Phát triển phương pháp phân tích định lượng tín hiệu IEMG chi trên hỗ trợ chẩn đoán bệnh lý

- BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Phạm Mạnh Hùng PHÁT TRIỂN PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỊNH LƢỢNG 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 1 Công trình đƣợc hoàn thành tại: Trƣờng Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS.
- 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 rõ ràng nhất 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.
- 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.
- Mục tiêu nghiên cứu của luận án Mục đích nghiên cứu của luận án là phát triển phương pháp phân tích định lượng tín hiệu iEMG chi thành các thông tin trợ giúp cho các bác sĩ trong quá trình chẩn đoán bệnh lý.
- Nghiên cứu hướng tới các mục tiêu cụ thể như: (1) phát triển được phương pháp QEMG tín hiệu iEMG chi có hiệu quả tính toán tốt hơn một 3 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.
- 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.
- 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.
- 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 16 trang.
- Chương 3: Phát triển phương pháp phân tích định lượng tín hiệu iEMG chi có 39 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.
- 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.
- 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].
- 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 5 phóng điện của từng MUAP nhanh hơn.
- Dựa vào các dấu hiệu bất thường trên tín hiệu EMG các bác sĩ đưa ra các chẩn đoán.
- Để tăng hiệu quả chẩn đoán các công cụ phân tích tín hiệu được yêu cầu sử dụng.
- Các kỹ thuật phân tích QEMG hiện nay Các kỹ thuật phân tích QEMG sử dụng máy tính được phát triển từ những năm 1978, bao gồm: (1) các phương pháp phân tích tín hiệu iEMG trong các miền thời gian, miền tần số, miền không gian - tần số, miền phi tuyến.
- (2) các kỹ thuật phân giải tín hiệu iEMG và nhiều bộ thông số định lượng tín hiệu iEMG khác nhau đã được giới thiệu.
- Hiện nay, một số phương pháp QEMG đã ứng dụng như: (1) phương pháp phân tích MUAP thủ công, chuyên gia điện cơ đồ xác định thủ công ra khoảng 20 MUAP khi xét nghiệm.
- (2) phương pháp phân tích MUAP tự động, công cụ sẽ hỗ trợ phân tách ra từng MUAP mỗi lần đâm kim.
- (3) phương pháp phân tích mẫu xếp chồng, sẽ đo các tham số liên quan đến biên độ - điểm uốn của tín hiệu iEMG và (4) phương pháp tự động phân giải tín hiệu iEMG thành các thông tin giúp chẩn đoán.
- Bệnh lýĐơn vị vận động (cơ và thần kinh cơ)Nguồn dữ liệu điện sinh họcTín hiệu EMGPhân tích QEMG và phân giải tín hiệu EMGHệ thống CAD(hộ trợ ra quyết định chẩn đoán)Hệ thống máy tính xử lý và phân tích tín hiệu EMGChuyên gia điện cơ đồLuồng thu nhận, xử lý, và sử dụng thông tin Hình 1.20.
- Chẩn đoán điện cơ đồ sử dụng máy tính Phương pháp thứ 4 có tiềm năng cho hiệu quả chẩn đoán cao, giảm sự ảnh hưởng tiêu cực của quá trình chẩn đoán đối với đối tượng bị và thực hiện chẩn đoán.
- Kết luận chƣơng 1 Để đưa ra các giải pháp kỹ thuật nhằm khắc phục một số tồn tại của các phương pháp hiện có, tác giả đã thực hiện các nội dung nghiên cứu như được mô tả ở hình 1.21 dưới đây.
- Hình 1.21 Các nội dung nghiên cứu của luận án Phương pháp tạo ra cần phải xử lý tín hiệu iEMG chi có độ phức tạp trung bình (thu ở mức co cơ xấp xỉ 30% MVC.
- LỰA CHỌN GIẢI PHÁP PHÙ HỢP ĐỂ TIỀN XỬ LÝ TÍN HIỆU iEMG CHI 2.1.
- Các yếu tố làm giảm chất lƣợng tín hiệu EMG Tín hiệu EMG là tín hiệu điện thế chênh lệch giữa hai điện cực đo và là tín hiệu tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau, được mô tả dưới dạng biểu thức toán học (1) sau đây.
- là số lượng MU được kích hoạt, n(t) là nhiễu lẫn trong tín hiệu.
- Độ phức tạp của tín hiệu phụ thuộc vào khoảng cách điện cực, cách đo và mức độ hoạt động của bắp cơ.
- Lực co cơ tỷ lệ thuận với số lượng MUAPT trong tín hiệu điện cơ.
- Tín hiệu điện cơ là tín hiệu nhỏ, biên độ đỉnh đỉnh nằm trong khoảng từ 0 đến 5 mV, hoặc từ 0 – 1,5 mV (RMS) (theo Basmajian và DeLuca 7 1985).
- Dải tần tín hiệu từ 0 Hz lên đến 3 kHz, trong đó năng lượng tín hiệu tập trung trong dải từ 10 Hz – 250 Hz.
- Mô hình minh họa việc thu nhận tín hiệu EMG Có nhiều yếu tố khác nhau gây suy giảm chất lượng tín hiệu EMG dẫn đến giảm chất lượng thông tin thu được, như.
- Nhiễu: trong tín hiệu EMG có nhiều loại nhiễu khác nhau bao gồm nhiễu do nguồn điện lưới (lên đến hàng Volt trong khi tín hiệu nhỏ cỡ mV), nhiễu do chuyển động và nhiễu do các tín hiệu điện sinh học khác.
- Méo dạng do mạch xử lý tương tự: tín hiệu EMG khi đi qua các mạch xử lý tương tự, bao gồm bộ khuếch đại và các bộ lọc, độ trung thực của tín hiệu bị suy giảm.
- Sai số do quá trình số hóa tín hiệu EMG: gây ra khi tần số lấy mẫu tín hiệu không đủ lớn và độ phân giải tín hiệu thấp.
- Hiện nay, tín hiệu iEMG thường được số hóa với tham số Fs khoảng 20 kHz, độ phân giải trên 16 bít.
- Khảo sát khả năng triệt nhiễu của mạch đo Để thu được tín hiệu EMG có chất lượng đảm bảo, một loạt các giải pháp được áp dụng để tăng tỷ số SNR, tăng tỷ số CMRR, giảm nhiễu cảm ứng, hạn chế sử dụng các mạch lọc tương tự, dùng bộ chuyển đổi ADC chất lượng cao và cách ly nguồn.
- Trong nghiên cứu, tác giả đã khảo sát sự ảnh hưởng của các nhiễu tới tín hiệu EMG thu được bằng cách: (1) đo khảo sát tín hiệu sEMG bằng mạch chế thử có áp dụng các giải pháp tăng cường chất lượng được liệt kê ở (mạch đo khảo sát được mắc theo sơ đồ khối 8 hình 5.1).
- (2) khảo sát các loại nhiễu lớn còn trong tín hiệu iEMG mẫu có được.
- Sơ đồ khối của mạch đo tín hiệu EMG Kết quả cho thấy một số nhiễu lớn có thể được loại bỏ khi đo bởi các thiết bị đo tiêu chuẩn, tín hiệu iEMG chỉ còn nhiễu tần số thấp (vài Hz) và nhiễu tần số cao (hơn vài kHz) là đáng kể.
- Tiền xử lý tín hiệu iEMG chi bằng các bộ lọc số Hình 2.13 thể hiện dạng sóng tín hiệu iEMG chi, trong đó dễ thấy có hai loại nhiễu là nhiễu tần số thấp và nhiễu tần số cao.
- Hình 2.13.
- Tín hiệu iEMG có lẫn một số nhiễu Có nhiều cách triệt nhiễu khác nhau đã được được sử dụng.
- Tuy nhiên, dựa vào đặc trưng và yêu cầu xử lý tín hiệu iEMG chi, tác giả lựa chọn sử dụng các bộ lọc số có đáp ứng pha bằng không, được tổng hợp từ bộ lọc Butterworth, tạo ra dải thông là 20 Hz – 2 kHz, để lọc bỏ các thành phần không mong muốn.
- Bộ lọc này có ưu điểm là dễ dàng thực hiện và không gây méo dạng tín hiệu.
- Phổ tín hiệu trước và sau lọc theo khuyến nghị 2.5.
- Kết luận chƣơng 2 Giải pháp phù hợp để tiền xử lý tín hiệu iEMG, được thu bởi các thiết bị tiêu chuẩn, là sử dụng các bộ lọc số có đáp ứng biên độ tuyến tính trong dải thông và đáp ứng pha bằng không.
- PHÁT TRIỂN PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỊNH LƢỢNG TÍN HIỆU iEMG CHI 3.1.
- Đặt vấn đề Định lượng điện cơ đồ là quá trình chuyển đổi, rút gọn tín hiệu iEMG thành các thành phần đặc trưng (là các thông số hoặc chuỗi dữ liệu).
- Theo các phương pháp QEMG đã được giới thiệu, sau các bước xử lý, tín hiệu EMG được chuyển thành các thông số ở miền thời gian, miền phi tuyến, miền không gian - tần số,… Tuy nhiên, hiện nay, chưa có phương pháp QEMG nào được coi là tối ưu, các nghiên cứu vẫn đang được tiếp tục, nhằm tối ưu hơn, tăng độ tin cậy của thông tin thu được, giảm sự phức tạp khi sử dụng của các phương pháp.
- Trong nghiên cứu này, tác giả đề xuất một phương pháp QEMG mới dựa trên việc phân tách hiệu quả các thành phần có ý nghĩa trong tín hiệu, là các đoạn điện thế tích cực (Active Potential Segment – APS) và các điểm uốn có ý nghĩa trong chẩn đoán.
- Từ các thành phần có ý nghĩa xác định được và phân tích Poincaré, tác giả đề xuất tính 14 thông số định lượng tín hiệu 10 iEMG hỗ trợ phân loại tín hiệu theo bệnh lý.
- Hình 3.1 mô tả phương pháp QEMG tín hiệu iEMG chi được tác giả đề xuất phát triển.
- Quy trình định lượng tín hiệu iEMG được đề xuất 3.2.
- Phƣơng pháp xác định các thành phần có ý nghĩa chẩn đoán trong tín hiệu iEMG chi Trong nghiên cứu này, tác giả phát triển phương pháp xác định các thành phần có ý nghĩa dựa trên sự kế thừa ưu điểm và khắc phục nhược điểm của hai phương pháp và do Christodoulos [19] và Nikolic [66] đề xuất sử dụng.
- Lưu ý, tín hiệu iEMG chi sẽ được tiền xử lý theo khuyến nghị được đề cập ở chương 2 trước khi thực hiện các phép phân tích tiếp.
- Xác định các APS có trong tín hiệu iEMG chi Một APS là một đoạn tín hiệu chứa một hoặc nhiều MUAP xếp chồng.
- Hiện nay có 4 phương pháp phát hiện các đoạn APS trong tín hiệu là: (1) phương pháp sử dụng cửa sổ cố định để tách các đoạn tín hiệu có biên độ đỉnh lớn hơn một ngưỡng T [16].
- (2) phương pháp dựa trên việc xác định vị trí đỉnh đoạn APS và lấy về hai phía của nó một khoảng cố định.
- Các phương pháp nói trên đều có các ưu nhược điểm khi sử dụng.
- 11 Phương pháp được tác giả phát triển thực hiện quy trình xác định các APS trong tín hiệu iEMG theo các bước như sau: Bước 1: Tính tín hiệu biến động v(n) theo công thức sau.
- của chuỗi tín hiệu.
- lần so với cách tính của Nikolic [66] đề xuất sử dụng.
- này (tính trực tiếp từ biểu thức điều kiện) đơn giản hơn so với phương pháp của Nikolic đề xuất sử dụng.
- Xác định các điểm uốn trong đoạn tín hiệu Các nghiên cứu trước đây sử dụng hai phương pháp do Willison [32] và Stalberg [78] đề xuất, theo đó các tín hiệu được chia theo bước biên độ hoặc thời gian chọn trước.
- Ở đây, tác giả phát triển phương pháp tìm điểm uốn trên sóng tín hiệu iEMG mới theo phương pháp tìm cực trị của Eli Billauer [36] (hình 3.9).
- Lưu đồ thuật toán của phương pháp tìm điểm uốn Hình 3.9 là lưu đồ thuật toán được tác giả sử dụng để tìm điểm uốn cho tín hiệu iEMG, trong đó delta.
- Hình 3.12.
- Cách xác định các APS có ý nghĩa trong tín hiệu iEMG 3.3.
- Bộ thông số định lƣợng tín hiệu iEMG chi Với các APS ý nghĩa xác định được, các tham số biên độ (Ai), thời khoảng (Di), số pha (Pi) và số điểm uốn (Ti) của mỗi đoạn APSi sẽ được xác định.
- Dạng sóng và các tham số của mỗi đoạn APS Tiếp theo, các thông số định lượng trung bình (xA), phương sai (sA) biên độ của các APSi và tỷ lệ thời gian biến động (rAPS) của tín hiệu iEMG được tính toán như sau.
- (3.16) Tương tự, các thông số định lượng khác như.
- số đoạn APS, số đỉnh và số điểm uốn của tín hiệu iEMG được xác định.
- Ngoài ra, các thông số đặc trưng cho tín hiệu trong miền phi tuyến được xác định, đó là hai chỉ số SD1, SD2.
- Hình 3.15 mô tả dạng phân bố của cặp điểm mẫu liên tiếp trên đồ thị Poincaré ở các nhóm tín hiệu khác nhau.
- Đồ thị Poincaré của các tín hiệu thuộc các nhóm khác nhau Theo lý thuyết phân tích Poincaré, với chuỗi dữ liệu.
- (3.18) Như vậy, theo phương pháp QEMG được phát triển, mỗi tín hiệu iEMG sẽ được đặc trưng bởi 14 thông số, gồm: 12 thông số tính trong miền thời gian và 2 thông số tính trong miền phi tuyến.
- Đánh giá giá trị bộ thông số định lƣợng Bộ dữ liệu mẫu EMGLab [37] được tác giả sử dụng để đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất.
- Tập này bao gồm 844 bản ghi tín hiệu iEMG đo tại các cơ chi trên khi co cơ ở mức 30% MVC, bằng thiết bị tiêu chuẩn và theo phương pháp tiêu 15 chuẩn.
- Sau đây là một số kết quả thử nghiệm phương pháp đề xuất, một số công đoạn được so sánh với phương pháp khác.
- Bảng so sánh chỉ số phân tách các APS của các phương pháp Phương pháp.
- Phương pháp Christodoulos Phương pháp Nikolic Phương pháp đề xuất 360 26,7 Theo bảng trên, phương pháp này cho phép tách được các APS có độ dài khác nhau như phương pháp Nikolic [63], trong khi, các đoạn APS không chứa các đoạn điện thế nghỉ tương tự phương pháp Christodoulos [19].
- Ngoài ra phương pháp này phân tách APS nhanh hơn phương pháp Nikolic.
- Bảng trích cơ sở dữ liệu bộ các thông số định lượng tín hiệu Tên bảnghi Thông số N2001A01AP51.bin N2001A02VL08.bin N2001A03BB53.bin N2001M01TF52.bin N2001M02BB11.bin N2001C01BB60.bin N2001C02BB76.bin … Nhóm Đơn vị ALS ALS ALS MYO MYO NOR NOR

Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn
hoặc xem Tóm tắt