Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Ứng dụng mạng nơ-ron trong hệ thống nhận dạng cảm xúc dựa trên tín hiệu điện não

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:79

Thêm vào BST

Báo xấu

30
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Cảm xúc đi cùng với mỗi người trong cuộc sống hàng ngày và đóng một vai trò quan trọng trong giao tiếp phi ngôn ngữ của con người. Đó là một trong những điều kiện quan trọng đề hiểu được các hành vi ứng xử của con người. Chính vì thế mà bài toán nhận dạng cảm xúc của con người tuy là một bài toán khó nhưng được rất nhiều các nhà khoa học quan tâm nghiên cứu. Luận văn sẽ tìm hiểu về vấn đề này.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Ứng dụng mạng nơ-ron trong hệ thống nhận dạng cảm xúc dựa trên tín hiệu điện não

i ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆP NGÔ QUỐC TRUNG ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON TRONG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG CẢM XÚC DỰA TRÊN TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa Mã số: LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT KHOA CHUYÊN MÔN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TRƯỞNG KHOA TS. NGUYỄN PHƯƠNG HUY PHÒNG ĐÀO TẠO THÁI NGUYÊN 2018
ii LỜI CAM ĐOAN T t i : Ng Qu c Tru g Sinh ngày: Học vi ớp cao học CK17_KTĐT - Tr g i học thuật c g ghi p – i học Thái Nguy . Hi đa g c g tác t i: Xi cam đoa : ề t i “Ứng dụng mạng nơ-ron trong hệ thống nhận dạng cảm xúc dựa trên tín hiệu điện não” do Thầy giáo TS Nguyễn Ph ng Huy h ớ g dẫ c g trì h ghi cứu của ri g t i. Tất cả t i i u tham hảo đều có guồ g c, xuất xứ rõ r g. Tác giả xi cam đoa tất cả hữ g ội du g tro g uậ vă đú g h ội du g tro g đề c ơ g v y u cầu của thầy giáo h ớ g dẫ . Nếu sai t i ho to chịu trách hi m tr ớc hội đồ g hoa học v tr ớc pháp uật. Thái Nguyên, ngày 26 tháng 03 năm 2018 TÁC GIẢ LUẬN VĂN NG QUỐC TRUNG
iii LỜI CẢM ƠN Sau một th i gia ghi cứu v m vi c ghi m túc, đ ợc sự độ g vi , giúp đỡ v h ớ g dẫ tậ tì h của Thầy giáo h ớ g dẫ TS. Nguyễn Ph ng Huy, uậ vă với đề t i “Ứng dụng mạng nơ-ron trong hệ thống nhận dạng cảm xúc dựa trên tín hiệu điện não” đã ho th h. T i xi b y tỏ ò g biết ơ sâu sắc đế : Thầy giáo h ớ g dẫ TS. Nguyễn Ph ng Huy đã tậ tì h chỉ dẫ , giúp đỡ t i ho th h uậ vă y. Khoa i t – Tr g i học thuật c g ghi p – i học Thái Nguyên đã giúp đỡ t i tro g quá trì h học tập cũ g h thực hi uậ vă . T i xi châ th h cảm ơ b bè, đồ g ghi p v gia đì h đã độ g vi , hích , t o điều i giúp đỡ t i tro g su t quá trì h học tập, thực hi n và hoàn th h uậ vă y. TÁC GIẢ LUẬN VĂN NG QUỐC TRUNG
iv MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ......................................................................................................ii LỜI CẢM ƠN .......................................................................................................... iii MỤC LỤC ................................................................................................................ iv DANH MỤC HÌNH .................................................................................................. vi DANH MỤC BẢNG BIỂU .................................................................................. viii danh mục từ viết tắt ................................................................................................ ix LỜI MỞ Đ U ............................................................................................................ 1 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN V ĐIỆN N O ĐỒ VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ L T N HIỆU S NG ĐIỆN N O ................................................................... 4 1.1 T g qua về tí hi u đi ão.......................................................................... 4 1.1.1 Khái quát chu g về G ............................................................................. 5 1.1.2 Thu nhậ v đo đ c tiến hi u đi n não eeg ................................................. 7 1.2 Các d g só g đi ão cơ bả ....................................................................... 10 1.2.1 Nguyên tắc phâ tích só g đi n não.......................................................... 10 1.2.2 Phân bi t só g đi n não dựa vào tần s ..................................................... 11 1.3 H th g hậ d g cảm xúc dựa tr tí hi u só g đi ão. ....................... 14 1.3.1 Nguy hận d ng cảm xúc dựa trên tín hi u đi n não. ....................... 16 1.3.2 Các h ớng tiếp cận trong nhận d ng cảm xúc dựa trên tín hi u đi n não.19 1.3.3 Một s ph ơ g pháp ti u biểu trong trích chọ đặc tr g tí hi u đi n não. ..................................................................................................................... 22 1.4 Giải pháp phâ ớp s d g m g eura tro g hậ d g cảm xúc .............. 24 1.5 Kết uậ ............................................................................................................ 25 CHƯƠNG 2 NHẬN DẠNG CẢM XÚC DỰA TRÊN S NG ĐIỆN N O SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON ........................................................................................ 26 2.1 iế đ i wave et r i r c tro g h th g hậ d g cảm xúc .......................... 26 2.1.1 Vai trò của WT tro g quá trì h hậ d g cảm xúc .............................. 26 2.1.2 Các tham s đặc tr g của WT tro g vi c hậ d g cảm xúc ............. 27
v 2.2 Phâ ớp s d g m g Nơ-ron ....................................................................... 28 2.2.1 T g qua về m g Neura ....................................................................... 28 2.2.2 ặc tr g của m ng neural ....................................................................... 32 2.2.3 Phân lo i m ng neural nhân t o. ............................................................... 35 2.2.4 Xây dựng m ng neural. ............................................................................. 38 2.2.5. Huấn luy n m ng neural........................................................................... 39 2.2.6. Thu thập dữ li u cho m ng neural. ........................................................... 45 2.2.7 Biểu diễn chi thức cho m ng neural .......................................................... 47 2.2.8 Một s vấ đề của m ng neural ................................................................. 49 2.2.9 Ứng d ng của m ng neural ....................................................................... 50 CHƯƠNG 3 THI T K HỆ THỐNG M PHỎNG ......................................... 52 3.1 Chu bị dữ i u mẫu ....................................................................................... 52 3.2 Phâ ớp tr g thái cảm xúc s d g m g Nơ-ron ........................................ 53 3.2.1 Xây dự g m g Nơ-ron............................................................................. 53 3.2.2 Huấ uy m g ơ-ron ........................................................................... 55 3.2.3 Ch ơ g trì h uy m g Nơ-ron trên Matlab/toolbox ............................ 56 3.3 THI T K GI O I N M TL GUI .................................................. 58 3.3.1 Matlab GUI ................................................................................................ 58 3.3.2 Thiết ế giao di GUI cho phâ ớp tr g thái cảm xúc ......................... 59 3.3.3 Các b ớc thực hi quá trì h phâ tích WT s d g giao di thiết ế trên GUI .............................................................................................................. 61 3.4 K T LUẬN...................................................................................................... 66
vi DANH MỤC HÌNH ẢNH Hì h 1. 1 Cấu t o bộ ão co g i. .......................................................................... 4 Hì h 1. 2 Cấu trúc vỏ não ........................................................................................... 5 Hì h 1. 3 ò g đi n bên trong tế bào pyramidal lớn.................................................. 6 Hì h 1. 4 Só g pha 4 ........................................................................................... 12 Hì h 1. 5 Só g eta. ................................................................................................. 12 Hì h 1. 6 Só g Theta ................................................................................................ 13 Hì h 1. 7 Só g e ta. ................................................................................................ 13 Hì h 1. 8 Nhận d ng các d ng sóng theo tần s ....................................................... 14 Hì h 1. 9 Ứ g d g giao tiếp với máy tí h. ............................................................. 15 Hì h 1. 10 Ứng d ng tín hi u đi ão tro g quâ đội. ........................................... 16 Hì h 1. 11 Ứng d ng tín hi u đi ão tro g hậ di cảm xúc ............................ 17 Hì h 1. 12 H th ng nhận d ng cảm xúc .................................................................. 18 Hì h 1. 13 Thiết bị phầ c g motiv ...................................................................... 19 Hì h 1. 14 M hì h cảm xúc Russuell ...................................................................... 21 Hì h 1. 15 Thuật toán Higuchi Fractal Dimension ................................................... 22 Hì h 1. 16 Một c gái đa g th trải nghi m sản ph m đu i mèo Shippo t i Hội chợ Trò chơi To yo 2012................................................................................................. 23 Hì h 2. 1 H th g hậ d g cảm xúc s d g G ............................................. 26 Hì h 2. 2 Mô hình neural sinh học ............................................................................ 28 Hì h 2. 3 Mô hình một neural nhân t o .................................................................... 30 Hì h 2. 4 Sơ đồ đơ giản về một m ng neural nhân t o ........................................... 32 Hì h 2. 5 M ng tiến với một mức neural .................................................................. 35 Hì h 2. 6 M ng tiến kết n i đầy đủ với một mức n và một mức đầu ra ................. 37 Hì h 2. 7 M ng hồi quy không có neural n và không có vòng lặp tự phản hồi ...... 37 Hì h 2. 8 M ng hồi quy có các neural n ................................................................. 37 Hì h 2. 9 Sơ đồ đồ thị có h ớ g đơ giản ................................................................ 38 Hì h 2. 10 Cấu hì h m g ơ-ro v các h m v o ra............................................... 43 Hì h 3. 1 motive poc Headset .............................................................................. 52 Hì h 3. 2 Sơ đồ cấu trúc phâ o i cảm xúc s d g m g Nơ-ron ......................... 53
vii Hì h 3. 3 L u đồ thuật toá huấ uy m g ơ-ron .............................................. 55 Hì h 3. 4 Cấu trúc m g ơ-ron ............................................................................... 56 Hì h 3. 5 Cấu trúc của m g ơ-ron nhiều lớp: 5 ớp , 3 mẫu dữ i u đầu v o .... 56 Hì h 3. 6 Chất ợ g của quá trì h uy m g Nơ-ron .......................................... 57 Hì h 3. 7 Các giá trị gradie t, mu v va fai của quá trì h uy m g .................. 57 Hì h 3. 8 Giao di GUI cho vi c phâ ớp các tr g thái cảm xúc ........................ 59 Hì h 3. 9 Giao di phầ c i đặt ............................................................................... 60 Hì h 3. 10 Giao di hiể thị đồ họa ISPL Y .................................................... 60 Hì h 3. 11 Giao di hiể thị các tham s eature xtraction Parameters .............. 61 Hì h 3.12 Load cơ s dữ i u .................................................................................... 62 Hì h 3.13 Luy m g Nơ-ron ................................................................................. 62 Hì h 3. 14 Quá trì h uy m g ơ-ron .................................................................. 63 Hì h 3. 15 Lựa chọ mẫu cầ hậ d g.................................................................. 64 Hì h 3. 16 Kết quả hậ d g cảm xúc vui .............................................................. 64 Hì h 3. 17 Kết quả hậ d g cảm xúc bì h th g................................................ 65 Hì h 3. 18 Kết quả hậ d g cảm xúc buồ ........................................................... 65
viii DANH MỤC BẢNG BIỂU ả g 2. 1 Một s hàm kích ho t cơ bản trong m ng neural ..................................... 31
ix DANH MỤC TỪ VI T TẮT Từ hoặc Từ tiếng Anh Từ tiếng Việt cụm từ CSDL Cơ s dữ li u EEG Electroencephalogram i ão đồ EBGM Elastic Bunch Graph Matching Ph ơ g pháp đồ thị đ hồi ER Emotion Recognition Nhận d g cảm xúc ERS Emotion Recognition System H th ng nhận d g cảm xúc Ph ơ g pháp phâ tích sự khác bi t LDA Linear Discriminant Analysis tuyến tính MLP MultiLayer Perceptron M g ơro Perceptro đa ớp NN Neural Network M g Nơro Ph ơ g pháp phâ tích thành phần PCA Principal Component Analysis chính SVM Support Vector Machine Học máy vectơ hỗ trợ
1 LỜI MỞ Đ U Cảm xúc đi cù g với mỗi g i tro g cuộc s g h g g y v đó g một vai trò qua trọ g tro g giao tiếp phi g gữ của co g i. ó một tro g hữ g điều i qua trọ g để hiểu đ ợc các h h vi ứ g x của co g i. Chí h vì thế m b i toá hậ d g cảm xúc của co g i tuy một b i toá hó h g đ ợc rất hiều các h hoa học qua tâm ghi cứu. Tr ớc đây, vi c hậ d g cảm xúc có thể đ ợc thực hi th g qua vă bả , hội tho i, c chỉ cơ thể v biểu hi hu mặt. Tuy hi , tro g xu h ớ g phát triể của co g i, các h th g hậ d g cảm xúc th g qua hữ g tí hi u “b tro g” h só g đi ão Electro EncephaloGraphy - G sẽ tr cầ thiết, quan trọ g v t o ra sự phát triể m h mẽ h g gừ g của các ứ g d gt ơ g tác Não - Máy (Brain Computer Interface - CI , đặt co g i v o vị trí tru g tâm của m i t ơ g tác s tro g ỷ guy hi đ i Error! Reference source not found., Error! Reference source not found., Error! Reference source not found.. Tro g hữ g ăm gầ đây, đã có rất hiều c g trì h c g b , đ a ra các h ớ g tiếp cậ hác hau cho vi c giải quyết b i toá hậ d g cảm xúc co g i th g qua só g đi ão. Mọi ỗ ực đều tập tru g v o hi m v xây dự g một h th g CI tác độ g ha h v có độ chí h xác cao Error! Reference source not found..
2 Có thể thấy rằ g hai hâu qua trọ g hất tro g h th g CI trích chọn đặc trưng và phân lớp ra quyết đị h . Cũ g chí h vì thế, qua hảo sát các công trì h ghi cứu đã c g b i qua đế CI v G đều chủ yếu tập tru g v o cải tiế hai b ớc chí h y Error! Reference source not found., Error! Reference source not found.. ể h th g hậ d g cảm xúc ho t độ g hi u quả, go i vi c xác đị h ph ơ g pháp phù hợp để trích chọ đặc tr g của tí hi u G cò phải ựa chọ một thuật phâ ớp phù hợp. Tr thực tế, có một s ph ơ g pháp cơ bả th g đ ợc dù g đó : phâ ớp dựa tr hoả g cách uc ides, phâ ớp dựa tr thuật học máy vecto hỗ trợ Support Vecto Machi e - SVM , phâ ớp dựa tr m g ơ ro hâ t o Error! Reference source not found., Error! Reference source not found., Error! Reference source not found.. Ph ơ g pháp đơ giả h g cũ g ém chí h xác hất phâ ớp theo hoả g cách uc ides. Ph ơ g pháp s d g SVM cho ết quả t t hơ h gt c độ phâ ớp chậm, đòi hỏi bộ hớ ớ giai đo huấ uy . Ph ơ g pháp s d g m g ơ ro cho t c độ x ha h, dễ c i đặt, i h ho t v dễ bảo trì. i với vi c giải b i toá hậ d g cảm xúc dựa tr tí hi u đi ão s d g m g ơ-ro , tùy từ g y u cầu c thể của b i toá thực tế m g i thiết ế phải trả i rất hiều câu hỏi h Error! Reference source not found., Error!
3 Reference source not found., Error! Reference source not found.: Lựa chọ cấu trúc m g ơro o? S ợ g các ớp cũ g h các ơro tro g mỗi ớp? S d g thuật toá học o để điều chỉ h các trọ g s của m g? Chí h vì vậy, đây vẫ cò một h ớ g m đòi hỏi các h hoa học qua tâm phải đầu t ghi cứu m rõ. Vì hữ g do tr , đ ợc sự gợi h ớ g của Thầy giáo, TS. Nguyễ Ph ơ g Huy, học vi ựa chọ đề t i “Ứng dụng mạng nơ ron trong hệ thống nhận dạng cảm xúc dựa trên tín hiệu điện não” m đề t i ghi cứu uậ vă t t ghi p th c sĩ chuy g h K thuật đi t . i t ợ g của uậ vă : Các phương pháp nhận dạng cảm xúc dựa trên tín hiệu điện não sử dụng mạng nơron Về ph m vi ghi cứu: ựa tr các bộ cơ s dữ i u có sẵ về các tí hi u G đ ợc cộ g đồ g hoa học qu c tế c g hậ cơ s dữ i u chu để đ i sá h các ph ơ g pháp , uậ vă sẽ hảo sát v đá h giá một s ph ơ g pháp th g dù g tro g hậ d g cảm xúc dựa tr tí hi u đi ão s d gm g ơro h m g Perceptro , m g MLP, m g SOM, M g R ; Lựa chọ b i toá , đề xuất thuật toá s d g m g ơ ro phù hợp hất đ i với cơ s dữ i u mẫu G đã chọ ; Tập tru g sâu v o c i đặt phầ mềm m phỏ g hằm chứ g mi h tí h đú g đắ v hả ă g ứ g d g tro g thực tế của ph ơ g pháp đề xuất.
4 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN V ĐIỆN N O ĐỒ VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ L T N HIỆU S NG ĐIỆN N O 1.1 Tổng quan về t n hiệu điện n o H nh 1 1 Cấu tạo bộ n o con ng ời. Não g i [1], [2], [3] là phầ tr v tr ớc nhất của h thầ i h tru g ơ g v cơ qua chủ yếu tro g điều hành h thần kinh ngo i vi. Não g i nặng khoảng 1500g (Williams và Warwick, 1989). Di n tích bề mặt của não khoảng 1600 cm², và dày khoảng 3 mm. Não gồm có: thân não, tiểu ão, ão tru g gia v đ i não. Não bộ của co g i là một t chức phức t p, tinh vi nhất của h thần kinh. Thông qua các giác qua h mắt, tai, da, bộ não tiếp thu các thông tin về thị giác, thí h giác, xúc giác... để từ đó hận thức ra đ i t ợng, x v giai đáp th g ti qua các hình thức vậ động. Do vậy bộ não giữ vai trò quan trọng trong ho t động toàn di , đa d ng của co g i, giúp co g i thích ứng với các hoàn cảnh xã hội. Ngày nay, khi thế giới ngày càng phát triển thì các bênh về ão cũ g g y c g
5 phát triể h : các b nh về độ g i h, vi m ão,u ão ….. o vậy, vi c thu nhận và x lí tín hi u đi n não sẽ giúp chúng ta ch đoá chí h xác đ ợc các b nh về não. Vì thế, các b nh nhân não sẽ có cơ hội đ ợc cứu chữa nhiều hơ . 1.1.1 Kh i qu t chung về EEG ectroe cepha ogram ão đồ G đi n thế ho t động của vỏ não phát ra. G đ ợc phát hi n b i Berger ăm 1924 bằng 1 d ng c đo dò g đi n với 1 đi n cực bề mặt tr đầu con trai ông và ghi l i đ ợc 1 mẫu nhịp nhàng nhữ g dao động đi n. Tín hi u này là phản hồi đi n sinh học ngay tức khắc của tế bào não. Ngày ay, g i ta cho rằng tín hi u EEG gi ng h h tí hi u EEG lấy từ ỡng cực trong lớp tế bào hình chóp. Rất nhiều tế bào hình chóp và sợi thần kinh của ó đ ợc sắp xếp thẳ g đứng. Sự sắp xếp y đ ợc đ a ra 1 de dro-somatic ỡng cực hoặc đi n thế cái dao động do tác nhân kích thích gây ra. Vỏ não là nguồn g c của các ho t độ g đi n của ão thu đ ợc từ bề mặt của da đầu, các d ng khác nhau của ho t độ g đi n và dấn tới tr g đi n thế đ ợc t o ra b i các tế bào thần kinh vỏ não. H nh 1 2 Cấu trúc vỏ não Sự sắp xếp của các tế bào 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 ão đ ợc sắp xếp thành các cột, trong các cột y các euro đ ợc phân b dọc theo tr c chính của các cây d ng nhánh, song song với mỗi cây khác và trực giao với bề mặt vỏ não.
6 Vỏ não gồm các lớp khác nhau, các lớp này là không gian của cấu trúc các tế bào thầ i h đặc bi t, với các tr ng thái và chức ă g hác hau tro g đáp ứng xu g đi n. Neuron pyramidal là thành phần cấu t o chủ yếu của vỏ ão. i n thế EEG [1], [2] ghi đ ợc từ các đi n cực đ ợc đặt tiếp xúc với lớp da đầu là sự t ng hợp các thay đ i về đi n thế ngoài của tế bào Pyramidal. Màng tế bào pyramidal không bao gi trong tr ng thái nghỉ b i vì nó bị tác động liên tiếp b i ho t 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 đ i t ơ g ứng tính th m thấu của màng tế b o đ i với io K v io C m phát si h dò g đi n. H nh 1 3 Dòng điện bên trong tế bào pyramidal lớn. ò g io đ ợc thiết lập cho phép cân bằ g đi n tích giữa bên trong và bên ngoài màng tế b o. ò g đi si h ra do đi n thế của postsynaptic kích thích PSP đ ợc thể hi n hì h 3. i n thế postsynaptic kích thích là t ng hợp của dò g đi v o tro g m g tế bào gây ra b i các io d ơ g v dò g đi ra go i m g tế bào t o dọc theo phần m rộng của tế bào extra- sy aptic. i tr ng bên ngoài tế bảo là hàm của đi n thế xuyên màng. Tro g đó đi n thế bên ngoài màng, là bán kính của sợi tr c hoặc tua gai, là đi n thế xuyên màng, độ dẫ m i tr ng bên trong tế b o, độ dẫn của môi tr ng bên ngoài tế bào. Mặc dù các đi n thế bên ngoài tế bào riêng rẽ là nhỏ h g
7 t g đi n thế của chú g cũ g đá g ể đ i với nhiều tế b o. iều này là do các euro pyramida đ ợc kích ho t tức th i lớ hơ hoặc nhỏ hơ cách m i ết synaptic và các thành phần dọc tr c của dò g b go i m g đ ợc thêm vào, trong hi đó các th h phần nằm ngang l i có xu h ớng làm giảm đi n thế này. Ngoài ra các nguồ hác cũ g góp phần t o ra tín hi u EEG. Sự giảm đi n thế màng tế bào tới mức giới h n xấp xỉ 10 mV nhỏ hơ đi n thế tái kh cực t i tr ng thái nghỉ của màng tế b o. i n thế ho t động của các neuron não là nguồn g c của E G. Nh g chúng góp phần nhỏ trong vi c t o ra tín hi u G ghi đ ợc t i bề mặt của não. Do chú g th ng ho t độ g h g đồng bộ trong cùng một th i gia đ i với một s ợng lớn các sợi tr c, các sợi tr c này di chuyển theo nhiều h ớ g t ơ g đ i với bề mặt vỏ não. Nguyên nhân khác là phần của màng tế bảo bị kh cực b i đi n thế ho t động t i các th i điểm c định nhỏ hơ so với thành phần của màng tế bào đ ợc kích thích b i một PSP v đi n thể ho t động tồn t i trong th i gian ngắn hơ cỡ 1 - 2ms) so với của EPSPs hoặc IPSPs là 10 – 250ms. Qua các qua điểm trình bày tr thì G thu đ ợc t i bề mặt da đầu có thể coi là kết quả của nhiều thành phần tích cực, tro g đó đi n thế của postsynaptic từ tế bào pyramidal là thành phần chính t o ra tín hi u đi n não. 1.1.2 Thu nhận và đo đạc tiến hiệu điện não EEG a) Vị trí đặt đi n cực chu n [9], [10]. Hi p hội qu c tế về sinh lí thầ i h âm s g v đi ão đề đ a ra chu đặt đi n cực cho 21 đi n cực (gồm cả đi n cực t i dái tai . Các đi n cực đặt t i dái tai đ ợc gọi 1, 2 đ ợc n i t ơ g ứng với tai trái và tai phải đ ợc s d ng làm đi n cực tham chiếu. H th ng 10-20 trá h đặt đi n cực t i vị trí nhãn cầu, và cân nhắc một vài khoả g cách h g đ i b i s d ng các m c giải phẫu c thể. Các đi n cực lẻ đ ợc đặt b trái v các đi n cực lẻ đ ợc đặt bên phải. ể thiết lập s ợ g các đi n cực nhiều hơ m vẫ tuâ theo qui ớc tr , các đi n cực còn l i go i 21 đi n cực chu đ ợc đặt giữa các đi n cực tr v cách đều nhau giữa chúng. Ví d C1 đ ợc đặt giữa C3 và Cz. Hai d g hác hau dù g để ghi tín hi u đi n não là d ng vi sai và d ng tham chiếu. i với d g vi sai hai đầu vào của mỗi
8 bộ khuếch đ i vi sai là hai cực, còn kiểu tham chiếu thì chỉ một tro g hai đi n cực tham chiếu đ ợc dùng. Một kiểu b trí đi n cực t ơ g tự khác là h th ng vị trí đi n cực Maudsley, h th ng 10 – 20 đ ợc thay đ i để ch p ghi đ ợc tín hi u từ tiêu điểm động kinh trong vi c thu tín hi u động kinh. Chỉ có một sự khác nhau giữa hai h th g y các đi n cực b go i đ ợc làm nhẹ hơ một chút cho phép ghi tín hi u độ g i h đ ợc t t hơ . Ưu điểm của h th ng này là di tích đ ợc trùm b i mũ đi n cực đ ợc m rộ g, do đó m tă g độ nh y khi ghi l i tín hi u đi n não. b Ph ơ g pháp thu tí hi u đi n não. Vi c thu nhận các tín hi u và hình ảnh từ các bộ phận của cơ thể g i tr thành cần thiết cho vi c ch đoá sớm các lo i b nh tật. Dữ li u thu đ ợc có thể d ới d g đi n sinh học h tí hi u đi n tim, tín hi u đi cơ đồ EMG hay tín hi u đi n não EEG, từ ão đồ M G …Các ph ơ g pháp đo đ c đ ợc dùng có thể là siêu âm, ch p CT, hay ảnh cộ g h ng từ MRI hoặc cộ g h ng từ chức ă g fMRI, ch p positron cắt lớp PET. Các ho t động thầ i h đi đầu ti đ ợc ghi l i bằng máy đi n kế đơ giả . ể khuếch đ i sự thay đ i của các điểm một tấm g ơ g đ ợc s d g để phản x á h sá g đ ợc chiếu ra từ đi n kế lên bức t g. Sau đó, đi n kế rso va đ ợc gắn vào một cuộndây có thể di chuyể đ ợc, do đó á h sá g tập tru g tr g ơ g sẽ bị phản x hi cho dò g đi n ch y qua cuộn dây này. i n kế mao dẫ đ ợc t o ra b i Lippma v Marey. i n kế dây rất nh y và đo chí h xác hơ đ ợc Einthoven giới thi u v o ăm 1903. i n kế này tr thành d ng c đo chu n trong vài thập kỉ v đ ợc cho phép s d ng ghi l i hình ảnh. Các h th g đo tí hi u EEG gồm s ợng lớ các đi n cực tinh vi, các m ch khuếch đ i vi sai (cho mỗi kênh), bộ lọc v đồng hồ ghi có mũi im chỉ. Tín hi u G đa h đ ợc ghi l i lên tấm giấy nhẵn hoặc giấy có ới. Ngay sau đó, h th g đo tí hi u G y đ ợc tung ra thị tr ng, các nhà nghiên cứu bắt đầu tìm kiếm h th g đ ợc máy tính hóa, h th ng này s hóa v u trữ tín hi u.
9 Do vậy để phân tích tín hi u G, ba đầu phải hiểu rằng tín hi u đ ợc chuyển sang d ng s . S hóa tín hi u bao gồm các b ớc: lấy mẫu, ợng t hóa, và mã hóa tín hi u. Khi s cực đ ợc s d g c g tă g thì s ợng dữ li u càng lớn, tức s bít để mã hóa tín hi u cũ g hiều hơ . H th g đ ợc máy tính hóa cho phép thiết lập các kiểu khác nhau, mô phỏng và lấy mẫu tần s và trong một s tr ng hợp tích hợp cả các công c x lí tín hi u đơ giản hoặc hi đ i giúp nâng cao hi u quả quá trình x lí tín hi u.Quá trình biế đ i từ tín hi u G t ơ g tự sang d ng s đ ợc thực hi n b i bộ chuyể đ i s t ơ g tự đa h. ải tần hi u quả cho tín hi u EEG xấp xỉ 100Hz. o đó tần s lấy mẫu nhỏ nhất là 200 mẫu/s thỏa mãn qui tắc Nyquist đủ để lấy mẫu tín hi u EEG. Trong một s ứng d ng các ho t động của ão đ ợc qua sát đòi hỏi độ phân giải cao hơ tần s lấy mẫu có thể lên tới 2000 mẫu/ s. ể duy trì thông tin ch đoá thì quá trì h ợng t hóa tín hi u th g th ng phải rất t t. Các h th ng ghi tín hi u EEG ph biến s d ng các mẫu tín hi u d ới d ng 16bits. Các đi n cực ghi đi tim có độ chính xác cao chủ yếu đ ợc s d g để thu thập dữ li u chất ợng cao. Các lo i đi n cực đ ợc s d ng trong h th ng ghi tín hi u đi ão h : i n cực dùng một lần (d g ge i n cực có thể s d ng nhiều lần (vàng, b c, thép hoặc ti i n cực kẹp và ch p đầu i n cực đ ợc nhúng mặ i n cực d ng kim khi ghi đa ênh với s ợng lớn của các đi n cực, thì đi n cực d g mũ ch p th g đ ợc dù g. Th g th g đi n cực d g mũ ch p gồm đĩa g – AgCl có đ ng kính nhỏ hơ 3 mm, với các cực linh ho t có thể gắn vào bộ khuếch đ i. i n cực kim phải đ ợc cắm d ới vỏ não với độ sâu nhỏ nhất có thể. Tr kháng cao giữa đi n cực v da đầu cũ g h các đi n cực có tr há g cao cũ g có thể dẫn tới méo d ng tín hi u.Do vậy các máy ghi đi ão th ơ g m i thông th g đ ợc trang bị bộ phận theo dõi tr há g. ể đảm bảo vi c ghi tín hi u đi n não chính xác, tr kháng của đi n cực phải nhỏ hơ 5kΩ , t t nhất là 1kΩ Cân bằng với các đi n cực hác tro g mũ. T ơ g ứng với từng cấu trúc lớp và xoắn của não sự phân b các đi n cực lên da phù hợp.
10 1.2 C c dạng s ng điện n o c ản 1.2.1 Nguyên tắc phân tích s ng điện não Hình ả h đi n não là nhữ g đặc tr g biểu hi n lâm sàng thần kinh tâm thần và các b h hác. o đó cần phải phân tích và mô tả chi tiết, đồng th i t ng hợp và khái quảt để b sung cho lâm sàng và những thông tin ch a có âm s g hoặc các tri u chứng khó phân bi t. Khi phầ tích đi n não cần tuân theo một s nguyên tắc: Tr c tu g bi độ của sóng. Tr c hoành là tần s sóng. D ng sóng: hình sin, có nhịp hay không có nhịp, đơ d g hay đa d g, đều hay h g đều, sóng một pha hay nhiều pha. Các sóng tr đ g đẳ g đi n là sóng âm (-), d ới só g d ơ g + . Tần s : là s sóng có trong một giây kí hi u là chu kỳ giây (ck/gy) hoặc (Hz) i độ: là chiều cao của sóng tính bằng µV. Vi trí: só g đi n não biểu hi n các vị trí hác đi n cực khác nhau, và khác nhau theo vùng. Chỉ s : s sóng xuất hi n trong một th i gian nhất đị h xác đi h bản ghi đ ợc tính theo tỷ l %. Thông s y th g dù g để đá h giá âm s g. Tính chất xuất hi : các só g đi n não xấy hi n khác nhau không chỉ về d ng sóng mà còn cả tính chất. Kịch phát: một sóng, một nhóm sóng xuất hi n và kết thúc đột ngột. Có thể kịch phát toàn thể hay khu trú, kéo dài 1-2/10 giây đến nhiều giây. ồng thì: cùng một th i điểm đồng bộ hai bán cầu cân xứng, hay một bán cầu. Kho g đồng thì: không cùng một lúc xuất hi n, mất cân xứng một bán cầu về tấn s , bi độ hoặc cả 2. Liên t c: các sóng b nh lý có những khoả g giá đo n, không gi ng nhau. Từng nhóm: các sóng xuất hi n từng nhóm với s sòng và d g t ơ g tự nhau. [4]
11 1.2.2 Phân biệt s ng điện não dựa vào tần số Năm 1924, h tâm thần học g i Áo t Ha s erger g i đầu tiên ghi đ ợc EEG. Ông nhận thấy trên bả ghi G bì h th ng, nhịp của các sóng đi n não gồm có vài lo i sóng có thể phân bi t theo tần s . ây cò gọi là các d ng só g đặc tr g si h . a) S ng Alpha (α) D ng sóng hình sin là chủ yếu, có tần s từ 8 -13 ck/gy Alpha nhanh: 11-13 ck/gy Alpha trung bình: 10 ck/gy Alpha chậm: 8-9 ck/gy Só g th g có bi độ khoảng 50µV (mặc dù cũ g có thể giao động từ 5 tới 100 µV). Sóng này thấy rõ nhất phần phía sau của ão g i, v ơi x l‎ý các tín hi u thị giác, tức là vùng ch m (occipital region) cả 2 bên, ít vù g đỉnh và giảm dần về phía thái d ơ g Vì vậy, đ i hi g i ta còn gọi nhịp alpha là nhịp trội phía sau (the posterior-dominant rhythm). Có nhiều giả thuyết giải thích cơ chế này. Theo P.V simonov (1956) cho rằng alpha có vai trò lớ tro g cơ chế điều chỉnh giữa nội môi và ngo i môi của chức ă g gă cản các tín hi u đi v o ão. Theo u ch a pha có vai trò điều chỉ h đồng bộ của các tín hi u vào và ra khỏi não; D.G. Shmelkin (1955) thấy a pha u đi cùng với tr ng thái cân bằ g i qua đề h g phấn và ức chế. Sóng alpha tr nên rõ nhất khi nhắm mắt l i, bị tri t tiêu khi m mắt. Nh vậy sóng alpha là dấu hi u cho biết ão đa g tình tr ng không chú ‎ i atte tive brai , v đa g ch để đ ợc kích thích. Thực tế là có một vài tác giả đã gọi ó “ hịp ch đợi” "waiti g rhythm" . ây hịp sóng chủ yếu thấy đ ợc tr g i lớ bì h th g v th giãn – sóng hi n di n trong hầu hết các th i kỳ của cuộc đ i, nhất là khi trên 30 tu i, khi ấy sóng này chiếm u thế tr đ ng ghi EEG lúc nghỉ gơi.