CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ĐIỆN NÃO ĐỒ TRONG ĐỘNG KINH VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO 1. Tổng quan về vấn đề nghiên cứu. Ngành kỹ thuật Y Sinh (Biomedical engineering) kết hợp với các ngành điện tử- tự động hóa, công nghệ phần mềm, tích hợp khoa học kỹ thuật với sinh học, y học và lâm sàng, nhằm tạo ra các công cụ và thiết bị phục vụ cải thiện sức khỏe con người. Một trong nhiều lĩnh vực chính của kỹ thuật Y Sinh đó chính là lĩnh vực xử lý tín hiệu y - sinh (Biosignal processing).
Xử lý tín hiệu y sinh nhằm áp dụng các phương pháp xử lý tín hiệu trong lĩnh vực kỹ thuật điện tử để xử lý các loại tín hiệu y sinh nhằm lấy được thông tin, thông số cần thiết để trợ giúp các nhà chuyên môn y tế trong chẩn đoán và điều trị người bệnh. Động kinh được định nghĩa là một quá trình bệnh lý mạn tính đặc trưng bằng sự xuất hiện của ít nhất 2 cơn ĐK cách nhau trên 24 giờ, không liên quan đến bất cứ một tổn thương cấp tính hay rối loạn chuyển hóa nào [1]. Đã có nhiều phương pháp nghiên cứu và phân tích tín hiệu EEG nhằm tìm ra những thay đổi bệnh lý (những bất thường trong tín hiệu) về thần kinh nói chung và về bệnh động kinh nói riêng [34, 36, 38]. Nhiều phương pháp đã được ứng dụng trong lâm sàng nhưng hiệu quả còn có những hạn chế.
Hiện tại các nhà khoa học vẫn chủ yếu dùng các phương pháp tuyến tính như: phương pháp phân tích tần số - thời gian, các phương pháp phân tích thống kê. Phương pháp hiệu quả hơn cả vẫn là đánh giá bằng quan sát hình ảnh tín hiệu EEG [30]. Khi ấy ngay cả các bác sĩ giàu kinh nghiệm vẫn có những nhận định trái chiều nhau khi xem trên cùng một tín hiệu EEG là nhiễu hay là các dị thường. Thậm chí còn chưa thống nhất được phương thức xác định một cơn động kinh thế nào, đâu là khởi đầu của cơn và đâu là điểm kết thúc [30].
Tất cả những điều này dẫn đến ý tưởng là dùng một đại lượng đặc trưng nào đó để đánh giá điện não đồ. Tín hiệu mô tả hành vi của một hệ động học phức tạp, 5 đặc thù hoạt động của nó là hỗn loạn nên việc dùng các phương pháp tuyến tính sẽ cho hiệu quả thấp. Babloyantz A và Destexhe A là những người đầu tiên thực hiện nghiên cứu phi tuyến các cơn động kinh vắng ý thức [48]. Mức độ tương quan của các cơn này thấp hơn đáng kể so với điện não đồ bình thường ở trạng thái tỉnh táo.
Điều đó chứng tỏ rằng các cơn động kinh là hệ quả của “suy tổn phức tạp” bệnh lý. Sự suy giảm số mũ Lyapunop cực đại trong cơn động kinh được Iasemidis LD và các cộng sự mô tả trong các công trình nghiên cứu của mình là phù hợp với quan niệm trên [17]. Frank GW cũng phân tích điện não đồ của các cơn vắng ý thức. Hiện nay đã có nhiều minh chứng về việc các cơn động kinh phản ánh hoạt động của não [31].
Các cơn động kinh được đặc trưng bởi các mối liên hệ qua lại phi tuyến giữa các kênh điện não (các vùng của não). Bất kỳ phương pháp nào làm rõ hành vi phi tuyến của tín hiệu điện não đồ đều đảm bảo cho những thông tin hữu ích về trạng thái của não [42]. Philippe và Henri phát hiện ra rằng chứng tâm thần phân liệt, mất ngủ, động kinh và một vài rối loạn khác có thể nhận biết thông qua nghiên cứu diễn biến hỗn loạn của các nơ-ron …. Babloyantz và các cộng sự [29], Pritchard và Duke [40] đã đề xuất dùng kỹ thuật phi tuyến để phân tích điện não đồ khi ngủ.
Lehnertz và Elger [47] phát hiện ra rằng việc phân tích các đặc trưng phi tuyến tín hiệu ghi được từ các vùng gây ra động kinh của não cho phép tìm ra những khác biệt trong các chỉ số trong vòng vài phút trước khi xuất hiện cơn. Martinerie và các cộng sự [21] tiến hành phân tích kích thước không gian EEG và đi đến kết luận rằng các cơn động kinh chính là các trạng thái có kích thước không gian EEG nhỏ hơn so với các trạng thái bình thường và chỉ ra rằng hoàn toàn có thể dự báo cơn. Jing và Takigawa [22] dùng kích thước tương quan của tín hiệu EEG để nghiên cứu các trạng thái thần kinh khác nhau khi động kinh. Andrezejak và các cộng sự [27] sử dụng một đơn vị đo mới để tách biệt các hệ thống hỗn loạn tuyến tính với các hệ phi tuyến xác định, từ đó phát hiện ra rằng các tín hiệu điện não đồ ghi được từ các vùng gây động kinh biểu lộ tính xác định phi tuyến rất rõ, trong khi đó các vùng không gây động kinh lại đặc trưng bởi các hệ hỗn loạn.
Aschebrenner - Schelbe và các cộng sự [27] đề xuất một vài phương 6 pháp dự báo các cơn động kinh đang tới dựa trên việc phân tích kích thước tương quan tín hiệu EEG. Nhóm này nghiên cứu sự giảm kích thước tương quan ở giai đoạn trước cơn. Pavinen và các cộng sự [40] sử dụng các đặc trưng phi tuyến và các phương pháp phân tích bằng máy tính như: phân tích phân biệt để phát hiện các cơn động kinh, bổ trợ cho các phương pháp phân tích thời gian- tần số. Bai và các cộng sự lại sử dụng các tham số phi tuyến như Entropy để phân tích tín hiệu EEG và nhận thấy trong các cơn động kinh Entropy giảm xuống.
Tất cả các nghiên cứu trên đây cho thấy giá trị đặc biệt của các phương pháp phi tuyến phân tích tín hiệu điện não đồ, từ đó hiểu được tính chất các rối loạn làm việc của não. Phương pháp dùng bộ lọc Gauss kết hợp phân lớp SVM cho kết quả phát hiện các cơn động kinh có độ chính xác cao hơn các phương pháp khác. Hầu hết các hệ thống phát hiện động kinh hiện tại chỉ tập trung vào phân tích dữ liệu tín hiệu EEG trên một vài kênh tại một thời điểm chứ không xử lý đồng thời trên tất cả các kênh của bản ghi EEG. Các nghiên cứu tập trung chủ yếu vào việc phát hiện có hay không có sóng động kinh trên các bản ghi và có rất ít nghiên cứu chỉ ra thông tin cụ thể về sóng động kinh (thời điểm khởi phát, kết thúc cơn, vùng khởi phát).
Trong cơn động kinh thì khả năng xuất hiện các gai sóng động kinh trên các kênh gần nhau trong cùng một thời điểm là cao [33, 39] nên phương pháp xử lý đa kênh đồng thời có thể sẽ cho phép khai thác mối liên hệ theo không gian của các cơn động kinh, tăng hiệu quả phát hiện bệnh động kinh và vùng não khởi phát sóng động kinh đó. Indiradevi là một trong số ít các nhà khoa học đề cập đến định vị khu vực não tổn thương gây nên các cơn động kinh trong tín hiệu điện não đồ sử dụng đồng thời thông tin từ nhiều kênh [33]. Tuy nhiên, các công trình nghiên cứu sử dụng thông tin đa kênh để nhận biết bệnh động kinh chưa nhiều và chưa đưa ra công cụ hiệu quả để hỗ trợ các bác sĩ trong việc tự động phát hiện và đánh dấu các bệnh động kinh trên các bản ghi EEG. Động kinh là một rối loại chức năng não bộ khá phổ biến ở Việt Nam.
Một thống kê gần đây ở Việt Nam chỉ ra rằng tỉ lệ mắc bệnh động kinh là 0,44% [1]. Tuy nhiên việc sử dụng các bản ghi EEG trong chẩn đoán và điều trị bệnh động kinh vẫn còn ở giai đoạn sơ khai do một số lí do sau: 7 Số lượng các bác sỹ thần kinh có kinh nghiệm để có thể đọc và đưa ra các phân tích có độ chinh xác cao dừa trên thông tin EEG, Hầu hết các bác sĩ chuyên khoa hiện nay vẫn phân tích và chẩn đoán động kinh từ số liệu đo thô trức tiếp từ máy điện não mà không qua công đoạn xử lý của máy tính. Quy trình đo tín hiệu EEG không đáp ứng hoàn toàn chuẩn quốc tế thông thường thì (thời gian ghi tín hiệu EEG tối thiểu là 20 phút trong khi chúng ta thường đo chỉ 10 phút cho mỗi ca tại các bệnh viện do lượng bệnh nhân đông, nguồn nhân lực và thiết bị hạn chế không đáp ứng kịp). Các nghiên cứu áp dụng công nghệ trong phát hiện bệnh động kinh trên tín hiệu điện não đồ qua xử lý tín hiệu điện não cho bệnh động kinh rất ít.
Nguyễn Thị Anh Đào [2] sử dụng đắc trưng hình thái gai sóng để phát các gai đông kinh vớ độ chính xác 88,5%; Phương pháp này chỉ phát hiện các gai sóng trên từng kênh riêng lẻ, không phát hiện và xử lý được đa kênh có khối lượng số liệu lớn. Sử dụng phần mềm của nước ngoài để xử lý tín hiệu EEG để nhận biết gai động kinh chưa phổ biến do giá thành các phần mềm còn cao. Do đó, để hỗ trợ các nhân viên y tế cải thiện chất lượng rút ngắn thời gian cho chẩn đoán bệnh đông kinh là một trong những vấn đề cấp thiết đối với thời đại số 4.0 của các nhà khoa học tìm ra phương pháp xử lý tín hiệu EEG của Việt Nam. Bản ghi điện não đồ (Electroencephalogram) là sự biểu diễn dạng đồ họa, sự thay đổi hiệu điện thế theo thời gian giữa các điện cực được bố trí ở các vị trí khác nhau trên da đầu tương ứng với các vùng của vỏ não.
EEG cung cấp thông tin về các hoạt động điện não thông qua biên độ, tần số, hình thái, phân bố không gian, sự phân cực của hiệu điện thế. Thông thường để thu tín hiệu EEG chúng ta dùng một bộ điện cực gắn trên da đầu theo hệ thống đặt điện cực 10-20 của quốc tế. Hệ thống 10-20% của Jasper được quốc tế công nhận từ năm 1981 và sử dụng thông dụng nhất trong các thiết bị ghi sóng điện não. Hệ thống này bao gồm các điện cực được đặt theo một tỉ lệ nhất định trên toàn bộ vùng da đầu.
Các điện cực được đặt đối xứng, giống hệt nhau ở hai bên. Dưới đây hình ảnh vị trí bố trí các điện cực cơ bản trên da đầu theo chuẩn quốc tế 10- 20. 8 Thông thường chúng ta sẽ dùng một bộ 21 điện cực gắn trên da dầu theo hệ Hình 1. Bố trí 21 điện cực theo chuẩn quốc tế 10-20 thống đặt điện cực 10-20 của quốc tế.
Vị trí các điểm mốc: - Ðiểm gốc mũi (nasion), nằm giữa 2 chân lông mày (glabella). - Ống tai ngoài 2 bên. - Các ký hiệu vùng não: - F là trán (Frontal).
