
điều trị kịp thời người mắc bệnh sẽ có thể bị thay đổi về hình thể, hạn chế hoạt động
của đường hô hấp, ảnh hưởng đến khả năng lao động, khả năng tâm lí và nhiều chức
năng khác trong cơ thể.
Về học tập: cong vẹo cột sống ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe vì vậy kéo
theo ảnh hưởng không tốt đến học tập, bởi sức khỏe đóng vai trò quan trọng trong quá
trình học tập. Khi cột sống vẹo nhiều gây tổn thương tim, cơ quan hô hấp và nhiều cơ
quan khác, đau lưng làm cho học sinh không thể học tập tốt.
Về hoạt động: Khi cơ thể có tư thế không bình thường do cong vẹo cột sống sẽ
ảnh hưởng không tốt đến các hoạt động của các cơ quan, gây trở ngại cho quá trình
trao đổi chất hay nhức đầu, chóng mặt, mệt mỏi, biếng ăn… cơ thể uể oải không thích


10
vận động. Do cong vẹo cột sống ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe nên cũng ảnh
hưởng đáng kể đến việc vận động vì cơ thể sẽ hoạt động không tốt nếu tình trạng sức
khỏe kém. Nếu bị nặng không những người bị cong vẹo cột sống không thể tham gia
vào các hoạt động đòi hỏi sự vận động như thể dục thể thao mà cả ngay việc đi lại
cũng gặp nhiều khó khăn.
1.2. Các phương pháp công nghệ đã sử dụng để phát hiện bệnh vẹo cột
sống
1.2.1. Phát hiện bệnh vẹo cột sống bằng camera Kinect
Vẹo cột sống là một biến dạng ba chiều của cột sống, chỉ tình trạng cong của
cột sống sang phía bên trục của cơ thể và vẹo của các thân đốt sống theo trục của mặt
phẳng nằm ngang. Do đó trong nghiên cứu [25], nhóm tác giả đề xuất phương pháp
sàng lọc bệnh vẹo cột sống bằng cách sử dụng camera Kinect có thể dựa vào các điểm
khớp trên cơ thể con người. Cơ thể của con người có những điểm để xác định sự cân
bằng của cơ thể, nhóm tác giả đã tính toán các giá trị thông qua những điểm này bao

gồm: vai không đối xứng, sự chênh lệch chiều dài vai, chênh lệch góc vai, chênh lệch
chiều dài thắt lưng, eo không đối xứng, chênh lệch góc eo, góc giữa vai và đường tham
chiếu, góc giữa eo và đường tham chiếu, góc giữa vai và eo.

Hình 1.8. Dữ liệu bộ xương từ camera Kinect.


11
Thông qua việc thu thập dữ liệu t ừ 100 đối tượng nam và nữ trong độ tuổi từ
10 đến 15, chiều cao khoảng từ 115 đến 170 cm. Thí nghiệm xác định sự cân bằng của
cơ thể bằng cách sử dụng camera Kinect được thể hiện trong hình 1.8. Một đối tượng
đứng thẳng theo một đường chuẩn ở phía trước máy ảnh, quay lưng về phía sau, cơ thể
thả lỏng.
Với sự hỗ trợ của Kinect, hình ảnh khung xương Kinect nhận diện được bao gồm
20 vị trí khớp thể hiện ở hình 1.9 dưới đây:

Hình 1.9. Vị trí các khớp trong khung xương Kinect
Sự kết nối giữa các điểm khớp được trình bày ở bảng 1.1, vị trí của mỗi khớp là
một điểm trong tọa độ không gian 3 chiều x, y, z, nhưng trong thí nghiệm này chỉ quan
tâm đến tọa độ x và y của khớp. Mỗi khớp sẽ được tính là giá trị để xác định sự cân
bằng của cơ thể.


12
Bảng 1.1. Bảng kết nối khớp.
Bộ phận

Vị trí kết nối

Cột sống (Spin)

[1 2], [2 3], [3 4]

Bàn tay trái (Hand left)

[3 5], [5 6], [6 7], [7 8]

Bàn tay phải (Hand right)

[3 9], [9 10], [10 11], [11 12]

Chân trái (Foot left)

[1 13], [13 14], [14 15], [15 16]

Chân phải (Foot right)

[1 17], [17 18], [18 19], [19 20]

Sau khi thử nghiệm, dựa vào các công thức để tính toán về vai không đối xứng,
sự chênh lệch chiều dài vai, chênh lệch góc vai, eo không đối xứng, chênh lệch chiều
dài thắt lưng, chênh lệch góc thắt lưng, góc giữa vai và đường tham chiếu, góc giữa eo
và đường tham chiếu, góc giữa vai và eo, nhóm tác giả đã thu thập được 9 giá trị xác
định bởi camera Kinect từ 100 đối tượng nam và nữ, tuổi từ 10 đến 15, chiều cao từ
115 đến 170 cm. Các giá trị này được chương trình MATLAB xử lý và hiển thị các giá
trị của từng đối tượng thông qua giao diện đồ họa người dùng (GUI) hiển thị trong
hình 1.10, xác định đối tượng có bị vẹo cột sống hay không?

Hình 1.10. Dữ liệu bộ xương từ camera Kinect

13
1.2.2. Sử dụng thuật toán K-means để xác định độ cong cột sống từ phim Xquang
Vẹo cột sống là một trong những bệnh được chuẩn đoán bằng phim X-quang.
Việc phát hiện sớm bệnh vẹo cột sống rất quan trọng để bác sĩ có thể nhanh chóng đưa
ra liệu pháp điều trị kịp thời. Để xem mức độ nặng nhẹ của bệnh vẹo cột sống bước
đầu tiên là xác định độ cong của cột sống. Người ta có thể sử dụng thước đo Cobb để
có thể xác định được mức độ cong của cột sống (đã trình bày ở mục 1.1.4). Tuy nhiên
trong nghiên cứu [15], tác giả đã đề xuất một thuật toán để xác định độ cong của cột
sống với sự giúp đỡ của một máy tính trong hình ảnh X-quang một cách nhanh chóng.
Thuật toán phân cụm k-means có thể phát hiện ra tâm cụm và sử dụng đường cong đa
thức để xác định đường cong của cột sống. Từ thông tin cong cột sống, mức độ cong
vẹo cột sống có thể được phân loại thành 4 tình trạng bình thường, nhẹ, trung bình và
nặng.
Việc xác định góc Cobb được thực hiện tuần tự như sau:

Hình 1.11. Trình tự thực hiện để xác định góc Cobb
Tác giả đã thí nghiệm dựa trên bộ dữ liệu gồm 28 hình ảnh bệnh nhân vẹo cột
sống, trong đó có 10 hình ảnh cột sống cong theo chữ C và 18 hình ảnh cột sống cong
theo chữ S. Sau đó, tác giả thử so sánh giữa kết quả góc Cobb thu được với kết quả đo
góc Cobb được thực hiện thủ công bởi bác sĩ cho thấy rằng sự chênh lệch giữa hai
cách đo này là không đáng kể. Hệ thống này có chi phí thấp và dễ dàng sử dụng cho


14
tất cả mọi người kể cả bác sĩ lẫn bệnh nhân. Hệ thống cũng tương thích để sử dụng
trên tất cả máy tính và điện thoại thông minh do việc tính toán tương đối nhẹ, do đó có
thể tiết kiệm được thời gian chẩn đoán. Tuy nhiên, hệ thống vẫn có thể được phát triển
để trở thành một hệ thống tốt hơn và thậm chí có thể được phát triển cho tất cả các
thiết bị di động, bởi nó cho kết quả tốt với sai số chuẩn (khoảng 5.86o).

15
CHƯƠNG 2
TỔNG QUAN VỀ PHÂN TÍCH DÁNG ĐI
Phân tích dáng đi là nghiên cứu có hệ thống về vận động, cụ thể hơn là chuyển
động của con người bằng sự quan sát của các nhà nghiên cứu, được tăng cường bằng
các thiết bị cảm biến đo chuyển động cơ thể, camera giám sát… Bên cạnh những ứng
dụng trong giám sát, tương tác người – máy, đa phương tiện và mô phỏng, việc sử
dụng các hệ thống thị giác máy tính còn phục vụ cho mục tiêu chăm sóc y tế tại nhà.
Các hệ thống này sử dụng camera kết nối với máy tính hoặc bộ xử lý chuyên dụng để
quan sát và đánh giá dáng đi của người.
2.1. Các đặc trưng được sử dụng trong nhận dạng dáng đi
2.1.1. Biểu diễn đường bao (Silhouette)
Một dấu hiệu quan trọng trong việc xác định chuyển động cơ bản của người đi
bộ là những thay đổi tạm thời của đường bao. Để làm cho phương pháp đề xuất không
bị ảnh hưởng của sự thay đổi màu sắc và kết cấu quần áo, chúng ta chỉ sử dụng đường
bao nhị phân. Quá trình minh họa được thể hiện ở hình 2.1.
Sau khi đường bao động của một hình dạng bước đi được ghi nhận, đường viền
bên ngoài của nó có thể thu được bằng cách sử dụng một thuật toán biên “Canny Edge
Extraction” [34].
Sau đó chúng ta có thể tính toán vị trí của trọng tâm (xc, yc) thông qua một số
phương pháp như k-means [36]. Hoặc thông qua công thức tính trọng tâm của một
hình.
Bằng cách chọn trọng tâm, chúng ta mở rộng đường biên theo hướng ngược
chiều kim đồng hồ để biến nó thành tín hiệu khoảng cách S = {d1, d2, …,di, …, dNb) là
tập hợp của tất cả các khoảng cách di giữa mỗi cạnh điểm ảnh {xi, yi} và trọng tâm.

Hình 2.1. Biểu diễn đường bao: (a) Minh họa việc khai thác cạnh biên và quá trình mở
rộng biên theo hướng ngược chiều kim đồng hồ, (b) Tín hiệu khoảng cách được chuẩn

hóa bao gồm tất cả cá khoảng cách giữa trọng tâm và các điểm ảnh trên biên [17]