Tài liệu Nhận biết gai động kinh tự động từ tín hiệu eeg thô

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ KHỔNG THỊ THU THẢO NHẬN BIẾT GAI ĐỘNG KINH TỰ ĐỘNG TỪ TÍN HIỆU EEG THÔ LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG Huế – 2014 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ KHỔNG THỊ THU THẢO NHẬN BIẾT GAI ĐỘNG KINH TỰ ĐỘNG TỪ TÍN HIỆU EEG THÔ Ngành: Công nghệ Điện tử - viễn thông Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 60.52.02.03 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG Cán bộ hướng dẫn PGS. TS. NGUYỄN LINH TRUNG Huế – 2014 1 LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc đến thầy giáo hướng dẫn, PGS. TS. Nguyễn Linh Trung đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo cho em trong suốt thời gian qua. Làm việc cùng với thầy, em đã học tập được tác phong làm việc nghiêm túc. Thầy đã giúp em định hướng con đường nghiên cứu, là cơ sở cho em phát triển sau này. Em cũng xin gửi lời cảm ơn đến TS. Trần Đức Tân, là thầy giáo đồng hướng dẫn, đã giúp đỡ chỉ bảo cho em rất nhiều trong suốt quá trình làm luận văn. Em xin cảm ơn Bộ môn Xử lý thông tin, trường Đại học Công Nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội đã tạo điều kiện và giúp đỡ em hoàn thành luận văn của mình. Cảm ơn sinh viên Nguyễn Văn Lý đã nhiệt tình giúp đỡ tôi rút ngắn khoảng cách về địa lý, theo sát được công việc nghiên cứu. Em xin cảm ơn quý thầy cô trường Đại học Công Nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội đã dạy bảo và cho em kiến thức trong suốt thời gian hai năm học qua. Em xin cảm ơn Trường Đại học Khoa Học, Đại học Huế, và Bộ môn Điện tử Viễn thông đã tạo điều kiện thuận lợi cho em trong quá trình theo học chương trình đào tạo Thạc sĩ tại trường Đại học Công Nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội. Cuối cùng, em xin cảm ơn gia đình và bạn bè xung quanh đã luôn động viên, giúp đỡ để em có thể hoàn thành chương trình học. Học viên Khổng Thị Thu Thảo 2 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan bản luận văn này là của bản thân tôi thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. TS. Nguyễn Linh Trung. Tất cả những nội dung tham khảo và trích dẫn được liệt kê đầy đủ trong danh mục tài liệu tham khảo. Nếu có gì sai sót tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm. Ngƣời cam đoan Khổng Thị Thu Thảo 3 MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN ..............................................................................................................1 LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................2 MỤC LỤC ....................................................................................................................3 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT .........................................................................6 DANH MỤC HÌNH VẼ...............................................................................................7 DANH MỤC CÁC BẢNG...........................................................................................9 MỞ ĐẦU .....................................................................................................................10 CHƢƠNG 1 ................................................................................................................13 TỔNG QUAN VỀ ĐIỆN NÃO ĐỒ ..........................................................................13 1.1. Cơ chế hoạt động điện của não: ....................................................................13 1.1.1. Cấu tạo vỏ não: .........................................................................................13 1.1.2. Cơ chế hoạt động điện của màng tế bào thần kinh:..............................14 1.1.3. Tế bào thần kinh: .....................................................................................14 1.2. Bản ghi điện não đồ EEG: .............................................................................16 1.3. Các đặc trƣng của EEG: ................................................................................17 1.3.1. Nhịp delta (𝛅): ..........................................................................................17 1.3.2. Nhịp theta (𝛉): ..........................................................................................17 1.3.3. Nhịp alpha (𝛂): .........................................................................................17 1.3.4. Nhịp beta (𝛃): ...........................................................................................17 1.3.5. Nhịp 𝛍: ......................................................................................................18 1.3.6. Sóng Lambda: ..........................................................................................19 1.3.7. Sóng vertex: ..............................................................................................19 1.3.8. K complexes: .............................................................................................19 1.4. Hệ thống 10/20: ...............................................................................................20 1.4.1. Quy tắc đặt tên vị trí các điện cực: .........................................................20 1.4.2. Vị trí các điện cực: ...................................................................................20 1.4.3. Điện cực tham chiếu: ...............................................................................22 1.5. Đạo trình ..........................................................................................................22 1.5.1. Sự phân cực: .............................................................................................23 1.5.2. Đạo trình đơn cực: ...................................................................................24 1.5.3. Đạo trình lƣỡng cực: ................................................................................26 4 1.6. Tín hiệu động kinh ..........................................................................................27 1.6.1. Khái niệm động kinh: ..............................................................................27 1.6.2. Chẩn đoán động kinh: .............................................................................28 CHƢƠNG 2 ................................................................................................................30 CÁC PHƢƠNG PHÁP NHẬN BIẾT GAI ĐỘNG KINH TỰ ĐỘNG THEO TIẾP CẬN HỆ THỐNG ĐA GIAI ĐOẠN ........................................................................30 2.1. Hệ thống dò tìm gai tự động 3 giai đoạn dựa vào mạng ANN: ..................30 2.1.1. Giai đoạn tiền phân loại: .........................................................................30 2.1.2. Giai đoạn phân loại: .................................................................................32 2.1.3. Tích hợp thông tin đa kênh: ....................................................................36 2.2. Phƣơng pháp đa giai đoạn để dò tìm và phân loại gai động kinh trên EEG: 37 2.2.1. Giai đoạn tiền xử lý:.................................................................................37 2.2.2. Biến đổi Wavelet: .....................................................................................38 2.2.3. Các tham số đỉnh và mạng ANN: ...........................................................40 2.2.4. Hệ chuyên gia: ..........................................................................................42 2.3. Hệ thống dò tìm gai động kinh tự động đa giai đoạn: .................................43 2.3.1. Tiền xử lý: .................................................................................................44 2.3.2. Khai thác các đặc trƣng: .........................................................................45 2.3.3. Giai đoạn phân loại: .................................................................................46 2.3.4. Hệ chuyên gia: ..........................................................................................46 2.3.5. Kết quả thực hiện của hệ thống: .............................................................47 CHƢƠNG 3 ................................................................................................................49 PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN GAI ĐỘNG KINH TỰ ĐỘNG ...........................49 SỬ DỤNG BIẾN ĐỔI DWT .....................................................................................49 3.1. Biến đổi Wavelet: ............................................................................................49 3.1.1. Biến đổi Wavelet liên tục (CWT): ..........................................................49 3.1.2. Biến đổi Wavelet rời rạc (DWT) và phân tích đa phân giải (multiresolution): ...........................................................................................................50 3.2. Phân tích tín hiệu EEG: .................................................................................51 3.2.1. Lựa chọn hàm Wavelet: ..........................................................................52 3.2.2. Lựa chọn băng con:..................................................................................52 3.3. Dò tìm gai động kinh bằng phƣơng pháp ngƣỡng: .....................................55 5 CHƢƠNG 4 ................................................................................................................58 MÔ PHỎNG PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN GAI TỰ ĐỘNG ............................58 SỬ DỤNG BIẾN ĐỔI DWT .....................................................................................58 4.1. Dữ liệu EEG: ...................................................................................................58 4.2. Giai đoạn tiền xử lý: .......................................................................................58 4.2.1. Tìm đỉnh, phân tích các đặc trƣng của đỉnh và hoạt động nền: ..........58 4.2.2. Mạng perceptron: ....................................................................................61 4.3. Biến đổi Wavelet rời rạc DWT:.....................................................................63 4.4. Đánh giá phƣơng pháp: .................................................................................66 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ...............................................................68 TÀI LIỆU THAM KHẢO.........................................................................................70 PHỤ LỤC ...................................................................................................................72 6 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt ANN Artificial Neural Network Mạng nơ-ron nhân tạo CWT Continuous Wavelet Transform Biến đổi Wavelet liên tục DWT Discrete Wavelet Transform Biến đổi Wavelet rời rạc EEG Electroencephalogram Điện não đồ FHWA First Half Wave Amplitude Biên độ cạnh trước FHWD First Half Wave Duration Thời gian tồn tại cạnh trước FHWS First Half Wave Slope Độ dốc cạnh trước MLP Multi-Layer Perceptron Mạng perceptron đa lớp 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 Độ dốc cạnh sau WT Wavelet Transform Biến đổi Wavelet 7 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1. 1. Các thùy trên vỏ não .....................................................................................13 Hình 1. 2.Sự khuếch tán ion qua màng tế bào ...............................................................14 Hình 1. 3. Cấu tạo của nơ-ron .......................................................................................15 Hình 1. 4. Các loại nơ-ron .............................................................................................15 Hình 1. 5. Kết nối của các nơ-ron..................................................................................16 Hình 1. 6. Các nhịp cơ bản ............................................................................................18 Hình 1. 7. Nhịp μ ...........................................................................................................18 Hình 1. 8. Sóng Lambda ................................................................................................19 Hình 1. 9. Sóng Vertex ..................................................................................................19 Hình 1. 10. Sóng K complexes ......................................................................................20 Hình 1. 15. Vị trí các điện cực theo tiêu chuẩn 10/20 ...................................................21 Hình 1. 16. Quy tắc thay đổi hiệu điện thế lối vào ........................................................23 Hình 1. 17. Chiều hiệu điện thế tương ứng với lối vào .................................................23 Hình 1. 18. Sơ đồ đo với điện cực tham chiếu chung ...................................................24 Hình 1. 19. Sơ đồ đo với hai cặp điện cực liên tiếp ......................................................24 Hình 1. 20. Đạo trình đơn cực tham chiếu chung..........................................................25 Hình 1. 21. Đạo trình dọc ..............................................................................................26 Hình 1. 22. Đạo trình ngang ..........................................................................................27 Hình 1. 23. Hình thái gai ...............................................................................................28 Hình 1. 24. Hình thái sóng nhọn....................................................................................29 Hình 1. 25. Phức hợp gai-sóng ......................................................................................29 Hình 1. 26. Đa gai-sóng .................................................................................................29 Hình 2. 1. Hệ thống dò tìm gai động kinh tự động 3 giai đoạn dựa vào mạng ANN ...30 Hình 2. 2. Các tham số đặc trưng của đỉnh ...................................................................31 Hình 2. 3. Mạng perceptron với 6 tham số đầu vào ......................................................31 Hình 2. 4. Cấu trúc của RBFN ......................................................................................32 Hình 2. 5. Cửa sổ chứa đỉnh được cắt từ dữ liệu gốc sử dụng là đầu vào cho mạng RBFN .............................................................................................................................33 Hình 2. 6. Sự ảnh hưởng của kích thước cửa sổ với độ thực hiện của mạng RBFN ...34 Hình 2. 7. Hai mẫu thực hiện RB-SVM để phân tách gai động kinh ............................35 Hình 2. 8. Độ nhạy và độ chọn lọc của hệ thống ở mỗi giai đoạn ................................37 Hình 2. 9. Sơ đồ khối hệ thống đa phương pháp, đa giai đoạn .....................................37 Hình 2. 10. Mô hình perceptron ....................................................................................38 Hình 2. 11. Biến đổi Wavelet từ tín hiệu gốc ................................................................39 Hình 2. 12. Các tham số đỉnh là đầu vào mạng ANN ..................................................40 Hình 2. 13. Cấu trúc mạng ANN ..................................................................................41 Hình 2. 14. Kết quả thực hiện của hệ thống ..................................................................43 Hình 2. 15. Sơ đồ khối hệ thống dò tìm gai động kinh tự động đa giai đoạn ...............44 8 Hình 2. 16. 6 tham số đỉnh là đầu vào của mạng perceptron trong giai đoạn tiền xử lý .......................................................................................................................................45 Hình 2. 17. Mạng perceptron để phân loại đỉnh trong giai đoạn tiền xử lý ..................45 Hình 2. 18. Kết quả đạt được của hệ thống dò tìm gai tự động đa giai đoạn ................47 Hình 2. 19. Thông số thực hiện của hệ thống ................................................................48 Hình 3. 1. So sánh giữa hàm wavelet và dạng sóng động kinh .....................................52 Hình 3. 2. Dữ liệu EEG thô với một vị trí gai động kinh ..............................................56 Hình 3. 3. Bình phương hệ số chi tiết của đoạn dữ liệu chứa gai động kinh hình 3.2 ở các mức trước ngưỡng ...................................................................................................57 Hình 3. 4. Bình phương hệ số chi tiết của đoạn dữ liệu chứa gai động kinh hình 3.2 ở mức 4 và mức 5 sau ngưỡng..........................................................................................57 Hình 4. 1. Đoạn dữ liệu EEG trên 1 kênh gồm 256 mẫu ..............................................59 Hình 4. 2. Các đỉnh được đánh dấu trên đoạn dữ liệu 256 mẫu ....................................59 Hình 4. 3. Các đỉnh nhỏ loại bỏ được khoanh tròn .......................................................59 Hình 4. 4. Các tham số đặc trưng về hình thái đỉnh ......................................................60 Hình 4. 5. Mạng perceptron một lớp với hàm truyền hardlim ......................................62 Hình 4. 6. Các đỉnh có khả năng là gai sau giai đoạn tiền xử lý ...................................63 Hình 4. 7. Dữ liệu gồm 1 gai được đánh dấu ................................................................64 Hình 4. 8. Bình phương hệ số chi tiết trước và sau ngưỡng của đoạn dữ liệu chứa gai động kinh hình 4.1 .........................................................................................................65 Hình 4. 9. Đoạn dữ liệu 1700 mẫu ................................................................................65 Hình 4. 10. Các đỉnh vượt ngưỡng, có 3 đỉnh được chuyên gia và hệ thống cùng xác định là gai động kinh .....................................................................................................66 9 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3. 1. Tín hiệu được phân tích thành 6 băng con với dải tần tương ứng ...............52 Bảng 3. 2. Phân tích tín hiệu EEG thành 6 băng con ....................................................54 Bảng 4. 1. Các tham số đặc trưng của đỉnh được đánh dấu trên đoạn dữ liệu 256 mẫu .......................................................................................................................................61 Bảng 4. 2. Các thông số đánh giá phương pháp ............................................................67 10 MỞ ĐẦU Động kinh là một trạng thái bệnh lý của não, xảy ra bởi nhiều nguyên nhân khác nhau, nó rất phức tạp và thay đổi liên tục, xảy ra ở mọi lứa tuổi, mọi giới tính. Theo Tổ chức Y Tế Thế Giới (WHO) số người mắc bệnh động kinh chiếm khoảng 0.5% - 1% dân số thế giới. Độ tuổi mắc bệnh là rất khác nhau, các nghiên cứu về động kinh cho thấy tỷ lệ mắc bệnh ở trẻ em rất cao: 50.5% xuất hiện trước 10 tuổi, 75% dưới 20 tuổi và có xu hướng tăng sau 60 tuổi. Ở Việt Nam, chẩn đoán động kinh chủ yếu dựa vào phương pháp lâm sàng thông qua các dấu hiệu nhận biết triệu chứng của các cơn co giật. Một phương pháp kiểm tra cho các chẩn đoán lâm sàng là phân tích điện não đồ EEG. Điện não đồ EEG ghi lại các biểu hiện hoạt động điện của não, là xét nghiệm bổ trợ cho chẩn đoán lâm sàng bệnh động kinh. Đây là phương pháp được các chuyên gia lựa chọn để đánh giá, phân loại động kinh và xác định vùng tổn thương ở não – nguyên nhân gây ra cơn động kinh. Cơn động kinh trên EEG được đặc trưng bởi các gai sóng biên độ cao liên tục do sự phóng điện bất thường của một tập hợp các nơ-ron thần kinh. Gai động kinh (spike) và sóng nhọn (sharp wave) là các dấu hiệu nhận biết động kinh thường được quan sát trên EEG của bệnh nhân[1]. Các thông tin về vị trí, mật độ xuất hiện, hình thái và sự tương quan giữa các gai là cơ sở để bác sĩ đưa ra chẩn đoán và điều trị. Việc xây dựng công cụ dò tìm gai tự động trên EEG là rất quan trọng, bởi nó có thể trả lời cho những câu hỏi liên quan đến: sự mô tả định lượng về mật độ gai, hình thái gai có thể giúp xác định triệu chứng của bệnh nhân và kết quả phẫu thuật[2]. Thời gian đo EEG có thể kéo dài từ vài chục phút đến vài ngày, các chuyên gia sẽ quan sát bản ghi EEG, phát hiện các dấu hiệu bất thường, công việc này sẽ làm các chuyên gia tiêu tốn nhiều thời gian và kết quả sẽ mang tính chủ quan, mỗi chuyên gia sẽ cho những nhận định khác nhau. Vì vậy, phương pháp dò tìm gai tự động làm giảm tính chủ quan trong đánh giá vì nó dựa trên các đặc trưng của gai, từ đó cung cấp thêm thông tin định lượng có ý nghĩa.Tuy nhiên, hiện nay phương pháp dò tìm gai tự động đang gặp một số khó khăn[2]: Thứ nhất, không có định nghĩa rõ ràng về gai, gai được định nghĩa là một xung (transient), phân biệt rõ ràng với hoạt động nền, có đỉnh quan sát trên bản ghi EEG ở tốc độ 3cm/s[3]. Gai có thời gian tồn tại trong khoảng từ 20-70ms, sóng nhọn có thời gian tồn tại từ 70 -200ms. Thứ hai, hình thái gai và hoạt động nền thay đổi trên các bản ghi EEG khác nhau. Thứ ba, hai chuyên gia không cùng đánh dấu một gai, các đỉnh có cùng hình dạng được các chuyên gia xác định là gai hay không còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố như vị trí xuất hiện, trạng thái ngủ hay thức, độ tuổi, … Nhiều dạng sóng phù hợp với định nghĩa là gai nhưng không được các chuyên gia xác định là gai hay sự kiện bất thường. 11 Một số thuật toán đã được đề xuất trong vấn đề dò tìm gai [2]. Phương pháp bắt chước: sao chép của các chuyên gia. Phương pháp dự đoán tuyến tính: sử dụng các kỹ thuật xử lý tín hiệu để phân biệt gai với các hoạt động nền. Phương pháp dựa vào gai mẫu: tìm các sự kiện trùng khớp với gai đã lựa chọn làm mẫu. Nhiều thuật toán hiện nay sử dụng đa phương pháp, dựa theo đúng định nghĩa về gai, chú trọng ở ngữ cảnhcục bộ, hình thái và phạm vi của gai, ngoài ra còn chú trọng các nhiễu cần loại bỏ và ngữ cảnh lớn hơn, độ chính xác của phương pháp để sử dụng thuật toán thích hợp. Ngữ cảnh cục bộ hay được gọi với thuật ngữ “hoạt động nền” mô tả ngữ cảnh mà gai xảy ra. Hoạt động nền của gai được sử dụng để tiêu chuẩn hóa các thông số gai nhằm tính toán tín hiệu điện đầu ra thay đổi từ các bệnh nhân khác nhau và xác định gai bất kỳ. Nền là biên độ trung bình của nửa sóng (half-wave) tính từ gai trước 5s. Hình thái gai là những thuộc tính mô tả gai và hoạt động nền, mạng nơ-ron sử dụng những thuộc tính này để phân loại gai hay không phải gai. Những thuộc tính mô tả gai như mối tương quan giữa độ cao và khoảng thời gian giả của 2 nửa sóng, độ nhọn tương đối của đỉnh, khoảng thời gian tổng, mối tương quan giữa độ cao và khoảng thời gian của 3 nửa sóng. Những thuộc tính được tiêu chuẩn hóa bằng việc chia một thuộc tính gai thành giá trị nền tương ứng của nó. Bốn thuộc tính này sẽ thiết lập thuộc tính ngưỡng và xác định sóng bất kỳ là gai. Độ nhạy, độ đặc trưng, độ chọn lọc, tỉ số lỗi trên giờ là những tiêu chí đánh giá chất lượng của một hệ thống phát hiện gai tự động [3]. Độ nhạy được đo bằng tỉ số giữa số gai phát hiện đúng trên tổng số các gai được ghi nhận bởi chuyên gia. Độ chọn lọc được đo bằng tỉ số giữa số gai phát hiện đúng trên tổng số gai phát hiện được bởi hệ thống. Các gai phát hiện được gọi là đúng nếu cả chuyên gia và hệ thống đều ghi nhận là gai. Tỉ số lỗi được đo bằng số lỗi mà hệ thống phát hiện sai trên một giờ. Một hệ thống có hiệu suất cao khi có độ nhậy cao, đồng thời tỉ số lỗi phát hiện sai trên giờ nhỏ. Một hệ thống phát hiện gai tự động được chia làm các giai đoạn: tiền phân loại, phân tích các đặc trưng, phân loại và hệ chuyên gia[2]. Trong giai đoạn tiền phân loại, hoạt động nền cục bộ mà tại đó đỉnh xuất hiện được phân tích, các tham số đỉnh được chuẩn hóa, một số đỉnh nhỏ sẽ được loại bỏ. Giai đoạn thứ hai phân tích các đặc trưng về hình thái như biên độ, độ dốc, các thuộc tính hoạt động nền; sau đó các đỉnh được phân loại là gai và không phải gai ở giai đoạn thứ ba; một số thuật toán được sử dụng trong giai đoạn này là biến đổi wavelet[4], biến đổi thời gian – tần số[5], mạng nơron[6]. Giai đoạn thứ tư, hệ chuyên gia dựa trên những tổng hợp thông tin về không gian, thời gian trên nhiều kênh, vị trí, lứa tuổi, … để đánh giá đỉnh là gai. Trong đề tài luận văn này, tôi tìm hiểu về cơ chế xuất hiện hoạt động điện của não, tìm hiểu về phương pháp đo và cách đo để tạo được dữ liệu EEG. Dựa trên bộ cơ sở dữ liệu EEG đã thu thập được từ các bệnh nhân đang trong quá trình điều trị để tìm 12 hiểu thuật toán phát hiện gai tự động trên nhiều kênh EEG.Với hệ thống phát hiện gai tự động tìm hiểu được gồm các giai đoạn: tiền phân loại, phân tích đặc trưng và hệ chuyên gia, luận văn đã ứng dụng một số phương pháp khác vào giai đoạn phân tích đặc trưng để hiểu về hệ thống và làm phép so sánh với kết quả hệ thống đã đạt được trước đó. Các thông số của EEG được chuẩn hóa, tiền phân loại bằng mạng perceptron, các đỉnh sẽ được phân loại thành có khả năng là gai và không phải gai. Giai đoạn tiền phân loại giúp loại bỏ bớt đỉnh không phải gai làm giảm khối lượng tính toán cho các giai đoạn tiếp theo[7]. Sau giai đoạn tiền phân loại, các đỉnh có khả năng là gai được phân tích thành các scale bằng phép biến đổi wavelet, một số scale đặc trưng được lựa chọn và dùng phương pháp so sánh ngưỡng để đánh giá đỉnh là gai[3]. Việc phân chia quá trình phát hiện gai tự động thành nhiều giai đoạn, kết hợp nhiều phương pháp, sử dụng tổng hợp các thông tin về hình dạng, thời gian, tần số và không gian giúp hệ thống đưa ra các quyết định đáng tin cậy. Với đề tài này, nội dung luận văn được trình bày trong 4 chương: - Chương 1: Tổng quan về điện não đồ EEG. Chương này giới thiệu về cơ chế hoạt động điện của não, chuẩn đo EEG quốc tế 10-20, các đặc trưng của EEG và dấu hiệu nhận biết gai. - Chương 2: Các phương pháp nhận biết gai động kinh tự động theo tiếp cận hệ thống đa giai đoạn được đề xuất bởi Liu [7] năm 2002, Acir [12] năm 2005 và LinhTrung [13] năm 2013, cùng các cộng sự. - Chương 3: Phương pháp nhận biết gai động kinh tự động sử dụng DWT do Indiradevi và cộng sự đề xuất [3]. - Chương 4: Mô phỏng phương pháp nhận biết gai động kinh tự động sử dụng DWT từ công trình [3]. Chương này sử dụng phần mềm Matlab (phiên bản R2009b) để viết các thuật toán mô phỏng, sử dụng các công cụ Signal processing toolbox, Wavelet toolbox, Neural network toolbox. - Kết luận. Phần này đưa ra các kết luận của luận văn cũng như đề xuất các hướng phát triển của luận văn trên cơ sở phát triển tiếp công trình [13]. 13 CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ĐIỆN NÃO ĐỒ 1.1. Cơ chế hoạt động điện của não: 1.1.1. Cấu tạo vỏ não: Cấu tạo não bộ được phân chia thành nhiều vùng khác nhau, mỗi vùng có thể kiểm soát một hay nhiều hoạt động khác nhau. Bộ não có cấu trúc nhiều lớp, lớp ngoài cùng là vỏ não. Vỏ não là bộ phận quan trọng nhất của não, kiểm soát toàn bộ hành động có ý thức cũng như các hoạt động tư duy và sáng tạo. Vỏ não là lớp ngoài cùng của não có độ dày khoảng 2-3mm, bề mặt vỏ não là những nếp gấp đểthu hẹp diện tích lớn của vỏ não, diện tích tổng lớn hơn 2.5𝑚2 gồm từ 14 - 17 tỉ nơ-ron với hình dạng, kích thước, mật độ và hướng đi khác nhau. Vỏ não gồm 2 bán cầu đối xứng là bán cầu trái và bán cầu phải được tách bởi rãnh sâu và được liên kết với nhau bởi bó sợi thần kinh thể chai. Mỗi bán cầu có những rãnh sâu chia làm 4 thùy: thùy trán (frontal lobe) nằm phía trước vỏ não gồm các trung tâm vận động, ngôn ngữ và lý luận; thùy đỉnh (parietal lobe) nằm phía sau thùy trán là tâm điểm cảm giác của cơ thể; thùy thái dương (temporal lobe) nằm dưới thùy trán và thùy đỉnh chứa vùng thính giác; thùy chẩm (occipital lobe) nằm sau thùy thái dương và thùy đỉnh chứa vùng nhạy cảm thị giác. Các thùy tương ứng ở hai bán cầu não khác nhau về kích cỡ, phân bố và hình dạng nếp nhăn. Mỗi vùng trên các thùy có vai trò khác nhau: - Vùng sơ cấp chứa các tế bào thần kinh (nơ-ron) với chức năng cụ thể như vùng vận động ở thùy trán, vùng thần kinh cảm giác về âm thanh ở vùng trên thùy thái dương. - Vùng thứ cấp chứa các nơ-ron có chức năng phân tích, hỗ trợ cho các nơ-ron vùng sơ cấp, và lưu giữ các thông tin tham chiếu để so sánh thông tin hiện tại với thông tin tích lũy trước đó. Hình 1. 1. Các thùy trên vỏ não 14 1.1.2. Cơ chế hoạt động điện của màng tế bào thần kinh: Đây là cơ chế hoạt động điện sinh lý tức là hoạt động điện hóa của một nhóm các tế bào thần kinh bị kích thích. Cơ chế hoạt động điện này diễn ra ở màng tế bào. Thân tế bào được bọc bởi một màng huyết tương được cấu tạo từ các lớp lipid dẫn điện kém. Nhờ tính thẩm thấu, màng tế bào sẽ cho một số chất đi qua và ngăn các chất còn lại. Các chất lưu bên trong và bên ngoài tế bào gồm nước và một số ion có tính dẫn điện. Các ion chính tạo nên tính dẫn điện là Na+, K+, Cl-[1]. Ở trạng thái nghỉ, tế bào sẽ có điện thế tĩnh, nguyên nhân là do sự chênh lệch điện thế phía trong và ngoài màng tế bào, bên trong tích điện âm hơn so với bên ngoài, nguyên nhân của sự chênh lệch này là do tính thẩm thấu khác nhau của màng tế bào đối với ion Na+, K+. Với tính thấm chọn lọc, màng tế bào chỉ cho K+ khuếch tán từ bên trong ra bên ngoài màng, kết quả bề mặt tế bào tạo thành lớp điện tích dương K+còn bên trong tế bào tích điện âm[8]. Hình 1. 2.Sự khuếch tán ion qua màng tế bào Khi có yếu tố kích thích, chênh lệch điện thế màng tế bào giảm dần tới một ngưỡng nhất định sẽ xảy ra kích thích. Khử cực xảy ra khi điện thế màng tế bào trở về không sao cho phía trong tế bào ít âm hơn và khi K+ đi từ ngoài vào trong nhiều thì trong màng lại tích điện dương, ngoài màng tích điện âm. Sau quá trình khử cực là quá trình tái phân cực sao cho tế bào trở về trạng thái nghỉ với điện thế bên trong âm hơn bên ngoài. 1.1.3. Tế bào thần kinh: Một tế bào thần kinh hay nơ-ron bao gồm thân (soma), các đuôi gai (dendrite), sợi trục (axon). Thân nơ-ron chứa hạt nhân và là trung tâm trao đổi chất của nơ-ron. Mỗi đuôi gai có thể bao gồm hàng ngàn nhánh làm nhiệm vụ nhận tín hiệu từ nơ-ron khác, đuôi gai có độ dài nhỏ hơn 2mm. Sợi trục thường là một nhánh đơn, làm nhiệm vụ truyền tín hiệu từ nơ-ron đến các nơi khác của hệ thần kinh. Độ dài của sợi trục có thể nhỏ hơn 1mm nhưng cũng có thể lớn hơn 1m. 15 Hình 1. 3. Cấu tạo của nơ-ron Có 3 loại nơ-ron: - Nơ-ron cảm giác (sensory neuron): có thân nằm ngoài trung ương thần kinh, mang các giác quan đến tủy sống và não. - Nơ-ron trung gian (interneuron): nằm trong trung ương thần kinh, làm nhiệm vụ liên lạc, mang thông điệp từ một phần của hệ thần kinh trung ương. - Nơ-ron vận động (motoneuron): có thân nằm trong trung ương thần kinh, kết nối với các nơ-ron trung gian, nhận và mang tín hiệu từ hệ thần kinh trung ương đến các cơ bắp. Hình 1. 4. Các loại nơ-ron Việc truyền thông tin từ nơ-ron này đến nơ-ron xảy ra tại các khớp (synape). Khớp là vị trí kết nối giữa đầu cuối sợi trục của nơ-ron này với nơ-ron khác. Vùng giữa màng trước khớp và màng sau khớp rất hẹp, khoảng 30-50nm. Tín hiệu bắt đầu từ thân nơ-ron truyền qua sợi trục dưới dạng một xung ngắn. Khi đến màng trước khớp (presynapse), một chất truyền đạt được giải phóng, khuếch tán qua khe khớp, chất này hoạt động để mở kênh của các ion, kết quả có một sự thay đổi điện thế xuyên màng tạo tín hiệu điện ở màng sau khớp (postsynaptic) của nơ-ron nhận. 16 Tín hiệu nhận được ở sau khớp là tổng của tất cả các tín hiệu đến trước khớp. Biên độ của tín hiệu phụ thuộc vào tổng số các tín hiệu vào và sự trùng hợp thời gian giữa chúng, biên độ giảm nếu các tín hiệu đến màng trước khớp phân tán về thời gian. Để tạo ra một thế kích thích trong nơ-ron nhận, tín hiệu này phải lớn hơn một ngưỡng nhất định. Tín hiệu ra của nơ-ron là tổng hợp của các tín hiệu nhận được. Nơ-ron hoạt động theo cơ chế bật/tắt, nghĩa là nơ-ron hoặc tạo ra một thế kích thích với một biên độ xác định hoặc không tạo ra thế kích thích. Các nơ-ron không hoạt động độc lập mà kết nối với nhau tạo thành mạng nơ-ron, mỗi mạng đảm nhiệm việc xử lý một loại thông tin khác nhau[9]. Hình 1. 5. Kết nối của các nơ-ron 1.2. Bản ghi điện não đồ EEG: EEG là công cụ đo hoạt động điện của não, là biểu diễn dạng đồ họa sự thay đổi hiệu điện thế theo thời gian giữa các điện cực được đặt ở các vị trí khác nhau trên da đầu tương ứng với các vùng của vỏ não. Trên cơ sở các đặc trưng của EEG, các bác sĩ sẽ phát hiện được sự bất thường của não, kết hợp với các triệu chứng lâm sàng, tuổi, trạng thái của bệnh nhân các bác sĩ có thể chẩn đoán nguyên nhân và nguồn gốc của sự bất thường đó và đưa ra biện pháp điều trị. Sự biểu hiện của EEG là khác nhau ở các bệnh nhân khác nhau tùy thuộc vào độ tuổi, tình trạng tâm lý, trạng thái thức hay ngủ, mức độ tập trung … của bệnh nhân. EEG ghi hoạt động điện trên da đầu là sự tổng hợp hoạt động điện của hàng triệu nơ-ron, dòng đo được tại các khớp trong quá trình kích thích. Biên độ của EEG liên quan tới sự kích thích đồng bộ các nơ-ron. Sự kích thích đồng thời của một nhóm các nơ-ron sẽ tạo ra tín hiệu EEG có biên độ lớn bởi vì các tín hiệu có nguồn gốc từ các nơ-ron độc lập được cộng lại. Ngược lại, các nơ-ron kích thích không đồng bộ sẽ 17 tạo ra EEG có biên độ thấp. Biên độ EEG phụ thuộc vào bệnh nhân và phụ thuộc vào kỹ thuật đo như loại điện cực, đạo trình, khoảng cách từ điện cực đến nguồn thế … 1.3. Các đặc trƣng của EEG: Các tín hiệu được 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. EEG đo các sóng điện não với tần số khác nhau gọi là nhịp. Nếu trạng thái đo ổn định trong thời gian dài thì các nhịp này có dạng tuần hoàn. Các loại nhịp cơ bản nằm trong khoảng tần số từ 0.5Hz đến 40Hz gồm nhịp delta (0.5-4Hz), nhịp theta (4-7Hz), nhịp alpha (8-13Hz), nhịp beta (14-30Hz), nhịp gamma (>30Hz). Ngoài ra còn một số nhịp ở dạng biến thể khác như nhịp 𝜇, sóng lambda và post, sóng vertex, sóng phức hợp K (K complexes)[8]. 1.3.1. Nhịp delta (𝛅): Nhịp delta có tần số từ 0.5Hz đến 4Hz, xuất hiện trong giấc ngủ sâu và giai đoạn thức. Biên độ nhịp lớn khoảng 100𝜇𝑉. Nhịp này xuất hiện ở trẻ nhỏ (< 1 tuổi) là bình thường, nhưng xuất hiện ở người lớn khi thức là dấu hiện của tổn thương não. 1.3.2. Nhịp theta (𝛉): Nhịp theta có tần số từ 4Hz đến 7Hz, biên độ và hình thái thay đổi, biên độ nhỏ hơn 15 𝜇𝑉. Sự xuất hiện của nhịp theta khi có hoạt động cảm xúc, sự tập trung và hoạt động trí óc. Nhịp theta được tăng cường khi ở giai đoạn buồn ngủ và ngủ. Nhịp này xuất hiện là dấu hiệu bình thường ở trẻ dưới 13 tuổi, và là dấu hiệu bất thường ở người lớn khi thức. 1.3.3. Nhịp alpha (𝛂): Nhịp alpha có tần số trong khoảng từ 8Hz đến 13Hz, biên độ không vượt quá 50 𝜇𝑉. Nhịp này xuất hiện ở trẻ 3 tuổi với tần số 8Hz. Alpha là nhịp nổi trội ở người lớn khi thức và thư giãn với mắt nhắm. Nhịp alpha giảm hoặc mất đi khi người bệnh mở mắt, nghe một âm thanh lạ, lo lắng, hoạt động trí óc. Nhịp alpha là nhịp nổi trội khi quan sát hoạt động điện não, thường có dạng hình sine hoặc tròn. Trong một số ít trường hợp, nhịp alpha có dạng như sóng nhọn, phần âm có dạng nhọn, phần dương có dạng tròn. Nhịp đo được ở nửa sau của đầu, có biên độ lớn nhất ở vùng chẩm. 1.3.4. Nhịp beta (𝛃): Nhịp beta thường quan sát được trong khoảng tần số 18Hz đến 25Hz, biên độ nhịp bình thường nhỏ hơn 20 𝜇𝑉, và bất thường khi lớn hơn 25 𝜇𝑉. Nhịp beta tăng trong quá trình buồn ngủ, ngủ hoặc hoạt động trí óc. 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. Nhịp này là bình thường ở người lớn. 18 Hình 1. 6. Các nhịp cơ bản 1.3.5. Nhịp 𝛍: Nhịp 𝜇 có tần số trong khoảng 8-10Hz, là các sóng có hình rào chắn có đỉnh nhọn và đế tròn. Pha có thể đảo ngược giữa hai kênh. Nhịp μ biểu hiện trạng thái nghỉ của vùng vỏ não vận động cảm giác. Hình 1. 7. Nhịp μ Nhịp 𝜇 có dạng tương tự với nhịp alpha nhưng chúng khác nhau về vị trí phân bố và bản chất điện sinh lý. 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 không bị mất khi mở mắt như nhịp alpha nhưng bị mất khi vận động.