I. Giới thiệu về luận văn thạc sĩ
Luận văn thạc sĩ với chủ đề 'Điều Khiển Và Tự Động Hóa Giày Y Khoa Giám Sát Vận Động Bệnh Nhân Bằng Hệ Mờ Lai' tập trung vào việc ứng dụng công nghệ hiện đại trong lĩnh vực y tế. Nghiên cứu này nhằm mục đích phát triển một hệ thống giám sát vận động của bệnh nhân thông qua giày y khoa tích hợp công nghệ hệ mờ lai. Đối tượng chính của nghiên cứu là các bệnh nhân đang trong giai đoạn hồi phục sau phẫu thuật khớp gối, giúp họ điều chỉnh vận động một cách hợp lý và ngăn ngừa các tổn thương không đáng có.
1.1. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của luận văn là xây dựng một giải thuật lai giữa mạng thần kinh nhân tạo và logic mờ để phân loại và đánh giá sức căng của khớp gối. Hệ thống này được tích hợp vào giày y khoa, giúp giám sát vận động của bệnh nhân một cách chính xác. Ngoài ra, nghiên cứu còn hướng đến việc thiết kế một ứng dụng trên điện thoại thông minh để hiển thị trạng thái sức khỏe của bệnh nhân trong thời gian thực.
1.2. Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc ứng dụng hệ mờ lai trong giày y khoa để giám sát vận động của bệnh nhân sau phẫu thuật khớp gối. Nghiên cứu này cũng đề cập đến việc thu thập và xử lý dữ liệu từ các cảm biến được tích hợp trong giày, nhằm đưa ra các quyết định phân loại chính xác và kịp thời.
II. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Luận văn sử dụng các phương pháp tiên tiến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, bao gồm mạng thần kinh nhân tạo và logic mờ, để xây dựng hệ thống giám sát vận động. Hệ mờ lai được kết hợp từ hai phương pháp này nhằm tận dụng ưu điểm của từng phương pháp, giúp hệ thống có khả năng phân loại chính xác và đưa ra quyết định thông minh.
2.1. Mạng thần kinh nhân tạo
Mạng thần kinh nhân tạo được sử dụng để xử lý và phân loại dữ liệu thu thập từ các cảm biến trong giày y khoa. Phương pháp này giúp hệ thống học hỏi từ dữ liệu và đưa ra các quyết định phân loại dựa trên các mẫu dữ liệu đã được huấn luyện.
2.2. Logic mờ
Logic mờ được áp dụng để xử lý các thông tin không chắc chắn và không chính xác, giúp hệ thống đưa ra các quyết định dựa trên các quy tắc mờ. Phương pháp này cho phép hệ thống giải thích được nguyên nhân đằng sau các quyết định phân loại.
III. Thiết kế và triển khai hệ thống
Hệ thống được thiết kế với các cảm biến đo lực bàn chân và mạch xử lý trung tâm, giúp thu thập và xử lý dữ liệu một cách hiệu quả. Giải thuật hệ mờ lai được xây dựng để phân loại các mức độ vận động của bệnh nhân, đồng thời thiết kế ứng dụng trên điện thoại thông minh để hiển thị kết quả giám sát.
3.1. Thiết kế phần cứng
Phần cứng của hệ thống bao gồm các cảm biến áp suất không khí, bộ chuyển đổi ADC và mạch điều khiển trung tâm Beaglebone Black. Các thiết bị này được tích hợp vào giày y khoa để thu thập dữ liệu về lực tác dụng lên bàn chân của bệnh nhân.
3.2. Thiết kế phần mềm
Phần mềm của hệ thống bao gồm giải thuật hệ mờ lai được triển khai trên MATLAB để huấn luyện và phân loại dữ liệu. Ứng dụng trên điện thoại thông minh được thiết kế để hiển thị trạng thái sức khỏe của bệnh nhân một cách trực quan và dễ hiểu.
IV. Kết quả và đánh giá
Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đạt được độ chính xác cao trong việc phân loại các mức độ vận động của bệnh nhân. Sai số bình phương trung bình (RMSE) và sai số phần trăm trung bình (MPE) đều ở mức thấp, chứng tỏ tính khả thi của phương pháp đề xuất.
4.1. Kết quả huấn luyện
Quá trình huấn luyện hệ mờ lai trên MATLAB cho thấy hệ thống có khả năng phân loại chính xác các mức độ vận động của bệnh nhân. Kết quả huấn luyện được đánh giá thông qua các chỉ số RMSE và MPE.
4.2. Ứng dụng thực tế
Hệ thống được áp dụng thực tế trên các bệnh nhân sau phẫu thuật khớp gối, giúp họ điều chỉnh vận động một cách hợp lý và ngăn ngừa các tổn thương không đáng có. Ứng dụng trên điện thoại thông minh cũng được đánh giá cao về tính tiện lợi và hiệu quả.
V. Kết luận và hướng phát triển
Luận văn đã thành công trong việc xây dựng và triển khai hệ thống giày y khoa giám sát vận động bệnh nhân bằng hệ mờ lai. Hệ thống này không chỉ giúp giám sát vận động của bệnh nhân một cách chính xác mà còn cung cấp các thông tin hữu ích cho bác sĩ và người bệnh. Trong tương lai, nghiên cứu có thể mở rộng sang các lĩnh vực khác trong y tế, như giám sát sức khỏe cho bệnh nhân tim mạch hoặc tiểu đường.
5.1. Đánh giá kết quả
Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống có tính ứng dụng cao trong thực tế, giúp cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe cho bệnh nhân. Các chỉ số đánh giá như RMSE và MPE đều ở mức thấp, chứng tỏ tính hiệu quả của phương pháp đề xuất.
5.2. Hướng phát triển
Trong tương lai, nghiên cứu có thể mở rộng sang các lĩnh vực khác trong y tế, như giám sát sức khỏe cho bệnh nhân tim mạch hoặc tiểu đường. Ngoài ra, hệ thống có thể được cải tiến để tích hợp thêm các công nghệ mới như IoT và AI, giúp nâng cao hiệu quả giám sát và chăm sóc sức khỏe.
