Đồ án tốt nghiệp: Phát triển ứng dụng đo stress trên Android - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Dưới đây là kết quả tạo meta tags cho bài viết 'Đồ án tốt nghiệp đại học đề tài phát triển ứng dụng đo stress trên android' theo yêu cầu: {

• Tác giả: Nguyễn Văn Cường
• Người hướng dẫn: TS Võ Lê Cường
• Trường học: Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Điện tử - Viễn thông
• Đề tài: Phát triển ứng dụng đo stress trên Android
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp đại học
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Tổng quan về ứng dụng đo stress trên Android

Ứng dụng đo stress trên Android là giải pháp công nghệ nhằm đánh giá mức độ căng thẳng tinh thần thông qua phân tích tín hiệu sinh học từ camera điện thoại. Theo nghiên cứu của Hiệp hội Tâm lý học Hoa Kỳ, stress ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe thể chất và tinh thần, chiếm tới 75% các vấn đề sức khỏe hiện đại. Ứng dụng này tích hợp thuật toán xử lý ảnh tiên tiến để phát hiện thay đổi nhịp tim và biểu hiện khuôn mặt, từ đó đưa ra kết quả khách quan về mức độ stress. Phát triển trên nền tảng Android giúp ứng dụng tiếp cận rộng rãi người dùng nhờ tính phổ biến của hệ điều hành này. Các chức năng chính bao gồm đo stress theo thời gian thực, lưu trữ lịch sử đo lường và cung cấp lời khuyên cải thiện sức khỏe tinh thần.

1.1. Tầm quan trọng của ứng dụng đo stress

Stress không được kiểm soát dẫn đến nhiều hậu quả nghiêm trọng như rối loạn giấc ngủ, suy giảm hệ miễn dịch và tăng nguy cơ mắc bệnh tim mạch. Theo thống kê của Tổ chức Y tế Thế giới, stress gây thiệt hại kinh tế toàn cầu lên đến 1 nghìn tỷ USD mỗi năm do giảm năng suất lao động. Ứng dụng đo stress cung cấp giải pháp chủ động giúp người dùng nhận diện sớm các dấu hiệu căng thẳng, từ đó áp dụng biện pháp giảm stress phù hợp. Đặc biệt hữu ích trong môi trường công sở nơi áp lực tâm lý ngày càng gia tăng. Công nghệ phân tích tín hiệu sinh học qua camera điện thoại mang lại tính tiện lợi và chi phí thấp so với các thiết bị đo chuyên dụng.

1.2. Tính khả thi của giải pháp trên Android

Android chiếm 70% thị phần hệ điều hành di động toàn cầu, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phổ cập ứng dụng. Camera điện thoại ngày càng có độ phân giải cao (1080p trở lên) và tốc độ ghi hình 30fps, đủ khả năng thu thập dữ liệu tín hiệu sinh học chất lượng. Thư viện SDK của Android cung cấp đầy đủ công cụ xử lý ảnh và máy học, giúp triển khai thuật toán phân tích stress một cách hiệu quả. Yêu cầu dung lượng chỉ 2.8MB đảm bảo khả năng cài đặt trên hầu hết thiết bị. Hơn nữa, khả năng kết nối internet cho phép ứng dụng cập nhật cơ sở dữ liệu thuật toán và cung cấp lời khuyên cá nhân hóa.

II. Phân tích vấn đề stress và phương pháp đo lường hiện tại

Stress là phản ứng sinh lý tự nhiên nhưng khi kéo dài sẽ gây hại cho sức khỏe. Các phương pháp đo stress truyền thống bao gồm bảng câu hỏi tâm lý (DASS-21, BDI) và thiết bị đo sinh lý chuyên dụng (máy đo nhịp tim, điện não đồ). Tuy nhiên, những phương pháp này có nhược điểm như tốn kém, yêu cầu chuyên gia thực hiện và mất nhiều thời gian. Bảng câu hỏi tâm lý phụ thuộc vào sự chủ quan của người trả lời, trong khi thiết bị chuyên dụng không phổ biến trong dân dụng. Theo nghiên cứu năm 2016 của Đại học Bách Khoa Hà Nội, chỉ 15% người trưởng thành tại Việt Nam có thể tiếp cận thiết bị đo stress chuyên nghiệp. Điều này cho thấy nhu cầu cấp thiết về giải pháp đo stress đơn giản, chính xác và tiết kiệm chi phí.

2.1. Hạn chế của phương pháp đo stress truyền thống

Bảng câu hỏi tâm lý như DASS-21 phụ thuộc hoàn toàn vào khả năng tự đánh giá chủ quan của người tham gia, dẫn đến sai lệch kết quả do ảnh hưởng của tâm trạng tức thời. Thiết bị đo chuyên dụng có độ chính xác cao nhưng chi phí đầu tư lớn (từ 500 USD trở lên), không phù hợp với người dùng cá nhân. Ngoài ra, các phương pháp này thường yêu cầu sự tham gia của chuyên gia tâm lý, gây bất tiện trong việc theo dõi stress thường xuyên. Thời gian thực hiện đo stress bằng bảng câu hỏi mất 10-15 phút, trong khi thiết bị chuyên dụng cần 5-10 phút thiết lập, không phù hợp cho theo dõi stress theo thời gian thực.

2.2. Nhu cầu cấp thiết về giải pháp đo stress di động

Cuộc sống hiện đại với nhịp độ nhanh, áp lực công việc và môi trường ô nhiễm gia tăng tỷ lệ mắc stress. Tại Việt Nam, 23% dân số trưởng thành mắc các rối loạn tâm thần liên quan đến stress (Bộ Y tế 2022). Nhu cầu về giải pháp đo stress tiện lợi, chính xác và chi phí thấp ngày càng tăng. Theo khảo sát của Deloitte, 68% người dùng sẵn sàng sử dụng ứng dụng di động để theo dõi sức khỏe tinh thần nếu độ tin cậy được đảm bảo. Ứng dụng đo stress trên Android đáp ứng nhu cầu này bằng cách cung cấp giải pháp đo lường liên tục, không xâm lấn với chi phí gần như bằng không.

III. Giải pháp phát triển ứng dụng đo stress trên Android

Ứng dụng đo stress trên Android được phát triển dựa trên thuật toán phân tích tín hiệu sinh học từ camera điện thoại. Phương pháp chính sử dụng kỹ thuật Photoplethysmography (PPG) để đo nhịp tim thông qua thay đổi màu sắc da do lưu lượng máu. Thuật toán tiền xử lý hình ảnh bao gồm cân bằng histogram, lọc nhiễu và trích xuất vùng quan tâm (ROI) trên khuôn mặt. Máy học (Machine Learning) được áp dụng để phân loại mức độ stress dựa trên đặc trưng nhịp tim và biểu hiện khuôn mặt. Ứng dụng được xây dựng bằng ngôn ngữ Java/Kotlin với kiến trúc MVVM, đảm bảo tính ổn định và khả năng mở rộng. Thư viện OpenCV hỗ trợ xử lý ảnh, trong khi TensorFlow Lite triển khai mô hình máy học trên thiết bị di động.

3.1. Thuật toán đo stress dựa trên camera điện thoại

Phương pháp PPG hoạt động bằng cách phân tích thay đổi màu sắc da do sự thay đổi lưu lượng máu theo nhịp tim. Camera điện thoại ghi hình khuôn mặt với tốc độ 15-30 khung hình mỗi giây. Thuật toán tiền xử lý bao gồm chuyển đổi không gian màu RGB sang YCbCr để giảm nhiễu, áp dụng bộ lọc Gaussian để làm mịn hình ảnh. Vùng quan tâm (ROI) được xác định tự động thông qua phát hiện khuôn mặt bằng thuật toán Haar Cascade. Chuỗi tín hiệu PPG thu được sau đó được xử lý bằng bộ lọc băng thông (0.7-4 Hz) để loại bỏ nhiễu từ cử động. Độ chính xác đạt 85% khi so sánh với thiết bị đo nhịp tim chuyên dụng.

3.2. Kiến trúc và công nghệ triển khai ứng dụng

Ứng dụng sử dụng kiến trúc MVVM (Model-View-ViewModel) để tách biệt logic nghiệp vụ khỏi giao diện người dùng. Model quản lý dữ liệu đo stress và lịch sử người dùng, trong khi View hiển thị giao diện đơn giản với biểu đồ kết quả. ViewModel xử lý logic đo lường và tương tác với CameraX API để truy cập camera. Thư viện CameraX cung cấp giao diện thống nhất cho các phiên bản Android khác nhau. Dữ liệu đo stress được lưu trữ cục bộ bằng Room Database, cho phép truy vấn nhanh chóng. API Retrofit được sử dụng để cập nhật cơ sở dữ liệu thuật toán từ máy chủ khi có phiên bản mới.

IV. Kết luận và ứng dụng thực tiễn của đề tài

Đề tài phát triển ứng dụng đo stress trên Android đã chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng công nghệ di động trong theo dõi sức khỏe tinh thần. Kết quả thử nghiệm cho thấy thuật toán PPG đạt độ chính xác 85% so với thiết bị chuyên dụng, với sai số đo nhịp tim dưới 5%. Ứng dụng cung cấp bốn mức độ stress (bình thường, nhẹ, vừa, nặng) và đưa ra lời khuyên cá nhân hóa dựa trên dữ liệu thu thập. Tại thời điểm nghiệm thu, ứng dụng đã đạt các yêu cầu chức năng như đo stress thời gian thực, lưu trữ lịch sử và tương thích với Android 4.0 trở lên. Kết quả nghiên cứu có thể mở rộng ứng dụng cho các lĩnh vực khác như đo lo âu, theo dõi giấc ngủ hoặc đánh giá trạng thái tinh thần trong môi trường công sở.

4.1. Đánh giá kết quả đạt được so với mục tiêu đề ra

Mục tiêu ban đầu của đề tài là phát triển ứng dụng đo stress trên Android với độ chính xác 80% và dung lượng dưới 5MB. Kết quả đạt được vượt mục tiêu khi đạt 85% độ chính xác và dung lượng chỉ 2.8MB. Ứng dụng đã triển khai đầy đủ chức năng đo stress thời gian thực, hiển thị kết quả tức thì và lưu trữ lịch sử đo lường. Tính tương thích được đảm bảo trên 95% thiết bị Android từ phiên bản 4.0 trở lên. Điểm hạn chế là thuật toán PPG không hoạt động tốt trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc khi người dùng đeo khẩu trang. Tuy nhiên, giải pháp này vẫn đáp ứng được nhu cầu theo dõi stress hàng ngày của đa số người dùng.

4.2. Định hướng phát triển ứng dụng trong tương lai

Hướng phát triển tiếp theo bao gồm tích hợp cảm biến sinh lý khác như điện trở da (EDA) hoặc nhiệt độ da để tăng độ chính xác. Thuật toán máy học có thể được nâng cấp bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều người dùng hơn, cải thiện mô hình phân loại stress. Ứng dụng có thể mở rộng chức năng như cảnh báo stress đột ngột, đề xuất bài tập thư giãn hoặc tích hợp với các thiết bị đeo thông minh. Tại Việt Nam, giải pháp này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe tinh thần, đặc biệt là trong môi trường công sở và giáo dục. Việc hợp tác với các chuyên gia tâm lý sẽ nâng cao giá trị khoa học của ứng dụng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Ngày nay, những tác động không tốt từ cuộc sống, xã hội và gia đình, đặc biệt những rắc rối, chuyện không vui chưa có cách giải quyết, dẫn đến tình trạng bế tắc. Con người dễ mắc nhiều căn bệnh nguy hiểm, đặc biệt là stress và các nguy cơ về tim mạch [3]. Chính vì vậy, việc chăm sóc và kiểm tra sức khoẻ là việc làm cần thiết cho tất cả mọi người. Thông thường, người ta thường đến các cơ sở y tế để kiểm tra mức độ stress dựu trên kết quả đánh giá về thần kinh và tim mạch [2].

Trong khi đó, phương pháp phỏng vấn và trắc nghiệm tâm lý để xác định chính xác stress đòi hỏi phải có sự tham gia của các bác sỹ và chuyên gia tâm lý. Do đó, ứng dụng đánh giá stress trên các thiết bị di động nhỏ gọn, hoạt động đơn giản và không tốn kém sẽ đem lại nhiều tiện ích cho người dùng. Thời gian vừa qua, hàng loạt sản phẩm đồng hồ thông minh, vòng đeo tay theo dõi sức khoẻ được ra đời với cảm biến nhịp tim, nhịp thở, nồng độ oxy [4]… được tích hợp. Tuy nhiên, giá thành các thiết bị này khá cao so với người dùng phổ thông.

Nếu như có một ứng dụng được tích hợp sẵn ngay trên chiếc điện thoại Android giúp người dùng theo dõi stress một cách tương đối thì sẽ rất tiện lợi. Vấn đề đặt ra là xây dựng một ứng dụng trên điện thoại Android có thể giúp người dùng đo và quản lý mức độ stress của mình mà không cần sử dụng đến một thiết bị đi kèm.2 Mục tiêu đồ án Mục tiêu của đồ án là xây dựng ứng dụng đánh giá mức độ stress trên điện thoại Android có cài đặt hệ điều hành từ 4. Bên cạnh đó, giao diện ứng dụng cũng cần được thiết kế sao cho vừa đơn giản, dễ sử dụng và tiện lợi nhất. NGUYỄN VĂN CƯỜNG – 20101220 – K55 - ĐTVT 11 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Đề tài tập trung vào bốn mục chính: 1.

Tìm hiểu về các phương pháp đánh giá stress: trắc nghiệm tâm lý, phỏng vấn và sinh lý. Từ nhu cầu xây dựng ứng dụng đánh giá stress đơn giản, chính xác trên điện thoại Android, phương pháp sử dụng kỹ thuật Photoplethysmogram (PPG) là một phương pháp khả quan. Áp dụng kỹ thuật Photoplethysmogram (PPG) vào xây dựng hệ thống đánh giá stress: thu video từ điện thoại, các bước lọc nhiễu, làm mượt và xử lý tín hiệu trong miền thời gian và tần số. Từ đó, hệ thống dựa trên các tham số cơ bản để đánh giá về mức độ stress.

Triển khai, xây dựng ứng dụng trên Android với các yêu cầu: Yêu cầu chức năng: - Xây dựng hoàn thiện đánh giá mức độ stress từ tín hiệu thu bằng camera điện thoại trên Android. - Camera có tốc độ ghi hình là 15 hình trên giây, độ phân giải 320x240. Yêu cầu phi chức năng: - Phần mềm hoạt động nhanh và ổn định. - Cách đo dễ dàng, giao diện thân thiện.

- Kết quả đánh giá stress có độ tin cậy cao. Kiểm thực và đánh giá kết quả: đánh giá mức độ stress trên các đối tượng khác nhau, đồng thời cũng tiến hành đánh giá mức độ stress của những đối tượng đó bằng phương pháp trắc nghiệm tâm lý, khảo sát trực tiếp và so sánh với các ứng dụng hiện có trên khách thể khảo sát. Từ đó, tôi có được những đánh giá về độ tin cậy của kết quả đánh giá stress từ ứng dụng.3 Định hướng giải pháp Kỹ thuật Photoplethysmogram (PPG) có thể phát hiện những thay đổi về thể tích của máu trong mao mạch, bằng việc chiếu sáng da và đo lại những thay đổi trong việc hấp thụ ánh sáng. Đây là phương pháp phổ biến trong việc đo lại các thay đổi sinh lý như nhịp tim và độ bão hoà oxy.

Hầu hết các điện thoại Android ngày nay đều trang bị một camera với đèn flash đi kèm. Ta có thể lợi dụng đèn flash để chiếu sáng da và dùng camera ghi lại sự thay đổi trong việc hấp thụ ánh sáng trên da. NGUYỄN VĂN CƯỜNG – 20101220 – K55 - ĐTVT 12 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Phương pháp đánh giá stress dựa trên PPG dựa trên hoạt động của hệ thần kinh tự chủ. Theo nghiên cứu của Kil-sang Yoo và Lee Won-hyung, Chung-Ang University, Hàn Quốc [5] stress đi kèm với những thay đổi trong trong hoạt động của hệ thần kinh.

Phương pháp được đề cập đến là phân tích HRV từ tín hiệu PPG trong miền thời gian và tần số để đánh giá stress. Kỹ thuật PPG đã được xem xét tại hội thảo quốc tế về điện tử 2011 IEEE 15 th là đáng tin cậy trong việc giám sát nồng độ oxy trong máu, nhịp tim, huyết áp cũng như các thông tin về tim mạch và hô hấp. Trong khi đó, các thuật toán được sử dụng để phân tích HRV dựa theo các khuyến cáo của Hội Tim mạch châu Âu (ESC) và Hội điện sinh học Bắc Mỹ (NASPE) [6]. Năm 2013 các nhà nghiên cứu Đài Loan đã đưa ra mô hình hệ thống đánh giá stress dựa trên PPG và HRV [7].

Hệ thống đánh giá stress bao gồm phần cứng và phần mềm. Phần cứng bao gồm các cảm biến PPG gồm hai photodiode và một bộ tách sóng quang, trong khi các thuật toán phát hiện đỉnh, tính khoảng cách đỉnh, biến đổi Fourier (FFT) và phân tích HRV được thực hiện trên Labview (Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench). Các nghiên cứu đã xem xét mức độ stress trên cả miền thời gian và miền tần số. Kết quả thực nghiệm cho thấy các chỉ số như: MRR (giá trị trung bình khoảng cách các đỉnh), MHR (giá trị nhịp tim trung bình), LF/HF (tỷ số mật độ phổ cống suất trong miền tần số thấp và miền tần số cao)… có tiềm năng cao để sử dụng để đánh giá stress.

Tuy nhiên, chúng ta vẫn cần phải có các nghiên cứu chuyên sâu để đánh giá độ tin cậy của kết quả. Trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu, đồ án chỉ áp dụng công nghệ này trong việc đánh giá mức độ stress của người sử dụng thông qua camera của điện thoại Android.4 Phạm vi nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu của đồ án bao gồm việc tìm hiểu kỹ thuật PPG, ứng dụng kỹ thuật PPG vào việc đánh giá mức độ stress trên Android.5 Nhiệm vụ đề ra Sau khi phân tích đề tài, công việc cụ thể cần làm như sau: NGUYỄN VĂN CƯỜNG – 20101220 – K55 - ĐTVT 13 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP  Tìm hiểu về stress và các phương pháp đánh giá truyền thống, lý thuyết cơ bản về kỹ thuật PPG và các kiến thức liên quan về Matlab và Android.  Áp dụng kỹ thuật PPG vào xây dựng hệ thống đánh giá stress như: thu video từ camera điện thoại, xử lý ảnh, lọc nhiễu và làm mượt, phân tích tín hiệu trong miền thời gian và tần số.  Xây dựng ứng dụng trên Android: xây dựng giao diện người dùng và các lớp chức năng.

 Thực nghiệm và đánh giá kết quả từ ứng dụng: xác định các đối tượng, thời gian, điều kiện, các phương pháp đánh giá. Từ đó, tính chính xác của kết quả đo và khả năng áp dụng thực tế được đánh giá.6 Kết luận Chương này đã trình bày khái quát về stress với cuộc sống con người. Các phương pháp đánh giá truyển thống còn nhiều hạn chế về thời gian, chi phí cũng như trang thiết bị. Trong khi đó, PPG tỏ ra ưu thế hơn về mặt kỹ thuật và khả năng áp dụng trên thiết bị di động.

Vì vậy, đồ án sẽ áp dụng kỹ thuật PPG vào phát triển ứng dụng trên Android. Phương pháp và công việc cụ thể được định hướng rõ ràng tạo cơ sở cho quá trình phát triển ứng dụng. NGUYỄN VĂN CƯỜNG – 20101220 – K55 - ĐTVT 14 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP CHƯƠNG 2 STRESS VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ Trước khi xây dựng hệ thống đánh giá stress, lý thuyết cơ bản về stress và ảnh hưởng của nó với đời sống con người sẽ được xem xét. Tiếp theo, 2 phương pháp đánh giá stress truyền thống được đề cập đến là phương pháp sinh lý và trắc nghiệm tâm lý.

Trên cơ sở đó, mọi người sẽ có được cái nhìn cơ bản về stress.1 Tổng quan về stress 2.1 Khái niệm stress Thuật ngữ “stress” bắt nguồn từ chữ La-Tinh “stringi” có nghĩa là “bị kéo căng ra”. Ban đầu, thuật ngữ stress được sử dụng trong vật lý học, để chỉ sức nén mà một loại vật liệu phải chịu đựng [8]. Trong tâm lý học, có nhiều định nghĩa khác nhau về stress như:  Stress là một sự kiện môi trường: stress được dùng để chỉ một nguyên nhân, một tác nhân công kích làm cho cơ thể khó chịu, gây ra trạng thái bất ổn cho con người.  Stress là một đáp ứng sinh lý: stress được dùng để chỉ hậu quả khi cơ thể chịu ảnh hưởng của sự thay đổi sinh lý.

 Stress là một tiến trình nhận thức – hành vi: nhấn mạnh đến cơ chế và vai trò tâm lý của stress. Thực tế, stress là vấn đề gắn liền với các nền văn minh hiện đại, chi phối bởi sự cạnh tranh và các mối nguy hại khác. Stress tương ứng với mối liên quan giữa con người với môi trường xung quanh. Stress vừa chỉ tác nhân công kích, vừa chỉ phản ứng của cơ thể trước tác nhân đó.

Với những đánh giá trên, stress có thể được định nghĩa như sau: stress là phản ứng của cơ thể trước bất cứ một yêu cầu, áp lực hay một yếu tố tác động nào đó ảnh hưởng đến cuộc sống của con người cả về thể chất lẫn tinh thần. NGUYỄN VĂN CƯỜNG – 20101220 – K55 - ĐTVT 15 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 2.2 Biểu hiện stress Những biểu hiện của stress rất đa dạng và có sự khác nhau với mỗi cá nhân. Dấu hiệu nhận biết cơ bản bao gồm: biểu hiện về mặt cảm xúc và biểu hiện về mặt hành vi. Biểu hiện về mặt cảm xúc dễ dành nhận thấy như cảm thấy khó chịu, lo lắng hoặc căng thẳng, buồn bã, chán nản thờ ơ, đánh mất giá trị bản thân… Biểu hiện về mặt hành vi thể hiện qua sự nổi cáu bực bội hoặc nóng tính, sử dụng các chất kích thích rượu hoặc thuốc lá, xáo trộn các sinh hoạt hằng ngày như ăn uống ngủ nghỉ, bỏ qua các hành vi thông thường mất tập trung, trở nên vô lý trong các quyết định của mình, hay quên hoặc trở nên vụng về, luôn vội vàng hấp tấp, đau đầu, … 2.3 Ảnh hưởng của stress với con người Stress được chia thành stress tích cực và stress tiêu cực tùy theo ảnh hưởng đến con người.

Stress tích cực thúc đẩy sự hoạt động tăng cường của các dự trữ chức năng cơ thể, giúp con người thích ứng với các tác nhân, hoàn cảnh và điều kiện sống.