Tổng quan nghiên cứu

Trong lĩnh vực y học, đo lường chính xác đóng vai trò then chốt trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh lý. Theo ước tính, các phương pháp đo lường không chính xác có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe người bệnh. Ghi đo chuyển động chi dưới trong không gian ba chiều là một trong những lĩnh vực đo lường quan trọng, đặc biệt trong phục hồi chức năng và đánh giá các rối loạn vận động. Mục tiêu của luận văn là thiết kế và phát triển hệ thống ghi đo chuyển động chi dưới sử dụng hệ camera nhúng, nhằm tạo ra giải pháp có giá thành hợp lý, dễ triển khai thực tế, đồng thời đảm bảo độ chính xác cao với sai số đo góc không vượt quá 2 độ trong trạng thái chuyển động chậm và sai số vận tốc không vượt quá 20 mm/s. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc sử dụng hai camera nhúng trong khoảng cách một mét, chủ yếu đánh giá sai số trong trạng thái tĩnh và chuyển động chậm, phục vụ cho ứng dụng phục hồi chức năng chi dưới. Ý nghĩa của nghiên cứu không chỉ nằm ở việc phát triển công nghệ ghi đo chuyển động mà còn góp phần nâng cao chất lượng chẩn đoán và điều trị các bệnh lý vận động, đồng thời mở rộng ứng dụng trong các lĩnh vực thể thao và giám sát an ninh.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: lý thuyết về ghi đo chuyển động sử dụng thị giác máy tính và mô hình camera lỗ kim (Pinhole camera). Thị giác máy tính bao gồm các kỹ thuật xử lý ảnh số như lọc nhiễu bằng bộ lọc Gaussian, bộ lọc trung bình và trung vị, phân đoạn ảnh dựa trên ngưỡng và thuật toán K-mean. Mô hình camera lỗ kim được sử dụng để hiệu chuẩn camera, xác định các tham số nội tại và ngoại tại, từ đó tái tạo tọa độ ba chiều của các điểm đánh dấu trên cơ thể. Ba khái niệm chính trong nghiên cứu gồm: ước tính tư thế cơ thể dựa trên mô hình khung xương, hiệu chuẩn camera để đảm bảo độ chính xác trong tái tạo không gian ba chiều, và đồng bộ hóa camera nhằm thu nhận dữ liệu đồng thời. Ngoài ra, thư viện OpenCV và OpenPose được sử dụng để xử lý ảnh và ước lượng tư thế, trong khi các thuật toán tam giác tuyến tính và phương pháp trị riêng tuyến tính giúp tái tạo tọa độ ba chiều từ ảnh hai chiều.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm hình ảnh thu nhận từ hệ thống camera nhúng Raspberry Pi với module camera V1, được đồng bộ và lưu trữ trên cơ sở dữ liệu đám mây Firebase. Cỡ mẫu nghiên cứu gồm các tình nguyện viên khỏe mạnh và bệnh nhân có rối loạn vận động chi dưới, được thử nghiệm trong phòng thí nghiệm tại trường Đại học Bách khoa Hà Nội. Phương pháp chọn mẫu là chọn mẫu thuận tiện trong phạm vi nghiên cứu. Phân tích dữ liệu sử dụng các thuật toán xử lý ảnh số, hiệu chuẩn camera, đồng bộ hóa video và tính toán góc khớp, vận tốc chuyển động. Timeline nghiên cứu kéo dài trong năm 2022, bao gồm các giai đoạn khảo sát lý thuyết, thiết kế hệ thống, xây dựng thuật toán, thử nghiệm và đánh giá kết quả. Phương pháp thực nghiệm được áp dụng để kiểm tra sai số đo trong các trạng thái tĩnh và chuyển động chậm, đồng thời khảo sát ảnh hưởng của khoảng cách giữa hai camera đến độ chính xác phép đo.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu chuẩn camera đạt độ chính xác cao: Kết quả hiệu chuẩn camera trái và phải cho thấy sai số đo góc trong trạng thái tĩnh không vượt quá 1 độ, đáp ứng mục tiêu đề ra. Sai số đo góc trong trạng thái chuyển động chậm không vượt quá 2 độ, chứng minh tính ổn định của hệ thống trong điều kiện vận động thực tế.

  2. Đồng bộ hóa hai camera hiệu quả: Thí nghiệm đồng bộ hai camera Raspberry Pi qua giao thức phần mềm Firebase cho kết quả đồng bộ thời gian thực với sai số nhỏ, đảm bảo dữ liệu video thu nhận đồng thời. Các kết quả thí nghiệm đồng bộ cho thấy độ lệch thời gian giữa hai camera dưới 10 ms, phù hợp với yêu cầu ghi đo chuyển động.

  3. Sai số đo vận tốc chuyển động trong giới hạn cho phép: Sai số đo vận tốc không vượt quá 20 mm/s trong các thử nghiệm với tình nguyện viên, cho thấy hệ thống có khả năng ghi nhận vận tốc chuyển động chi dưới chính xác trong phạm vi chuyển động chậm.

  4. Ảnh hưởng của khoảng cách giữa hai camera: Kết quả phân tích sai số đo khoảng cách và vận tốc cho thấy khoảng cách giữa hai camera ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác phép đo. Khoảng cách tối ưu được xác định là khoảng 1 mét, phù hợp với thiết kế hệ thống và mục tiêu ứng dụng phục hồi chức năng.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp hệ thống đạt được độ chính xác cao là do việc áp dụng kỹ thuật hiệu chuẩn camera dựa trên mô hình Pinhole và sử dụng thuật toán tam giác tuyến tính để tái tạo tọa độ ba chiều. So sánh với các nghiên cứu trước đây sử dụng hệ thống camera chuyên dụng đắt tiền như Vicon, hệ thống camera nhúng Raspberry Pi mang lại giải pháp tiết kiệm chi phí mà vẫn đảm bảo độ chính xác cần thiết cho ứng dụng phục hồi chức năng. Việc đồng bộ hóa phần mềm qua Firebase giúp giảm thiểu chi phí và tăng tính linh hoạt so với đồng bộ phần cứng truyền thống. Kết quả sai số vận tốc và góc khớp phù hợp với các tiêu chuẩn trong lĩnh vực y sinh, cho phép ứng dụng trong đánh giá và theo dõi tiến trình phục hồi chức năng chi dưới. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ sai số góc và vận tốc theo thời gian, cũng như bảng so sánh sai số ở các khoảng cách camera khác nhau, giúp minh họa rõ ràng hiệu quả của hệ thống.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai hệ thống ghi đo chuyển động chi dưới trong các trung tâm phục hồi chức năng: Áp dụng hệ thống camera nhúng để hỗ trợ đánh giá và theo dõi tiến trình phục hồi, giúp nâng cao chất lượng điều trị và giảm chi phí đầu tư thiết bị. Thời gian triển khai dự kiến trong vòng 6 tháng, do các kỹ thuật viên y sinh và kỹ sư công nghệ thông tin phối hợp thực hiện.

  2. Phát triển phần mềm phân tích dữ liệu tự động: Tích hợp các thuật toán xử lý ảnh và ước lượng tư thế để tự động tính toán các tham số động học như góc khớp và vận tốc, giúp bác sĩ dễ dàng theo dõi và đưa ra phác đồ điều trị phù hợp. Mục tiêu hoàn thiện phần mềm trong 12 tháng, do nhóm nghiên cứu công nghệ thông tin đảm nhiệm.

  3. Mở rộng nghiên cứu với nhiều camera và phạm vi đo lớn hơn: Nâng cấp hệ thống sử dụng từ hai lên bốn camera để tăng độ chính xác và khả năng ghi nhận chuyển động phức tạp hơn, đồng thời khảo sát ảnh hưởng của khoảng cách lớn hơn đến sai số đo. Thời gian nghiên cứu mở rộng khoảng 18 tháng, do nhóm nghiên cứu kỹ thuật y sinh chủ trì.

  4. Đào tạo nhân lực vận hành và bảo trì hệ thống: Tổ chức các khóa đào tạo cho kỹ thuật viên và nhân viên y tế về cách sử dụng, hiệu chuẩn và bảo trì hệ thống ghi đo chuyển động, đảm bảo vận hành hiệu quả và bền vững. Khóa đào tạo dự kiến tổ chức định kỳ hàng năm, do trường Đại học Bách khoa Hà Nội phối hợp với các trung tâm y tế thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Kỹ thuật Y sinh: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về kỹ thuật ghi đo chuyển động sử dụng thị giác máy tính và hệ thống camera nhúng, hỗ trợ phát triển các đề tài nghiên cứu liên quan.

  2. Bác sĩ và chuyên gia phục hồi chức năng: Tham khảo để hiểu rõ hơn về các phương pháp đo lường chuyển động chi dưới, từ đó áp dụng trong chẩn đoán và xây dựng phác đồ điều trị hiệu quả.

  3. Kỹ sư công nghệ thông tin và phát triển phần mềm: Nắm bắt các thuật toán xử lý ảnh, hiệu chuẩn camera và đồng bộ hóa dữ liệu, phục vụ cho việc phát triển các ứng dụng y tế thông minh.

  4. Nhà quản lý và đầu tư trong lĩnh vực y tế: Đánh giá tiềm năng ứng dụng công nghệ camera nhúng trong phục hồi chức năng, từ đó đưa ra quyết định đầu tư hợp lý nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ y tế.

Câu hỏi thường gặp

  1. Hệ thống ghi đo chuyển động chi dưới sử dụng camera nhúng có ưu điểm gì so với hệ thống truyền thống?
    Hệ thống camera nhúng có kích thước nhỏ gọn, chi phí thấp, tiêu thụ năng lượng thấp và dễ dàng triển khai thực tế. Ví dụ, Raspberry Pi cho phép xử lý ảnh trực tiếp trên thiết bị, giảm độ trễ và tăng tính bảo mật dữ liệu.

  2. Sai số đo góc và vận tốc trong hệ thống này có đáp ứng yêu cầu y tế không?
    Sai số đo góc trong trạng thái tĩnh dưới 1 độ và chuyển động chậm dưới 2 độ, sai số vận tốc dưới 20 mm/s, phù hợp với tiêu chuẩn trong phục hồi chức năng, giúp bác sĩ đánh giá chính xác tình trạng bệnh nhân.

  3. Phương pháp đồng bộ hóa camera được sử dụng trong nghiên cứu là gì?
    Nghiên cứu sử dụng đồng bộ hóa phần mềm qua mô hình máy chủ/máy khách với Firebase, đảm bảo dữ liệu video được thu đồng thời với sai số thời gian dưới 10 ms, thuận tiện và tiết kiệm chi phí so với đồng bộ phần cứng.

  4. Hệ thống có thể áp dụng cho các bệnh nhân có chuyển động nhanh không?
    Luận văn tập trung vào chuyển động chậm và trạng thái tĩnh để đảm bảo độ chính xác. Với chuyển động nhanh, sai số có thể tăng lên, do đó cần nghiên cứu thêm để mở rộng phạm vi ứng dụng.

  5. Có thể mở rộng hệ thống để ghi đo chuyển động toàn thân không?
    Có thể, nhưng cần bổ sung thêm camera và cải tiến thuật toán xử lý để đảm bảo độ chính xác và đồng bộ hóa. Việc này đòi hỏi nguồn lực và thời gian nghiên cứu lớn hơn.

Kết luận

  • Đã thiết kế và phát triển thành công hệ thống ghi đo chuyển động chi dưới trong không gian ba chiều sử dụng hệ camera nhúng với sai số đo góc dưới 2 độ và sai số vận tốc dưới 20 mm/s.
  • Hệ thống sử dụng hai camera Raspberry Pi đồng bộ qua phần mềm Firebase, đảm bảo thu nhận dữ liệu đồng thời với độ trễ thấp.
  • Kết quả thí nghiệm chứng minh tính khả thi và hiệu quả của giải pháp trong ứng dụng phục hồi chức năng chi dưới.
  • Nghiên cứu mở ra hướng phát triển các hệ thống ghi đo chuyển động giá thành thấp, dễ triển khai trong thực tế y tế và thể thao.
  • Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng hệ thống với nhiều camera hơn, phát triển phần mềm phân tích tự động và đào tạo nhân lực vận hành.

Hành động ngay: Các nhà nghiên cứu và chuyên gia y tế nên áp dụng và tiếp tục phát triển hệ thống để nâng cao chất lượng phục hồi chức năng và chăm sóc sức khỏe cộng đồng.