Tài liệu Ứng dụng biến đổi wavelet và bộ phân lớp svm cho vấn đề nhận dạng sóng động kinh trên điện não đồ

i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng 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. Bình Dương, ngày tháng năm 2019 Học viên thực hiện luận văn Hồ Ngọc Giàu ii LỜI CẢM ƠN Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến Thầy TS. Hoàng Ma ̣nh Hà, người đã tận tình hướng dẫn, hỗ trợ và giúp đỡ tôi rất nhiều trong nghiên cứu luận văn. Thầy đã đưa ra những định hướng, nhận xét và góp ý quý giá để luận văn này được hoàn thành. Kính gửi lời cảm ơn sâu sắc đến quý Thầy, Cô giảng viên trong thời gian qua đã nhiệt tình giảng dạy và truyền đạt những kiến thức chuyên môn cần thiết trong quá trình tôi được học tập tại Trường Đa ̣i Ho ̣c Thủ Dầ u Mô ̣t, Biǹ h Dương. Xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Ban giám hiê ̣u Trường Đa ̣i Ho ̣c Thủ Dầ u Mô ̣t, Cán bộ Phòng Đào tạo của trường đã nhiệt tình giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi để tôi có được môi trường học tập tốt và hoàn tất khóa học. Xin gửi lời biết ơn vô hạn đến gia đình đã không ngừng quan tâm, động viên, ủng hộ về mặt tinh thần lẫn vật chất trong suốt thời gian tôi tham gia ho ̣c tâ ̣p và thực hiện luận văn này. Cảm ơn các anh chị đồng nghiệp, bè bạn lớp Cao học Hệ thống thông tin khóa 2016-2018 đã giúp đỡ và đồng hành cùng tôi trong thời gian học tập tại nhà trường. Bình Dương, ngày tháng năm 2019 Học viên thực hiện luận văn Hồ Ngọc Giàu iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .......................................................................................... i LỜI CẢM ƠN ............................................................................................... ii MỤC LỤC ..................................................................................................... ii DANH MỤC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT ...................................................... v DANH MỤC HÌNH VẼ ............................................................................... vi TÓM TẮT ................................................................................................... vii CHƯƠNG 1. ĐIỆN NÃO ĐỒ VÀ MỘT SỐ THUỘC TÍNH LIÊN QUAN ĐẾN BÀI TOÁN PHÁT HIỆN GAI ĐỘNG KINH ..................................... 1 1.1 Sự hình thành tín hiệu điện não .......................................................... 1 1.1.1 Cơ chế điện sinh lý ....................................................................... 1 1.1.2 Chẩn đoán bệnh động kinh thông qua điện não ........................... 1 1.1.3 Đặc điểm của tín hiệu điện não .................................................... 2 1.1.4. Các dạng nhịp cơ bản .................................................................. 3 1.1.5. Một số loại nhịp khác ................................................................. 5 1.1.6 Một số nhịp dạng sóng bình bình thường xuất hiện trong giấc ngủ ............................................................................................................... 6 1.2 Dấu hiệu nhận biết tín hiệu động kinh ................................................ 6 1.2.1 Một số khái niệm.......................................................................... 6 1.2.2 Vai trò của điện não đồ trong chẩn đoán động kinh .................... 7 1.2.3 Các bước chẩn đoán ..................................................................... 9 1.2.4 Giới thiệu về bài toán nhận dạng ................................................... 13 1.2.5 Các bước xử lý của quá trình nhận dạng........................................ 14 CHƯƠNG 2. TỔNG QUÁT VỀ TÁCH ĐẶC TRƯNG GAI ĐỘNG KINH ..................................................................................................................... 15 2.1 Tách đặc trưng bằng mạng nhân tạo (ANN) ..................................... 15 2.1.1 Mô hình nơ – ron........................................................................ 15 2.1.2 Kiến trúc mạng Feed-forward .................................................... 18 2.1.3 Huấn luyện ................................................................................. 19 2.1.4 Luật học ...................................................................................... 20 2.1.5 Thuật toán lan truyền ngược ...................................................... 21 2.1.6 Hàm truyền ................................................................................. 21 iv 2.2 Biến đổi Wavelet ............................................................................... 22 2.2.1 Hàm cơ sở .................................................................................. 23 CHƯƠNG 3. ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP TÁCH ĐẶC TRƯNG GAI ĐỘNG KINH .............................................................................................. 26 3.1 Giới thiệu hàm Gauss ........................................................................ 26 3.2 Ứng dụng hàm Gauss cho bài toán tách đặc trưng sóng động kinh từ tín hiệu điện não ...................................................................................... 28 CHƯƠNG 4. ĐỀ XUẤT KẾT HỢP PHƯƠNG PHÁP TÁCH ĐẶC TRƯNG BẰNG HÀM GAUSS VỚI SVM CHO BÀI TOÁN PHÁT HIỆN SÓNG ĐỘNG KINH .............................................................................................. 36 4.1 Kết hợp tách đặc trưng bằng hàm gauss với svm ............................. 36 4.2 Thực nghiệm và đánh giá .................................................................. 39 4.2.1 Kết quả thực nghiệm trên mô hình đề xuất ................................ 39 4.2.2 So sánh với một số phương pháp tiêu biểu ................................ 43 4.3 Kết luận và hướng phát triển ............................................................ 49 PHỤ LỤC ĐÍNH KÈM (Bảng số liệu về các support vecto) ..................... 50 TÀI LIỆU THAM KHẢO:.......................................................................... 50 v DANH MỤC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT Ký hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt CWT Continuous Wavelet Transform Biến đổi Wavelet liên tục DWT Discrete Wavelet Transform Biến đổi Wavelet rời rạc EEG Electroencephalogram Điện não đồ FT Fourier Transform Biến đổi Fourier ANN Artificial Neural Network Mạng nơ ron nhân tạo SVM Support Vectơ Machine Máy vectơ hỗ trơ ̣ SHWA Second Half Wave Amplitude Biên độ cạnh sau SHWD Second Half Wave Duration Thời gian tồn tại cạnh sau SHWS Second Half Wave Slope Thời gian tồn tại cạnh trước WT Wavelet Transform Biến đổi Wavelet vi DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Các nhịp cơ bản của EEG ........................................................................ 2 Hình 1.2: Các sóng điện não ..................................................................................... 4 Hình 1.3: Nhịp µ....................................................................................................... 5 Hình 1.4: Sóng Lambda ........................................................................................... 5 Hình 1.5: Sóng Vertex .............................................................................................. 6 Hình 1.6: Hình thái của gai ..........................................................................................9 Hình 1.7: Hình thái của Sharpwave ......................................................................... 10 Hình 1.8: Phức hợp gai sóng ..................................................................................... 10 Hình 1.9: Đa gai và sóng .......................................................................................... 11 Hình 1.10: Phức hợp đa gai ...................................................................................... 11 Hình 1.11: Phức hợp đa nhọn sóng .......................................................................... 12 Hình 1.12: Phức hợp đa nhọn và sóng chậm ...............................................................12 Hình 1.13: Một số dạng gai thực tế ..............................................................................13 Hình 1.14: Các bước cơ bản của bài toán nhận dạng ................................................ 14 Hình 2.1: Mô hình nơ ron nhân tạo ........................................................................... 15 Hình 2.2: Mạng nơ ron một lớp với S nơ ron........................................................... 16 Hình 2.3: Mô hình mạng ANN một lớp gồm S nơ ron ............................................ 17 Hình 2.4: Mô hình mạng ANN gồm 3 lớp ............................................................... 17 Hình 2.5 Mạng ANN 3 lớp dạng rút gọn ................................................................. 18 Hình 2.6: Mô hình mạng có phản hồi ..........................................................................19 Hình 2.7: Phân tích đa phân giải sử dụng biến đổi wavelet rời rạc ..........................24 Hình 3.1: Mô tả phân phối Gauss với các giá trị π khác nhau ................................. 26 Hình 3.2: Mô tả tác dụng của hàm Gauss đối với điện não đồ có gai động kinh .... 27 Hình 3.3: Mô tả tác dụng của hàm Gauss đối với điện não đồ không có gai động kinh ................................................................................................................................28 Hình 3.4: Mô tả mặt phẳng phân tách trong không gian R3 ..................................... 31 Hình 3.5: Mô tả một đỉnh (gai) và kết quả tương ứng khi tính đạo hàm bậc 1 ........ 31 Hình 3.6: Mô tả một gai kép và kết quả tương ứng khi tính đạo hàm bậc 1 .............32 Hình 4.1: Mô tả các bước kết hợp ứng dụng hàm Gauss để tách đặc trưng động kinh với SVM ........................................................................................................... 37 Hình 4.2: So sánh tín hiệu điện não trước và sau lọc .................................................37 Hình 4.3: So sánh tín hiệu điện não trước và sau lọc phản ánh gai động kinh ........ 38 vii TÓM TẮT Động kinh là một chứng bệnh của hệ thần kinh do xáo trộn lặp đi lặp lại của một số nơron trong vỏ naõ tạo nhiều triệu chứng rối loạn hệ thần kinh như co giật của bắp thịt, cắn lưỡi, sùi bọt mép, mắt trợn ngược, ngấ t xỉu, bấ t tin̉ h, mất kiểm soát tiểu tiện. Cơn động kinh gồm những triệu chứng có thể thay đổi từ rất ngắn gọn và gần như không thể phát hiện đến các cơn động kinh thời gian dài với chấn động mạnh Đô ̣ng kinh xảy ra ở mo ̣i lứa tuổ i, mo ̣i giới tiń h. Ở Viê ̣t Nam, chẩ n đoán đô ̣ng kinh chủ yế u dựa vào phương pháp lâm sàng thông qua các dấ u hiêụ nhâ ̣n biế t triêụ chứng của các cơn co giâ ̣t. Để kiể m tra chẩ n đoán lâm sàng người ta phân tić h tiń hiêụ điêṇ naõ đồ EEG. Các bác si,̃ các chuyên gia sẽ quan sát các bản ghi tín hiê ̣u EEG và phát hiêṇ các dấ u hiê ̣u bấ t thường. Công viê ̣c này tiêu tố n khá nhiề u thời gian, có khi phải tốn nhiều giờ, nhiều ngày. Nhưng đôi khi kế t quả mang la ̣i sẽ mang tính chủ quan, vì mỗi người sẽ có những nhâ ̣n đinh ̣ khác nhau. Nhằm bổ trơ ̣ cho viêc̣ chẩ n đoán bênh ̣ đô ̣ng kinh thêm thuâ ̣n lơ ̣i về thời gian và tăng thêm đô ̣ chính xác, tôi đề nghi ̣ ứng du ̣ng hàm Gauss kết hợp với bô ̣ phân lớp SVM cho vấ n đề nghiên cứu nhâ ̣n da ̣ng sóng đô ̣ng kinh trên tín hiê ̣u điê ̣n naõ đồ . Nghiên cứu, đề xuất của tôi được thực nghiệm với sự hỗ trợ nền tảng của Matlab và trên bộ cơ sở dữ liệu chuẩn và được so sánh với các kết quả của các nghiên cứu cùng mục đích từ 2011 đến 2017. Nội dung luận văn gồm 4 chương: - Chương 1: Tổng quan về tín hiê ̣u điê ̣n naõ đồ EEG - Chương 2: Tổng quan về tách đặc trưng của gai động kinh - Chương 3: Đề xuất áp dụng hàm Gauss cho tách đặc trưng gai động kinh - Chương 4: Đề xuất kết hợp hàm Gauss với SVM để phát hiện sóng 1 CHƯƠNG 1. ĐIỆN NÃO ĐỒ VÀ MỘT SỐ THUỘC TÍNH LIÊN QUAN ĐẾN BÀI TOÁN PHÁT HIỆN GAI ĐỘNG KINH 1.1 Sự hình thành tín hiệu điện não 1.1.1 Cơ chế điện sinh lý Từ khi ra đời cho đến nay, với sự phát triển và hoàn thiện không ngừng, điện não đồ đóng góp vai trò đáng kể trong chẩn đoán, điều trị và tiên lượng bệnh của hệ thần kinh trung ương. EEG (Electroencephalogram) là sự biểu diễn dạng đồ họa sự thay đổi hiệu điện thế theo thời gian giữa các điện cực đươ ̣c đặt ở các vị trí khác nhau trên da đầu tương ứng với các vùng của vỏ não ([1-3]). Sự kić h thích đồ ng thời của mô ̣t nhóm các nơ ron sẽ ta ̣o ra tin ́ hiê ̣u EEG có biên đô ̣ lớn vì các tin ́ hiê ̣u có nguồ n gố c từ các nơ ron đô ̣c lâ ̣p đươ ̣c cô ̣ng la ̣i. Ngươ ̣c la ̣i các nơ ron kích thích không đồ ng bô ̣ sẽ ta ̣o ra EEG có biên đô ̣ thấ p. Biên đô ̣ EEG cũng phu ̣ thuô ̣c vào kỹ thuâ ̣t đo như loa ̣i điê ̣n cực, đa ̣o trin ̀ h, … và bê ̣nh nhân. Tin ́ hiê ̣u EEG rất khác nhau ở các bệnh nhân và phụ thuộc vào nhiều yếu tố như độ tuổi, tình trạng tâm lý, tình trạng thức hay ngủ, mức độ tập trung v.v… 1.1.2 Chẩn đoán bệnh động kinh thông qua điện não Chẩn đoán thông qua EEG là phương pháp lâm sàng của nhiề u quố c gia trên thế giới vì những giá tri hư ̣ ̃ u ić h của nó mang la ̣i như sau: Phản ánh đươ ̣c các chức năng sinh lý biǹ h thường của naõ [2]. Đánh giá và ước lươ ̣ng đươ ̣c sự phu ̣c hồ i của naõ sau các trường hơ ̣p tai biế n hoă ̣c chấ n thương so ̣ naõ . Từ đó có thể theo dõi đươ ̣c quá trình điề u tri ̣bê ̣nh, quyế t đinh ̣ bắ t đầ u hay dừng điề u tri [3]. ̣ Các trường hơ ̣p bê ̣nh nhân bi ̣ đau đầ u kéo dài, thường xuyên hay lo lắ ng hoảng sơ ̣ vô cớ [3]. Các cơn co giâ ̣t tự ý xảy ra trong giấ c ngủ. Các trường hơ ̣p chấ n thương so ̣ naõ , sau tai biế n ma ̣ch máu naõ có lên cơ co giâ ̣t, đô ̣ng kinh. Những trường hơ ̣p ngấ t xỉu thoáng qua có kèm theo méo miê ̣ng hoă ̣c sùi nước bo ̣t Mô ̣t số trường hơ ̣p rố i loa ̣n tuầ n hoàn naõ , thiể u năng tuầ n hoàn naõ …và mô ̣t số dấ u hiê ̣u lâm sàng cầ n đươ ̣c kiể m tra điê ̣n naõ . 2 Điê ̣n naõ đồ phát hiê ̣n đươ ̣c bê ̣nh đô ̣ng kinh, giúp theo dõi và đánh giá đươ ̣c kế t quả chữa tri thông qua viê ̣c kiể m tra tin ̣ ̣ kỳ. Đố i với điê ̣n naõ ́ hiê ̣u điê ̣n naõ đinh đồ đô ̣ng kinh chia làm 02 loa ̣i: bản ghi trong cơn ( ghi đươ ̣c khi đang xảy ra cơn đô ̣ng kinh), bản ghi ngoài cơn (ghi khi xảy ra giữa cơn đô ̣ng kinh) ([2], [3]). 1.1.3 Đặc điểm của tín hiệu điện não EEG đặc trưng bởi biên độ, tần số, hình thái, sự phân cực, phân bố vị trí và điều kiện làm thay đổi của hiệu điện thế ([2], [3]).. Hình 1.1: Các nhịp cơ bản của EEG 3 Các tín hiệu ghi trên da đầu có biên độ biến thiên từ vài μV đến xấp xỉ 100μV và tần số nằm trong phạm vi từ 0.5 đến 40Hz [1]. Nếu trạng thái của đối tượng đo ổn định trong một khoảng thời gian, các nhịp này se ̃ có dạng tuần hoàn. 1.1.4. Các dạng nhịp cơ bản Năm 1924, nhà tâm thần học người Áo tên là Hans Berger là người đầu tiên ghi được EEG ([2], [5]). Ông nhận thấy trên bản ghi EEG bình thường, nhịp của các sóng điện não gồm có các loa ̣i như sau: 1.1.4.1 Nhịp delta Có tần số nằm trong khoảng từ 0.5- 4Hz: Nhip̣ Delta hiếm khi ghi được trên người bình thường đang thức, nhưng vẫn thấy khi ngủ sâu hoặc vào lúc tỉnh giấc của trẻ nhỏ. Sóng delta là sóng có biên độ cao nhất trong tất cả các sóng điện não, trung bình 100μV. 1.1.4.2 Nhịp theta Theta là những sóng có tần số từ 4 - 7,5 Hz, và được xếp vào loại sóng “chậm”. Nó được coi là bất thường nếu thấy ở người lớn đang tỉnh táo, nhưng lại coi là hoàn toàn bình thường ở trẻ dưới 13 tuổi và đang ngủ. Cũng có thể thấy theta tạo thành 1 vùng bất thường cục bộ trên những nơi có tổn thương dưới vỏ cục bộ. Biên đô ̣ nhỏ hơn 15μV, xuất hiện ở vùng trán tới vùng trung tâm. Nhịp theta đóng vai trò quan trọng ở trẻ nhỏ. Sự xuất hiện với một số lượng lớn các nhịp theta không liên tục ở người lớn khi thức là dấu hiệu bất thường có nguyên nhân từ nhiều bệnh lý khác nhau. 1.1.4.3 Nhịp alpha Nhip̣ alpha có tầ n số trong khoảng 8 Hz đế n 13 Hz, biên đô ̣ không quá 50 µV ( mă ̣c dù có thể giao đô ̣ng từ 5 tới 100 µV và xuất hiện 8-13 lần trong 1 giây (8-13 Hertz) . Ở trẻ 03 tuổ i tầ n số là 8Hz. Nhip̣ alpha là nhip̣ nổ i trô ̣i khi quan sát hoa ̣t đô ̣ng điê ̣n naõ , thường có da ̣ng hiǹ h sin hoă ̣c tròn. Trong mô ̣t số it́ trường hơ ̣p, nhip̣ alpha có da ̣ng như sóng nho ̣n, phầ n âm có da ̣ng nho ̣n, phầ n dương có da ̣ng tròn. Sóng này thấy rõ 4 nhất ở phần phía sau của não người, vốn là nơi xử lý các tín hiệu thị giác, tức là vùng chẩm. Do đó, đôi khi người ta còn gọi nhịp alpha là nhịp trội ở phía sau. Sóng alpha trở nên rõ nhất khi ta nhắm mắt lại. Nó bị triệt tiêu khi ta mở mắt. Sóng alpha xuấ t hiê ̣n nhiề u nhấ t trong thời gian thư giañ mà nhắ m mắ t nhưng vẫn thức. 1.1.4.4 Nhịp beta Nằm trong miền tần số từ 14-30Hz (chu kỳ sóng từ 34ms đến 71ms), thường quan sát được trong khoảng 18-25Hz. Biên độ nhịp beta thông thường nhỏ hơn 20μV. Nhịp beta có biên độ lớn hơn 25μV là bất thường [17]. Đây là nhịp không đều, có biên độ nhỏ, quan sát đươ c̣ trong lúc buồn ngủ, ngủ nhẹ hoặc hoạt động trí óc. Nhịp beta cũng xuất hiện ở giai đoạn giấc ngủ REM ở giai đoạn 3. Khi có sự hoảng loạn, nhịp beta tăng. Nhịp beta quan sát thấy chủ yếu ở vùng trán và vùng trung tâm. Nhịp beta ở vùng trung tâm bị mất khi có các hoạt động vận động hoặc kích thích xúc giác. Nhịp này cũng tăng lên quanh các vùng có khối u hay các khuyết tật về xương. Beta là nhịp bình thường ở người lớn. Hình 1.2: Các sóng điện não 5 1.1.4.5 Nhịp gamma Có tần số lớn 30Hz, biên độ nhỏ, tần suất xuất hiện thấp. Nhịp này liên quan tới nhâ ̣n thức và ý thức. Hoa ̣t đô ̣ng sóng gama xuấ t hiê ̣n trong khi thức tin̉ h hoă ̣c có hoa ̣t đô ̣ng khi ngủ giố ng như kich ̣ phát – ức chế trong khi gây mê. 1.1.5. Một số loại nhịp khác 1.1.5.1 Nhịp m Hình 1.3: Nhịp μ Nhịp μ là các sóng có hình rào chắn (wicket fence) có đỉnh nhọn và đế tròn ([2], [5]). Tần số của nhịp μ trong khoảng 8-10Hz. Nhịp μ có thể xuất hiện chỉ ở một bên, có thể xuất hiện không đối xứng, không đồng bộ và thường có biên độ nhỏ hơn nhịp alpha tại cùng thời điểm đo. Nhịp μ bị mất khi vận động. Nhịp μ liên quan chặt chẽ với vùng vận động của vỏ não. 1.1.5.2 Sóng Lambda Hình 1.4: Sóng lambda Sóng Lamda tồn tại trong thời gian từ 160ms đến 250ms, xuấ t hiê ̣n hai bên vùng chẩ m. Có khi có dạng bất đối xứng, biên độ lớn hơn các nhịp trội phía sau hộp sọ. Só ng lambda có thể gây nhầm lẫn với phóng điện dạng động kinh trong cơn trong trường hơ ̣p xảy ra bấ t đố i xứng Sóng lamda được nhận ra rõ ràng khi cho bệnh nhân nhìn lướt qua một bức ảnh phức tạp với tốc độ di chuyển mắt nhanh. Sóng lambda xuất hiện nhiều hơn ở trẻ nhỏ và thường ghi nhâ ̣n đươ ̣c ở những người trưởng thành trẻ. 6 1.1.6 Một số nhịp dạng sóng bình bình thường xuất hiện trong giấc ngủ 1.1.6.1 Vertex waves Hình 1.5: Sóng vertex Vertex wave là sóng có đin̉ h so ̣. Là sóng liên hợp phức của thế kéo dài 200ms, gồm 1 pha nhọn, dương, biên độ nhỏ theo sau là một pha âm biên độ lớn. Vertex wave có biên độ âm lớn nhất ở đỉnh đầu (vị trí điện cực Cz) và xuất hiện ở giai đoạn I đến III của trạng thái NREM. Vertex wave xuất hiện hai bên bán cầu, đối xứng và đồng bộ. Ở người lớn tuổi, vertex wave có biên độ nhỏ và khó quan sát. 1.1.6.2 Sleep spindles Spindles (cũng được gọi là hoạt động sigma) là hoạt động nhất thời, hình sin có tần số từ 11-15Hz và biên độ giảm dần. Spindles được quan sát ở vùng trung tâm và xuất hiện ở vùng trán với tần số nhỏ hơn (từ 10-12Hz). Sleep spindle cùng với K-Complex là dấu hiệu bắt đầu của giai đoạn 2 của giấc ngủ NREM. 1.1.6.3 Kcomplexes K-Complex là phức hợp hai pha bắt đầu bằng một đỉnh nhọn có điện thế cao (thường lớn hơn 100 μV) theo sau bởi một sóng chậm có thời gian tồn tại khoảng từ 350-550ms và kết thúc bởi một đỉnh dương. K-Complex xuất hiện khi bê ̣nh nhân đang ngủ mà bi ̣ đánh thức bằ ng kić h thić h âm thanh hoă ̣c các kić h thić h khác. Tiế p theo K-Complex thường xuấ t hiê ̣n các sóng theta có biên đô ̣ cao. 1.2 Dấu hiệu nhận biết tín hiệu động kinh 1.2.1 Một số khái niệm 7 Cơn (Seizure) Cơn là sự phóng điện đồng bộ, bất thường, quá mức và không điều khiển được của các nơ-ron trong não [2]. Các tín hiệu kích thích tăng cường các hoạt động điện của các nơ-ron, ngược lại các tín hiệu kiềm chế làm giảm hoạt động. Bình thường các tín hiệu này là cân bằng, tuy nhiên, sự bất cân bằng sẽ gây ra cơn. Động kinh được định nghĩa là mô ̣t bê ̣nh lý được đặc trưng bởi các cơn không kích thích lă ̣p đi lă ̣p la ̣i gầ n như kéo dài trong suố t cuô ̣c số ng của bê ̣nh nhân. Không kích thích được hiểu là: Đối với các cơn động kinh trong một số trường hợp có thể được làm xuất hiện sớm bởi sự kích thích các giác quan như đèn chớp hoặc các âm thanh lớn đột ngột. Vì vâ ̣y chúng ta phải phân biệt giữa việc làm mau đến (precipitate) và sự kích thích (provoke). Một ví dụ về sự kích thích là gây kích thích xung điện, tạo ra các cơn giật rung hữu ích trong não. Bản chất của các cơn động kinh là hiện tượng khử cực bất thường, kịch phát của một quần thể nơron (có thể làm thay đổi điện thế của màng nơron từ 85mV thành +30mV). Những hoạt động này có thể quan sát thấy bằng cách ghi các điện thế trong tế bào, ngoài tế bào và ở da đầu (điện não đồ thường quy). Để ghi nhận được một cơn động kinh, tín hiê ̣u EEG phải được theo dõi trong nhiều giờ, thậm chí rấ t nhiề u ngày. Đây là một điều kiện không dễ gì thực hiện được. Vì vâ ̣y, các bác si ̃ chuyên khoa thần kinh sẽ quan sát các dấu hiệu trên các tín hiê ̣u EEG đo đươ ̣c khi bệnh nhân ngoài cơn, đồ ng thời để có thể chẩn đoán hoặc ghi nhận mô ̣t số yếu tố có liên quan. Dấu hiệu phổ biến là các gai (spike), só ng nhọn (sharp), đa gai, các sóng chậm có biên độ lớn nằm tách biệt, phức hợp gai sóng đo được giữa các cơn. Điể m khác biệt giữa gai và só ng nhọn là khoảng thời gian: gai kéo dài ngắn hơn 70ms, sóng nhọn có thời gian kéo dài từ 70-200ms. 1.2.2 Vai trò của điện não đồ trong chẩn đoán động kinh Trong quá trình chẩn đoán động kinh, ngoài các yếu tố lâm sàng, các bác sĩ cần sử dụng các thông tin trợ giúp thu được từ EEG [2]. Dựa vào sự phân bố của các yế u tố như: mật độ, hình dạng của các gai, sóng nhọn và các dạng phức hợp 8 thì tín hiê ̣u EEG hỗ trợ cho các chẩn đoán lâm sàng, giúp phân loại các triệu chứng cũng như xác định vị trí của vùng bi ̣ động kinh. EEG giúp đánh giá kết quả và theo dõi tiến trình điều trị. 9 1.2.3 Các bước chẩn đoán Trong quá trình chẩn đoán, các bác sĩ sẽ lần lượt xác định tín hiệu có nguồn gốc từ não hay là nhiễu [1]. Nếu xuất phát từ não, x á c đ ị n h t í n h b ấ t t h ư ờ n g c ủ a tín hiệu nhằm phát hiện dấu hiệu của bệnh động kinh. Tiếp theo là xác định n h ữ n g t h ô n g t i n c h i t i ế t h ơ n n h ư : - P h â n b ố c ủ a s ó n g động kinh - Nguồn xuất phát của sóng động kinh Dấu hiệu nhận biết Gai (Spikes) Gai là một dạng bất thường của điện não đồ thường là dấu hiệu nhận biết bệnh động kinh. Gai có thời gian tồn tại từ 20-70ms, được đặc trưng bởi đường đi lên dốc đứng tạo ra đỉnh nhọn, nổi bật trên các sóng cơ bản, biên độ tương đối lớn. Hình 1.6: Hình thái của gai Gai thường xuất hiện không theo quy luật ([2], [5]). Về mặt hình thái, cơ bản gai có một pha nhưng cũng quan sát được nhiều gai có 2 hoặc 3 pha. Gai có thể biểu hiện dưới dạng độc lập hoặc dạng kết hợp. Gai ghi nhận được tại vùng gần với ổ bệnh. Các tín hiệu dạng động kinh có thể xảy ra độc lập, tuy nhiên, chúng thường theo sau bởi một sóng chậm kéo dài từ 150-350ms. Các gai và nhọn thường có sóng chậm đi kèm theo, nhưng thuật ngữ phức hợp gai – sóng thường dành cho trường hợp mà sóng chậm theo sau có biên độ nổi trội, lớn hơn so với gai. Hình thái của gai rất đa dạng và phức tạp phụ thuộc vào bệnh nhân, khác nhau giữa các bản ghi. Không có một định nghĩa rõ ràng về gai. Do đó 10 trong quá trình chẩn đoán, cùng một bản ghi nhưng các chuyên gia khác nhau lại cho các kết quả khác nhau phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của mình. Đối với các bản ghi mà gai rõ ràng, sự thống nhất giữa các chuyên gia là lớn, tuy nhiên đối với các bản ghi mà hình dạng của gai không rõ ràng, việc xác định gai giữa các chuyên gia có sự khác biệt lớn. Như vậy, kết quả đánh giá trên một bản ghi không những phụ thuộc vào trình độ của các chuyên gia mà còn phụ thuộc vào bản thân độ phức tạp của tín hiệu. Sóng nhọn (Sharp wave) Có hình dạng tương tự gai, thời gian tồn tại từ 70-200ms. Sóng nhọn thường ghi nhận được ở các vùng xa tổn thương. Hình 1.7: Hình thái của sharp wave Phức hợp gai sóng (spikes and wave) Hình 1.8: Phức hợp gai sóng Phức hợp gai sóng bao gồm một gai được theo sau bởi một sóng chậm có biên độ lớn (tần số cỡ sóng delta) có biên độ cao, sóng chậm này được coi là có nguồn phát ở các cấu trúc của đồi thị, phức bộ này lặp đi lặp lại. Chúng có thể xuất hiện đồng bộ (đồng thì – synchronously) và cân đối hai bên trong các bệnh động kinh toàn thể hóa (generalized epilepsies) hoặc khu trú trong bệnh 11 động kinh cục bộ. Trong những dạng gai và sóng toàn thể hóa, cơn vắng thực sự (true absense) hay là cơn nhỏ (petit mal) đặc trưng bằng gai-sóng 3 Hz, trong khi gai chậm – sóng (slow spike-wave) thường thấy hơn khi não bị tổn thương và trong hội chứng Lennox-Gastaut. Phức hợp gai sóng lặp lại ở tốc độ từ 3-6Hz Đa gai và sóng (multisharps and wave) Hình 1.9: Đa gai và sóng Đây là một dạng của gai trong đó một sóng chậm theo sau 2, hoặc nhiều gai. Dạng này thường có tần số lớn hơn 3Hz ( từ 3,5 đến 4,5Hz) và thường xuất hiện ở những cơn giật cơ (myoclonic seizure). Không được nhầm lẫn dạng này với phức hợp gai sóng có tần số 6Hz (một biến thể bình thường) Phức hợp đa gai Hình 1.10: Phức hợp đa gai 12 Phức hợp đa nhọn-sóng Hình 1.11: Phức hợp đa nhọn sóng Phức hợp đa nhọn và sóng chậm Hình 1.12: Phức hợp đa nhọn và sóng chậm Các phóng điện dạng động kinh lệch bên theo chu kỳ (PLEDS Periodic Lateralized Epileptiform Discharges): là một dạng phóng điện đi kèm với tổn thương hay chấn thương não cấp tính ([2], [3]). Người ta thấy dạng sóng này rõ nhất khi tổn thương não cấp tính có kết hợp thêm với rối loạn chuyển hóa. Nó khởi đầu bằng những sóng nhọn xuất hiện một cách đều đặn, trên một 13 nền tương đối bằng phẳng, ở 1 vùng hay 1 bên của não. Sau đó nhịp của nó chậm dần lại và xuất hiện các sóng chậm theo chu kỳ, và hoạt động điện cơ sở nằm giữa các phóng điện dạng động kinh này cũng khá dần lên. Cuối cùng các sóng dạng động kinh kiểu này cũng biến mất hoàn toàn. Kiểu PLEDS thường thấy khi có triệu chứng định khu nặng, hoặc là trên một bệnh nặng đang có xu hướng khá dần lên. Các dạng spike thực tế: Hình 1.13: Một số dạng gai thực tế 1.2.4 Giới thiệu về bài toán nhận dạng Nhận dạng là lĩnh vực luôn được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm và cho đến nay lĩnh vực này cũng đã đạt được nhiều thành tựu lớn lao cả về mặt lý thuyết cũng như trong ứng dụng thực tế ([2] – [5]). Những năm gần đây, nhận dạng gai động kinh đã có những bước tiến quan trọng. Tuy nhiên, nhận dạng chính xác gai động kinh trong những điều kiện khó vẫn là bài toán mang nhiều thách thức lớn đối với các nhà nghiên cứu và hiện nay vẫn chưa thật sự có giải pháp hoàn chỉnh.