BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
Phạm Mạnh Hùng
PHÁT TRIỂN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG TÍN
HIỆU iEMG CHI TRÊN HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH LÝ
Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử
Mã số: 62520203
TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ
Hà Nội – 2016
Công trình được hoàn thành tại:
Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
Người hướng dẫn khoa học:
PGS.TS. NGUYỄN VĂN KHANG
Phản biện 1:
Phản biện 2:
Phản biện 3:
Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp
Trường họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
Vào hồi …….. giờ, ngày ….. tháng ….. năm ………
Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:
1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội
2. Thư viện Quốc gia Việt Nam
1
GIỚI THIỆU LUẬN ÁN
Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu
Các bệnh cơ có thể gây ra những khuyết tật thể chất nghiêm
trọng, có thể dẫn tới mất khả năng vận động thậm chí có thể tử
vong. Trong số các bệnh nhân bệnh cơ, có nhiều bệnh nhân đã
được chữa khỏi, hoặc giảm mức độ bệnh tật nhờ được phát hiện
và điều trị kịp thời. Chẩn đoán điện cơ đồ là phương pháp xác
định bệnh cơ mà trong đó nguyên nhân gây bệnh xuất phát từ cơ
và yếu cơ do rối loạn thần kinh cơ sử dụng tín hiệu điện cơ. Tín
hiệu điện cơ kim (intramuscular Electromyography – iEMG) là tín
hiệu phản ánh hoạt động điện sinh học của tổ chức cơ được thu
bằng điện cực kim.
Định lượng điện cơ đồ (Quantitative ElectroMyoGraphy –
QEMG) là phương pháp phân tích tín hiệu EMG thành các thông
số định lượng. Các thông tin, thu được khi phân tích QEMG, giúp
giảm các yếu tố chủ quan của việc chẩn đoán, tăng độ chính xác
của chẩn đoán, tăng hiệu quả quá trình theo dõi điều trị. Sự phát
triển của công nghệ máy tính làm cho việc nghiên cứu về các
phương pháp QEMG trở nên dễ dàng và phổ biến hơn [3],[77]...
Tuy nhiên, hiện nay, các kỹ thuật QEMG tín hiệu iEMG
còn đóng vai trò hạn chế trong quá trình chẩn đoán lâm sàng. Bởi
vì, chúng phức tạp và tốn thời gian khi sử dụng và chưa có bộ tiêu
chuẩn cho việc chẩn đoán dựa vào tín hiệu iEMG được công nhận
rộng rãi. Do vậy, nghiên cứu để tạo ra các phương pháp QEMG
tốt hơn thu hút được nhiều nhà nghiên cứu. Các nghiên cứu hướng
tới các mục tiêu: (1) tăng hiệu quả sử dụng tài nguyên, (2) đề xuất
phát triển phương pháp QEMG có tính tự động cao và (3) tăng độ
tin cậy của thông tin thu nhận sau phân tích [25], [57], [58], [63].
Mục tiêu nghiên cứu của luận án
Mục đích nghiên cứu của luận án này là phát triển phương
pháp phân tích định lượng tín hiệu iEMG chi thành các thông tin
trợ giúp cho các bác sỹ trong quá trình chẩn đoán bệnh lý. Nghiên
cứu này hướng tới các mục tiêu cụ thể như: (1) Phát triển được
2
phương pháp QEMG tín hiệu iEMG chi có hiệu quả tính toán tốt
hơn một số phương pháp đã có, như giảm số phép toán, số bước
và số can thiệp vào trong quá trình phân tích định lượng tín hiệu;
(2) Đưa ra bộ thông số định lượng có khả năng hỗ trợ phân nhóm
tín hiệu theo các bệnh lý và bình thường có độ chính xác cao mà
có cách tính đơn giản hơn so với một số phương pháp trước; (3)
Đề xuất cách sử dụng các thông số định lượng có được để phân
loại tín hiệu, thông tin phân loại của tín hiệu có được là hữu dụng
cho việc đưa ra kết luận chẩn đoán bệnh lý.
Các đóng góp mới của luận án
1. Phát triển được phương pháp định lượng tín hiệu iEMG chi
gồm 3 bước tiền xử lý, phân tách các thành phần có ý nghĩa
trong tín hiệu và tính các thông số định lượng dựa trên các
thành phần có ý nghĩa có được. Phương pháp phân tích định
lượng được phát triển này có ưu điểm hơn một số phương
pháp trước đó về hiệu quả tính toán và tính hữu dụng của
thông số định lượng thu được.
2. Đưa ra được cách thức sử dụng các thông số định lượng có
được để phân loại tín hiệu iEMG theo các nhóm bệnh lý và
bình thường. Các phương pháp phân loại được phát triển
trên dựa trên mô hình xử lý thông tin mạng Artifical Neural
Network và kỹ thuật phân tích hồi quy Logistic, chúng cho
phép phân loại tín hiệu đạt độ chính xác cao, đạt trên 80%
khi thử nghiệm với bộ dữ liệu mẫu.
Cấu trúc của luận án
Luận án gồm 140 trang được chia thành các phần sau: Mở
đầu luận án có 6 trang. Chương 1: Tín hiệu điện cơ và ứng dụng
lâm sàng có 22 trang. Chương 2: Lựa chọn giải pháp phù hợp để
tiền xử lý tín hiệu iEMG chi có 22 trang. Chương 3: Phát triển
phương pháp phân tích định lượng tín hiệu iEMG chi có 41 trang.
Chương 4: Đề xuất phương pháp sử dụng các thông số định lượng
có được để phân loại các tín hiệu iEMG chi theo các nhóm bệnh
lý có 24 trang. Kết luận chung của luận án có 2 trang. Có 71 hình
vẽ và đồ thị; 21 bảng; 88 tài liệu tham khảo; và 1 phụ lục.
3
CHƢƠNG 1. TÍN HIỆU ĐIỆN CƠ VÀ ỨNG DỤNG
TRONG LÂM SÀNG
1.1. Tín hiệu điện cơ và đặc điểm bệnh lý
Trong cơ thể người, cơ vân với các xương và gân chịu trách
nhiệm về mọi hình thái vận động có ý thức. Đơn vị vận động
(Motor Unit - MU) bao gồm một tế bào thần kinh α và tất cả
những sợi cơ do chính tế bào kinh vận động α đó chi phối, là
thành phần cơ bản của hệ thống thần kinh vận động phân chia
theo chức năng chỉ huy hệ cơ và tạo ra vận động.
Khi nhận được tín hiệu kích thích co cơ, từ tế bào thần kinh
α, các sợi cơ của mỗi MU sẽ co gần như đồng thời, tạo ra một
điện thế hoạt động (Motor Unit Active Potential – MUAP) lan
truyền trong tổ chức cơ đó. Các MUAP có thể được thu lại bởi
thiết bị đo tín hiệu EMG. Trong xét nghiệm điện cơ đồ thường
quy, tín hiệu EMG kim (intramuscular EMG – iEMG) được đo
bằng điện cực kim đồng tâm để xem xét tình trạng cấu trúc và
mức độ hoạt động của tổ chức cơ [2], [9].
A
B
C
Hình 1.19. Hình thái của các MU và MUAP tương ứng với các bệnh lý
(A - Bình thường, B - bệnh rối loạn tế bào thần kinh α, C - bệnh lý cơ)
Khi bị rối loạn bệnh lý, cấu trúc và mức độ hoạt động của tổ
chức cơ thay đổi. Dẫn đến, tín hiệu iEMG sẽ có các biểu hiện bất
thường, ví dụ như: (1) khi bị rối loạn bệnh lý cơ, số lượng MUAP
tạo ra nhiều hơn nhưng biên độ tín hiệu lại nhỏ; và (2) khi bị các
bệnh lý thần kinh cơ, ta thấy ít MUAP hơn trong tín hiệu khi co
cơ mạnh, giảm kết tập và giao thoa không hoàn toàn, với nhịp