Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ kỹ thuật với đề tài "Phát hiện vận động bất thường (ngã) sử dụng cảm biến đeo" được thực hiện bởi nghiên cứu sinh tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông thuộc Bộ Thông tin và Truyền thông, dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. TS. Phạm Văn Cường và TS. Vũ Văn Thoả (năm 2021). Luận án thuộc chuyên ngành Kỹ thuật máy tính (mã số: 9.06) và được hỗ trợ bởi nhiệm vụ nghiên cứu khoa học độc lập cấp Quốc gia mã số ĐTĐLCN-16/18: "Nghiên cứu, chế tạo thiết bị hỗ trợ theo dõi một số triệu chứng bệnh hô hấp và vận động bất thường dựa trên nền tảng Internet kết nối vạn vật".

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Vận động bất thường (VĐBT), đặc biệt là sự cố ngã, là dạng vận động không chủ ý diễn ra nhanh và gây ra những chấn thương nghiêm trọng cho con người, nhất là người cao tuổi, bệnh nhân mắc chứng rối loạn vận động hoặc bệnh nhân Parkinson. Các số liệu y tế chỉ ra mức độ nghiêm trọng của chấn thương tỷ lệ thuận với khoảng thời gian nạn nhân phải chờ đợi để nhận được sự trợ giúp y tế khẩn cấp. Do đó, việc tự động phát hiện ngã và đưa ra cảnh báo theo thời gian thực có ý nghĩa thiết thực trong y tế và chăm sóc sức khỏe.

Các hệ thống phát hiện VĐBT thương mại ở nước ngoài có chi phí đầu tư ban đầu cao kèm theo phí thuê bao định kỳ hằng tháng, đồng thời chưa được kiểm chứng về mức độ tương thích đối với thể trạng và thói quen sinh hoạt của người Việt Nam. Xét về mặt kỹ thuật, phương pháp thị giác máy tính bị giới hạn trong không gian lắp đặt camera và gây lo ngại về quyền riêng tư; trong khi các phương pháp dựa trên cảm biến đeo còn gặp khó khăn do dữ liệu VĐBT trong thực tế rất khan hiếm, tín hiệu thu được dễ bị nhiễu và việc trích chọn đặc trưng thủ công chưa khái quát hóa tốt cho các hoạt động phức tạp.

Mục tiêu nghiên cứu

Luận án xác định ba mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

  1. Mục tiêu thứ nhất: Nghiên cứu tổng quan về bài toán phát hiện VĐBT, tập trung vào các phương pháp trích chọn đặc trưng sử dụng kết hợp nhiều cảm biến đeo; phân tích các ưu điểm và hạn chế của các phương pháp đã công bố.
  2. Mục tiêu thứ hai: Đề xuất phương pháp hiệu quả trong phát hiện VĐBT (trọng tâm là phát hiện ngã) dựa trên kết hợp nhiều cảm biến đeo và trích chọn đặc trưng thủ công; đề xuất giải pháp phát hiện VĐBT hiệu quả trong điều kiện thiếu hụt dữ liệu huấn luyện.
  3. Mục tiêu thứ ba: Tận dụng các mô hình học sâu để đề xuất kiến trúc trích chọn và biểu diễn đặc trưng tự động từ nhiều nguồn cảm biến cho bài toán nhận dạng hoạt động và phát hiện VĐBT phức tạp, kết hợp cảm biến đeo và các cảm biến không đồng nhất.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Các thuật toán học máy, mô hình học sâu (CNN, LSTM, TCN), kỹ thuật trích chọn đặc trưng (thủ công và tự động) và các phương pháp kết hợp dữ liệu đa cảm biến (cảm biến quán tính, cảm biến từ trường, cảm biến hình ảnh, dữ liệu khung xương).
  • Phạm vi nghiên cứu: Bài toán nhận dạng hoạt động hằng ngày (ADLs/IADLs) và phát hiện VĐBT (chủ yếu là vận động ngã) ở người theo thời gian thực; thực nghiệm trên các tập dữ liệu tự thu thập (PTITAct) và các tập dữ liệu công khai (CMDFALL, UTD-MHAD, MobiAct, DLR, UMAFall, Activity Prediction, Opportunity, Skoda).

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án phân loại và tổng thuật các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước theo hai trục chính: công nghệ cảm biến và phương pháp học máy xử lý dữ liệu.

Các hướng nghiên cứu theo công nghệ cảm biến

  1. Nhóm nghiên cứu sử dụng cảm biến đồng nhất:

    • Theo dõi dáng đi và bệnh Parkinson: Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) ước tính khoảng 40% người mắc bệnh Parkinson chưa được chẩn đoán sớm. Nghiên cứu của tác giả [103] triển khai mạng cảm biến không dây Body Area Network (WSN) đo cường độ tín hiệu thu nhận RSSI liên tục để phát hiện dáng đi bất thường nhưng bị hạn chế do cần lắp đặt nhiều nút mạng trong phòng. Nghiên cứu [64] sử dụng cảm biến gia tốc trên điện thoại thông minh Android (HTC, Samsung) gắn ở thắt lưng của 17 người cao tuổi tại viện dưỡng lão, áp dụng bộ lọc thông thấp (LPF), định lý Pythagore và mô hình SVM nhị phân, đạt độ chính xác nhận dạng 98%.
    • Phát hiện ngã bằng cảm biến đơn lẻ: Nghiên cứu [10] dùng cảm biến gia tốc đạt độ chính xác 83%; nghiên cứu [14] dùng cảm biến khí áp đạt 71%; nghiên cứu [125] phát triển ứng dụng trên Android; nghiên cứu [133] lấy mẫu âm thanh; nghiên cứu [31] dùng tia laser; nghiên cứu [88] dùng cảm biến hồng ngoại. Các hệ thống này bộc lộ nhược điểm về độ tin cậy thấp hoặc chi phí triển khai phần cứng tốn kém. Nghiên cứu [62] xây dựng hệ thống Fall Fallter trên máy tính nhúng Raspberry Pi 2 kết hợp camera kỹ thuật số, lọc Kalman và thuật toán KNN trên 53 video, đạt độ chính xác 96,9% ở tốc độ 7 khung hình/giây.
    • Phát hiện ngã bằng kết hợp cảm biến quán tính: Nghiên cứu [20] sử dụng 2 thiết bị Wii Remotes gắn tại thắt lưng và cổ tay phải (truyền Bluetooth HID 100Hz), sử dụng công cụ gán nhãn ELAN [36], trích xuất đặc trưng thống kê và phân loại bằng mô hình Markov ẩn (HMM) cho 12 sinh viên; kết quả đạt độ chính xác 93% (xác thực chéo 10 lần) và 85% (đánh giá Leave-One-Subject-Out). Nghiên cứu [119] kết hợp cảm biến gia tốc và từ kế ở tần số 15Hz đặt tại thắt lưng của 10 người, sử dụng độ lớn véc-tơ tín hiệu (SVMi) và gia tốc để phân biệt ngã với chạy, đạt độ chính xác 93,3% (tăng từ mức 90,4% khi chỉ dùng một cảm biến đơn lẻ). Ngoài ra, các tập dữ liệu chuẩn như MobiAct [116], DLR [43], UMAFall [22] được sử dụng rộng rãi để kiểm chứng độ nhạy của vị trí đeo cảm biến.

  2. Nhóm nghiên cứu sử dụng cảm biến không đồng nhất:

    • Nghiên cứu [113] xây dựng tập dữ liệu CMDFALL (50 đối tượng, 20 hoạt động gồm 8 kiểu ngã và 12 hoạt động thường ngày). Kết quả đánh giá đơn phương thức cho thấy: mạng C3D trên ảnh RGB đạt 68,35% tổng thể (96,82% riêng cho phát hiện ngã); DMM-KDES trên ảnh chiều sâu đạt 47,03% (87,07% cho ngã); Res-TCN trên khung xương đạt 39,38%; và mạng CNN trên dữ liệu gia tốc đạt 38,97% tổng thể (89,16% cho ngã). Khi kết hợp đa phương thức RGB + khung xương + gia tốc, độ chính xác tăng lên 73,53% cho 20 hoạt động; kết hợp RGB + khung xương đạt 98,29% cho phát hiện ngã.
    • Nghiên cứu [63] hạ tần số lấy mẫu quán tính từ 200Hz xuống 30Hz để đồng bộ với camera Kinect, kết hợp cửa sổ trung bình động (kích thước 9-19) và HMM. Nghiên cứu [131] kết hợp ảnh chiều sâu và dữ liệu quán tính qua kiến trúc CNN kết hợp SVM, đạt độ chính xác 99,3% trên tập UTD-MHAD và 99,8% trên Berkeley MHAD và Kinect V2. Nghiên cứu [75] sử dụng 3D-CNN cho chuỗi ảnh chiều sâu, 2D-CNN cho bản đồ DMM và 1D-CNN kết hợp đặc trưng thủ công cho tín hiệu quán tính. Nghiên cứu [87] kết hợp 14 đặc trưng âm thanh (véc-tơ 78 chiều) với biểu đồ từ vựng thị giác qua kMeans từ video, phân loại bằng SVM và tích phân mờ.

Khoảng trống nghiên cứu luận án lựa chọn giải quyết

Từ tổng quan tài liệu, luận án xác định các khoảng trống kỹ thuật cần tập trung giải quyết:

  • Thiếu các giải pháp phát hiện ngã tối ưu hóa cho thiết bị đeo thương mại giá thành thấp tại Việt Nam.
  • Sự khan hiếm dữ liệu VĐBT trong thực tế dẫn đến hiện tượng mất cân bằng dữ liệu nghiêm trọng, khiến các thuật toán học máy truyền thống hoạt động kém hiệu quả.
  • Hạn chế của các phương pháp trích chọn đặc trưng thủ công khi triển khai trên các chuỗi vận động phức tạp hoặc thay đổi ngữ cảnh người dùng.
  • Sự thiếu hụt các mô hình học sâu khai thác hiệu quả mối tương quan không gian - thời gian từ các nguồn dữ liệu cảm biến đa phương thức không đồng nhất (kết hợp dữ liệu khung xương và quán tính).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và khái niệm sử dụng

  1. Không gian đặc trưng thủ công:

    • Đặc trưng miền thời gian: Giá trị trung bình (Mean), phương sai (Variance), độ lệch chuẩn (Standard Deviation), độ nhọn (Kurtosis), khoảng tứ phân vị (Interquartile Range - IQR), giá trị hiệu dụng (Root Mean Square - RMS), tương quan giữa các trục, entropy, hệ số bất đối xứng (Skewness), độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD), tỷ lệ vượt ngưỡng trung bình (MCR), tỷ lệ qua mức không (ZCR).
    • Đặc trưng miền tần số: Tần số chính (Dominant Frequency - DF), công suất đỉnh, năng lượng phổ, entropy phổ, biến đổi cosin rời rạc (DCT).
    • Đặc trưng vật lý: Cường độ chuyển động (Movement Intensity - MI), trị riêng của các hướng chính (EVA), vận tốc trung bình theo hướng di chuyển (AVH), vận tốc trung bình theo hướng trọng lực (AVG), trung bình góc quay theo hướng trọng lực (ARATG), diện tích độ lớn tín hiệu chuẩn hóa (SMA), trung bình năng lượng gia tốc (AAE), trung bình năng lượng quay (ARE), tổng độ lớn véc-tơ (SVMi), khác biệt độ lớn véc-tơ (DSVM).

  2. Kỹ thuật học máy và học nông:

    • Thiết bị A-Wristocracy trong nghiên cứu của Vepakomma và cộng sự [117] trên cổ tay (đo gia tốc 100Hz, vận tốc góc 100Hz, nhiệt độ/độ ẩm 1Hz, áp suất khí quyển 5Hz, GPS 1Hz, Bluetooth Beacon 1Hz) tính toán 6 đặc trưng gia tốc và 6 đặc trưng con quay hồi chuyển trên cửa sổ trượt 2 giây; sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) trên nền tảng OxData [47] phân chia tập huấn luyện/kiểm tra theo tỷ lệ 75/25, đạt độ chính xác từ 90% đến 93%.
    • Kỹ thuật Motion Primitive Forests (MPF) của [76] tạo từ vựng nguyên thủy (codebook) dựa trên 3 đặc trưng cục bộ: $p_{i,k}$ (giá trị điểm dữ liệu tại chỉ số $i$, trục $k$), tổng $p_{i_1,k_1} + p_{i_2,k_2}$, và hiệu $p_{i_1,k_1} - p_{i_2,k_2}$ với lân cận $|i_1 - i_2| = 1$; kết hợp với thuật toán Rừng ngẫu nhiên (Random Forest) và SVM sử dụng hàm nhân RBF (cài đặt qua LibSVM [1]).

  3. Mô hình học sâu:

    • Mạng nơ-ron tích chập (1D-CNN, 2D-CNN, 3D-CNN) phục vụ trích xuất đặc trưng không gian tự động.
    • Mạng bộ nhớ dài - ngắn (LSTM) mô hình hóa sự phụ thuộc thời gian và lưu giữ thông tin dài hạn.
    • Mạng tích chập theo thời gian (Deep Temporal Convolutional Networks - TCN, Res-TCN) với các khối tích chập 1D giãn nở (dilated convolutions) và kết nối tắt (residual connections).

Phương pháp xử lý dữ liệu và thực nghiệm

  • Tiền xử lý tín hiệu: Loại bỏ nhiễu bằng bộ lọc thông thấp (Low-pass filter), bộ lọc thông cao (High-pass filter), bộ lọc trung bình động và bộ lọc Kalman.
  • Phân đoạn dữ liệu: Kỹ thuật cửa sổ trượt (sliding window) cố định kích thước (ví dụ 64 điểm mẫu, độ chồng lấn 50%).
  • Xử lý thiếu hụt dữ liệu huấn luyện: Quy trình hai giai đoạn kết hợp Máy véc-tơ hỗ trợ một lớp (One-Class SVM) để lọc các vận động thông thường và hàm nhân phi tuyến hồi quy (Nonlinear Kernel Regression) để phát hiện các mẫu VĐBT dị biệt.

Nguồn dữ liệu sử dụng

Tên tập dữ liệu Loại cảm biến / Thiết bị Đối tượng & Số lượng mẫu Các hoạt động chính
PTITAct (Tự thu thập) Cảm biến 3 trục WAX3: Gia tốc kế, con quay hồi chuyển, từ kế Người tham gia thực nghiệm tại Việt Nam Vận động ngã và các vận động bình thường dễ nhầm lẫn với ngã
CMDFALL Camera Kinect (RGB, Depth, Khung xương) + Cảm biến gia tốc WAX3 50 người tham gia 20 hoạt động (8 kiểu ngã, 12 hoạt động thường ngày ADL)
UTD-MHAD Cảm biến quán tính đeo + Camera Kinect Nhiều đối tượng thực nghiệm Các hoạt động sinh hoạt và vận động thể chất
MobiAct Gia tốc kế trên điện thoại thông minh (tần số 100Hz) trong túi quần Nhiều đối tượng 4 kiểu ngã và các hoạt động thường ngày (đi bộ, chạy, nhảy, lên/xuống xe)
UMAFall Cảm biến quán tính đeo tại nhiều vị trí Các đối tượng thực nghiệm 3 kiểu ngã và 10 hoạt động ADL
AP / OP / Skoda Cảm biến gia tốc 3 trục (AP: 20Hz; OP: 64Hz; Skoda: 48Hz) AP (36 người, 29.000 khung); OP (4.200 khung); Skoda (7.500 khung) Các hoạt động sinh hoạt trong nhà bếp, lắp ráp xe hơi và ADL

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về bài toán phát hiện vận động bất thường

Chương 1 hệ thống hóa các định nghĩa, đặc điểm động học và yêu cầu kỹ thuật của bài toán phát hiện VĐBT ở người. VĐBT được xác định là các chuyển động diễn ra nhanh, không chủ ý, không có chu kỳ cố định và để lại hậu quả nghiêm trọng về mặt chấn thương. Luận án phân tích chi tiết cơ chế phát sinh của sự cố ngã và các triệu chứng rối loạn vận động ở bệnh nhân Parkinson.

Chương này phân tích toàn diện ưu nhược điểm của ba nhánh công nghệ chính: thị giác máy tính, cảm biến môi trường và cảm biến đeo cơ thể. Đồng thời, chương 1 trình bày cơ sở toán học của các đặc trưng thống kê miền thời gian, miền tần số và đặc trưng vật lý; phân tích sự chuyển dịch từ các mô hình học nông sang mô hình học sâu; giới thiệu chi tiết các hệ thống thương mại hiện có, các tập dữ liệu chuẩn và các độ đo đánh giá hiệu năng (Precision, Recall, F1-score, ma trận nhầm lẫn Confusion Matrix).

Chương 2: Phát hiện vận động bất thường dựa trên kết hợp nhiều cảm biến đeo và trích chọn đặc trưng thủ công

Chương 2 tập trung vào giải pháp kết hợp mức đặc trưng giữa ba loại cảm biến quán tính: gia tốc kế, con quay hồi chuyển và từ kế tích hợp trên một thiết bị đeo gắn ở thắt lưng người dùng.

Tín hiệu cảm biến thô (Gia tốc, Con quay, Từ kế)
       Tiền xử lý & Lọc nhiễu (Kalman / LPF)
         Phân đoạn cửa sổ trượt
  Trích chọn đặc trưng thủ công (Thống kê & Vật lý)
       Kết hợp véc-tơ đặc trưng đa cảm biến
    Mô hình học máy phân loại (SVM / Random Forest)

Nội dung trọng tâm của chương gồm:

  • Thiết lập thu thập dữ liệu và tiền xử lý: Sử dụng thiết bị cảm biến quán tính WAX3 để xây dựng tập dữ liệu PTITAct; áp dụng bộ lọc thông thấp và lọc Kalman nhằm loại bỏ các thành phần nhiễu cơ học và trôi dạt tín hiệu.
  • Trích xuất và kết hợp đặc trưng thủ công: Xây dựng véc-tơ đặc trưng hợp nhất từ tín hiệu của ba cảm biến (gia tốc, vận tốc góc, từ trường). Thử nghiệm thực nghiệm chứng minh sự kết hợp ba cảm biến cho kết quả nhận dạng vượt trội so với việc sử dụng từng cảm biến đơn lẻ.
  • Giải pháp huấn luyện khi thiếu dữ liệu bằng hàm nhân phi tuyến hồi quy: Đề xuất quy trình phát hiện 2 giai đoạn:
    1. Giai đoạn 1: Sử dụng bộ phân loại One-Class SVM để sàng lọc toàn bộ các hoạt động bình thường thường xuyên xảy ra.
    2. Giai đoạn 2: Chuyển các mẫu tín hiệu nghi ngờ vào mô hình hồi quy hàm nhân phi tuyến để phân biệt chính xác trạng thái ngã và các hành vi tương tự ngã.

Chương 3: Phát hiện vận động bất thường bằng học sâu

Chương 3 giải quyết bài toán biểu diễn đặc trưng tự động và nhận dạng các vận động phức tạp thông qua các kiến trúc học sâu trên dữ liệu cảm biến đa phương thức:

  • Mô hình mạng tích chập (CNN) và mạng bộ nhớ dài - ngắn (LSTM): Đánh giá độc lập mô hình CNN (với các nhánh tích chập song song cho từng kênh cảm biến) và mô hình LSTM trên 4 tập dữ liệu chuẩn. Kết quả cho thấy CNN có thế mạnh trích xuất đặc trưng không gian đa kênh, trong khi LSTM duy trì hiệu quả ghi nhớ chuỗi thông tin phụ thuộc thời gian dài.
  • Mô hình kết hợp CNN-LSTM: Tích hợp các lớp tích chập 1D để tự động trích xuất đặc trưng cục bộ, nối tiếp bởi các khối tế bào LSTM nhằm nắm bắt mối quan hệ tuần tự của chuỗi thời gian tín hiệu cảm biến đeo. Mô hình CNN-LSTM đạt điểm số F1-score vượt trội so với mô hình SVM truyền thống và từng mạng đơn lẻ.
  • Mô hình kết hợp cảm biến không đồng nhất qua mạng tích chập theo thời gian (TCN): Kết hợp dữ liệu khung xương (từ camera chiều sâu) và dữ liệu gia tốc (từ cảm biến đeo WAX3) ở cấp đặc trưng thông qua kiến trúc Deep Temporal Convolutional Networks (Res-TCN với các khối tích chập giãn nở).

Thực nghiệm trên tập dữ liệu CMDFALL và UTD-MHAD chứng minh phương pháp kết hợp cấp đặc trưng mang lại độ chính xác cao hơn rõ rệt so với các phương pháp kết hợp sớm (early fusion) và kết hợp muộn (late fusion).

Kết quả và những đóng góp mới

Bảng tổng hợp số liệu thực nghiệm nổi bật trong luận án

Phương pháp / Mô hình Tập dữ liệu thử nghiệm Hiệu năng nhận dạng tổng thể (%) Hiệu năng riêng cho phát hiện ngã (%)
Cảm biến gia tốc đơn lẻ (Baseline) CMDFALL (50 người, 20 hoạt động) 38,97% 89,16%
DMM-KDES (Ảnh chiều sâu) CMDFALL 47,03% 87,07%
Res-TCN (Dữ liệu khung xương) CMDFALL 39,38% —
C3D (Dữ liệu RGB) CMDFALL 68,35% 96,82%
Kết hợp RGB + Khung xương + Gia tốc CMDFALL 73,53% —
Kết hợp RGB + Khung xương CMDFALL — 98,29%
CNN-LSTM trên cảm biến đeo CMDFALL & các tập chuẩn Vượt trội so với SVM & CNN/LSTM đơn lẻ Đạt độ nhạy và F1-score cao
TCN đa phương thức (Khung xương + Quán tính) UTD-MHAD & CMDFALL Đạt hiệu năng tối ưu tại mức kết hợp cấp đặc trưng Phân biệt chính xác ngã các hướng

Các đóng góp mới của luận án

  1. Về phương pháp trích chọn đặc trưng thủ công và xử lý mất cân bằng dữ liệu:
    • Xây dựng thành công phương pháp kết hợp ba loại cảm biến quán tính (gia tốc kế, con quay hồi chuyển, từ kế) ở mức đặc trưng, chứng minh hiệu quả nâng cao độ chính xác phát hiện ngã so với việc sử dụng cảm biến đơn lẻ trên tập dữ liệu thực nghiệm PTITAct [CT4].
    • Đề xuất giải pháp huấn luyện 2 giai đoạn sử dụng One-Class SVM kết hợp hàm nhân phi tuyến hồi quy [CT3], giải quyết triệt để thách thức thiếu hụt dữ liệu VĐBT trong huấn luyện mô hình học máy.
  2. Về phương pháp học sâu và kết hợp cảm biến không đồng nhất:
    • Thiết kế kiến trúc học sâu kết hợp CNN-LSTM [CT2] tự động trích chọn và mô hình hóa chuỗi đặc trưng thời gian trên tín hiệu cảm biến đeo mà không phụ thuộc vào tri thức chuyên gia.
    • Đề xuất mô hình học sâu tích chập theo thời gian (Deep Temporal Convolutional Networks - TCN) kết hợp dữ liệu khung xương và dữ liệu quán tính ở cấp đặc trưng [CT1], nâng cao độ chính xác nhận dạng các hoạt động phức tạp và phát hiện ngã so với các phương pháp kết hợp sớm hoặc kết hợp muộn.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất

  • Tích hợp các thuật toán đề xuất vào các thiết bị đeo phần cứng giá thành thấp phục vụ giám sát y tế và cảnh báo khẩn cấp tại các gia đình có người cao tuổi hoặc cơ sở dưỡng lão tại Việt Nam.
  • Khai thác kiến trúc TCN đa phương thức cho các hệ thống giám sát an ninh thông minh tại các khu vực bảo vệ đặc biệt.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên nội dung văn bản luận án, các hạn chế và hướng phát triển tiếp theo được ghi nhận:

  • Hạn chế:
    • Năng lượng tiêu thụ của cảm biến đeo khi phải tính toán và truyền tín hiệu liên tục trong thời gian dài vẫn là rào cản kỹ thuật.
    • Tín hiệu cảm biến quán tính còn dễ bị ảnh hưởng bởi vị trí gắn thiết bị lỏng lẻo hoặc chuyển động rung lắc ngoài ý muốn.
    • Việc thu thập dữ liệu khung xương bằng camera chiều sâu gặp khó khăn trong các tư thế bị che khuất hoặc các hoạt động nằm, ngồi sát mặt phẳng sàn.
  • Hướng nghiên cứu tiếp:
    • Tối ưu hóa các mạng học sâu (nén mô hình, giảm tham số) để có thể thực thi trực tiếp trên các chip vi điều khiển nhúng công suất thấp (Edge AI) của thiết bị đeo.
    • Mở rộng tập dữ liệu thực nghiệm trên nhiều nhóm đối tượng bệnh nhân lâm sàng khác nhau nhằm đánh giá sâu hơn về mức độ thích ứng của hệ thống.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo giá trị đối với:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên chuyên ngành Kỹ thuật máy tính, Khoa học dữ liệu, Hệ thống nhúng và IoT: Tham khảo phương pháp tiền xử lý tín hiệu cảm biến, kỹ thuật trích chọn đặc trưng thống kê - vật lý tại Chương 1 và Chương 2; tham khảo chi tiết thiết kế kiến trúc mạng CNN, LSTM, TCN và các chiến lược kết hợp dữ liệu đa phương thức tại Chương 3.
  • Kỹ sư phát triển hệ thống y tế thông minh và thiết bị đeo (Wearable Healthcare Devices): Sử dụng các giải pháp giải quyết bài toán thiếu dữ liệu (One-Class SVM và hồi quy hàm nhân) để ứng dụng vào các bài toán phát hiện ngoại lệ thực tế.

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án sử dụng những loại cảm biến quán tính nào và vị trí đeo ở đâu cho hiệu quả phát hiện ngã tốt nhất?
Luận án sử dụng ba loại cảm biến quán tính gồm gia tốc kế (accelerometer), con quay hồi chuyển (gyroscope) và từ kế (magnetometer). Qua thực nghiệm, vị trí đặt thiết bị tại thắt lưng (hông) được xác định là vị trí tối ưu nhất để ghi nhận sự thay đổi trọng tâm cơ thể và phân biệt giữa hoạt động ngã với các hoạt động di chuyển thường ngày.

2. Giải pháp của luận án để giải quyết tình trạng thiếu hụt dữ liệu huấn luyện cho vận động bất thường là gì?
Luận án đề xuất quy trình phân loại hai giai đoạn: Giai đoạn 1 sử dụng thuật toán One-Class SVM để loại bỏ phần lớn các hoạt động sinh hoạt bình thường (ADLs) vốn có sẵn dữ liệu dồi dào; Giai đoạn 2 đưa các tín hiệu nghi ngờ vào mô hình huấn luyện bằng hàm nhân phi tuyến hồi quy để phát hiện chính xác các mẫu VĐBT dị biệt.

3. Tại sao mô hình kết hợp CNN-LSTM lại vượt trội hơn từng mô hình đơn lẻ trên dữ liệu cảm biến đeo?
Mạng tích chập (CNN) có khả năng tự động trích xuất các đặc trưng không gian cục bộ từ nhiều trục cảm biến song song mà không cần tính toán thủ công, trong khi mạng bộ nhớ dài - ngắn (LSTM) có ưu thế ghi nhớ các mối liên hệ phụ thuộc thời gian trong chuỗi tín hiệu dài. Mô hình kết hợp CNN-LSTM tận dụng trọn vẹn cả hai ưu điểm này để tối ưu hóa độ chính xác phân loại.

4. Khi kết hợp dữ liệu không đồng nhất (khung xương và cảm biến quán tính), cấp độ kết hợp nào đạt hiệu quả cao nhất?
Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu CMDFALL và UTD-MHAD của luận án chứng minh rằng phương thức kết hợp ở cấp đặc trưng (feature-level fusion) thông qua mạng tích chập theo thời gian (Res-TCN) mang lại hiệu năng cao hơn so với phương thức kết hợp sớm (early fusion) hoặc kết hợp muộn (late fusion).

Kết luận

Luận án đã giải quyết toàn diện bài toán phát hiện vận động bất thường (trọng tâm là vận động ngã) bằng việc kết hợp hiệu quả các cảm biến quán tính đeo trên người cùng các mô hình học máy và học sâu tiên tiến. Các đóng góp chính bao gồm phương pháp kết hợp đa cảm biến quán tính ở mức đặc trưng, giải pháp xử lý thiếu hụt dữ liệu huấn luyện bằng hàm nhân phi tuyến hồi quy 2 giai đoạn, kiến trúc học sâu kết hợp CNN-LSTM trên cảm biến đeo và mô hình TCN kết hợp dữ liệu khung xương - quán tính. Các kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu tự thu thập PTITAct và các tập dữ liệu chuẩn công khai đã khẳng định tính đúng đắn và khả năng ứng dụng thực tiễn của các phương pháp đề xuất trong lĩnh vực y tế thông minh và chăm sóc sức khỏe cộng đồng.