Bài giảng Xử lý tín hiệu y sinh: Tổng hợp kiến thức [Năm]

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG

KHOA CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ VÀ TRUYỀN THÔNG

BÀI GIẢNG

MÔN: XỬ LÝ TÍN HIỆU Y SINH

HỆ ĐÀO TẠO: ĐẠI HỌC CHÍNH QUY

SỐ TÍN CHỈ : 02

NGÀNH: KỸ THUẬT Y SINH

Họ và tên giảng viên: Nguyễn Thị Bích Điệp

Thái Nguyên, năm 2015

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ TÍN HIỆU Y SINH ...................................... 3

1.1. Nguồn gốc và các đặc điểm của tín hiệu y sinh ................................................... 3

1.2. Phân loại tín hiệu y sinh học ................................................................................. 4

1.3. Bộ thu nhận và xử lý tín hiệu y sinh học .............................................................. 5

1.4. Vai trò của tín hiệu y sinh trong y học ................................................................. 9

CHƯƠNG 2: MỘT SỐ LOẠI TÍN HIỆU Y SINH THÔNG DỤNG ........................... 10

2.1. Tín hiệu điện tim ECG ....................................................................................... 10

2.1.1. Khái niệm về tín hiệu điện tim .................................................................... 10

2.1.2. Đặc trưng của tín hiệu điện tim ................................................................... 10

2.1.3. Nhiễu trong tín hiệu điện tim ...................................................................... 11

2.2. Tín hiệu điện não EEG ....................................................................................... 12

2.2.1. Khái niệm về tín hiệu điện não .................................................................... 12

2.2.2. Nguồn gốc tín hiệu điện não ........................................................................ 12

2.2.3. Đo và thu nhận tín hiệu điện não ................................................................. 13

2.2.4. Các dạng tín hiệu điện não .......................................................................... 14

2.2.5. Các yếu tố ảnh hưởng đến tín hiệu điện não ............................................... 19

2.3. Tín hiệu điện cơ EMG ........................................................................................ 20

2.3.1. Khái niệm về tín hiệu điện cơ ...................................................................... 20

2.3.2. Nguồn gốc tín hiệu điện cơ.......................................................................... 20

2.3.3. Xử lý tín hiệu điện cơ .................................................................................. 24

2.3.4. Nhiễu và các yếu tố ảnh hưởng ................................................................... 26

CHƯƠNG 3: CÁC BỘ LỌC SỐ VÀ ỨNG DỤNG TRONG XỬ LÝ TÍN HIỆU Y SINH

....................................................................................................................................... 29

3.1. Giới thiệu công cụ thiết kế và mô phỏng các bộ lọc số trong Matlab ................ 29

3.1.1. Giới thiệu về công cụ SPTool ..................................................................... 29

3.1.2. Phân tích bộ lọc ........................................................................................... 31

3.1.3. Thiết kế những bộ lọc bổ sung: ................................................................... 31

3.1.4. Thể hiện những bộ lọc trong Fvtool (Filter Visualization Tool) ................. 32

3.1.5. Export bộ lọc từ FDATool: ......................................................................... 32

3.1.6. Thể hiện đối tượng export trong matlab command: .................................... 33

3.2. Bộ lọc FIR ........................................................................................................ 33

3.2.1. Đặc điểm của bộ lọc số FIR pha tuyến tính ................................................ 33

3.2.2. Tổng hợp bộ lọc số FIR pha tuyến tính ....................................................... 36

3.2.3. Thiết kế và mô phỏng bộ lọc số FIR bằng công cụ SPTool ........................ 39

3.3. Bộ lọc IIR và ứng dụng ...................................................................................... 39

3.3.1. Cơ sở tổng hợp bộ lọc số IIR ....................................................................... 39

3.3.2. Thiết kế và mô phỏng bộ lọc số IIR bằng công cụ SPTool ......................... 41

3.4. Bộ lọc thích nghi và ứng dụng ........................................................................... 41

3.4.1. Cấu trúc bộ lọc thích nghi ........................................................................... 41

3.4.2. Cơ sở toán học của phương pháp thích nghi dựa trên thuật toán LSM ....... 41

3.4.3. Ứng dụng lọc nhiễu điện áp cho các tín hiệu y sinh.................................... 45

CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ TÍN HIỆU Y SINH

1.1. Nguồn gốc và các đặc điểm của tín hiệu y sinh

Theo cách thức phân loại thường dùng hiện nay, tín hiệu y sinh được phân thành

hai nhóm chính:

+ Các tín hiệu nội sinh: xuất phát từ những quá trình sinh lý tự nhiên trong cơ thể

sinh vật sống. Ví dụ như: tín hiệu điện tim ECG – Electroncadiogram, tín hiệu điện não EEG – Electroencephalogram, tín hiệu điện cơ EMG – Elec tromyogram, nhịp thở, nhiệt

độ, hàm lượng Glucose trong máu, v.v...

+ Các tín hiệu ngoại sinh: các tác nhân được đưa vào từ bên ngoài, sau khi đi qua

các bộ phận trên cơ thể của sinh vật sống sẽ tạo ra các dạng tín hiệu y sinh, dựa vào đó chúng ta có thể đo lường được cấu trúc và thông số bên trong cơ thể mà các tác nhân đã

đi qua. Nhóm tác nhân thường dùng để tạo tín hiệu ngoại sinh như là sóng siêu âm, tia

X, ánh sáng đơn sắc, ánh sáng huỳnh quang từ các tế bào gắn chất phát huỳnh quang

hay từ các phân tử được kích thích bằng ánh sáng, v.v..

Môn học này tập trung phân tích nguồn gốc và đặc trưng của các tín hiệu nội sinh

chủ yếu trên cơ thể người.

Nguồn gốc xuất hiện của hầu hết các tín hiệu điện sinh học là do thay đổi rất

nhanh của điện thế qua màng tế bào ở tất cả các tế bào sống. Cụ thể hơn, các tín hiệu

điện sinh học phát sinh từ các điện thế qua màng tế bào thay đổi theo thời gian có thể thấy ở các tế bào thần kinh (điện thế hoạt động thần kinh) hay ở các tế bào cơ (các bó

cơ, cơ tim). Cơ sở điện hóa của điện thế màng tế bào tồn tại dựa trên hai hiện tượng: (1)

màng tế bào có tính bán thấm, hay nói cách khác chúng có độ dẫn và độ thấm khác nhau đối với các ion và phân tử khác nhau (ví dụ như: Na+, K+, Ca++, Cl-, Glucose, Protein, v.v...) và (2) màng tế bào có các cơ chế bơm ion sử dụng năng lượng trao đổi chất (ví

dụ như chức năng của ATP - Adenosine Triphosphatase). Các cơ chế bơm ion chủ động

truyền ion và phân tử qua màng tế bào, chống lại hàng rào năng lượng và Gradient nồng

độ giữa phần trong và phần ngoài tế bào. Ở trạng thái bền, các ion liên tục có xu hướng lọt vào bên trong tế bào (như ion Na+) hoặc ra ngoài tế bào (như ion K+), quá trình bơm ion cũng diễn ra liên tục nhằm phục hồi và duy trì nồng độ ion của trạng thái bền này.

Các kỹ thuật sử dụng trong các quá trình xử lý tín hiệu y sinh bao gồm việc lọc tín hiệu truyền thống, các kỹ thuật lấy trị trung bình và các quá trình ước lượng phổ tín hiệu. Chỉ có các khái niệm chính của việc phân tích và thiết kế các bộ lọc số và một vài ví dụ sử dụng để mô tả quá trình xử lý tín hiệu điện tim. Các kỹ thuật trị trung bình khi

đó được mô tả một cách ngắn gọn và chứng minh khả năng hữu dụng của chúng khi nhiễu và tín hiệu có nội dung tần số tương tự nhau mà chúng không chỉ mang các thông

số thống kê: một ví dụ là các điện thế ký ức tăng lên theo nền nhiễu của tín hiệu điện

tim. Cuối cùng, các bộ ước lượng phổ khác sẽ được sử đụng và các ứng đụng của nó

được chỉ ra trong việc phân tích các dao động RR.

Các quá trình thu nhận và xử lý tín hiệu số này sẽ thực hiện biến đổi các tín hiệu

sang dạng số và sau đó các tín hiệu số hoá sẽ được chuyển tới các phần xử ỉý tín hiệu

cao cấp hơn nhằm thực hiện xử lý tín hiệu với tốc độ nhanh và hiệu quả cao hơn.

1.2. Phân loại tín hiệu y sinh học

Các tín hiệu sinh học có thể được phân loại theo nhiều cách khác nhau. Sau đây

là các mô tả ngắn gọn về một vài các phương pháp phân loại quan trọng.

- Phân loại dựa theo nguồn gốc: Các tín hiệu sinh học có thể được phân loại theo

nguồn gốc của nó hoặc bản chất vật lý. Việc phân loại tín hiệu này có thể được sử đụng khi các thông số vật lý cơ bản của các quá trình xử lý của các quá trình xử lý cần quan

tâm đến, ví dụ khi một mô hình của tín hiệu cần phải được xây dựng,

- Phân loại theo ứng dụng y sinh học: Tín hiệu được thu nhận và được xử lý với

một vài mục đích chẩn đoán, theo dõi hoặc một vài mục đích khác. Việc phân loại này

có thể được xây dựng nên dựa trên các lĩnh vực ứng dụng khác nhau, ví dụ như điện tim

hoặc điện não. Sự phân loại cụ thể có thể là quan trọng khi mục đích của nó là nghiên

cứu các hệ thống sinh lý, học cơ thể...

- Phân loại theo các thông số tín hiệu: Từ quan điểm phân tích tín hiệu thì đây là

một phương pháp phân loại có liên quan nhiều nhất. Khi mục đích chính là việc xử lý thì nó không có gì liên quan tới nguồn gốc tín hiệu hoặc tới hệ thống y sinh học nào mà

nó phụ thuộc vào mà các vấn đề như các thông số, tín hiệu.

Ta nhận được hai loại tín hiệu rõ ràng là tín hiệu liên tục và tín hiệu rời rạc, Các

tín hiệu liên tục được miêu lả bởi một hàm liên tục S(t) mà nó cung cấp thông tin tại bất

kỳ một thời điểm nào. Các tín hiệu rời rạc được miêu tả bởi một chuỗi giá trị s(m) mà

nó cung cấp các thông tin tại các thời điểm rời rạc trên trục thời gian. Hầu hết các tín

hiệu y sinh học là tín hiệu liên tục. Bởi vì kỹ thuật dòng điện cung cấp còng cụ hữu hiệu

cho quá trình xử lý tín hiệu số nên thường biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc

bằng một quá trình xử lý được gọi là quá trình lấy mẫu.

Chúng ta chia các tín hiệu thành hai nhóm chính: các tín hiệu xác định và tín hiệu thống kê. Tín hiệu xác định là các tín hiệu mà chúng có thể được mô tả một cách chính xác bằng toán học hoặc bằng đồ thị. Nếu một tín hiệu là xác định và mô tả toán học của nó được chỉ ra thì nó chẳng truyền đạt thông tin gì. Các tín hiệu thực không thuộc dạng xác định được. Nó luôn có các dạng nhiễu không biết và không thể dự đoán được thêm

vào, có một vài thay đổi không xác định được. Tuy nhiên, chúng thường rất thuận tiện để đánh giá và mô hình hóa tín hiệu bởi một hàm số xác định.

Một họ tín hiệu quan trọng của tín hiệu xác định là họ tín hiệu tuần hoàn. Tín

hiệu tuần hoàn đơn giản nhất là tín hiệu dạng sin. Các tín hiệu tuần hoàn phức tạp hơn

có nhiều dạng sóng phức tạp hơn. Dưới một vài điều kiện thì tín hiệu áp suất máu (huyết

áp) có thể được mô hình hoá bằng một tín hiệu tuần hoàn phức tạp.

Hầu hết các hàm số xác định là các hàm số không tuần hoàn. Thỉnh thoảng chúng

ta cần đặc biệt quan tâm tới khái niệm gần như tuần hoàn đối với tín hiệu. Tín hiệu điện

tâm đồ thỉnh thoảng có thể được coi là tín hiệu gần như tuần hoàn. Vàdo đó trong một

số trường hợp thì tín hiệu điện tâm đồ được mô hình hoá thành một dạng tín hiệu gần như tuần hoàn.

1.3. Bộ thu nhận và xử lý tín hiệu y sinh học

Các tín hiệu sinh học mang thông tin cần thiết cho việc nắm bắt các cấu trúc hình

thái bệnh lý học nằm dưới các phản ứng của các hệ thống sinh học sống. Tuy thế mà thông tin cụ thể không thể thu nhận một cách trực tiếp từ các tín hiệu gốc; nó có thể

được che giấu bởi các tín hiệu sinh học khác đồng thời phát hiện ra (ảnh hưởng nội sinh)

hoặc bị chôn sâu trong tín hiệu nhiễu (ảnh hưởng ngoại sinh). Vì các lý do này, một vài

quá trình xử lý thêm vào thường phải được thực hiện để nâng cấp các thông tin có liên

quan và rút ra các thông số của nó mà chúng xác định số lượng các phản ứng của hệ

thống cần nghiên cứu mà chủ yếu là nghiên cứu sinh học hoặc xác định các mức độ bệnh

lý trong các quá trình điều trị bệnh (chẩn đoán, điều trị hoặc phục hồi chức năng).

Một vài kỹ thuật xử lý có thể sử dụng cho các mục đích cụ thể (chúng cũng được

gọi là các kỹ thuật tiền xử lý) như các phương pháp biến đổi trong các miền tần số và miền thời gian bao gồm các phương pháp lọc, lấy trị trung bình, ước lượng phổ và các

phương pháp khác. Thậm chí nếu như chúng ta có thể làm việc được với các dạng tín

hiệu liên tục thì chúng ta cũng thường cảm thấy dễ dàng hơn khi thực hiện chúng dưới

dạng tín hiệu số. Với các tiến bộ phát triển của kỹ thuật số thì thuật ngữ cả phần mềm

và phần cứng làm cho kỹ thuật số xử lý ngày càng tốt hơn so với xử lý tương tự vì tính

hiệu quả và độ linh hoạt của chúng. Các kỹ thuật số có một vài các ưu điểm sau: hiệu

suất của chúng nói chung là rất cao và nó có thể thực hiện các thuật toán phức tạp một

cách dễ dàng và độ chính xác phụ thuộc vào các giá trị cắt bỏ và làm tròn. Tất cả các tác

động này có thể được dự tính trước bởi người thiết kế và nó không làm ảnh hưỏng lớn tới các giá trị không xác định được khác cụ thể như tuổi và nhiệt độ của các phần tử mà chúng có thể làm giảm hiệu suất làm việc của các thiết bị tương tự. Hơn thế nữa. các thông số thiết kế có thể thay đổi dễ dàng hơn bởi vì chúng liên quan nhiều tới phần mềm hơn là thay đổi các phần cứng.

Một vài các phần tử cơ bản của các bộ thu nhận và xử lý tín hiệu sẽ cũng được

đề cập nhưng trước hết chúng ta sẽ cùng quan tâm tới một cấu trúc cơ bản của các thiết bị y tế thống thường. Sau đó, chúng ta sẽ lần lưọt phân tích cấu tạo và chức năng các

mạch trong từng khối.

 Cấu tạo cơ bản của các thiết bị y tế:

Thực tế, hiện nay có rất nhiều các loại thiết bị y tế. Mỗi loại đảm bảo một chức

năng riêng biệt. Tuy nhiên, chúng đều tuân theo một nguyên tắc chung trong cấu tạo để

đảm bảo chức năng chăm sóc sức khoẻ cộng đồng. Hình 1.1 chỉ ra một sơ đồ khối về

thông số của các thiết bị. Các bộ cảm biến đo đạc các tín hiệu y sinh của người bệnh và thực hiện tạo ra các tín hiệu điện (thông thường là các tín hiệu điện áp biến thiên theo

thời gian) mà có dạng tín hiệu tương tự của các tín hiệu thực tế.

Hình 1.1. Các phần tử cơ bản của một hệ thống thiết bị y tế.

Tập hợp các điện cực có thể được sử dụng để cảm nhận mỗi sự thay đổi về điện

trên bề mặt cơ thể cụ thể như tín hiệu điện tim và điện não. Các bộ cảm biến của các

dạng khác nhau đều có khả nãng thực hiện việc biến đổi sang các dạng điện áp mà nó

cụ thể như đối với nhiệt độ của cơ thể và huyết áp thuộc động mạch. Các tín hiệu điện tạo ra bởi các bộ cảm biến sẽ được đưa đến bộ xử lý mà tại đó nó thực hiện việc xử lý

và phân tích các tín hiệu. Khối bộ xử lý thường bao gồm một bộ vi xử lý để thực hiện

các công việc cần thiết. Rất nhiều các thiết bị đều có khả năng hiển thị, lưu trữ và phân

phối thông qua mạng các tín hiệu mà đó vừa là các tín hiệu mới được giữ lại tại bộ vi

xử lý lại vừa là các kết quả phân tích của các tín hiệu mới đó. Trong một vài các thiết

bị, bộ xử lý thực hiện cả chức năng điều khiển. Dựa trên các kết quả phân tích tín hiệu,

các bộ xử lý có thể chỉ thị cho bộ điều khiển thực hiện can thiệp trực tiếp vào việc điều trị đối với bệnh nhân (điều khiển theo chu trình kín) hoặc nó có thể báo hiệu cho một người rằng đó là một vấn đề trục trặc, mà cần tới sự can thiệp của con người (điều khiển theo chu trình mở).

Xem xét hai dạng thiết bị: Loại đầu tiên là hệ thống các đơn vị theo dõi chuyên sâu (ICU- Intensive Care Unit), là một tập hợp lớn, các thiết bị theo dõi một số lượng

lớn các bệnh nhân một cách tức thời; Loại thứ hai là máy điều hoà nhịp tim nhỏ tới mức nó đặt được vào trong cơ thể bệnh, nhân hay nói một cách khác là các thiết bị thực hiện

các quá trình điều trị cho bệnh nhân.

Trường hợp đối với các ICU thì nó có tới vài bộ cảm biến được nối với mỗi bệnh

nhân để thu nhận sự theo dõi cao độ và bộ xử lý (thực tế thường có nhiều hơn một bộ xử lý) theo dõi và phân tích tất cả các tín hiệu. Nếu bộ xử lý phát hiện ra một sự bất

thường nào đó, nó sẽ thông báo cho nhân viên y tế, thường bằng các thiết bị báo bằng

âm thanh. Một màn hình cho phép người nhân viên có thể nhìn thấy rõ các dữ liệu cụ

thể như các tín hiệu điện tim của mỗi bệnh nhân và cũng như là các dữ liệu đã được lưu trữ từ bộ phân tích cụ thể như việc đọc ra các số liệu về tốc độ đập của tim và áp suất

máu. Một mạng máy tính sẽ nối với cổng ở cạnh bên của thiết bị và đưa tới một bộ điểu

khiển trung tâm trong ICU. Một mạng khác có thể nối hệ thống các ICU với các cơ sở

dữ liệu được phân bố ở xa trong bệnh viện. Một ví dụ về thiết bị có chu trình kín thỉnh thoảng được sử dụng như là bơm tiêm. Các bộ cảm biến theo dõi sự mất nước cũng như

khối lượng nước tiêu thụ được của bệnh nhân. Sau đó bộ xử lý chỉ thị cho bơm để tiêm

một lượng nước chính xác vào người bệnh để duy trì sự cân bằng nước. Vì vậy nó hoạt

động như một thiết bị điều trị.

Thông thường bộ xử lý là một mạch tổ hợp chuyên dụng được thiết kế đặc biệt

cho các ứng dụng có công suất siêu thấp hơn là một bộ vi xử lỷ đa năng. Bộ xử lý theo

dõi các tín hiệu điện nhận từ tim và phân tích chúng để xác định xem chính trái tim còn

đập không. Nếu nó thấy rằng tim đập quá chậm so với tín hiệu kích thích của chính nó

thì nó sẽ khởi động thiết bị điện kích thích (trong trường hợp này là bộ điều khiển) để phát ra một dòng điện đủ lớn xuyên qua các điện cực như là đã sử dụng đối với việc theo

dõi. Tác nhân kích thích này sẽ làm cho tim đập trở lại. Vì vậy thiết bị này hoạt động

như là một hệ thống phân phối điều độ theo chu trình kín. Các máy điều hoà nhịp tim

trước đây hoạt động theo dạng chu trình mở, nó chỉ đơn giản điều chỉnh tim lại một tốc

độ cố định mà không quan tâm tới việc tim có đập theo đúng các mức độ hoạt động chức

năng của cơ thể hay không trong suốt thời gian sử dụng máy và những thiết bị này đã

trở nên quá lạc hậu. Thông thường, một thiết bị dựa trên bộ vi xử lý ngoài bộ phận đặt

bên trên là máy điều hoà nhịp tim còn có thể thông tin cùng với nó thông qua thiết bị

trao đổi thông tin từ xa và sau đó để hiển thị, ghi nhận hoạt động của các thông số. Cụ thể như một thiết bị có thể thiết lập, các thông số hoạt động mới cụ thể như biên độ của dòng điện kích thích. Thậm chí nó còn có các đời máy mà nó có thể trao đổi thông tin với các trung tâm điều trị thông qua mạng thoại.

Ngoài ra, đối với các thiết bị thực hiện điều trị chuyên dụng thì các yêu cầu về cấu trúc các thành phần chi tiết sẽ có khác nhau. Xét trong hình 1.1 thì thiết bị điều trị

nằm tại khối điều khiển bệnh nhân. Để có thể nắm được một vài cấu hình chung của các thiết bị y tế thực hiện các công đoạn trong một quá trình điều trị cho bệnh nhân, ta

bắt đầu với từng khối một hay với các thiết bị tương ứng thực hiện chuyên dụng nhiệm

vụ của nó.

 Bộ thu nhận tín hiệu

Sơ đồ khối mô tả cho một hệ thống thu nhận tín hiệu nói chung được mô tả trong

hình 1.2. Một vài giá trị biên độ vật lý thường đo được từ các hệ thống sinh học. Chúng

bao gồm một số lượng các giá trị điện từ trường (các dòng điện, các mức chênh lệch

điện thế, cường độ trường...). Các tín hiệu điện được phát hiện bởi các bộ cảm biến (chủ yếu là các điện cực) trong khi các biên độ của các đại lượng không điện lại được chuyển

đổi nhờ các bộ cảm ứng biến đổi (tranducer) sang thành các dạng tín hiệu điện mà chúng

có thể được xử lý một cách dễ dàng, được truyền đi và được lưu trữ.

Analog sign A/D converter Digital

Amplyfier

Sampler

Quantizer

Digital processcing

Tranduce of sensor

Analog filter

sign

Hình 1.2. Sơ đồ khối tổng quát của quá trình thu nhận tín hiệu số

Một khối xử lý tín hiệu tương tự thường đòi hỏi phải được khuếch đại lên và được

lọc (nhằm làm cho các tín hiệu thoả mãn các yêu cầu của phần cứng cụ thể như dải động

của bộ biến đổi AD nhằm bù lại cho một vài thông số không mong muốn của bộ cảm

biến hoặc làm giảm một phần nào đó của các tín hiệu nhiễu xen vào, Hơn thế nữa, tín

hiệu liên lục theo thời gian cần phải có băng tần giới hạn trước khi thực hiện chuyển đổi

tín hiệu tương tự sang số (ADC). Việc thực hiện này cần phải thực hiện để làm giảm

ảnh hưởng của sự chồng phổ gây ra trong quá trình lấy mẫu tín hiệu. Chúng ta cần phải

ghi nhớ một điều là quá trình thực hiện thu nhận tín hiệu phải đảm bảo giữ gìn đầy đủ

thông tin có trong dạng tín hiệu gốc. Đây là một điểm cốt yếu khi ghi nhận các tín hiệu

bệnh lý. Do đó hệ thống thu nhận tín hiệu khối được tạo ra một giá trị méo dạng tín hiệu

nào mà chúng có thể gây ra sự sai lầm hoặc có thể làm sai lệch các quyết định điều trị

cuối cùng của bác sĩ. Vì lý do này nên cần phải thiết kế các bộ lọc tương tự có đáp ứng

tần số biên độ không đổi và có pha tuyến tính (pha không), ít nhất trong một băng thông,

trên các tần số quan tâm. Các đòi hỏi cụ thể tạo ra tín hiệu thu nhận trước khi đưa tới bộ biến đổi tương tự sang số (ADC).

Dạng tín hiệu tương tự sau khi được biến đổi từ tương tự sang số, ví dụ là chúng được biến đổi thành một chuỗi số, được rời rạc hóa theo cả thời gian và biên dộ thì chúng có thể dễ dàng được quản lý bởi các bộ xử lý tín hiệu số. Việc biến đổi các tín hiệu tương tự sang dạng số một cách lý tưởng có thể được phân chia thành hai bước như được chỉ ra trong hình 1.2: quá trình lấy mẫu đã biến đổi các tín hiệu tương tự sang dạng chuỗi tín hiệu rời rạc theo thời gian và các phẩn tử được lấy tên là các mẫu và một quá trình lượng tử mà quá trình này thực hiện gán các giá trị biên

độ của mỗi mẫu trong tập các giá trị rời rạc. Cả hai qua trình xử lý đều làm thay đổi các

thông số của tín hiệu.

1.4. Vai trò của tín hiệu y sinh trong y học

Các tín hiệu y sinh có ý nghĩ hết sức to lớn trong quá trình chẩn đoán lâm sàng

và cận lâm sàng trong y học.

Thông thường, nhịp tim có thể được đo bằng cách kiểm tra mạch đập. Tuy nhiên, điện tâm đồ có thể hữu ích nếu xung là khó khăn để cảm thấy hoặc quá nhanh hoặc quá

bất thường để đếm chính xác. Điện tâm đồ có thể giúp bác sĩ xác định nhịp tim bất

thường nhanh (nhịp tim nhanh), bất thường chậm (nhịp tim chậm) hoặc bất thường nhịp

tim (loạn nhịp tim). Những điều kiện này có thể xảy ra khi bất kỳ một phần của trục trặc hệ thống điện của tim. Trong trường hợp khác, loại thuốc như thuốc chẹn beta, thuốc

hướng thần hoặc các chất kích thích, có thể gây ra chứng loạn nhịp tim. ECG thường có

thể cho thấy bằng chứng của một cơn đau tim trước đó hoặc trong trong tiến trình. Các

mô hình trên điện tâm đồ có thể chỉ ra đó là một phần của tim đã bị hư hỏng, cũng như

mức độ thiệt hại. ECG thực hiện trong khi đang có triệu chứng có thể giúp bác sĩ xác

định liệu đau ngực là do giảm lưu lượng máu đến cơ tim, chẳng hạn như đau thắt ngực

không ổn định. Ngoài ra, điện tâm đồ có thể cung cấp manh mối về mở rộng của buồng

hoặc bức thành của các khuyết tật tim, tim và các vấn đề tim mạch khác.

Tương tự như vậy, việc thu nhận được tín hiệu điện não và tín hiệu điện cơ giúp cho các bác sĩ có thêm những căn cứ xác định trong việc chẩn đoán và điều trị các bệnh

liên quan.

CHƯƠNG 2: MỘT SỐ LOẠI TÍN HIỆU Y SINH THÔNG DỤNG

2.1. Tín hiệu điện tim ECG

2.1.1. Khái niệm về tín hiệu điện tim

Một trong các tín hiệu điện sinh học quan trọng và kinh điển nhất ứng dụng trong việc

chẩn đoán và điều trị bệnh là tín hiệu điện tim đồ (hay còn gọi là điện tâm đồ, ký hiệu là

ECG hay EKG).

Do trái tim trong hệ tuần hoàn là bộ phận có cấu tạo hoàn toàn bằng cơ. Mỗi khi co

lại trong quá trình bơm máu, nó sẽ tạo ra một điện trường sinh học và truyền qua khối dẫn

liên hợp từ ngực, bụng tới bề mặt da. Vì thế, chúng ta có thể đo được sự chênh lệch điện

thế sinh học này từ bất kỳ 2 điểm nào trên bề mặt da. Tín hiệu thu được tại mỗi cặp 2 điểm này được gọi là một đạo trình của tín hiệu điện tim đồ. Biên độ và dạng sóng của tín hiệu

ECG phụ thuộc vào cặp điện cực được đặt ở đâu trên bề mặt da của bệnh nhân.

2.1.2. Đặc trưng của tín hiệu điện tim

Trước khi người ta phát minh ra kỹ thuật khuếch đại điện tử, Willem Einthoven đã

thực hiện đo tín hiệu ECG từ những năm 1901 bằng một máy đo dòng một chiều dùng dây

từ tính. Chiếc máy này sẽ tiếp xúc với bệnh nhân bằng hai sợi đây nối với hai que than được

nhúng trong hai bình đựng dung dịch muối. Hai tay hoặc hai chân của bệnh nhân sẽ được

đặt trong hai bình này.

Trên hình 2.1 minh họa lược đồ của một quá trình hình thành tín hiệu ECG do cơ tim co bóp. Điện thế qua màng bó dẫn trong tim người và quan hệ của chúng với dạng sóng

ECG ở đạo trình III. Chúng ta cần chú ý rằng, theo quá trình co cơ ở tâm nhĩ, các kích thích

được truyền đến nút AV và sau đó là đến các tâm thất qua một mạng phức hợp các tế bào

cơ đặc biệt tạo nên hệ thống các bó dẫn. Quá trình lan truyền sẽ chậm lại qua các bó dẫn và

các sợi Purkinje cho phép tâm thất co lại sau khi tâm nhĩ đã co lại trong khoảng thời gian

đủ để hút đầy máu. Đỉnh xung QRS trên tín hiệu ECG liên quan đến tốc độ khử cực rất

nhanh của cơ tâm thất ngay trước khi nó co lại. Sóng P sinh ra do quá trình khử cực tâm

nhĩ, còn sóng T là từ quá trình tái khử cực của tâm thất.

Dù được đo ở vị trí nào trên cơ thể, đỉnh sóng QRS của tín hiệu ECG thường nằm trong dải từ 500microV đến 5mV. Biên độ này phụ thuộc vào vị trí đo và thể trang của bệnh nhân. Do đó, hệ số khuếch đại cần thiết thường dùng là 103 lần. Các bộ khuếch đại tín hiệu ECG thường có các tần số cắt ở mức -3dB đã chuẩn hóa là 0, 5Hz và 100Hz. Nếu băng tần của tín hiệu ECG chưa được chuẩn hóa, việc đọc và hiểu tín hiệu ECG trên màn hiển thị sẽ khó khăn và dễ gây nhầm lẫn. Hầu hết các bộ khuếch đại tín hiệu ECG hiện nay đều tích

hợp thêm một bộ lọc triệt tần với tần số cắt là 50Hz hoặc 60Hz để giảm nhiễu công nghiệp có thể xuất hiện ở đầu ra của bộ khuếch đại. Bộ lọc triệt tần này sẽ làm cho tín hiệu ECG ở

đầu ra hơi bị méo.

Hình 2.1. Lược đồ của quá trình hình thành tín hiệu điện tim do cơ tim co bóp, điện thế qua

màng bó dẫn trong tim người và quan hệ của chúng với dạng sóng ECG ở đạo trình III

Một yêu cầu khác đối với các bộ khuếch đại tín hiệu ECG là chúng cần phải tránh được các hiện tượng sốc điện từ dòng một chiều. Do vậy, các bộ khuếch đại cách ly dòng

một chiều thường được sử dụng. Khi đó chúng sẽ tạo ra trở kháng rất lớn giữa các bệnh

nhân, điện cực đo và điểm đất ở đầu vào cũng như đầu ra bộ khuếch đại ECG. Nó sẽ hạn chế dòng điện chạy qua cơ thể bệnh nhân tới bộ khuếch đại nếu bệnh nhân sơ ý chạm vào nguồn điện khi đang kết nối với hệ thống đo tín hiệu ECG. Không chỉ các bộ khuếch đại tín

hiệu ECG, các bộ khuếch đại tín hiệu điện sinh học khác như các hệ thống đo tín hiệu EEG, EMG, ERG, EOG, v.v... cũng cần phải được cách ly điện như trên.

2.1.3. Nhiễu trong tín hiệu điện tim

Sóng điện tim có biên độ nhỏ, cho nên rất dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu. Các can

nhiễu chính ảnh hưởng đến chất lượng ghi tín hiệu điện tim là:

- Nhiễu từ mạng cung cấp điện có tần số thay đổi ngẫu nhiên.

- Nhiễu sóng cơ do bệnh nhân mất bình tĩnh khi đo gây ra.

- Nhiễu do tiếp xúc không tốt giữa điện cực và bệnh nhân gây ra.

- Nhiễu tần số thấp gây trôi đường nền. - Nhiễu do tồn tại 2 nguồn tạo tín hiệu điện tim trong cùng một cơ thể như ghép

tim hoặc do mang thai.

Tuy nhiên qua khảo sát các loại nhiễu ảnh hưởng đến chất lượng ghi tín hiệu

điện tim, M. Akay đã chỉ rõ rằng lọc nhiễu từ mạng cung cấp điện là cấp bách nhất vì tính chất phổ biến và khó kiểm soát của loại nhiễu này. Các loại can nhiễu còn lại do

có dải tần ổn định nên có thể giải quyết triệt để bằng các bộ lọc cố định

2.2. Tín hiệu điện não EEG

2.2.1. Khái niệm về tín hiệu điện não

EEG là điện thế hoạt động của vỏ não phát ra. EEG được phát hiện bởi Berger năm

1924 bằng 1 dụng cụ đo dòng điện với 1 điện cực bề mặt trên đầu con trai ông và ghi lại

được 1 mẫu nhịp nhàng những dao động điện. Tín hiệu này là phản hồi điện sinh học ngay

tức khắc của tế bào não. Ngày nay, người ta cho rằng tín hiệu EEG giống như như tín hiệu

EEG lấy từ lưỡng cực trong lớp tế bào hình chóp. Rất nhiều tế bào hình chóp và sợi thần

kinh của nó được sắp xếp thẳng đứng. Sự sắp xếp này được đưa ra 1 dendro-somatic lưỡng

cực hoặc điện thế là cái dao động do tác nhân kích thích gây ra.

Não bộ của con người là một tổ chức phức tạp, tinh vi nhất của hệ thần kinh. Thông

qua các giác quan như mắt, tai, da, bộ não tiếp thu các thông tin về thị giác, thính giác, xúc giác... để từ đó nhận thức ra đối tượng, xử lý và giai đáp thông tin qua các hình thức vận

động. Do vậy bộ não giữ vai trò quan trọng trong hoạt động toàn diện, đa dạng của con

người, giúp con người thích ứng với các hoàn cảnh xã hội. Ngày nay, khi thế giới ngày càng

phát triển thì các bênh về não cũng ngày càng phát triển như: các bệnh về động kinh, viêm

não, u não ….. Do vậy, việc thu nhận và xử lí tín hiệu điện não sẽ giúp chúng ta chẩn đoán

chính xác được các bệnh về não. Vì thế, các bệnh nhân não sẽ có cơ hội được cứu chữa

nhiều hơn.

2.2.2. Nguồn gốc tín hiệu điện não

Vỏ não là nguồn gốc của các hoạt động điện của não thu được từ bề mặt của da đầu, các dạng khác nhau của hoạt động điện và dấn tới trường điện thế được tạo ra bởi các tế bào thần kinh vỏ não.

Sự sắp xếp của các tế bào ở các khu vực khác nhau trên vỏ não là khác nhau, mỗi vùng có kiểu hình thái khác nhau. Hầu hết các tế bào vỏ não được sắp xếp thành các cột, trong các cột này các neuron được phân bố dọc theo trục chính của các cây dạng nhánh,

song song với mỗi cây khác và trực giao với bề mặt vỏ não.

Vỏ não gồm các lớp khác nhau, các lớp này là không gian của cấu trúc các tế bào thần

kinh đặc biệt, với các trạng thái và chức năng khác nhau trong đáp ứng xung điện. Neuron

pyramidal là thành phần cấu tạo chủ yếu của vỏ não. Điện thế EEG ghi được từ các điện

cực được đặt tiếp xúc với lớp da đầu là sự tổng hợp các thay đổi về điện thế ngoài của tế

bào Pyramidal. Màng tế bào pyramidal không bao giờ trong trạng thái nghỉ bởi vì nó bị tác động liên tiếp bởi hoạt động sinh ra do các neuron khác có các liên kết synaptic. Các liên

kết synaptic có thể là kích thích hoặc ức chế sự thay đổi tương ứng tính thẩm thấu của màng

tế bào đối với ion K và ion Cl làm phát sinh dòng điện.

Dòng điện sinh ra do điện thế của postsynaptic kích thích. Điện thế postsynaptic kích thích là tổng hợp của dòng đi vào trong màng tế bào gây ra bởi các ion dương và dòng đi ra

ngoài màng tế bào tạo dọc theo phần mở rộng của tế bào extra- synaptic. Điện trường bên

ngoài tế bảo là hàm của điện thế xuyên màng

Trong đó là điện thế bên ngoài màng, là bán kính của sợi trục hoặc tua gai, là điện thế xuyên màng, là độ dẫn môi trường bên trong tế bào, là độ dẫn của môi trường bên ngoài tế

bào. Mặc dù các điện thế bên ngoài tế bào riêng rẽ là nhỏ nhưng tổng điện thế của chúng

cũng đáng kể đối với nhiều tế bào. Điều này là do các neuron pyramidal được kích hoạt tức

thời lớn hơn hoặc nhỏ hơn cách mà liên kết synaptic và các thành phần dọc trục của dòng

bên ngoài màng được thêm vào, trong khi đó các thành phần nằm ngang lại có xu hướng

làm giảm điện thế này. Ngoài ra các nguồn khác cũng góp phần tạo ra tín hiệu EEG. Sự

giảm điện thế màng tế bào tới mức giới hạn xấp xỉ 10 mV nhỏ hơn điện thế tái khử cực tại

trạng thái nghỉ của màng tế bào. Điện thế hoạt động của các neuron não là nguồn gốc của

EEG. Nhưng chúng góp phần nhỏ trong việc tạo ra tín hiệu EEG ghi được tại bề mặt của não. Do chúng thường hoạt động không đồng bộ trong cùng một thời gian đối với một số

lượng lớn các sợi trục, các sợi trục này di chuyển theo nhiều hướng tương đối với bề mặt

vỏ não. Nguyên nhân khác là phần của màng tế bảo bị khử cực bởi điện thế hoạt động tại

các thời điểm cố định nhỏ hơn so với thành phần của màng tế bào được kích thích bởi một

EPSP và điện thể hoạt động tồn tại trong thời gian ngắn hơn( cỡ 1 - 2ms) so với của EPSPs

hoặc IPSPs là 10 – 250ms. Qua các quan điểm trình bày ở trên thì EEG thu được tại bề mặt

da đầu có thể coi là kết quả của nhiều thành phần tích cực, trong đó điện thế của postsynaptic

từ tế bào pyramidal là thành phần chính tạo ra tín hiệu điện não.

2.2.3. Đo và thu nhận tín hiệu điện não

Các hoạt động thần kinh điện đầu tiên được ghi lại bằng máy điện kế đơn giản. Để khuếch đại sự thay đổi của các điểm một tấm gương được sử dụng để phản xạ ánh sáng được chiếu ra từ điện kế lên bức tường. Sau đó, điện kế Arsonval được gắn vào một cuộn dây có thể di chuyển được, do đó ánh sáng tập trung trên gương sẽ bị phản xạ khi cho dòng điện chạy qua cuộn dây này. Điện kế mao dẫn được tạo ra bởi Lippmann và Marey. Điện

kế dây rất nhạy và đo chính xác hơn được Einthoven giới thiệu vào năm 1903. Điện kế này trở thành dụng cụ đo chuẩn trong vài thập kỉ và được cho phép sử dụng ghi lại hình ảnh.

Các hệ thống đo tín hiệu EEG gồm số lượng lớn các điện cực tinh vi, các mạch khuếch

đại vi sai (cho mỗi kênh), bộ lọc và đồng hồ ghi có mũi kim chỉ. Tín hiệu EEG đa kênh

được ghi lại lên tấm giấy nhẵn hoặc giấy có ô lưới. Ngay sau đó, hệ thống đo tín hiệu EEG

này được tung ra thị trường, các nhà nghiên cứu bắt đầu tìm kiếm hệ thống được máy tính hóa, hệ thống này số hóa và lưu trữ tín hiệu. Do vậy để phân tích tín hiệu EEG, ban đầu

phải hiểu rằng tín hiệu được chuyển sang dạng số. Số hóa tín hiệu bao gồm các bước: lấy

mẫu, lượng tử hóa, và mã hóa tín hiệu. Khi số cực được sử dụng càng tăng thì số lượng dữ

liệu càng lớn, tức số bít để mã hóa tín hiệu cũng nhiều hơn. Hệ thống được máy tính hóa cho phép thiết lập các kiểu khác nhau, mô phỏng và lấy mẫu tần số và trong một số trường

hợp tích hợp cả các công cụ xử lí tín hiệu đơn giản hoặc hiện đại giúp nâng cao hiệu quả

quá trình xử lí tín hiệu.

Quá trình biến đổi từ tín hiệu EEG tương tự sang dạng số được thực hiện bởi bộ chuyển đổi số tương tự đa kênh. Dải tần hiệu quả cho tín hiệu EEG xấp xỉ 100Hz. Do đó

tần số lấy mẫu nhỏ nhất là 200 mẫu/s thỏa mãn qui tắc Nyquist là đủ để lấy mẫu tín hiệu

EEG. Trong một số ứng dụng các hoạt động của não được quan sát đòi hỏi độ phân giải cao

hơn tần số lấy mẫu có thể lên tới 2000 mẫu/ s.

Để duy trì thông tin chẩn đoán thì quá trình lượng tử hóa tín hiệu thông thường phải

rất tốt. Các hệ thống ghi tín hiệu EEG phổ biến sử dụng các mẫu tín hiệu dưới dạng 16bits.

Các điện cực ghi điện tim có độ chính xác cao chủ yếu được sử dụng để thu thập dữ liệu

chất lượng cao.

Các loại điện cực được sử dụng trong hệ thống ghi tín hiệu điện não như: Điện cực dùng một lần (dạng gel) Điện cực cró thể sử dụng nhiều lần( vàng, bạc, thép hoặc tin) Điện

cực kẹp và chụp đầu điện cực được nhúng mặn. Điện cực dạng kim: khi ghi đa kênh với số

lượng lớn của các điện cực, thì điện cực dạng mũ chụp thường được dùng. Thông thường

điện cực dạng mũ chụp gồm đĩa Ag – AgCl có đường kính nhỏ hơn 3 mm, với các cực linh

hoạt có thể gắn vào bộ khuếch đại. Điện cực kim phải được cắm dưới vỏ não với độ sâu

nhỏ nhất có thể. Trở kháng cao giữa điện cực và da đầu cũng như các điện cực có trở kháng

cao cũng có thể dẫn tới méo dạng tín hiệu.

Do vậy các máy ghi điện não thương mại thông thường được trang bị bộ phận theo dõi trở

kháng. Để đảm bảo việc ghi tín hiệu điện não chính xác, trở kháng của điện cực phải nhỏ hơn 5 k , tốt nhất là 1k Cân bằng với các điện cực khác trong mũ. Tương ứng với từng cấu trúc lớp và xoắn của não sự phân bố các điện cực lên da phù hợp.

2.2.4. Các dạng tín hiệu điện não a. Các dạng tín hiệu điện não theo tần số

Năm 1924, nhà tâm thần học người Áo tên là Hans Berger là người đầu tiên ghi

được EEG. Ông nhận thấy trên bản ghi EEG bình thường, nhịp của các sóng điện não gồm có vài loại. Nhịp sóng dễ thấy nhất được Berger đặt tên cho là nhịp hay sóng alpha (alpha

wave, alpha rhythm). Đôi khi người ta cũng gọi là nhịp Berger (Berger rhythm) nhằm vinh

danh ông. Các sóng này thường có biên độ khoảng 50 microvolts (mặc dù cũng có thể giao

động từ 5 tới 100 microvolts) và xuất hiện 8-13 lần trong 1 giây (8-13 Hertz). Sóng này

thấy rõ nhất ở phần phía sau của não người, vốn là nơi xử lý các tín hiệu thị giác, tức là vùng chẩm (occipital region). Vì vậy, đôi khi người ta còn gọi nhịp alpha là nhịp trội ở phía

sau (the posterior-dominant rhythm). Sóng alpha trở nên rõ nhất khi ta nhắm mắt lại. Nó bị

triệt tiêu khi ta mở mắt. Như vậy sóng alpha là dấu hiệu cho biết não đang ở tình trạng

không chú ý (inattentive brain), và đang chờ để được kích thích. Thực tế là có một vài tác giả đã gọi nó là “nhịp chờ đợt” ("waiting rhythm"). Nói một cách hình ảnh, ta có thể hình

dung nó như là một người đang sốt ruột chờ đợi, với biểu hiện nhịp 2 chân hay gõ ngón tay

trên mặt bàn, chờ đợi được vùng đứng dậy làm một việc gì đó. Khi mà không còn phải chờ

đợi nữa (bằng cách mở mắt hay tính nhẩm trong đầu), thì sóng alpha cũng biến mất. Ở các phần vùng trán của não (frontal region), có một sóng nhanh hơn, gọi là sóng beta (beta

wave). Nó xuất hiện 13-35 lần trong 1 giây, nhưng có biên độ dưới 30 microvolts. Còn một

loại sóng khác nữa, gọi là sóng theta (theta wave), thì có tần số 4-8 Hz, và thường thấy khi

đang trong tình trạng buồn ngủ và trong các giai đoạn ngủ nông (light stages of sleep). Dạng

sóng thứ tư là sóng delta (delta wave) thì hiếm khi ghi được trên người bình thường đang

thức tỉnh, nhưng bình thường vẫn thấy khi ngủ sâu (deep sleep) hoặc vào lúc tỉnh giấc của

trẻ nhỏ. Sóng delta là sóng có biên độ cao nhất trong tất cả các sóng điện não. Nói chung

nếu nó xuất hiện trên một người lớn (trừ khi đang ngủ) thì chứng tỏ não có vấn đề nào đó:

ví dụ u não, động kinh, tăng áp lực nột sọ, khiếm khuyết về trí tuệ, hay hôn mê. Khi đã xuất hiện, thì nó có khuynh hướng thay thế cho nhịp alpha. Cả sóng beta lẫn sóng delta đều

không bị ảnh hưởng bởi mở mắt hay nhắm mắt. Chi tiết: Tần số của sóng tức là số lượng

của sóng đó trong một đơn vị thời gian, ở đây là trong 1 giây. Tần số của các sóng điện não

ở vào khoảng từ 0,5/giây cho tới vài trăm/giây. Tuy nhiên các máy ghi EEG thường chỉ ghi

được các sóng có tần số dưới 26/giây. Các sóng được phân biệt bởi tần số, và được chia

thành các loại sau: Alpha là những sóng có tần số trong khoảng từ 7,5 tới 13 sóng/giây (Hz).

Thường thấy rõ alpha nhất là ở các vùng phía sau của đầu, cả 2 bên, nhưng thường bên bán

cầu ưu thế thì có biên độ (chiều cao) cao hơn. Alpha thường rõ lên khi nhắm mắt và thư

giãn, và biến đi khi mở mắt hoặc thức tỉnh cảnh giác bởi bất cứ cơ chế nào (suy nghĩ, đếm). Đây là nhịp sóng chủ yếu thấy được trên người lớn bình thường và thư giãn – sóng hiện diện trong hầu hết các thời kỳ của cuộc đời, nhất là khi trên 30 tuổi, khi ấy sóng này chiếm ưu thế trên đường ghi EEG lúc nghỉ ngơi.

Beta là những sóng “nhanh”. Tần số của nó là từ 14 Hz trở lên. Sóng beta thường thấy ở cả 2 bán cầu, phân bố đối xứng hai bên, và rõ nhất là ở vùng trán. Sóng sẽ nổi bật

lên khi dùng thuốc an thần gây ngủ, nhất là khi dùng benzodiazepines và barbiturates. Sóng có thể mất hoặc suy giảm ở vùng có tổn thương vỏ não. Nhịp beta thường được coi là nhịp

bình thường. Nó là nhịp chiếm ưu thế ở những bệnh nhân đang thức tỉnh cảnh giác hăọc lo

sợ, hoặc khi mở mắt.

Theta là những sóng có tần số từ 3,5 tời 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; Có thể thấy sóng theta lan tỏa trong

các bệnh lý não lan tỏa hay bệnh não do chuyển hóa, hoặc bệnh lý đường giữa nằm sâu

(deep midline disorders) hoặc trong một số trường hợp não nước (hydrocephalus).

Delta là những sóng có nhịp từ 3 Hz trở xuống. Nó có xu hướng là những sóng có

biên độ cao nhất và là những sóng chậm nhất. Nó hoàn toàn được coi là bình thường và là

sóng ưu thế ở trẻ sơ sinh dưới 1 tuổi và ở giai đoạn 3 hoặc 4 (stages 3 and 4) của giấc ngủ.

Nó có thể xuất hiện cục bộ khi có tổn thương dưới vỏ và phân bố rộng khắp khi có tổn thương lan tràn, trong bệnh não do chuyển hóa (metabolic encephalopathy), bệnh não nước

(hydrocephalus) hay tổn thương đường giữa trong sâu (deep midline lesions). Nó thường

trội nhất ở vùng trán ở người lớn (ví dụ FIRDA - Frontal Intermittent Rhythmic Delta –

sóng delta có nhịp cách hồi ở vùng trán) và phân bố trội ở các vùng phía sau trên trẻ em (ví

dụ OIRDA - Occipital Intermittent Rhythmic Delta - sóng delta có nhịp cách hồi ở vùng

chẩm).

b. Các biến thể bình thường

Có một só sóng hoặc hình dạng sóng ít khi thấy xuất hiện, nhưng chúng không có

nghĩa bất thường hay bệnh lý. Nhưng chúng có thể làm cho ta diễn giải nhầm lẫn về bản ghi điện não đồ. Trong các biến thể bình thường này, thường gặp nhất là nhịp mu (mu

rhythm), biến thể tâm thần vận động (psychomotor variant), các sóng lambda, POSTS, các

thoi (spindles), sóng của đỉnh sọ (vertex waves) và phức bộ K (K Complexes). a)Lambda

và POSTS: Lambda và POSTS tương tự nhau về hình dạng và có hình tam giác. Chúng

xuất hiện ở khu vực phía sau và cân xứng hai bên. POSTS là biểu hiện của “sóng dương

thoáng qua ở chẩm của giấc ngủ (positive occipital transients of sleep) và xuất hiện trong

giấc ngủ giai đoạn 2. Lambda xuất hiện ở bệnh nhân tỉnh táo khi nhìn trừng trừng vào một

bề mặt trắng. Cả hai loại này đều là dạng sóng bình thường, và xuất hiện đơn độc, hay kéo

dài, hay thành một chuỗi ngắn. b)Phức bộ K: phức bộ K (K Complexes) xuất hiện khi đang ngủ mà bị đánh thức – ta thấy nó khi có kích thích âm thanh hay các kích thích khác khi bệnh nhân đang ngủ. Tiếp sau phức bộ K thường có đáp ứng thức tỉnh – cụ thể là một chuỗi các sóng theta có biên độ cao. Tiếp sau phức bộ K, điện não đồ lại cho thấy biểu hiện giấc ngủ, hoặc trạng thái thức tỉnh. c)Sóng V (V Waves): Sóng V xuất hiện ở vùng cạnh dọc giữa (parasaggital areas) của 2 bán cầu và có dạng một sóng nhọn (sharp waves) hoặc thậm

chí là dạng gai (spikes), ở khu vực lưỡng đỉnh (biparietal regions), tức là đỉnh đầu (vertex), với pha ngược đảo nhau tại đường giữa, ở những đạo trình bắc ngang (tranverse montages)

hoặc ở đỉnh sọ trên các đạo trình trước - sau (front-to-back). Các sóng này thấy có trong

giấc ngủ giai đoạn 2 (stage 2 sleep), cùng với các thoi (spindles), phức bộ K, POSTS, v.v...

d)Hoạt động điện MU (MU activity): hoạt động điện Mu là dạng nhịp trong đó các sóng có

hình nhọn giống như hình rào chắn (wicket fence) với đỉnh nhọn và chân cong tròn. Giữa 2 kênh, nhịp Mu có thể có pha nghịch đảo nhau. Tần số nói chung vào khoảng một nửa của

hoạt động điện nhanh hiện có.

c. Biến thể tâm thần – vận động (Psychomotor Variant):

Là loại nhịp hiếm gặp, nó xuất hiện giống như là sự hòa nhịp của 2 hay nhiều nhịp cơ bản vào với nhau để tạo nên một dạng phức hợp. Như thấy ở hình bên, nó có biên độ cao

hơn so với xung quanh, và các sóng có hình dạng như dẫy núi (như các khía tạo hình chữ

V). Loại nhịp này hoàn toàn không cân xứng 2 bên và thường bị nhầm với hoạt động điện

kịch phát. Tuy nhiên nó là loại hoạt động điện lành tính. Nó cũng còn được biết dưới cái tên sau đây g)Nhịp 14 và 6 (Fourteen and Six Rhythm): Nhịp 14 và 6 rất hay thấy ở trẻ em

và thanh niên mới lớn. Như thấy trên hình, các sóng 6 Hz và 14 Hz đôi khi uốn lượn theo

cùng 1 hướng (lên hoặc xuống), và đôi khi thì lại đi theo hướng ngược nhau. Nhịp kiểu này

thấy được điển hình ở trạng thái ngủ hoặc buồn ngủ (ngủ gà gật), và thường thấy được trên

bản ghi đơn cực (monopolar recordings).

d. Các dạng sóng phức hợp (complex wave pattern) - ( dạng bệnh lý):

Các dạng sóng có tính đặc hiệu do hình dạng của chúng bao gồm:

+Gai và sóng (spike and wave): Dạng gai và sóng thấy có ở mọi lứa tuổi, nhưng

thường nhất là ở trẻ em. Nó bao gồm 1 gai (có thể là nguồn phát nằm ở vỏ não) và một sóng chậm (thường là 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 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. Những gai và sóng nhanh hơn 3 Hz sẽ được trình bày

trong phần dưới đây, phần về đa gai và sóng (polyspike-wave). b)Đa gai và sóng (polyspike

and wave): là một dạng của gai sóng, trong đó mỗi một sóng chậm đi kèm với 2 hoặc nhiều gai. Dạng thường gặp là dạng gai và sóng có tần số nhanh hơn 3 Hz – thường là 3.5 tới 4.5 Hz. Dạng này thường có đi kèm với giật cơ (myoclonus) hoặc các cơn kịch phát giật cơ (myoclonic seizures). Đừng nhầm lẫn nó với gai sóng 6 Hz, vốn được coi là gai sóng không thực (phantom spike and wave) – là một biến thể của bình thường. c)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. 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 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. d)Các sóng 3 pha (triphasic waves): Sóng 3 pha là 3

sóng tạo viền cho mầu trắng trên hình minh họa. Chúng thường xuất hiện khi có các hoạt

động điện giả cơn kịch phát (pseudoparoxysmal activity). Các sóng này thấy có trong bệnh não do gan (hepatic encephalopathy), nhưng cũng có thể thấy trong các dạng bệnh não do

chuyển hóa khác.

e. Bùng nổ và ức chế (burst supression):

Bùng nổ và ức chế là một dạng bùng nổ các sóng chậm và hỗn hợp (mixed waves) thường với biên độ cao, và xen kẽ luân phiên bằng đường đẳng điện. Thường là có ở cả hai

bên, nhưng không phải lúc nào cũng cân đối 2 bên. Loại sóng này thường thấy sau một tổn

thương não nặng, như sau đột quỵ thiếu máu não (postischemia), hay sau trạng thái thiếu

oxy (postanoxia). Cũng có thể thấy tạm thời (thoáng qua) trong gây mê sâu, ở trạng thái

trước khi EEG trở nên đẳng điện hoàn toàn.

f. EEG bình thường khi thức gồm:

+ Nhịp alpha: là đặc điểm nổi bật nhất của điện não đồ trưởng thành bình thường.

Nhịp alpha bình thường có các đặc điểm : Tần số: 8-12 Hz; Vị trí: ưu thế ở vùng sau; Hình

dáng: có nhịp, đều, hình sin; Biên độ: thường 20-100 mV. Phản ứng: tốt nhất khi nhắm mắt và giảm khi mở mắt.

+ Hoạt động beta: Tần số lớn hơn 13 Hz, thường 18-25 Hz; Vị trí: thường trán-trung

tâm; Hình dáng: có nhịp, tăng giảm và cân xứng; Biên độ: thường 5-20 mV. Phản ứng:

thường tăng trong giai đoạn giấc ngủ I và II.

+ Nhịp mu (rhythm en arceau or wicket rhythm): Tần số: 7-11 Hz. Vị trí: thường trung

tâm-đỉnh; Hình dáng: dạng cung hay “m”, thường không cân xứng và không đồng bộ hai

bên, có thể chỉ ở một bên; Biên độ: thường thấp đến vừa; Phản ứng: giảm với vận động chi

đối bên, có ý nghĩ vận động hay xúc giác. Không phản ứng khi mở hay nhắm mắt.

g. Tín hiệu EEG khi ngủ

Giấc ngủ được chia làm hai loại lớn: Giấc ngủ không cử động mắt nhanh (NREM) Giấc ngủ cử động mắt nhanh (REM) Dựa vào những thay đổi trên EEG giấc ngủ NREM được chia thành 4 giai đoạn: I, II, III và IV. Giấc ngủ NREM chiếm khoảng 75-90% thời gian ngủ (3-5% giai đoạn I, 50-60% GĐ II, và 10-20% GĐ III và IV). Giấc ngủ REM chiếm khoảng 10-25% thời gian ngủ.

+ Giấc ngủ NREM - giai đoạn I

Với đặc điểm là buồn ngủ (drowsiness). Có các tính chất sau: Vận nhãn cuộn tròn

chậm - Slow rolling eye movements (SREMs) Giảm nhịp alpha Hoạt động theta trung tâm

hay trán trung tâm Tăng hoạt động beta Sóng nhọn dương vùng chẩm tạm thời của giấc ngủ

- Positive occipital sharp transients of sleep (POSTS) Sóng nhọn tạm thời ở đỉnh Tăng đồng

bộ do giấc ngủ . + Giấc ngủ NREM - giai đoạn II:

Là giai đoạn giấc ngủ ưu thế trong giấc ngủ ban đêm bình thường. EEG: thoi giấc

ngủ và phức hợp K và các đặc điểm khác như giai đoạn I (ngoại trừ SERM

+ Giấc ngủ NREM-giai đoạn III và IV:

Còn gọi là giai đoạn “giấc ngủ sóng chậm” hay “giấc ngủ delta”. Giai đoạn này

thường không có vận động, tuy nhiên có thể ghi nhận một số vận động vào cuối giai đoạn.

+ Giấc ngủ REM

Giấc ngủ REM được xác định bằng: Vận động mắt nhanh Mất trương lực cơ Mất đồng bộ trên EEG: hoạt động điện thế nhanh hơn và thấp hơn so với NREM. Các sóng hình

răng cưa: loại hoạt động theta đặt biệt ở vùng trung tâm, hình như răng cưa và thường ở sát

vùng vận động mắt nhanh.

2.2.5. Các yếu tố ảnh hưởng đến tín hiệu điện não

Nhiễu là những sóng hoặc những nhóm các sóng do lỗi kỹ thuật hoặc do các lỗi khác

gây ra, và không phải do hoạt động điện của não gây ra. Nhiễu là các rối loạn do khiếm

khuyết kỹ thuật gây ra, thường đó là những lỗi có tính tạm thời. Bao gồm do di động các

điện cực làm cho mất tiếp xúc, các hoạt động điện của cơ che khuất điện não đồ, do cử động

của đầu, chầy xước da đầu, ra mồ hôi, v.v… Nếu ta dùng độ phóng đại lớn, thì tất cả các biến loạn kể trên đều được phóng đại lên, bao gồm các nhiễu của mạch và điện tâm đồ, của

điện cực và các cử động, nhiễu 60 Hz và nhiễu do mồ hôi, là loại nhiễu biểu hiện có dung

dịch muối nằm giữa các điện cực làm cho nó bị đoản mạch.

a. Nhiễu do điện tâm đồ và do mạch (EKG and pulse artifacts):

Cả 2 loại nhiễu này đều có thể nhận biết được nhờ vào tính chất có chu kỳ của chúng.

Nhiễu điện tâm đồ cho thấy rõ phức bộ QRS theo chu kỳ, vì điện tâm đồ thì có tín hiệu điện

lớn hơn nhiều so với điện não đồ. Nhiễu do mạch là do mạch đập ở phía dưới của điện cực

làm cho nó chuyển động theo chu kỳ. Cả 2 loại nhiễu nàu đều dễ nhận diện, nhưng cũng có

thể gây khó khăn cho đọc điện não. b. Nhiễu do chuyển động của điện cực và các chuyển động khác:

Nhiễu do chuyển động của bệnh nhân thì có đường biểu thị đột ngột, và trong hầu hết trường hợp nó dốc ngược đột ngột. So với các sóng EEG chuẩn thì các nhiễu đó có biên độ cao và kéo dài về thời gian. Một nhiễu kiểu “POP” là do chuyển dịch điện cực rất ngắn (nhanh), người mới vào nghề dễ nhầm lẫn nó với một gai (spike), tuy nhiên gai kiểu này

chỉ thấy ở 2 kênh cạnh nhau và không thấy ở kênh thứ ba như những gai động kinh. c. Nhiễu do dụng cụ truyền tĩnh mạch và nhiễu 60 Hz:

Những nhiễu này thường được thấy trong khi ghi điện não ở trong phòng săn sóc

đặc biệt (ICU) và cả 2 đều là những giao thoa về điện. Trên hình vẽ, nhiễu do dụng cụ

truyền là nhiễu có mầu đỏ; nó có tính chất chu kỳ, có biên độ thấp và dễ dàng nhận biết.

Nhiễu sáu mươi Hz thấy có ở những nơi điện cục tiếp xúc kém, nối đất không tốt, và có một thiết bị điện chuyên dùng đặt ở gần đó. Nó gây nên những gai (spikes) có tần số 60 chu

kỳ giây – tạo thành vết mực in trên giấy chạy với tốc độ thông thường.

2.3. Tín hiệu điện cơ EMG

2.3.1. Khái niệm về tín hiệu điện cơ

Một dạng tín hiệu điện sinh học quan trọng khác có giá trị chẩn đoán cao cho rất nhiều

loại bệnh về cơ và thần kinh là tín hiệu điện cơ (EMG). Tín hiệu điện cơ

(electromyogram(EMG)) là một dạng tín hiệu điện sinh học rất quan trọng có giá trị chẩn

đoán cao cho rất nhiều bệnh về cơ và thần kinh. Đo điện cơ là một hoạt động ghi lại hoạt động điện của cơ.Khi cơ hoạt động sẽ sinh ra dòng điện. Dòng điện này thường tỉ lệ với

mức độ hoạt động của cơ. Đo điện cơ còn gọi là điện cơ đồ. Đo điện cơ có thể được dùng

để phát hiện bất thường hoạt động điện của cơ xảy ra ở bất kỳ bệnh lý nào bao gồm bệnh

loạn dưỡng cơ, viêm cơ, bệnh thần kinh gây đau, tổn thương thần kinh ngoại biên (tổn

thương thần kinh cẳng tay, chân), xơ cứng cột bên teo cơ, nhược cơ, thoát vị đĩa đệm và các

bệnh khác. Chúng ta có thể đo được tín hiệu này từ bề mặt da với các điện cực tương tự với

việc đo điện tâm đồ ECG. Tuy nhiên kích thước của điện cực (diện tích bề mặt của điện cực) cần dùng phải nhỏ (thường < lmm2). Để đo tín hiệu điện cơ từ các sợi cơ riêng lẻ hay một đơn vị vận động đơn SMU (tập hợp từ một số sợi cơ riêng lẻ), người ta phải dùng đến các điện cực dạng kim xuyên qua da tới bề mặt của cơ cần đo. Do vậy, phương pháp đo này

cần đặc biệt quan tâm tới các yêu cầu về vô trùng. Việc ghi nhận tín hiệu EMG thường được

dùng để chẩn đoán một số nguyên nhân làm suy yếu cơ hoặc hiện tượng liệt trên cơ thể.

Các vấn đề về cơ và vận động như hiện tượng run rẩy hay co giật, tổn thương thần kinh cơ

do thương tích và một số bệnh lý khác.

2.3.2. Nguồn gốc tín hiệu điện cơ

Trên cơ thể có một số loại cơ chính như là cơ vân, cơ tim và cơ trơn. Cơ vân còn

được chia thành cơ nhanh và cơ chậm (theo Guyton, 1991). Các cơ nhanh dùng cho những

chuyển động nhanh, gồm có cặp cơ đôi ở cẳng chân, cơ thanh quản, cơ ngoài mắt. Cơ chậm dùng cho việc điều khiển tư thế, dáng người để chống lại trọng lực, gồm các cơ như cơ dép, các cơ ngực, lưng và cổ... Việc ghi lại tín hiệu EMG thường được thực hiên trên cơ vân cho cả hai loai cơ nhanh và cơ chậm. Ngoài ra người ta cũng thực hiện ghi đo tín hiệu EMG cho các cơ ít lộ diện hơn như cơ ngoài mắt để đi chuyển nhãn cầu, cơ mí mắt và các cơ dùng cho điều khiển thanh quản.

Mỗi cơ vân cụ thể được chi phối bởi một nhóm tế bảo thần kinh vận động có gốc ở dây thần kinh cột sống. Trong dây thần kinh cột sống, các Neuron vận động nhận tín hiệu

kích thích và ức chế đầu vào từ các Neuron phản hồi lân cận trên sống cơ (phụ thuộc chiều

dài cơ và tốc độ vận động của cơ), dây chằng Golgi và tế bào phản hồi Renshaw. Các Axon

Neuron vận động riêng biệt điều khiển sự co thắt của một cơ cụ thể, được phân bố trên các

nhóm nhỏ các sợi cơ gọi là một đơn vị vận động đơn (SMU). Các SMU hợp lại sẽ thành cả cơ. Kết nối giữa các đầu nhánh của một Axon vận động đơn lẻ với các đơn vị vận

động đơn SMU được gọi là các tấm vận động (MEP). MEP là các tiếp hợp hóa học mà

ở đó chất truyền dẫn là Acetylcholine (ACh) được giải phóng ra và khuếch tán qua các

khe trống ở mối nối đến các vùng thu nhận trên màng tế bào sát tiếp hợp.

Khi một xung điện của Neuron vận động đi đến một MEP, nó kích hoạt quá trình

Exoeytosis hay làm cạn hoàn toàn khoảng 300 lỗ trống chứa ACh trước Synap (có xấp xỉ khoảng 3.105 lỗ trống ở đầu của mỗi MEP, mỗi lỗ trống này có đường kính khoảng 40nm). Một lượng khoảng từ 107 đến 5x108 phân tử ACh cần để kích hoạt một điện thế hoạt động cơ. ACh khuếch tán qua khe Synap rộng từ 20 đến 30nm trong khoảng thời gian xấp xỉ 0,

5ms. Tại đây, một số phân tử ACh kết hợp với các điểm tiếp nhận trên các đơn vị Protein

hình thành nên các đường tiếp nhận ion dưới Synap. Cứ năm đơn vị Protein phân tử khối

lớn sẽ tạo thành một đường Ach gắn vào các đơn vị Protein sẽ làm giãn các đường này ra thêm 0.65nm. Các đường dẫn ion mở rộng cho phép ion Na+ chảy vào. Tuy nhiên, ion Cl- vẫn bị đẩy ra vì các điện tích âm cố định ở cửa vào của đường dẫn.

Như thế, màng dưới Synap đã được khử cực bằng mật độ dòng JNA, tạo ra một điện

thế hoạt động của cơ. Điện thế qua màng có thể tăng lên đến +50mV, tạo thành một xung

điện thế truyền qua tấm vận động - EPP. Điện thế này sẽ được hình thành sau một khoảng thời gian xấp xỉ 8ms, thời gian này lâu hơn rất nhiều với điện thế hoạt động thần kinh.

Lượng ACh ở khe Synap và phần bám vào vùng thu nhận nhanh chóng giảm xuống do thủy

phân bởi Enzyme Cholinesterase ở khe Synap và các thành phần trong phân tử của chúng

sẽ được tái sử dụng. Một lượng nhỏ ACh thoát ra khỏi khe nhờ quá trình khuếch tán nhưng

sau đó cũng bị thủy phân.

Khi màng sau Synap ở ngay dưới MEP bị khử cực và cho đầu ra là một xung EPP có

ngưỡng rất lớn, một điện thế hoạt động cơ sẽ phát ra và truyền đi theo màng ngoài của sợi

cơ này. Đây chính là điện thế hoạt động tạo ra hiện tượng co cơ hoặc tổn hao sinh lực vận

động. Các loại điện thế hoạt động cơ thông thường được đo bên trong tế Bào ở MEP và ở điểm cách đầu MEP khoảng 2mm, như được minh họa trên hình 2.2. Điện thế hoạt động trong cơ xương được truyền đi với vận tốc từ 3 đến 5m/s, tồn tại trong khoảng từ 2 đến 15ms và phụ thuộc vào mỗi loại cơ. Mức độ dao động của nó từ giá trị nghỉ khoảng -85mV đến giá trị đỉnh xấp xỉ +30mV. Ở mặt da, điện thế này xuất hiện dưới dạng xung ba pha, có

biên độ đỉnh từ 20𝜇V đến 2000𝜇V.

Hình 2.2. Một dạng điện thế hoạt động cơ bình thường được đo bên trong

ở tế bào tấm vận động

Để đảm bảo rằng tất cả các bộ phận sâu bên trong sợi cơ đều được kích thích và co

rút cùng một lúc với cùng một cường độ thì dọc theo các sợi cơ sẽ có các sợi ngang dạng

ống nhỏ xoáy sâu vào bên trong sợi cơ, gọi là các ống T. Các ống T này có đầu mở để nhận

dịch từ ngoải tế bào vào và cả hai đầu của ống đều nối với màng của sợi cơ. Chúng dẫn

truyền điện thế hoạt động cơ từ phía ngoài vào khu vực sâu bên trong sợi cơ ở tất cả các vị trí dọc theo sợi cơ.

Chạy dọc theo phần bên ngoài của các cơ Myofibril co giãn, thành phần cấu thành

nên sợi cơ là mạng lưới các công cơ gọi là Sarcoplasmic Reticulum (SR). Ta cần lưu ý rằng đầu cuối của mạng SR nằm đối diện với màng của các ống T. Khi điện thế hoạt động cơ truyền sâu vào theo ống T, sự khử cực sẽ kích hoạt đầu mạng SR để giải phóng ra ion Ca2+ vào khu vực xung quanh Protein co giãn của các cơ Myofibril: Khi ion Ca2+ gắn vào Protein Troponin C, Protein này đến lượt mình sẽ kích hoạt sự co cơ trở lại của các cơ Protein Actin và cơ Myosin. Một kích thích đồng bộ của tất cả các Neuron vận động phân bổ trên cơ được

gọi là hiện tượng co giật, tức là độ căng của cơ giảm xuống một lượng nhỏ, sau đó tăng lên

bất ngờ rồi lại giảm xuống dần đến không. Đây là sự co cơ kéo dài được tạo ra từ quá trình

kích thích cơ từ hệ thần kinh một cách đều đặn. Khi sự kích thích ngừng lại, cơ sẽ về trạng

thái nghỉ.

Quá trình nghỉ của cơ là một quá trình tích cực. Các bơm ion Ca2+ đặt trên các ống dọc theo mạng SR sẽ chủ động truyền Ca2+ từ ngoài vào bên trong hệ thống SR. Sự thiếu hụt Ca2+ ở lân cận Troponin C sẽ tạo ra quá trình nghỉ ngơi cho cơ. Khi cơ nghỉ, nồng độ Ca2+ vào khoảng 10-7 mol trong dịch cơ Myofibril. Khi co giật nồng độ Ca2+ tăng lên gần 2.10-5 mol và trong trương hợp uốn ván, nó có thể lên tới 2.10-4 mol. Ca2+ được giải phóng bằng một xung thần kinh vận động thu nhận từ các bơm trên mạng SR để hồi phục mức

nồng độ ở trạng thái nghỉ trong khoảng thời gian 50ms.

Giống như trường hợp các bơm Na+ ở màng tể bào thần kinh, các bơm Ca2+ ở cơ cần năng lượng trao đổi chất để hoạt động. Thành phần Adenosine Triphosphatase (ATP) được tách ra thành Diphosphate để giải phóng năng lượng cần thiết cho bơm Ca2+. Các bơm này có thể làm tăng nồng độ Ca2+ lên đến 10-3 mol bên trong mạng SR. Bên trong các ống của mạng SR, các ion Ca2+ được lưu trữ tạm thời và giống như một cái kẹp, nó sẽ gắn vào Protein Calsequestrin.

Như đã lưu ý ở trên, các nhóm nhở sợi cơ được phân bố và chịu tác động điều khiển từ một

sợi cơ nối với hệ thần kinh được gọi là một SMU. Trong các cơ sử dụng cho các hoạt động

tinh vi như cơ ở ngón tay hay lưỡi lượng sợi cơ thần kinh sẽ lớn hơn trên tổng số sợi cơ có

trong một SMU. Ví dụ, các cơ thanh quản dùng để nối chỉ có hai đến ba sợi cơ trong một SMU, trong khi các cơ lớn dùng cho các vận động đơn giản như cơ cẳng chân có đến vài

trăm sợi cơ trong một SMU. Để thực hiện các vận động tinh xảo, chỉ có số ít các Neuron

vận động thực hiện kích thích trên cả cơ và chúng không kích thích đồng thời. Pha kích

thích cùa chúng là ngẫu nhiên để tạo ra quá trình co cơ một cách trơn tru. Ở mức kích thích

mạnh nhất, tần sổ kích thích trung bình của các Neuron vận động sẽ cao hơn nhưng pha vẫn

là ngẫu nhiên để giảm chu trình làm việc cho các SMU riêng lẻ. Sự không đồng, bộ này

làm cho các tín hiệu EMG mạnh trông giống như nhiễu trên màn hình CRT.

Những bộ khuếch đại dùng cho ghi nhận tín hiệu điện cơ EMG trong lâm sàng cũng

phải có những đặc tính kỹ thuật chặt chẽ giống như việc thu nhận các tín hiệu ECG, EEG hay các tín hiệu điện sinh học khác trên cơ thể người. Các bộ khuếch đại tín hiệu EMG thường có hệ số khuếch đại vào mức vài nghìn cho tới vài chục nghìn lần. Ngoài ra, chúng còn được ghép với các bộ lọc thông dải có tần số cắt ở mức -3dB tương ứng là 100Hz và 3 KHz.

Tín hiệu EMG có thể được quan sát trong miền thời gian (hữu ích nhất là đo tín hiệu

EMG từ sợi cơ đơn hoặc từ SMU) hoặc trong miền tần số (biến đổi FFT được thực hiện trên toàn bộ tín hiệu EMG thu được ở điều kiện chuẩn) hoặc trong cả hai miền thời gian –

tần số. Trong trường hợp sau, việc hiển thị thời gian - tần số sẽ cho thấy các chuỗi xung

EMG là một hàm của thời gian. Thành phần, tần số cao trong các hiển thị thời gian - tần số

cho thấy có nhiều SMU được kích thích ở mức độ cao. Phân tích, trong miền thời gian - tần

số sẽ cho thấy các cặp cơ chủ vận – đối vận được điều khiển như thế nào đối với mỗi yêu cầu nhiệm vụ cụ thể của cơ.

Một cách khác để phân tích đặc trưng hoạt động từ tín hiệu EMG trong miền thời gian là

đưa tín hiệu EMG qua một mạch chuyển đổi RMS, ví dụ như IC AD637. Đầu ra của mạch

là điện áp dương, trơn và tỉ lệ với căn bậc hai của hàm trung bình thời gian. Việc tính trung bình theo thời gian được thực hiện bằng một bộ lọc thông thấp. Với các phương pháp hiển

thị trong miền thời gian khác, tín hiệu EMG có thể được chỉnh lưu toàn sóng và được làm

trơn bằng các bộ lọc thông thấp.

2.3.3. Xử lý tín hiệu điện cơ

Tín hiệu EMG chưa được xử lý sẽ cho những thông tin không có giá trị vì nó

không chính xác do có quá nhiều nhiễu can thiệp vào, đồng thời không thể giúp ta so

sánh định lượng tín hiệu giữa các đối tượng. Nếu các điện cực bị dịch chuyển thì tín

hiệu thu được không thể giúp ta so sánh được định lượng trong cùng một đối tượng.

*) Phân loại xử lý tín hiệu EMG a. EMG chưa qua xử lý

- Tín hiệu chưa qua xử lý có:

+ Biên độ từ 0-6 mV

+ Tần số từ 10-500 Hz - Điện áp đỉnh - đỉnh

+ Đo bằng mV

+ Biểu hiện sự hoạt động đều đặn của cơ

- Sự phân tích là chất lượng hơn cả

b. Chỉnh lưu

Chỉ những giá trị dương là được lấy, còn lại bị loại bỏ. Chỉnh lưu nửa sóng:

những gía trị (-) sẽ bị loại bỏ, chỉ những gía trị (+) là được giữ lại. Chỉnh lưu cả sóng:

sử dụng giá trị tuyệt đối của mỗi điểm dữ liệu. Chỉnh lưu toàn sóng được ưu tiên hơn.

c. Lọc

- Lọc Notch: + Loại bỏ đi dải tín hiệu không được chọn, thường rất hẹp. + Với tín hiệu EMG thông thường là từ 59-61 Hz + Sử dụng để loại bỏ nhiễu điện 60Hz + Nhưng ngoài ra còn bỏ đi dữ liệu đúng

+ Có quá nhiều nhiễu nên bộ lọc sẽ không có giá trị. - Lọc thông thấp

+ Cho những tần số đặc biệt đi qua

+ Thường đặt trong khoảng 20-300Hz

+ Đây không phải là một bộ lọc hoàn thiện.

+ Bề mặt cơ có thể phát ra tần số trên 500Hz + Dụng cụ đo nhịp tim có thể loại bỏ với giới hạn tần số cắt thấp là 100Hz

+ Bộ lọc gồm cả lọc 60Hz nó chứa cả nhiễu thiết bị

d. Lấy giá trị điện áp trung bình

Tín hiệu EMG mức trung bình có thể được sử dụng để xác định số lượng những cơ tích cực trong toàn bộ thời gian - đo bằng mV, giá trị này hơn giá trị trung bình của

một cửa sổ thời gian trên lý thuyết.

Cửa sổ có thể cố định hoặc di chuyển: Cửa sổ dịch chuyển là một công nghệ làm

phẳng kĩ thuật số. Cửa sổ EMG đặc trưng nằm trong khoảng 100-200 ms. Cửa sổ được dịch chuyển lớn hơn chiều dài của mẫu. Mức hoạt động trung bình gây ra một sự thay

đổi về pha. Mức hoạt động trung bình tạo ra giá trị lệch.

e. Lấy tích phân

Là việc tính diện tích nằm phía dưới tín hiệu được chỉnh lưu - đo bằng Vs. Những

giá trị sẽ được cộng lại trên toàn bộ thời gian lý thuyết, sau đó sẽ được chia cho tổng số

mức. Những giá trị này sẽ tăng liên tục theo thời gian. Mức trung bình kết hợp sẽ vào

khoảng 0, 637 của 12 giá trị đỉnh đỉnh. Xác định được số lượng những cơ tích cực. Có

thể được đặt lại thông qua một thời gian hoặc điện áp lý thuyết.

f. Khai căn của trung bình bình phương

Hiệu quả của phương pháp được giới thiệu bởi Basmajian và Deluca. Tính toán

bằng cách bình phương mỗi một giá trị (điện áp), cộng tổng các bình phương, lấy tổng

đó chia cho số giá trị quan sát và cuối cùng lấy khai căn bậc hai. Nó vào khoảng 0, 797

của một nửa giá trị đỉnh- đỉnh.

g. Số điểm biên độ vượt quá mốc 0

Đếm số lần biên độ của tín hiệu vượt quá giá trị 0. Quan niệm ở đây là một cơ

hoạt động tích cực hơn thì phát ra nhiều ảnh hưởng hơn. Phương pháp này chủ yếu được

sử dụng trước khi phương pháp FFT (Fast Furie transformation) trở nên phổ biến.

h. Phân tích tần số

Biến đổi Furie nhanh được sử dụng để ngắt tín hiệu EMG trong thành phần tần số của chúng. -Những thành phần tần số này được minh hoạ bằng đồ thị như một hàm xác suất của các sự kiện. -Nó rất hữu ích trong việc xác định tần số cắt và sự mệt mỏi của cơ bắp. i. Phân tích sự mệt mỏi

Là sự co cơ cùng kích thước, hai thông số quan trọng nhất đối với việc phân tích sự mệt mỏi đó là tần số trung tâm và tần số trung bình. Tần số trung tâm sẽ giảm đi khi

bắt đầu thấy mệt mỏi. Nếu sự mệt mỏi kéo dài liên tục thì có một bộ lọc thông dải là cần

thiết.

j. Sử dụng hàm phân bố xác suất biên độ

Hàm này minh hoạ sự thay đổi của tín hiệu. Trục X là trục biên độ. Trục Y là tỉ lệ phần trăm của thời gian tại một biên độ nhất định. Sự phân bố kéo dài suốt quá trình

làm việc nên có 2 phương thức:

+ Tối đa kết hợp với sự cố gắng

+ Tối đa kết hợp với sự nghỉ ngơi

k. Phân tích độ gợn sóng

Sử dụng đối với việc xử lý tín hiệu mà có thể dịch chuyển và thay đổi theo thời

gian. Độ gợn sóng là thành phần của một hàm hoặc hầu hết các hàm có số gợn sóng là

vô hạn. Mục đích là để biểu diễn tín hiệu như một sự kết hợp tuyến tính của một tập hợp các hàm. Thu được nhờ sự dịch chuyển của một gợn sóng tại một tần số nhất định qua

một tần số ban đầu. Quá trình này tạo ra một hệ số gợn sóng. Khi mà hệ số có giá trị phù

hợp, từ đó có thể tính toán để khôi phục tín hiệu một cách chính xác. Tín hiệu được khôi

phục như một sự kết hợp tuyến tính của các hàm cơ sở mà được đo bởi hệ số gợn sóng.

Sự định vị tần số thời gian :Độ gợn sóng lớn nhất được hạn chế bởi một khoảng

thời gian hữu hạn. Biến đổi fourier bị giới hạn dải thông. Sẽ xuất hiện ít những tần số

chuẩn, còn thời gian chuẩn sẽ xuất hiện nhiều. Độ gợn sóng loại bỏ đi nhiễu của tín hiệu.

Năng lượng của tín hiệu sẽ được tăng cường vào hệ số không nhiều khi không có nhiễu.

l. Chuẩn hoá

Đây không phải là một mức tuyệt đối vì sự so sánh hướng vào bên trong đối

tượng hoặc trong những điều kiện không thể thực hiện được. Mức độ co cơ chủ động

lớn nhất thường được sử dụng để đọc tín hiệu EMG bên trong đối tượng. Dựa vào chính

đối tượng để có đựơc sự cố gắng hết sức. Kết luận EMG sẽ cung cấp một thông tin hữu

ích Thông tin này chỉ có ích khi nó có đủ chất lượng. Chất lượng dữ liệu EMG có thể là

một quá trình định tính.

2.3.4. Nhiễu và các yếu tố ảnh hưởng

Phạm vi biên độ của tín hiệu EMG là từ 0-10 mV (+5 đến -5) trước khi khuếch

đại. Tín hiệu EMG thu nhiễu khi đi qua các mô khác nhau. Điều đó rất quan trọng cho việc hiểu được các đặc tính của nhiễu điện. Nhiễu điện, mà ảnh hưởng đến tín hiệu EMG, có thể được phân thành các loại sau đây:

- Trong các thiết bị điện tử vốn đã có những tiếng ồn: Tất cả các thiết bị điện tử đều tạo ra tiếng ồn. tiếng ồn này không thể được loại bỏ; sử dụng linh kiện điện tử chất lượng cao chỉ có thể làm giảm tiếng ồn.

- Tiếng ồn xung quanh: Bức xạ điện từ là nguồn gốc của loại tiếng ồn này. Bề mặt của cơ thể chúng ta luôn tồn tại trong bức xạ điện từ trường và hầu như không thể

tránh sự chiếu xạ tới nó trên bề mặt của trái đất. Những tiếng ồn xung quanh có thể có

biên độ từ 1 đến 3 mức của cường độ lớn hơn tín hiệu EMG.

- Sự chuyển động của con người : Khi sự chuyển động của con người can thiệp

vào hệ thống, thông tin sẽ bị sai lệch. Sự chuyển động của con người là nguyên nhân tính không đều trong dữ liệu. Có hai nguồn chính của sự chuyển động của con người :

1) bề mặt điện cực và 2) cáp điện cực. Sự chuyển động của con người có thể được giảm

bằng cách thiết kế các mạch điện tử và cài đặt cho phù hợp.

- Sự bất ổn định vốn có của tín hiệu: Biên độ tín hiệu EMG là ngẫu nhiên trong tự nhiên. Tín hiệu EMG chịu ảnh hưởng bởi tốc độ tăng nhiệt của các đơn vị vận động,

tuy nhiên điều kiện trên hết đó là nung nóng trong phạm vi tần số từ 0-20 Hz. Đây là

những tiếng ồn không mong muốn và việc loại bỏ chúng là quan trọng.

Các nhân tố chính ảnh hưởng đến tín hiệu EMG cũng có thể được phân loại. Cần phân loại bởi vì việc phân tích thuật toán của tín hiệu EMG nhờ đó có thể được tối ưu

hóa và thiết bị có thể được thiết kế một cách nhất quán. Các yếu tố ảnh hưởng đến tín

hiệu EMG rơi vào ba trường hợp cơ bản:

+ Các yếu tố gây bệnh:

Đây là ảnh hưởng trực tiếp đến tín hiệu. Các yếu tố gây bệnh có thể được chia thành hai

lớp:

a. Bên ngoài :

Điều này là do cơ cấu và vị trí của điện cực. Các nhân tố như diện tích bề mặt bộ

dò, hình dạng của điện cực, khoảng cách giữa bề mặt bộ dò - điện cực, vị trí của điện cực đối với các điểm vận động trong cơ, vị trí của các điện cực trên bề mặt cơ đối với

các cạnh bên của cơ, sự định hướng của bề mặt dò đối với các sợi cơ chính có ảnh hưởng

đến tín hiệu EMG.

b. Bên trong :

Sinh lý học, giải phẫu học, các nhân tố sinh hóa diễn ra do số đơn vị vận chuyển

tích cực, kết cấu sợi cơ, lưu lượng máu, đường kính sợi cơ, độ sâu và vị trí của sợi tích

cực và số lượng mô giữa bề mặt của cơ và các điện cực.

+ Những nhân tố trung gian

Các nhân tố trung gian như vật lý và sinh lý chịu ảnh hưởng của một hoặc nhiều nhân tố gây bệnh. Lý do đằng sau của việc này có thể là dải cho phép được lọc phía bên ngoài của điện cực riêng lẻ với thể tích dò được, sự xếp chồng các điện thế hoạt động trong tín hiệu EMG dò được, vận tốc truyền dẫn của các điện thế hoạt động truyền dọc theo màng sợi cơ. Ngay cả nhiễu xuyên âm từ các cơ gần đó cũng có thể gây ra nhân tố trung gian.

+ Các nhân tố tiền định Đây là những ảnh hưởng bởi nhân tố trung gian. Số lượng các đơn vị vận chuyển

tích cực, tốc độ tăng nhiệt của các đơn vị vận động, và tương tác cơ học giữa các sợi cơ

có liên hệ trực tiếp đến thông tin trong tín hiệu EMG và khả năng thu được tín hiệu.

Biên độ, thời gian, và hình dạng của đơn vị vận chuyển, điện thế hoạt động cũng có thể

được đáp ứng lại.

Tối đa hóa chất lượng của tín hiệu EMG có thể được thực hiện bằng những cách

sau đây: Tỷ lệ tín hiệu/nhiễu nên chứa lượng thông tin lớn nhất có thể và nhiễu là nhỏ

nhất. Sự nhiễu tín hiệu cần đạt đến mức nhỏ nhất có thể với việc sử dụng bộ lọc và nhiễu

của tín hiệu đỉnh và các bộ lọc chữ V không được khuyến khích.

Trong suốt quá trình xử lý tín hiệu EMG, chỉ có các giá trị dương được phân tích.

Khi sự chỉnh lưu nửa sóng được thực hiện, tất cả các dữ liệu âm bị loại bỏ và dữ liệu

dương được giữ. Giá trị tuyệt đối của mỗi điểm dữ liệu được sử dụng trong suốt quá

trình chỉnh lưu toàn sóng. Chỉnh lưu toàn sóng sẽ được ưu tiên hơn trong chỉnh lưu thông thường.

CHƯƠNG 3: CÁC BỘ LỌC SỐ VÀ ỨNG DỤNG TRONG

XỬ LÝ TÍN HIỆU Y SINH

3.1. Giới thiệu công cụ thiết kế và mô phỏng các bộ lọc số trong Matlab

Công cụ thiết kế bộ lọc số (FDATool) trong phần mềm mô phỏng Matlab cung

cấp cho ta những kỹ thuật tiên tiến để thiết kế, phân tích, mô phỏng các bộ lọc số. Với

những kỹ thuật tiên tiến trong kiến trúc và thiết kế bộ lọc. Nó cho phép nâng cao khả năng xử lý hệ thống số trong thời gian thực như với bộ lọc thích nghi, bộ lọc đa nhiệm

và sự chuyển đổi giữa chúng.

Khi sử dụng (Fixed-Point Toolbox) hộp công cụ điểm tĩnh (FPTool) nó cho phép

đơn giản hoá việc thiết kế cũng như phân tích những hiệu ứng lượng tử của bộ lọc số. Khi sử dụng (Filter Design HDL Coder) mã HDL nó cho phép chuyển đổi từ kiểu thiết

kế bộ lọc theo phương pháp chọn điểm sang ngôn ngữ VHDL và verilog. Trong chương

này chúng ta sẽ dùng phần mềm Matlab để thực hiện thiết kế và mô phỏng các bộ lọc

số. Chúng ta sẽ dựa vào toolbox với giao diện graphic để thiết kế mạch lọc số. Toolbox

được dùng là Signal Processing Tool.

3.1.1. Giới thiệu về công cụ SPTool

- SPTool là một công cụ có giao diện GUI cho xử lý tín hiệu. Công cụ này có thể

được sử dụng phân tích tín hiệu, mô phỏng quá trình thiết kế bộ lọc, phân tích bộ lọc,

lọc tín hiệu và phân tích phổ của tín hiệu.

- Để khởi động SPTool. Từ command gõ lệnh: » sptool

- Khi đó giao diện của SPTool sẽ như sau:

Hình 3.1. Giao diện của SPTool

- Giao diện của SPTool có 3 cột bao gồm tập họp các tín hiệu, bộ lọc và phổ mặc

định tương ứng với : Signals, Filters và Spectra. Dưới mỗi cột có các button sử dụng cho cột đó.

- Các tín hiệu, bộ lọc hoặc phổ của Matlab có thể được được đưa vào SPTool

bằng lệnh Import trong menu File của SPTool. Các tín hiệu, bộ lọc hoặc phổ được import

vào SPTool tồn tại dưới dạng cấu trúc của MatLab. Để lưu lại tín hiệu, bộ lọc và phổ đã được tạo hoặc chỉnh sửa trong SPTool ta dùng lệnh Export trong menu File.

- Để thiết kế một bộ lọc mới ta sử dụng button New ngay dưới cột Filter. Khi đó

giao diện Filter Designer dùng để thiết kế bộ lọc sẽ xuất hiện.

- Có thể gọi ra Filter Designer bằng lệnh »fdatool - Filter Designer cung cấp một môi trường đồ họa tương tác để thiết kế bộ lọc số

IIR hoặc FIR dựa trên các thông số do người dùng lựa chọn.

+ Các loại bộ lọc có thể thiết kế: thông thấp, thông cao, thông dải, chắn dải.

+ Các phương pháp thiết kế bộ lọc FIR: Equiripple, Least Squares, Window.

+ Các phương pháp thiết kế bộ lọc IIR: Butterworth, Chebyshev I, Chebyshev II

và Elliptic

Hình 3.2. Giao diện của Filter Design

Response Type: Lựa chọn kiểu bộ lọc thông thấp, thông cao, thông dải, chắn dải.

Design Method: Các phương pháp dùng để thiết kế bộ lọc IIR hoặc FIR. Filter

Order: Bậc của bộ lọc (Độ dài của đáp ứng xung).

Apass/2: Độ gợn sóng trong dải thông (dB).

Astop: Độ suy giảm trong dải chắn (dB).

Fs: Tần số lấy mẫu. Fpass: Tần số giới hạn của dải thông.

Fstop: Tần số giới hạn của dải chắn.

3.1.2. Phân tích bộ lọc

Sau khi thiết kế xong bộ lọc, ta có thể thể hiện nhưng đáp ứng của bộ lọc trong thanh hiển thị trên thanh công cụ của Filter Designer bằng cách click vào những icon

trên thanh công cụ này hoặc lựa chọn từ menu Analysis

Response Toolbar Button

Image Filter specifications

Magnitude response

Phase response

Magnitude and Phase responses

Group delay

Phase delay

Impulse response

Step response

Pole-zero plot

Filter coefficients

Filter information

3.1.3. Thiết kế những bộ lọc bổ sung:

Ta có thể thiết kế một dãy các bộ lọc. Có thể thiết kế và lưu lại với các bộ lọc khác nhau. Bản bên dưới định nghĩa cho những thông số cho các bộ lọc. Chú ý rằng tất cả các dãy đều có thông số như sau: Bandpass, IIR-Butterworth, order = 6, Fs =48000Hz.

Fcl Fc2 Tên bộ lọc

22 45 Bandpass Butterworth - 1

45 89 Bandpass Butterworth - 2

89 178 Bandpass Butterworth - 3

178 355 Bandpass Butterworth - 4

355 708 Bandpass Butterworth - 5

708 1413 Bandpass Butterworth - 6

1413 2818 Bandpass Butterworth - 7

2818 5623 Bandpass Butterworth - 8

5623 11220 Bandpass Butterworth - 9

11220 22387 Bandpass Butterworth - 10

Bảng 3.1. Bảng định nghĩa thông số của 10 bộ lọc thông dải.

Giao diện Filter Designer hiện ra:

+ Trong Respontype: Chọn bandpass.

+ Trong Design Method: Chọn IIR – Butterworth + Trong Filter Order, chọn Specify : 10

+ Trong Frequency Specifications: ta điền các thông số về tần số của bộ lọc như

đơn vị của tần số Units; tần số lấy mẫu Fs; Tần số cắt 1 Fcl; tần số cắt 2 Fc2.

- Click vào button Design Filter, sẽ hiển thị đáp ứng biên độ (dB) của mạch lọc.

- Click vào Store Filter

- Trong hộp thoại Store Filter, Đặt tên là Bandpass Butterworth-1.

- Dùng những danh sách những thông số ở trên bảng T2.1. Cho mỗi thông số ở

mỗi hàng, thiết lập những thông số đó bằng cách thay đổi giá trị của Fcl và Fc2.

- Ứng với mỗi thông số trên một hàng của bảng T2.1, thực hiện Design Filter và

save chúng với Store Filter. Thay đổi name.

3.1.4. Thể hiện những bộ lọc trong Fvtool (Filter Visualization Tool)

- Click vào button Filter Manager cho hiển thị hộp thoại Filter Manager, với danh

sách những bộ lọc mà bạn đã lưu.

- Bấm Ctrl + click cho lựa chọn tên của mỗi bộ lọc cho việc lựa chọn toàn bộ hay

một phần các bộ lọc muốn thể hiện trong FVTool. Và sau đó click vào button FVTool.

- Nếu muốn thể hiện một bộ lọc đơn trong FVTool, click the Full View Analysis

button khi bộ lọc được thể hiện trong thanh hiển thị của FDATool hoặc chọn View >Filter Visualization Tool

- Để thay đổi tỷ lệ trục đo x(x-axis) theo log ta chọn Analysis > Analysis

Parameter. Rồi thay đổi Frequence Scale : Log -> OK.

Click icon Legend cho hiển thị chú thích cho các bộ lọc. Click icon Zoom cho

điều chỉnh kích thước hiển thị.

3.1.5. Export bộ lọc từ FDATool:

- FDATool hỗ trợ một phương pháp đơn giản cho tạo các đối tượng bộ lọc (dfilts)

từ những bộ lọc mà ta thiết kế. Điều này đặc biệt hữu ích cho những bộ lọc thiết kế trong

Matlab workspace cho việc dùng với những hàng command line functions. Ta có thể

lưu bộ lọc như là code Matlab bằng việc dùng File>Generate MatLab code cho chay trong scripts hoặc batch files.

- Trong FDATool, click Filter Manager and chỉ chọn Bandpass Butterworth-1

- Seclec File > Export.

- Trong Discrete Filter: Hdl

3.1.6. Thể hiện đối tượng export trong matlab command:

- Để xác nhận lại đối tượng ta dùng lệnh » whos.

- Cho thể hiện bộ lọc dùng lệnh »Hdl

- Hiển thị thông tin bộ lọc » info (Hdl) - Mở FVTool bằng lệnh » F= fvtool(HDl, ‘Analysis’, ‘magnitude’)

» set(F,’FrequencyScale’, ‘Log’)

- Bây giờ dùng Matlab command line, tạo dữ liệu nhiễu Gause. Sau đó lọc tín

hiệu nhiễu này bằng những bộ lọc đã thiết kế ở trên

> > rand; %Khoi tao mot so ngau nhien

Nx= 100000; % So diem du lieu nhieu

x=pi:pi/Nx:2*pi;

y=sin(x);

% Tao nhieu Gause

xw=randn(1,Nx); z=y+xw;

for i=1:10, yw(:,i)=filter(Hdi,z); % loc nhieu khi nhieu di qua bo loc

end % (:,i) Nghia la tat ca cac hang cua cot i

plot(z); % bieu dien tin hieu co nhieu

plot(yw); % bieu dien tin hieu sau khi loc

3.2. Bộ lọc FIR

3.2.1. Đặc điểm của bộ lọc số FIR pha tuyến tính

Xét các phương pháp tổng hợp bộ lọc số có đáp ứng xung có chiều dài hữu hạn

FIR (Finite Impulse Response) với mục đích là dựa trên các bộ lọc số lý tưởng để xây dựng các bộ lọc số thực tế có đáp ứng xung là nhân quả và có chiều dài hữu hạn, ở đây ta giới hạn các bộ lọc này có pha tuyến tính.

Ta có khi bộ lọc số FIR có đáp ứng xung có chiều dài hữu hạn nghĩa là:

(3.1) Nếu biểu diễn trong miền z ta có hàm truyền đạt của bộ lọc số pha tuyến tính theo

định nghĩa biến đổi z sẽ có dạng:

(3.2)

Vì đặc tính xung h(n) hữu hạn nên bộ lọc FIR luôn ổn định, có nghĩa là tất cả các

điểm cực của hàm hệ thống H(z) nằm trong đường tròn đơn vị . Đặc tính tần số

của bộ lọc số FIR

(3.3)

Trong phần này chỉ nghiên cứu các bộ lọc số FIR có pha tuyến tính :

(3.4)

Trong đó và là các hằng số, và là thời gian truyền lan của tín hiệu qua bộ

lọc :

(3.5)

Theo (3.5) tất cả các thành phần tần số của tín hiệu đi qua bộ lọc số FIR pha tuyến

tính đều bị giữ trễ như nhau, vì thế tín hiệu không bị méo dạng phổ.

Vì tuần hoàn với chu kì nên chỉ nghiên cứu đặc tính biên độ tần số

và pha khi hoặc

Mặt khác nếu bộ lọc số có đặc tính xung h(n) là dãy thực thì theo tính chất của

biến đổ Fourier có :

và :

Như vậy là hàm chẵn và đối xứng, còn là hàm lẻ và phản đối xứng.

Vì thế, khi đặc tính xung h(n) là dãy thực thì chỉ cần nghiên cứu bộ lọc số trong khoảng

Theo (3.5), có 2 trường hợp bộ lọc FIR pha tuyến tính :

a. Trường hợp

Khai triển công thức Euler, biểu diễn đặc tính tần số dưới dạng:

(3.6)

Mặt khác có :

(3.7)

Từ (3.6) và (3.7) có :

Suy ra :

Vì sin(0) = 0 và cos(0) = 1, nên có thể viết lại biểu thức trên dưới dạng :

Từ đây có 2 trường hợp là bộ lọc pha không, và

Trường hợp :

Tức là h(n) khi n = 0, và h(n) = 0

. Bộ lọc như vậy không có ý nghĩa thực tế và không thể thực hiện được, vì tín hiệu truyền qua bộ lọc luôn bị giữ trễ, cho dù

thời gian giữ trễ là nhỏ nhất.

Trường hợp

Hay :

Vậy

Tiếp tục biến đổi lượng giác sẽ nhận được phương trình :

(3.8)

Phưong trình dạng chuỗi Fourier trên có một nghiệm duy nhất tại :

(3.9)

và : h(n) = h(N-1-n) với n (0, N-1) (3.10)

Theo (3.10), đặc tính xung h(n) của bộ lọc số FIR pha tuyến tính khi là dãy

đối xứng.

- khi và N lẻ, goi là bộ lọc số FIR pha tuyến tính loại 1.

- Khi và N chẵn goi là bộ lọc số FIR pha tuyến tính loại 2.

Các khái niệm về tâm đối xứng, tâm phản đối xứng, chiều dài bộ lọc số FIR N

chẵn hay lẻ sẽ hình thành nên các đặc điểm của bộ lọc số. Căn cứ vào các đặc điểm của

bộ lọc, chúng ta sẽ đi tổng hợp các bộ lọc số FIR. Thông thường có 3 phương pháp chính như sau:

- Phương pháp cửa sổ: Dùng các cửa sổ để hạn chế chiều dài đáp ứng xung của

bộ lọc số lý tưởng và đưa về nhân quả.

- Phương pháp mẫu tần số: Trong vòng tròn tần số lấy các điểm khác nhau để

tổng hợp bộ lọc.

- Phương pháp lặp tối ưu (phương pháp tối ưu - MINIMAX): phương pháp gần

đúng Tchebyshef, tìm sai số cực đại Emax của bộ lọc thiết kế với bộ lọc lý tưởng, rồi làm cực tiểu hoá đi sai số này: min|Emax|. Các bước cực tiểu sẽ được máy tính lặp đi

lặp lại. Trong phần này, chúng ta chủ yếu sẽ đề cập đến phương pháp cửa sổ để tổng hợp bộ lọc số FIR pha tuyến tính vì đây là một trong những phương pháp hiệu quả và

có được ứng dụng nhiều hiện nay.

3.2.2. Tổng hợp bộ lọc số FIR pha tuyến tính

a Các bước tổng hợp và thực hiện bộ lọc số

Việc tổng hợp và thực hiện bộ lọc số phải qua bốn bước như sau : Bước 1: tổng hợp bộ lọc số, tìm đặc tính xung h(n)N để đặc tính biên độ tần số

của bộ lọc thoả mãn chỉ tiêu kỹ thuật đã cho.

Bước 2: Xây dựng sơ đồ cấu trúc của bộ lọc số h(n)N đã tổng hợp. Bước 3: Lượng tử hoá và mã hoá các hệ số của bộ lọc thành các từ mã có độ dài

bằng số bít của tín hiệu số.

Bước 4: Mô phỏng bộ lọc đã được tổng hợp trên máy tính để kiểm tra các đặc

tính của bộ lọc theo các chỉ tiêu kỹ thuật đã cho và tối ưu hoá lần cuối các tham số của

bộ lọc.

b. Nội dung bài toán tổng hợp bộ lọc số

Để tổng hợp bộ lọc số cần biết : 1. dạng của bộ lọc : thông thấp, thông cao, dải thông, dải chặn 2. Các chỉ tiêu kỹ thuật :

- Tần số giới hạn dải thông .

- Tần số giới hạn dải chẵn , hay đọ rộng dải quá độ

- Độ nhấp nhô của đặc tính biểu độ tần số trong dải thông

- Độ nhấp nhô của đặc tính biểu độ tần số trong dải chẵn

- Sai số cho phép . Trong đó là

đặc tính tần số của bộ lọc số lý tưởng cùng loại bộ lọc cần tổng hợp.

c. Yêu cầu tổng hợp bộ lọc số

Bộ lọc số được tổng hợp phải có đặc tính biểu độ tần số thoả mãn tất cả

các chỉ tiêu kỹ thuật đã cho, với bậc nhỏ nhất và cấu trúc đơn giản nhất có thể.

Đặc tính tần số của bộ lọc số cần tổng hợp được xác định theo biểu thức

Biểu thức trên cho thấy các mẫu của đặc tính xung h(n)N chính là các hệ số của

chuỗi Fourier xác định đặc tính tần số của bộ lọc còn bậc của bộ lọc phụ thuộc

vào độ dài Ncủa đặc tính xung h(n)N.

Như vậy, tổng hợp bộ lọc số thực chất là tổng hợp đặc tính xung h(n)N của bộ

thoả lọc, xác định dạng và độ dài N của h(n)N sao cho đặc tính biểu dộ tần số

mãn tất cả các chỉ tiêu kỹ thuật đã cho.

Ví dụ, để tổng hợp bộ lọc dải thông FIR pha tuyến tính cần xác định đặc tính

của bộ lọc có dạng tương tự như ở xung h(n)N sao cho đặc tính biểu độ tần số

hình 3.3, thoả mãn các chỉ tiêu kỹ thuật :

- Dải thông : với

- Dải chặn là vùng tần số , với độ rộng rải quá độ

phải nhỏ hơn giá trin cho phép.

- Độ nhấp nhô của đặc tính biểu độ tần số phải đảm bảo :

Trong dải thông: .

Trong dải chặn :

Hình 3.3 : Các tham số của bộ lọc dải thông cần tổng hợp

Có ba phương pháp cơ bản để tổng hợp bộ lọc số FIR pha tuyến tính

1. phương pháp cửa sổ. 2. phương pháp lấy mẫu tần số

3. phương pháp lặp tối ưu.

d. Phương pháp cửa sổ

Vì đặc tính xung h(n) của bộ lọc số lý tưởng là dãy không nhân quả vô hạn, nên không thể thực hiện được. Cơ sở của phương pháp cửa sổ là làm cho đặc tính xung h(n) của bộ lọc số lý tưởng trở thành đặc tính xung h(n)N của bộ lọc số cần tổng hợp, bằng cách hạn chế chiều dài của h(n) và đưa về dạng nhân quả. Để thực hiện điều đó,

nhân đặc tính xung h(n) của bộ lọc số lý tưởng với hàm của sổ w(n)N có dạng :

Khi đó, đặc tính xung h(n)N của bộ lọc cần tổng hợp là dãy nhân quả có độ

dài hữu hạn :

(3.11)

Như vậy, dạng của đặc tính xung cần tổng hợp h(n)N phụ thuộc vào đặc tính xung lý tưởng h(n) và dạng cửa sổ w(n)N, còn độ dài của h(n)N phụ thuộc vào độ rộng N của cửa sổ w(n)N.

Các hàm cửa sổ w(n)N thường được sử dụng là :

- Cửa sổ chữ nhật

- Cửa sổ tam giác

- Cửa sổ cosin

- Cửa sổ hanning

- Cửa sổ hamming

Ngoài ra, người ta còn sử dụng một số hàm cửa sổ khác phức tạp hơn. Các hàm

cửa sổ trên đã được giới thiệu ở 4.6 Chương bốn, chúng đều có dạng đối xứng trong

miền thời gian, nên đặc tính tần số có pha tuyến tính. Cửa sổ chữ nhật có đặc tính biến

động tần số với sườn dốc hơn ( nhỏ hơn), nhưng độ nhấp nhô và cao hơn cửa

sổ tam giác. Các cửa sổ cosin. Hanning, và Hamming có các tham số dung hoà giữa hai

loại cửa sổ trên. Cửa sổ cosin có sườn dốc nhất ( nhỏ nhất), còn cửa sổ Hamming

có độ nhấp nhô và nhỏ nhất.

 Các bước tổng hợp bộ lọc số theo phương pháp cửa sổ.

Tổng hợp bộ lọc số FIR pha tuyến tính loại 1 và loại 2 theo phương pháp cửa sổ

được thực hiện theo các bước như sau:

Bước 1: Xác định pha và đặc tính xung h(n) của bộ lọc số lý tưởng cùng

loại bộ lọc cần tổng hợp.

(3.12)

Bước 2: Chọn cửa sổ hàm số w(n)N và chiều dài N của nó. Trong miền thời gian hàm cửa sổ w(n)N có tâm đối xứng tại n = (N - 1)/ 2, nên trong miền tần số đặc tính tần số HN(ejw) có pha tuyến tính dạng:

(3.13)

Bước 3: Xác định đặc tính xung h(n) của bộ lọc số FIR pha tuyến tính cần tổng

hợp theo biểu thức:

(3.14)

Bước 4: Xác định đặc tính tần số HN(ejw) của bộ lọc số FIR pha tuyến tính cần

tổng hợp:

(3.15)

Bước 5: Kiểm tra đặc tính biên độ tần số có đạt các chỉ tiêu

kỹ thuật đã cho.

Nếu đạt thì giảm độ dài N vàlàm lại các bước trên cho dến khi chọn lại hàm cửa sổ w(n)N. Sau đó, thực hiện lại các bước trên cho đến khi chọn được Nmin để biên

độ tần số của bộ lọc cần tổng hợp đạt được tất cả các chỉ tiêu đã cho.

Tổng hợp bộ lọc số FIR pha tuyến tính theo phương pháp cửa sổ và được thực hiện theo các bước như trên, nhưng ở bước 2 cần chuyển hàm cửa sổ w(n)N từ dạng đối xứng sang dạng phản đối xứng. Khi đó, trong miền thời gian w(n)N có dạng phản đối

xứng, tần số có pha tuyến tính dạng :

(3.16)

3.2.3. Thiết kế và mô phỏng bộ lọc số FIR bằng công cụ SPTool

3.3. Bộ lọc IIR và ứng dụng 3.3.1. Cơ sở tổng hợp bộ lọc số IIR

Cũng giống như bộ lọc FIR, người ta thường dùng một số phương pháp tổng hợp bộ lọc IIR có đáp ứng xung có chiều dài vô hạn (IIR: Infinite Impulse Response). Phương pháp sẽ được trình bày là biến đổi từ bộ lọc tương tự sang bộ lọc số theo các phép ánh xạ. Khi tổng hợp bộ lọc số IIR ta sẽ bắt đầu việc tổng hợp bộ lọc trong miền tương tự tức là xác định hàm truyền đạt Ha(s) và sau đó biến đổi sang miền số.

Có 3 phương pháp chính để chuyển từ bộ lọc tương tự sang bộ lọc số tương

đương

- Phương pháp bất biến xung

- Phương pháp biển đổi song tuyến

- Phương pháp tương đương vi phân

Với điều kiện đã tổng hợp được Ha(s). Để tìm được hàm truyền đạt tương tự ( ) a Hs, người ta có 3 phương pháp tổng

hợp là:

- Butterworth

- Chebyshev - Elip hay Cauer

Ta có thể mô tả bộ lọc tương tự bằng hàm hệ thống của nó:

(3.17) Ở đây {αk} và {βk} là các hệ số lọc, hoặc bằng đáp ứng xung liên quan với Ha(s)

thông qua biến đổi Laplace:

(3.18) Bộ lọc tương tự có hàm hệ thống hữu tỷ Ha(s) cũng có thể được mô tả bằng

phương trình vi phân tuyến tính hệ số hằng:

(3.19)

ở đây x(t) là tín hiệu vào và y(t) tín hiệu ra của bộ lọc. Một trong ba đặc trưng

tương đương của bộ lọc tương tự sẽ tạo ra phương pháp biến đổi bộ lọc sang miền số

khác nhau như sẽ được xét dưới đây. Ta biết rằng, hệ thống tuyến tính bất biến tương tự với hàm hệ thống Ha(s) là ổn định, nếu tất cả các điểm cực phân bố toàn bộ bên trái của

mặt phẳng s (s: là biến số phức, s= 𝜎+jΩ ). Do đó, nếu phép biến đổi là có kết quả, nó sẽ có các tính chất sau:

1. Trục jΩ trong mặt phẳng s sẽ ánh xạ lên đường tròn đơn vị trong mặt phẳng z.

Như vậy sẽ có quan hệ trực tiếp giữa hai biến tần số trong hai miền.

2. Nửa trái của mặt phẳng s sẽ ánh xạ vào phía trong đường tròn đơn vị thuộc mặt

phẳng z. Như vậy một bộ lọc tương tự ổn định sẽ được biến đổi thành bộ lọc số ổn định.

Ta lưu ý rằng thể hiện vật lý bộ lọc IIR ổn định không thể có pha tuyến tính vì nếu hàm

hệ thống của bộ lọc pha tuyến tính phải thoả mãn điều kiện sau:

(3.20) ở đây z−N biểu diễn độ trễ N đơn vị thời gian, bộ lọc sẽ có điểm cực ánh xạ gương ngoài đường tròn đơn vị ứng với mỗi điểm cực trong đường tròn này. Vì thế bộ lọc sẽ

là không ổn định. Do đó, một bộ lọc IIR nhân quả và ổn định không thể có pha tuyến

tính.

Đặc điểm của bộ lọc IIR là chiều dài đáp ứng xung 𝐿[ℎ(𝑛)] = ∞

3.3.2. Thiết kế và mô phỏng bộ lọc số IIR bằng công cụ SPTool

3.4. Bộ lọc thích nghi và ứng dụng

3.4.1. Cấu trúc bộ lọc thích nghi

Trong các bộ lọc số quy ước (FIR và IIR), mọi thông số của quá trình lọc dùng để xác định các đặc trung của hệ thống coi như đã biết. Các thông số này có thể biến đổi

theo thòi gian, trong một số bài toán thực tiễn cho thấy một số thông số có độ bất ổn

định cao và bản chất của sự biến thiên thì không tiên đoán được. Để giải quyết vấn đề

đó, ngưồi ta nghiên cứu thiết kế bộ lọc sao cho có thể tự thích nghi vói hoàn cảnh hiện

hành, có nghĩa là nó có thể tự điều chỉnh các hệ số trong bộ lọc đế bù lại các thay đổi

trong tín hiệu vào, tín hiệu ra, hoặc trong thông số của hệ thống. Đó chính là bộ lọc thích

nghi, cùng với sự ứng dụng thuật toán bình phương trung bình tối thiếu LMS sẽ giúp

dãy sai số hội tụ về không với tốc độ rất nhanh.

3.4.2. Cơ sở toán học của phương pháp thích nghi dựa trên thuật toán LSM

Mô hình lọc nhiễu cộng tính trong tín hiệu y sinh được mô tả trong hình 3.4.

Trong mô hình này ECG(n) là dãy tín hiệu y sinh bị nhiễu tại đầu vào và đã rời rạc hoá.

S(n ) là dãy tín hiệu y sinh sạch và N (n) là dãy tín hiệu nhiễu. W(n) = {Wk(n), k = 1,... , L } là dãy trọng số, NR(n) = { NR(n, k), k = 1,... , L } là dãy tín hiệu tham chiếu giúp tạo thành tổ hợp

tuyến tính bậc L.

(3.21)

Hình 3.4. Mô hình thích nghi của bộ lọc nhiễu

(3.?2)

Mục tiêu đặt ra là có được {W(n)} và dãy {NR(n)} để

(3.?3)

Từ dãy {W(n)} và dãy {NR(n)} thỏa mãn điều kiện

(3.?4)

Của thuật toán LSM đối với tín hiệu cộng tính S(n)+N(n) Định lý: Giả sử {W(n)} và dãy {NR(n)} thỏa mãn điều kiện (3.?4) khi ấy điều

kiện cần và đủ để chúng thỏa mãn điều kiện (3.?3) là

Chứng minh: Điều kiện cần: từ bất bằng thức

Suy ra rằng nếu

đối với dãy tín hiệu {S(n)} và E[(S2(n))] giới nội.

Để áp dụng kết luận này cho việc chứng minh từ (3.?3), (3?.4) ra (3.?5), để ý

rằng:

(3.?6)

Và điều kiện và điều kiện (3.?4) là trường hợp riêng của dãy tín hiệu có moment bậc II

giới nội nên S(n) cũng là dãy có moment giới nội. Áp dụng kết luận trên cho S(n ) và (3.?3) suy ra (3.?5) đúng và điều kiện cần được chứng minh.

Điều kiện đủ: Giả sử {W(n)} và{ NR (n)} thoả mãn điều kiện (3.?4) và (3.?5).

Khi đó (3.?6) kéo theo (3.?3) dựa trên bất đẳng thức

Do đó điều kiện đủ được chứng minh.

 Đánh giá sai số trung bình bình phương

Kết quả lọc được đánh giá bằng sai số trung bình bình phương sau Q

bước.

ở đây, 𝑆(𝑛) là giá trị của tín hiệu y sinh sạch thứ n, 𝑆̂(𝑛) là tín hiệu y sinh sau lọc thứ n.

Tốc độ hội tụ của thuật toán được phản ánh qua tốc độ hội tụ về xấp xỉ 0 của

MSE. Độ ổn định của thuật toán được phản ánh thông qua sự thay đổi của MSE sau khi

thuật toán đã hội tụ.

 Tín hiệu tham chiếu Widrow NR (n )trong thuật toán lọc LMS Dãy tín hiệu tham chiếu NR (n) được chọn từ bộ lọc triệt tần thích nghi mô tả trong

hình dưới đây:

Hình 3.5. Bộ lọc triệt tần thích nghi

Tín hiệu tham chiếu được xác định là thuần cos với L = 2 sẽ là

(3.22)

(3.23)

trong đó w0 là tần số của nhiễu N(n), n ∈ Z. Dễ thấy rằng x2(n) là tín hiệu x1(n ) được làm trễ pha 900.

B. Widrow đã chỉ ra rằng : Mô hình lọc được mô tả qua hình 3.? sẽ tương đương

với bộ lọc triệt tất cả tín hiệu đầu vào có tần số w0 mỗi khi thuật toán LMS trong mô hình đó hội tụ. Tần số 𝑤0 chính là tần số của nhiễu, khi đó tín hiệu nhiễu sẽ được khử tại đầu ra. Khi tần số 𝑤0 của nhiễu thay đổi một cách ngẫu nhiên, 2 trọng số w1 và w2 được chỉnh dần sao cho sau khi thuật toán tái hội tụ, bộ lọc với cấu trúc mới lại tiếp tục triệt các tín hiệu có tần số trùng với tần số mới của nhiễu. Ngoài ưu điểm tự điều

chỉnh, thích nghi với sự thay đổi của nhiễu, bộ lọc triệt tần thích nghi được đánh giá cao nhờ có khả năng giảm nhỏ sự suy giảm, ảnh hưởng đến các tín hiệu hữu ích có tần số lân cận 𝑤0. Các tần số nằm trong phạm vi ảnh hưởng được xác định nằm trong dải [ 𝑤0 − 𝜇𝐶2, 𝑤0 + 𝜇𝐶2], trong đó n là kích thước bước của thuật toán LMS, C là biên độ của nhiễu tại đầu vào tham chiếu Do vậy, nếu ta chọn 𝜇 nhỏ, thuật toán LMS chắc chắn sẽ hội tụ, nhiễu sẽ bị khử tại đầu ra. Đồng thời các tín hiệu hữu ích ít bị ảnh hưởng suy

giảm, nhưng sẽ cần nhiều thời gian cho thuật toán LMS hội tụ.

 Dãy số lọc trong {W(n)} trong thuật toán LSM

Dãy trọng số lọc {W (n )} sử dụng trong lọc tín hiệu S(n) + N (n) được Widrow

và các tác giả khác đưa ra dưới dạng phương trình sai phân

(3.24)

W (n + 1 )= W(n) + 2𝜇𝜀(n)NR(n — k), k = 1,... , L, trong đó n là kích thước bước. Dãy {W (n)} hội tụ khi kích thước bước thỏa mãn điều

𝑚𝑎𝑥

kiện 0 < 𝜇 < ; ở đây 𝑚𝑎𝑥 là giá trị riêng lớn nhất của ma trận tự tương quan

𝐸[𝑁⃗⃗ 𝑅(𝑛)𝑁⃗⃗ 𝑅(𝑛)𝑇] tại đầu vào tham chiếu.

Trong mô hình bộ lọc triệt tần với dãy tín hiệu tham chiếu (x1(n ), x2 (n )), tín hiệu ra 𝑆̂(𝑛) sẽ được ký hiệu thay thế bởi 𝜀(𝑛). Bộ trọng số lọc (w1(n), w2(n)) được xác định bởi hệ phương trình sai phân:

(3.25) W1(n + 1 )= W(n) + 2𝜇𝜀(n)x1(n);

(3.26) W2(n + 1 )= W(n) + 2𝜇𝜀(n)x2(n);

Trong trường hợp nhiễu từ đường tải điện ảnh hưởng lên tín hiệu y sinh, tín hiệu

tham chiếu được chọn ở dạng các hàm số sin và cos (xem công thức (3.22)-(3.23):

(3.27)

(3.28) Ớ đây N là số lượng mẫu trong một chu kỳ của tín hiệu tham chiếu của các hàm

số sin và cos với các phần tử của ma trận tự tương quan.

(3.29)

(3.30)

(3.31)

Ta có:

(3.32)

Với các giá trị riêng là nghiệm của phương trình :

Trong đó l là ma trận đơn vị, vậy ta có

𝑚𝑎𝑥

ta có thể xác định được điều kiện Thay các giá tị riêng vừa tìm được vào 0 < 𝜇 <

𝐶2.

để dãy {W(n)} hội tụ là 0 < 𝜇 <

3.4.3. Ứng dụng lọc nhiễu điện áp cho các tín hiệu y sinh

Các mô tả toán học ở phần đảm bảo toán học cho phép áp dụng mô hình lọc nhiễu

cho các tín hiệu y sinh có biên độ nhỏ để xây dựng các phần mềm nhúng trong lọc nhiễu

điện áp đối với các tín hiệu y sinh. Chẳng hạn sóng điện tim có biên độ có biên độ nhỏ, đỉnh lớn nhất cũng chỉ cỡ 1.5 - 2mV.

Các phần mềm nhúng được viết trên Matlab và có thể mô tả tóm lược như sau: Phần mềm nhúng được xây dựng dựa trên mô hình bộ lọc triệt tần thích nghi để thực hiện lọc nhiễu N(n) ra khỏi dãy tín hiệu y sinh thu nhận được S(n)+N(n). Việc lọc nhiễu

thực hiện bằng cách ước lượng N(n) thông qua tính

𝐸[𝑁(𝑛) − 𝑁̂(𝑛)]2 = 0. sao cho lim 𝑛→∞

Thuật toán lọc được thực hiện thông qua các hàm, do vậy có thể dễ dàng thay đổi

giá trị của kích thước bước cho phù hợp với yêu cầu của người sử dụng về tốc độ hội tụ,

độ ổn định. Gợi ý chọn giá trị kích thước bước 𝜇=0, 05 trong trường hợp môi trường nhiễu thay đổi chậm và yêu cầu cao về chất lượng tín hiệu sau lọc cũng như độ ổn định.

Khi môi trường nhiễu luôn thay đổi kích thước bước 𝜇=0, 5 tỏ ra phù hợp nhất, thuật toán có khả năng hội tụ rất nhanh. Nhưng độ ổn định và chất lượng tín hiệu sau lọc

không tốt bằng trường hợp 𝜇=0, 05. Trường hợp kích thước bước thay đổi dành cho nhiễu phát sinh từ nguồn điện của máy phát với tần số của nhiễu có dải thay đổi rộng và

tốc độ thay đổi lớn. Với ưu điểm thuật toán đơn giản, phần mềm nhúng lọc nhiễu cho

tín hiệu y sinh có thể được sử dụng cho cả mục đích đào tạo.

 Kết quả lọc nhiễu với tín hiệu điện tim

Trường hợp 1: Kích thước bước thích nghi được chọn cố định 𝜇=0, 05.

Như ta thấy trên hình 3.?.3(a), trong trường hợp 𝜇=0, 05, thuật toán hội tụ chậm

nhưng có độ ổn định tốt, phản ánh qua các dao động của MSE

Hình 3.6(a). MES trong trường hợp 𝜇=0, 05 và 𝜇=0, 5.

Kết quả của phép tính 𝐸[𝑆(𝑛)[𝑁(𝑛) − 𝑁̂(𝑛)]] tương ứng với 𝜇 = 0.05 được phản ánh 𝐸[𝑁(𝑛) − 𝑁̂(𝑛)]2 = 0. trong hình 3.6(b), qua đó ta thấy rằng điều kiện cần và đủ là lim 𝑛→∞

được thoả mãn.

Tốc độ hội tụ và độ ổn định cũng được thấy rõ qua lượng nhiễu còn lại nhiều

trong tín hiệu sau lọc trên hình 3.7.

Tại các pha sau đó lượng nhiễu còn lại trong tín hiệu sau lọc giảm nhanh chóng

và sự ổn định của thuật toán phản ánh qua độ mấp mô của MSE và tín hiệu sau lọc thế

hiện trong các hình trên.

Có thế nhận thấy tốc độ hội tụ của thuật toán trên hình 3.7 và hình 3.8 có giảm

dần đều đối với lượng nhiễu còn lại trong tín hiệu sau lọc. Điều này hoàn toàn phù hợp

với kết quả rút ra từ hình 3.7.

Hình 3.7. So sánh S(n) với 𝜀(n) trong đoạn 1- 465.

Nếu so sánh tín hiệu điện tim sạch (hình giữa) và tín hiệu điện tim thu được bị

nhiễm nhiễu (hình dưới cùng). Ta có thế thấy rằng tại đầu thu được của tín hiệu điện

tim, nhiễu đã làm mất đi các thông tin vốn hữu ích cho việc chấn đoán tại các đỉnh sóng

P, Q, S và T.

Trong pha tiếp theo của hình 3.9, ta thấy trong tín hiệu sau lọc, lượng nhiễu còn

lại rất nhỏ và ta có thế nhận ra hình dạng của các đỉnh sóng P, Q, S, T.

Hình 3.8. So sánh S(n) với 𝜀(n) trong đoạn 466- 930.

Hình 3.9. So sánh S(n) với 𝜀(n) trong đoạn 931- 1395.

Hình 3.10. So sánh S(n) với 𝜀(n) trong đoạn 1396- 1860. Trong hình 3.10 tiếp theo, qua so sánh tín hiệu điện tim sau lọc với tín hiệu điện tim

sạch tương ứng (hình giữa) có thể thấy rằng tín hiệu điện tim sau lọc giống hệt tín hiệu

điện tim sạch tương ứng. Điều này hoàn toàn phù hợp với đường biểu diễn các giá trị

của sai số trung bình bình phương trong hình 3.8, khi các giá trị MSE tiến rất gần 0 sau

1800 vòng lặp. Ta có thể nói rằng tín hiệu sau lọc 𝜀(n) tiến đến xấp xỉ tín hiệu điện tim sạch s(n) sau một số hữu hạn các vòng lặp.

Có thể thấy việc chọn kích thước bước cố định 𝜇= 0.05 cho ta tín hiệu sau lọc có chất lượng rất cao, nhưng số bước lặp để thuật toán hội tụ cũng tăng theo. Điều này

khiến yêu cầu giảm thời gian hội tụ cho thuật toán không đạt được.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1]. Nguyễn Quốc Trung, 2003, Xử lý tín hiệu số tập 1, 2, NXB Khoa học & KT. [2]. Willis J. Tompkins, editor, 1995, “Biomedical Digital Signal Processing”. Prentice

hall PTR.

[3]. Saeid Sanei, 2007, J. A. Chambers, EEG signal processing, John Wiley& Sons

L.t.d. [4]. Peters Konrad, 2015, The ABC of EMG A Practical Introduction to Kinesiological

Electromyography, Noraxon INC. USA.

[5]. Litan, DSP Fundamentals and application, 2008, Devry University.

[6]. John G.Proakis, DSP Using Matlab, 2010, Northeneastern University.