- XÂY DỰNG ẢNH NÃO BA CHIỀU SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP QUANG CẬN HỒNG NGOẠI. - Kỹ thuật quang cận hồng ngoại fNIRS (functional near-infrared spectroscopy) là phương pháp không tiếp xúc được dùng để đo nồng độ hemoglobin của tín hiệu não. - Kết quả đạt được cho thấy phương pháp đề nghị có thể phát hiện tính hoạt động của não với độ phân giải không gian cao hơn so với phương pháp truyền thống.. - Xây dựng ảnh não ba chiều sử dụng phương pháp quang cận hồng ngoại. - Bài báo đề nghị một phương pháp về việc dựng lại ảnh não 3 chiều sử dụng chùm cảm biến (sự kết hợp của nhiều cặp thu phát) trong kỹ thuật quang cận hồng ngoại fNIRS (functional near-infrared spectroscopy). - Đáp ứng động học của 256 điểm ảnh được dùng để dựng lại ảnh não 3 chiều thể hiện sự đang hoạt động của não. - Phương pháp đề nghị được đánh giá bằng dữ liệu não đo được từ vùng thùy trán (prefrontal cortex) với thí nghiệm tính toán số học.. - Hoạt động của não có thể được đo bằng các kỹ thuật đo không tiếp xúc như fMRI (functional magnetic resonance imaging), điện não đồ EEG (electroencephalography) và fNIRS. - Hơn thế nữa, đây là kỹ thuật quang không tiếp xúc, không đắt và gọn nhẹ (Gagnon et al., 2012). - Để đo được hoạt động của não, fNIRS thường sử dụng ánh sáng cận hồng ngoại với bước sóng từ 700-900 nm để xuyên qua các mô. - Cường độ của ánh sáng đo được được chuyển sang giá trị tương đối về nồng độ của oxy-hemoglobin (HbO) và deoxy-hemoglobin (HbR) sử dụng phương pháp MBLL (modified Beer-Lambert law) (Delpy et al., 1988).. - Hiện nay, các thiết bị fNIRS thương mại có độ phân giải thời gian cao khoảng 250 Hz (Scholkmann et al., 2014) và độ phân giải không gian xấp xỉ 10 mm (Habermehl et al., 2012). - Để cải tiến độ phân giải về không gian, mật độ của cặp thu phát cần cao hơn (Scholkmann et al., 2014, Culver et al., 2001).. - Nghiên cứu của (Scholkmann et al., 2014) đã chỉ ra rằng phương pháp dùng một đầu phát và nhiều đầu thu để tạo ra nhiều khoảng cách khác nhau có thể được dùng để loại bỏ nhiễu chuyển động trong tín hiệu não. - Hơn nữa, phần chồng lấn của đường đi ánh sáng được chứng minh là có thể nâng cao được độ phân giải của kỹ thuật fNIRS (Scholkmann et al., 2014, Boas et al., 2004). - cặp thu và phát càng xa thì độ nhạy về độ sâu sẽ càng cao (Scholkmann et al., 2014). - Trong nghiên cứu hiện tại, một phương pháp mới với một bộ có 16 đầu phát và 16 đầu thu để hình thành 256 kênh với nhiều khoảng cách khác nhau.. - Tuy nhiên, trong môi trường có phản xạ và khúc xạ thì hệ số này có thể xấp xỉ bằng một hàm theo khoảng cách của cặp thu phát (Villringer and Chance, 1997, Tian et al., 2011). - Tuy nhiên, nếu hệ số DPF là hằng số được sử dụng thì làm giảm độ chính xác của nồng độ hemoglobin đo được (Strangman et al., 2003). - Trong mô hình này, ảnh quang được xây dựng lại từ cường độ ánh sáng đo được, y = A × x (A là ma trận độ nhạy cục bộ và x là thuộc tính quang) (Boas et al., 2004): Độ nhạy cục bộ (partial sensitivity) được định nghĩa tại (Strangman et al., 2014). - Sau đó thuộc tính quang có thể được tìm bằng cách giải bài toán ngược sử dụng phương pháp Tikhonov (Niu et al., 2010).. - Việc sử dụng phương pháp này đòi hỏi phải biết độ nhạy cục bộ. - Vì thế hầu như các nghiên cứu trước đó sử dụng mô phỏng Monte Carlo để ước lượng độ nhạy cục bộ của mô hình não người (Strangman et al., 2014). - Để việc xây dựng lại ảnh não chính xác hơn, giải thuật bổ chính độ sâu được áp dụng (Tian et al., 2011). - Dựa trên thuộc tính quang đo được, ảnh não quang có thể được dựng lại (Hielscher et al., 1999). - Trong nghiên cứu hiện tại, để đơn giản hóa việc xây dựng lại ảnh não, tập dữ liệu của (Strangman et al., 2014) được xem như độ nhạy cục bộ của các mô và được dùng để ước lượng giá trị L như một hàm của khoảng cách.. - 2 PHÁT TRIỂN LÝ THUYẾT VỀ PHƯƠNG PHÁP CHÙM CẢM BIẾN ĐỂ DỰNG LẠI ẢNH NÃO 3 CHIỀU. - Hình 1(a) trình bày khái niệm về cấu hình chùm cảm biến để tìm ra hoạt động của não trong vùng não cục bộ. - Hình 1(c) mô tả điểm đo được trong không giang 3 chiều sử dụng phương pháp chùm cảm biến (bên trong của hình chữ nhật màu xanh nét đứt của Hình 1(a. - Mục tiêu chính của nghiên cứu này là nâng cao độ phân giải không gian sử dụng phương pháp chùm cảm biến.. - Đối với phương pháp chùm cảm biến, nhiều kênh được hình thành tại các khoảng cách khác nhau sẽ phát hiện được các hoạt động của não tại các độ sâu khác. - Do đó, nếu nhiều cặp thu phát được đặt với khoảng cách khác nhau thì khả năng phát hiện chính xác vị trí hoạt động của não càng cao.. - Vị trí của một kênh được xác định như điểm giữa của cặp thu phát (Taga et al., 2007). - ((x 1 + x 2 )/2, (y 1 + y 2 )/2, sqrt((x 1 - x 2 ) 2 + (y 1 - y Taga et al., 2007). - Trong trường hợp này, z là tọa độ chỉ độ sâu mà ở đó hoạt động của não có thể xảy ra. - Đối với phương pháp chùm cảm biến với 256 kênh có thể mô tả được ảnh não 3 chiều trong vùng não cục bộ.. - Hình 1: (a) Khái niệm về cấu hình của chùm cảm biến, (b) ánh sáng đi qua các mô tạo thành vệt sáng dạng hình quả chuối và (c) vị trí của các kênh trong không gian 3 chiều (x, y, z) được tính toán từ một. - Hoạt động của não tại mỗi kênh được mô tả bằng các trị trung bình của HbX (HbO và HbR) được mã hóa dưới dạng màu. - Giá trị t-value và p-value trong phương pháp thống kê t-test được tính toán cho từng chu kỳ bằng cách sử dụng hàm robustfit có sẵn trong Matlab (the Mathworks, Inc. - Với hàm này, giá trị trung bình HbO của mỗi kênh được so sánh với mô hình đáp ứng động học mẫu HR bằng phương pháp bình phương tối thiểu. - Để ước lượng độ nhạy cục bộ, tập dữ liệu đo được từ mô hình não người của nghiên cứu (Strangman et al., 2014) được sử dụng. - Thuận lợi của phương pháp chùm cảm biến là nhiều kênh nên có thể phát hiện được hoạt động của não tại các độ sâu khác nhau (Hình 1(b,c. - Vì thế, phương pháp đề nghị này có thể dựng lại ảnh não với độ phân giải về không gian được cải thiện.. - 2.2 Cải tiến độ phân giải không gian dùng phương pháp chùm cảm biến. - Tùy thuộc vào kỹ thuật fNIRS với dạng sóng liên tục, ánh sáng tới được phát vào các mô (da đầu, sọ, chất nhầy, chất xám và chất trắng) (Choi et al., 2013) và một phần ánh sáng phản xạ ngược ra da đầu được đo bằng các cảm biến quang đặt cách đầu phát vài cm. - Hiện tượng này được mô tả dưới dạng phương trình Beer-Lambert (Delpy et al., 1988, Scholkmann et al., 2014). - có thể được tính toán như sau:. - có thể được tính như sau:. - Do đó hầu hết các nhà khoa học sử dụng phương pháp mô phỏng Monte Carlo để ước lượng giá trị này bằng cách sử dụng mô hình não người (Strangman et al., 2014).. - Từ phương trình (5), chiều dài trung bình của ánh sáng đi qua các mô, L, có thể được diễn giải như độ nhạy cục bộ được định nghĩa như sau (Strangman et al., 2014):. - Nếu chiều dài trung bình của 5 lớp não (da đầu/scalp, sọ/skull, chất nhầy/CSF (cerebrospinal fluid), chất xám/GM và chất trắng/WM) được ước lượng thì phương trình (5) có thể được viết lại như sau (Tian et al., 2011, Okada and Delpy, 2003):. - Một số công trình nghiên cứu trước của (Kohl- Bareis et al., 2002, Liebert et al., 2004) đã chứng minh rằng chỉ có lớp GM và WM hấp thụ nhiều ánh sáng khi não hoạt động mạnh. - (Okada et al., 2003), phương trình (8) có thể được viết lại như sau:. - Đối với trường hợp N kênh được thiết lập từ phương pháp chùm cảm biến thì phương trình (9) được trình bày lại như sau:. - Hình 3 trình bày cách bố trí 16 đầu phát và 16 đầu thu hồng ngoại (được gọi là chùm cảm biến) được cấu hình tương tự như Hình 1(c) để đo cường độ quang liên quan đến hoạt động của não thông qua thí nghiệm tính toán số học. - Bằng cách sử dụng phương trình (12), giá trị của HbX được tính toán dựa trên cường độ quang đo được trong thí nghiệm này. - Cấu hình chùm cảm biến như Hình 3 được đặt lên thùy trán để phát hiện các vùng não cục bộ đang hoạt động trong khi người tham gia đang tham gia thí nghiệm với tính toán số học. - Đáng chú ý rằng, một cấu hình gồm 4 bộ phát và 10 bộ thu được sử dụng (gồm 16 kênh) được đặt sao cho bao phủ cả thùy trán của cùng nhóm người tham gia thí nghiệm trên để xác định vùng não đang hoạt động. - Từ vị trí não đang hoạt động tìm được ở trên, cấu hình chùm cảm biến ở Hình 3 được đặt ở khu vực đó nhằm tìm ra chính xác hơn vị trí não đang hoạt động với độ phân giải cao hơn.. - Hình 3: Cấu hình của các cặp thu phát thực tế được xem như phương pháp chùm cảm biến để đo HR của vùng não cục bộ. - Trong nghiên cứu này, phương pháp chùm cảm biến được dùng để phát hiện các hoạt động của não dưới dạng HbX và xây dựng lại các hoạt động đó dưới dạng ảnh não 3 chiều cục bộ. - HbX được tính toán sử dụng phương trình Beer-Lambert với chiều dài di chuyển qua các mô của ánh sáng/độ nhạy, L, được ước lượng. - Theo phương pháp truyền thống MBLL, L được xem như là hằng số đối với mỗi bước sóng. - Độ nhạy trong phương trình (7), L, được ước lượng từ tập dữ liệu của nghiên cứu trước đó (Strangman et al., 2014). - Để đánh giá phương pháp đề nghị, cường độ quang đo được từ thí nghiệm tính toán số của 5. - t) và HbX sử dụng phương trình (11) và (12).. - Chiều dài đường đi của ánh sáng qua 2 lớp não GM và WM của mỗi kênh được tính toán sử dụng phương trình (1) và (2). - Hình 5 minh họa kết quả của một kênh đại diện với vùng não đang hoạt động của người tham gia 3: HbO (Hình 5(a)) và HbR (Hình 5(c. - Hình 5: Kênh hoạt động đại diện (kênh 234) của người tham gia 3 (các đường đậm đỏ và xanh dương chỉ tín hiệu HbX chưa lọc và được lọc tương ứng) sử dụng phương pháp đề nghị: (a) HbO, (c) HbR, (b). - Hình 6: So sánh kết quả ảnh não 3 chiều sử dụng 2 phương pháp (dữ liệu được tính từ giá trị HbO của người tham gia 3): Phương pháp truyền thống ((a), (c), và (e. - phương pháp đề nghị ((b), (d), và (f. - màu đỏ ở đáy chỉ độ hoạt động mạnh của não được tính từ giá trị HbO được chuẩn hóa trong dãy 0~1 Hình 6 vẽ các bản đồ hoạt động của não ở dạng. - Chú ý rằng HbO trong trường hợp này được tính toán sử dụng phương pháp truyền thống với hệ số L hoặc PDF của 706 nm và 830 nm lần lượt là 7.15 và 5.98 tương ứng (Hong and Santosa, 2016). - Từ kết quả đạt được cho thấy, bản đồ não 3 chiều sử dụng phương pháp đề nghị thì dễ phân biệt trong khi cùng dữ liệu đó nhưng sử dụng phương pháp truyền thống MBLL thì bị phân tán. - Ví dụ như các vị trí não đang hoạt động là vùng màu đỏ ở Hình 6(a) (phương pháp truyền thống) thì rộng hơn vùng màu đỏ tương tự ở Hình 6(b) (phương pháp đề nghị). - Đối với góc nhìn bên trái và bên phải, các vùng đang hoạt động tại đáy ở Hình 6(c) và 6(e) bị phân tán hơn so với cùng vùng đó ở Hình 6(d) và 6(f).. - Hình 7: So sánh kết quả về vị trí hoạt động của não ở góc nhìn bên trái sử dụng 2 phương pháp (người tham gia 1 (dòng 1), người tham gia 2 (dòng 2): Phương pháp MBLL (a, c) và phương pháp đề nghị (b, d). - So sánh kết quả về vị trí hoạt động của não ở góc nhìn bên trái sử dụng 2 phương pháp (người tham gia 4 (dòng 1), người tham gia 5 (dòng 2): Phương pháp MBLL (a, c) và phương pháp đề nghị (b, d). - Các vùng não đang hoạt động được phát hiện bằng phương pháp đề nghị thì hội tụ hơn phương pháp truyền thống (Hình 6(c-f. - Ví dụ các vùng não đang hoạt động được tính toán từ phương pháp đề nghị thì dễ dàng nhận ra tại cạnh đỉnh (xem Hình 6(d) và 6(f)) trong khi đó chúng không thể được phát hiện bằng phương pháp truyền thống (xem Hình 6(c) and 6(e. - Bảng 1 so sánh số kênh mà tại đó não đang hoạt động tại vùng quan tâm ROI (region of interest) giữa phương pháp truyền thống và phương pháp đề nghị.. - Số kênh đang hoạt động được phát hiện bằng phương pháp đề nghị thì lớn hơn so với phương pháp truyền thống đối với cả 5 người tham gia. - Kết quả này đã chứng minh rằng phương pháp đề nghị có thể cải tiến sự phát hiện các kênh có vùng não đang hoạt động.. - Bảng 1: So sánh số kênh đang hoạt động ở vùng ROI được tính qua 5 người tham gia Người tham gia 1 2 3 4 5 Phương pháp. - truyền thống Phương pháp đề. - Mục tiêu chính của nghiên cứu này là phát triển giải thuật mới để cải thiện độ phân giải của ảnh não 3 chiều sử dụng phương pháp chùm cảm biến mà ở đó đường đi của ánh sáng L được ước lượng qua 2 lớp não (GM và WM) trong phương trình (11).. - Phương pháp đề nghị có thể so sánh với phương pháp truyền thống MBLL để đánh giá giả thuyết mới này.. - Phương pháp chùm cảm biến có nhiều thuận lợi nhất định. - Độ phân giải của giải pháp đề nghị giúp kỹ thuật fNIRS đạt được độ phân giải 5mm so với 10 mm của nghiên cứu trước đó (Habermehl et al., 2012). - Vì thế phương pháp đề nghị có thể cung cấp thông tin chính xác ở vùng não đang hoạt động. - Với sự chồng lấn này sẽ cho phép phát hiện chính xác hơn các vùng não đang hoạt động trong phạm vi nhỏ. - Vấn đề trên đã được kiểm chứng ở một số nghiên cứu trước đó (Scholkmann et al., 2014, Boas et al., 2004).. - Một số nghiên cứu trước đã chỉ ra rằng các kênh có khoảng cách ngắn có thể được dùng để loại bỏ nhiễu ở các lớp mô ngoài (Gagnon et al., 2012, Saager et al., 2011). - Trong bài báo này, phương pháp chùm cảm biến được dùng để đo và dựng lại ảnh não 3 chiều dựa trên phương pháp quang cận hồng ngoại. - Phương pháp đề nghị được đánh giá bằng dữ liệu thí nghiệm tính toán số. - Kết quả đạt được chỉ ra rằng phương pháp đề nghị có thể mô tả được nhiều vùng não đang hoạt động hơn so với phương pháp truyền thống MBLL. - Hơn nữa, độ phân giải của phương pháp đề nghị cao hơn so với phương pháp truyền thống. - Do đó phương pháp đề nghị cho phép phát hiện được nhiều kênh có vùng não hoạt động hơn so với phương pháp còn lại. - et al., 2014.. - et al., 2012.. - et al., 2004.