Khóa luận tốt nghiệp kỹ thuật máy tính thiết kế hệ thống nhúng định lượng không xâm lấn nồng độ glucose dựa trên cảm biến quang

Khóa luận tốt nghiệp kỹ thuật máy tính tập trung thiết kế hệ thống nhúng định lượng không xâm lấn nồng độ glucose sử dụng cảm biến quang.

• Tác giả: Huỳnh Bá Anh Quần
• Người hướng dẫn: TS. Phạm Quốc Hùng
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh - Trường Đại học Công nghệ Thông tin
• Chuyên ngành: Kỹ thuật máy tính
• Đề tài: Thiết kế hệ thống nhúng đo nồng độ glucose không xâm lấn bằng cảm biến quang
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI
• 1.1. Giới thiệu về bệnh tiểu đường
• 1.2. Hiện trạng bệnh tiểu đường hiện nay
• 1.3. Đề tài nghiên cứu
• 1.4. Lý do chọn đề tài
• 1.5. Mục tiêu của đề tài
• 1.6. Sản phẩm cần đạt được của đề tài
• 1.7. Các sản phẩm đã có trên thị trường
• 1.8. Bố cục khóa luận
• 1.9. Các phương pháp định lượng nồng độ glucose
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Phân loại sóng điện từ dựa trên bước sóng
• 2.2. Ứng dụng của sóng điện từ ở các bước sóng khác nhau
• 2.3. Ảnh hưởng của bước sóng đến các phân tử glucose
• 2.4. Quang phổ VIS-NIR
• 2.5. Ứng dụng của quang phổ VIS-NIR
• 2.6. Phân loại quang phổ NIR
• 2.7. Lí do kết hợp quang phổ Visible và quang phổ NIR
• 2.8. Ảnh hưởng của quang phổ VIS-NIR đến việc định lượng nồng độ glucose trong cơ thể
• 2.9. Cảm biến AS7341
• 2.10. Cảm biến AS7263
• 2.11. Kết hợp cảm biến AS7341 và AS7263
• 2.12. Máy tính nhúng
• 2.13. Máy đo đường huyết xâm lấn ACCU-CHEK INSTANT
• 2.14. Màn hình OLED
• 2.15. Giới thiệu về Machine Learning
• 2.16. Association (Bài toán kết hợp)
• 2.17. Mô hình máy học thực nghiệm
• 2.18. Multiple Linear Regression
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Tổng quan hệ thống
• 3.2. Thiết kế mô hình cho nguồn phát
• 3.3. Xây dựng mô hình dự đoán nồng độ glucose
• 3.4. Kịch bản lấy mẫu
• 3.5. Tiền xử lí dữ liệu
• 3.6. Mô hình máy học
• 3.7. Phương pháp đánh giá mô hình dự đoán nồng độ glucose
• 3.7.1. Đánh giá dựa trên độ chính xác phân tích
• 3.7.2. Đánh giá dựa trên độ chính xác lâm sàng
• 3.8. Sơ đồ kết nối ở mô hình nguồn phát
• 3.9. Sơ đồ kết nối ở mô hình dự đoán nồng độ glucose
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ
• 4.1. Tập dữ liệu của mô hình máy học
• 4.2. Tiền xử lý dữ liệu
• 4.3. Thực nghiệm mô hình Multiple Linear Regression
• 4.4. Độ chính xác phân tích
• 4.5. Độ chính xác lâm sàng
• 4.6. Lưu và tải mô hình máy học
• 4.7. Kiểm thử mô hình dự đoán
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Những điều đạt được
• 5.2. Những điều hạn chế
• 5.3. Hướng phát triển của đề tài
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

Tóm tắt

I. Giới thiệu về hệ thống nhúng đo nồng độ glucose không xâm lấn

Hệ thống nhúng đo nồng độ glucose không xâm lấn là một giải pháp công nghệ tiên tiến, sử dụng cảm biến quang để định lượng glucose trong máu mà không cần trích máu. Hệ thống này được thiết kế để giảm thiểu sự đau đớn và nguy cơ nhiễm trùng cho bệnh nhân tiểu đường. Công nghệ đo glucose không xâm lấn đang trở thành xu hướng trong lĩnh vực y tế, đặc biệt là tại Việt Nam, nơi mà các nghiên cứu về lĩnh vực này còn hạn chế. Hệ thống này hướng đến mục tiêu đạt độ chính xác từ 55% đến 70%, đồng thời tối ưu hóa chi phí và thiết kế để dễ dàng tiếp cận với người dùng.

1.1. Bối cảnh và lý do nghiên cứu

Bệnh tiểu đường đang gia tăng trên toàn cầu, với hơn 415 triệu người mắc bệnh và dự kiến sẽ tăng lên 642 triệu vào năm 2040. Tại Việt Nam, số người mắc bệnh tiểu đường đang tăng nhanh và ngày càng trẻ hóa. Phương pháp đo glucose truyền thống bằng cách trích máu gây đau đớn và có nguy cơ nhiễm trùng. Do đó, việc phát triển hệ thống đo glucose không xâm lấn là cần thiết để cải thiện chất lượng cuộc sống của bệnh nhân.

1.2. Mục tiêu của đề tài

Mục tiêu chính của đề tài là thiết kế và xây dựng một hệ thống nhúng sử dụng cảm biến quang để đo nồng độ glucose không xâm lấn. Hệ thống này cần đạt độ chính xác từ 55% đến 70%, đồng thời phải nhỏ gọn, dễ sử dụng và có chi phí hợp lý.

II. Cơ sở lý thuyết và công nghệ sử dụng

Hệ thống sử dụng cảm biến quang học để đo nồng độ glucose dựa trên nguyên lý hấp thụ ánh sáng của các phân tử glucose. Công nghệ đo glucose không xâm lấn dựa trên quang phổ VIS-NIR (Visible-Near Infrared Spectroscopy) được áp dụng để phân tích các bước sóng ánh sáng phản xạ từ da. Các cảm biến sinh học như AS7341 và AS7263 được kết hợp để tăng độ chính xác của phép đo. Hệ thống y tế này cũng tích hợp máy tính nhúng Raspberry Pi để xử lý dữ liệu và hiển thị kết quả.

2.1. Nguyên lý hoạt động của cảm biến quang

Cảm biến quang hoạt động dựa trên nguyên lý hấp thụ ánh sáng. Khi ánh sáng chiếu vào da, các phân tử glucose sẽ hấp thụ một phần ánh sáng ở các bước sóng cụ thể. Cảm biến quang học sẽ đo lượng ánh sáng phản xạ và từ đó tính toán nồng độ glucose trong máu.

2.2. Ứng dụng của quang phổ VIS NIR

Quang phổ VIS-NIR được sử dụng để phân tích các bước sóng ánh sáng từ 400nm đến 1000nm. Công nghệ đo glucose không xâm lấn dựa trên quang phổ này cho phép đo nồng độ glucose một cách chính xác mà không cần xâm lấn vào cơ thể.

III. Thiết kế và xây dựng hệ thống

Hệ thống được thiết kế gồm các thành phần chính: cảm biến quang, nguồn sáng halogen, máy tính nhúng Raspberry Pi và màn hình OLED. Thiết kế hệ thống bao gồm việc xây dựng mô hình nguồn phát ánh sáng, mô hình dự đoán nồng độ glucose và kịch bản lấy mẫu dữ liệu. Hệ thống sử dụng mô hình máy học Multiple Linear Regression để dự đoán nồng độ glucose dựa trên dữ liệu thu thập được.

3.1. Mô hình nguồn phát ánh sáng

Nguồn sáng halogen được sử dụng để phát ánh sáng với các bước sóng cụ thể. Cảm biến quang sẽ đo lượng ánh sáng phản xạ từ da và truyền dữ liệu về máy tính nhúng để xử lý.

3.2. Mô hình dự đoán nồng độ glucose

Mô hình máy học Multiple Linear Regression được sử dụng để dự đoán nồng độ glucose dựa trên dữ liệu thu thập từ cảm biến quang. Dữ liệu được tiền xử lý và phân tích để đảm bảo độ chính xác của kết quả.

IV. Thực nghiệm và kết quả

Hệ thống được thử nghiệm trên 10 tình nguyện viên với các mẫu dữ liệu được thu thập trong các khoảng thời gian khác nhau. Kết quả cho thấy độ chính xác của hệ thống đạt từ 55% đến 70%, phù hợp với mục tiêu ban đầu. Hệ thống đo lường y tế này cũng được đánh giá dựa trên độ chính xác lâm sàng và độ chính xác phân tích.

4.1. Độ chính xác phân tích

Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đo glucose không xâm lấn có độ chính xác phân tích đạt yêu cầu, với sai số trong phạm vi cho phép.

4.2. Độ chính xác lâm sàng

Hệ thống được đánh giá dựa trên độ chính xác lâm sàng, so sánh kết quả đo với các phương pháp đo truyền thống. Kết quả cho thấy hệ thống có thể áp dụng trong thực tế với độ tin cậy cao.

V. Kết luận và hướng phát triển

Hệ thống nhúng đo nồng độ glucose không xâm lấn bằng cảm biến quang đã đạt được các mục tiêu đề ra, với độ chính xác từ 55% đến 70%. Thiết bị đo glucose này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong y tế và tại nhà cho bệnh nhân tiểu đường. Hướng phát triển tiếp theo bao gồm cải thiện độ chính xác, giảm chi phí và tích hợp thêm các tính năng hỗ trợ người dùng.

5.1. Những thành tựu đạt được

Hệ thống đã được thiết kế và thử nghiệm thành công, đáp ứng được các yêu cầu về độ chính xác và tính ứng dụng trong thực tế.

5.2. Hướng phát triển trong tương lai

Các nghiên cứu tiếp theo sẽ tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của hệ thống, giảm chi phí sản xuất và tích hợp thêm các tính năng hỗ trợ người dùng, như kết nối với ứng dụng di động để theo dõi sức khỏe.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Đái tháo đường (Diabetes mellitus) là một bệnh lý mãn tính nguy hiểm phát sinh khi cơ thể không sản xuất đủ insulin hoặc xảy ra tình trạng kháng insulin, dẫn đến mất khả năng tự cân bằng lượng glucose trong máu. Nếu không được kiểm soát kịp thời, nồng độ đường huyết bất thường sẽ gây tổn thương nghiêm trọng đến hệ thống vi mạch và thần kinh, dẫn đến các biến chứng nặng như suy thận, mù lòa, tim mạch, hoại tử chi và tử vong. Theo số liệu của Hiệp hội Đái tháo đường Thế giới (IDF Diabetes Atlas), thế giới có khoảng 415 triệu người trưởng thành mắc đái tháo đường và dự báo đạt 642 triệu người vào năm 2040. Tại Việt Nam, hiện có hơn 3,5 triệu người mắc bệnh với xu hướng trẻ hóa; trong đó, kết quả điều tra của Bộ Y tế cho thấy 68,9% người tăng đường huyết chưa được phát hiện và chỉ 28,9% bệnh nhân được quản lý tại các cơ sở y tế. Bên cạnh đó, hiện tượng hạ đường huyết tự ghi nhận chiếm tỷ lệ 57,7% ở người bệnh tiểu đường tuýp 2.

Phương pháp theo dõi nồng độ đường huyết truyền thống hiện nay là kỹ thuật xâm lấn (trích máu mao mạch đầu ngón tay). Phương pháp này gây đau đớn, tốn kém chi phí que thử cho nhiều lần đo trong ngày và tiềm ẩn nguy cơ nhiễm trùng, khó lành vết thương ở bệnh nhân tiểu đường. Các thiết bị đo không xâm lấn thương mại trên thế giới (như FreeStyle Libre, GlucoTrack, C8 Medisensors, Glucowise) có chi phí đắt đỏ hoặc tiếp cận hạn chế. Tại Việt Nam, các nghiên cứu thực nghiệm xây dựng phần cứng đo quang học không xâm lấn hoàn chỉnh còn rất hạn chế. Do đó, nhóm tác giả đã lựa chọn đề tài nghiên cứu thiết kế và chế tạo một hệ thống nhúng định lượng nồng độ glucose không xâm lấn dựa trên cảm biến quang phổ.

Nhiệm vụ và mục tiêu nghiên cứu của đề tài gồm 3 nội dung chính:

1. Nghiên cứu cơ sở lý thuyết về tương tác quang phổ với phân tử glucose và khảo sát phần cứng để xây dựng hệ thống đo quang học thích hợp.
2. Thiết kế và thực thi hệ thống phần cứng nhúng định lượng không xâm lấn nồng độ glucose sử dụng kết hợp cảm biến quang phổ trong dải ánh sáng nhìn thấy (VIS) và cận hồng ngoại (NIR).
3. Xây dựng kịch bản lấy mẫu, thu thập tập dữ liệu thực nghiệm, thực hiện tiền xử lý và xây dựng mô hình học máy để dự đoán nồng độ glucose với độ chính xác mục tiêu từ 55% đến 70%, tối ưu hóa chi phí phần cứng.

Đối tượng nghiên cứu là sự biến thiên cường độ hấp thụ quang phổ của nồng độ glucose trong máu và dịch kẽ qua mô ngón tay người. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc tích hợp phần cứng nhúng (Raspberry Pi 3 Model B+, cảm biến AS7341, AS7263, đèn halogen), thu thập 50 mẫu thực nghiệm đối chứng với máy đo đường huyết chuẩn ACCU-CHEK Instant tại TP. Hồ Chí Minh năm 2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Nghiên cứu dựa trên nguyên lý quang phổ hấp thụ truyền qua và định luật Beer - Lambert. Khi ánh sáng chiếu xuyên qua mô ngón tay, các phân tử glucose hấp thụ năng lượng quang học đặc trưng ở các dải tần số rung động của liên kết hóa học (như liên kết O-H ở âm bội thứ nhất và liên kết C-H ở âm bội thứ hai). Sự suy giảm cường độ ánh sáng sau khi truyền qua mô tỷ lệ thuận với nồng độ phân tử glucose hiện diện trong mao mạch và dịch kẽ.

Phương pháp đo	Ưu điểm	Nhược điểm
Xâm lấn (Invasive)	Độ chính xác cao, thiết bị sẵn có, chi phí ban đầu của máy thấp.	Gây đau đớn, nguy cơ nhiễm trùng máu và hoại tử vết thương, khó theo dõi liên tục.
Không xâm lấn (Non-Invasive)	Không gây đau, không trích máu, thuận tiện theo dõi liên tục nhiều lần trong ngày.	Dễ bị nhiễu bởi các thành phần sinh học (nước, protein, lipid), độ chính xác phụ thuộc thuật toán.

Trong các kỹ thuật đo không xâm lấn (như quang phổ hồng ngoại trung bình MIR, quang phổ Raman, công nghệ siêu âm, huỳnh quang), quang phổ cận hồng ngoại bước sóng ngắn (Short-wave NIR: 780nm – 1300nm) kết hợp vùng ánh sáng nhìn thấy (VIS: 380nm – 780nm) được lựa chọn do khả năng xuyên thấu mô tốt, độ nhạy cao với dao động của phân tử glucose và chi phí linh kiện quang học phù hợp với hệ thống nhúng.

Kỹ thuật quang phổ	Ưu điểm	Nhược điểm
Quang phổ cận hồng ngoại (NIR)	Cường độ tín hiệu quang phổ tỷ lệ thuận với số lượng phân tử glucose; độ xuyên thấu mô tốt.	Mức độ tán xạ ánh sáng tương đối cao.
Quang phổ hồng ngoại trung bình (MIR)	Mức độ tán xạ thấp.	Ánh sáng có độ xuyên sâu hạn chế, bị hấp thụ mạnh bởi nước.
Quang phổ Raman	Ít bị ảnh hưởng bởi nhiệt độ và nước.	Nguồn laser kém ổn định, giá thành thiết bị cao.
Công nghệ siêu âm	An toàn cho mô tế bào, khả năng thâm nhập sâu.	Độ chính xác hạn chế, cần phối hợp với phương pháp khác.
Huỳnh quang	Độ nhạy cao với phân tử glucose.	Rất nhạy cảm với sự thay đổi pH và nồng độ oxy.

Phương pháp thực nghiệm của đề tài bao gồm:

• Thiết kế phần cứng: Kết hợp hai cảm biến quang phổ đa kênh AS7341 và AS7263 cùng nguồn phát đèn sợi đốt Halogen Philips W5W T10 (dải phổ 350nm – 1000nm), điều khiển bởi máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B+.
• Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu quang phổ tại 13 bước sóng đỉnh trên 50 mẫu tình nguyện viên ở các độ tuổi và thời điểm sinh hoạt khác nhau, đối chứng song song với giá trị đo từ máy đo đường huyết xâm lấn chuẩn ACCU-CHEK Instant (đáp ứng tiêu chuẩn ISO 15197:2013).
• Tiền xử lý và Mô hình hóa: Áp dụng phương pháp chuẩn hóa StandardScaler (z-score) để đưa dữ liệu 13 đặc trưng về phân phối chuẩn (trung bình bằng 0, độ lệch chuẩn bằng 1), xử lý nhiễu ngoại lai. Huấn luyện mô hình Hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Linear Regression - MLR) để thiết lập hàm quan hệ giữa 13 biến độc lập cường độ quang học và biến phụ thuộc là nồng độ glucose.
• Đánh giá mô hình: Đánh giá độ chính xác phân tích thông qua hệ số xác định ($R^2$), tổng bình phương sai số phần dư (RSS), tổng bình phương độ lệch (TSS) và đánh giá độ chính xác lâm sàng bằng lưới sai số Clarke (Clarke Error Grid Analysis - EGA).

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống nhúng được thiết kế thành một khối độc lập gồm hai phân hệ chính: Phân hệ nguồn phát quang học và Phân hệ nguồn thu - xử lý tín hiệu.

+------------------------------------------------------------------------+
|                          RASPBERRY PI 3 MODEL B+                       |
|  - Xử lý trung tâm (Broadcom BCM2837 64-bit, 1GB RAM)                  |
|  - Tiếp nhận dữ liệu quang phổ qua I2C                                 |
|  - Thực thi thuật toán tiền xử lý StandardScaler & Mô hình MLR         |
|  - Điều khiển kích hoạt nguồn sáng & Xuất kết quả                      |
+-------------------+--------------------+-------------------------------+
                    |                    |
       GPIO (Output)|        GPIO (Input)| I2C Bus
                    v                    ^
        +---------------+   +-------------------+   +--------------------+
        | Mạch Relay    |   | Cảm ứng điện dung |   | Bộ thu quang phổ:  |
        | & Ổn áp dòng  |   | (Định vị ngón tay)|   | - AS7341 (8 VIS+1) |
        +-------+-------+   +-------------------+   | - AS7263 (6 NIR)   |
                |                                   +---------+----------+
                v                                             ^
      +--------------------+                                  |
      | Đèn Halogen        |===[Quang phổ xuyên ngón tay]=====+
      | Philips W5W T10    |
      +--------------------+

Kiến trúc phần cứng và linh kiện

• Khối xử lý trung tâm: Máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B+ (SoC Broadcom BCM2837 64-bit 1.2GHz, 1GB RAM, giao tiếp I2C, 40 chân GPIO).
• Nguồn phát quang học: Đèn sợi đốt Halogen Philips W5W T10 (điện áp 12V, công suất 5W, dải phát xạ 350nm – 1000nm, tuổi thọ 400 giờ) được cấp nguồn qua mạch ổn áp dòng chuyên dụng. Nguồn sáng được đặt trong buồng tối thu nhỏ nhằm hạn chế phát tán nhiệt lượng và tập trung chùm tia sáng truyền qua ngón tay.
• Bộ thu quang phổ kép: Kết hợp module cảm biến AS7341 và module cảm biến AS7263 (đều tích hợp bộ ADC 16-bit, giao tiếp I2C), cung cấp 13 kênh đo bước sóng đỉnh riêng biệt.
• Cơ cấu định vị và kích hoạt tự động: Mạch cảm ứng điện dung đặt tại điểm chặn đầu ngón tay kết hợp với mạch Relay. Đèn halogen chỉ được bật sáng khi ngón tay đặt đúng vị trí tối ưu; hệ thống tự ngắt đèn ngay sau khi đo xong nhằm tiết kiệm năng lượng và chống quá nhiệt.
• Khối hiển thị: Màn hình OLED 0.96 inch (độ phân giải 128x64 điểm ảnh, giao tiếp I2C, công suất tiêu thụ 0.04W).

Kênh cảm biến	Bước sóng đỉnh ($\lambda$)	Cảm biến đảm nhiệm	Vùng quang phổ
Channel F1	415 nm	AS7341	Ánh sáng nhìn thấy (VIS)
Channel F2	445 nm	AS7341	Ánh sáng nhìn thấy (VIS)
Channel F3	480 nm	AS7341	Ánh sáng nhìn thấy (VIS)
Channel F4	515 nm	AS7341	Ánh sáng nhìn thấy (VIS)
Channel F5	555 nm	AS7341	Ánh sáng nhìn thấy (VIS)
Channel F6	590 nm	AS7341	Ánh sáng nhìn thấy (VIS)
Channel F7	630 nm	AS7341	Ánh sáng nhìn thấy (VIS)
Channel F8 / R	680 nm	AS7341 / AS7263	Ranh giới VIS - NIR
Channel T	730 nm	AS7263	Cận hồng ngoại (NIR)
Channel U	760 nm	AS7263	Cận hồng ngoại (NIR)
Channel V	810 nm	AS7263	Cận hồng ngoại (NIR)
Channel W	860 nm	AS7263	Cận hồng ngoại (NIR)
Channel NIR	910 nm	AS7341	Cận hồng ngoại (NIR)

Kịch bản lấy mẫu và quy trình vận hành

Quy trình đo trên hệ thống nhúng diễn ra theo 5 bước:

1. Bước 1: Người dùng đặt ngón trỏ (đã cắt gọn móng) vào khe đo buồng tối.
2. Bước 2: Di chuyển ngón tay chạm vào cảm biến điện dung ở vị trí đáy buồng đo.
3. Bước 3: Hệ thống phát tín hiệu âm thanh báo hiệu, kích hoạt relay bật đèn halogen; ánh sáng xuyên qua đầu ngón tay tới hai cảm biến quang phổ. Raspberry Pi thu thập cường độ tín hiệu 13 kênh qua bus I2C và ghi vào tệp dữ liệu.
4. Bước 4: Người dùng rút tay khỏi buồng đo, hệ thống ngắt relay tắt nguồn sáng để tránh sinh nhiệt và phát âm thanh kết thúc.
5. Bước 5: Thực hiện đo tham chiếu đối chứng bằng máy ACCU-CHEK Instant để gán nhãn dữ liệu chuẩn (đơn vị: mg/dL).

Xử lý dữ liệu và triển khai mô hình nhúng

Dữ liệu 13 kênh quang phổ được chuẩn hóa bằng công thức $z = \frac{x - \text{mean}(x)}{\text{std}(x)}$ của StandardScaler. Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (MLR) được huấn luyện trên môi trường Google Colab với dạng phương trình: $$y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \dots + \beta_{13} X_{13}$$ Sau khi tối ưu hóa các hệ số $\beta_i$, mô hình được đóng gói và lưu trữ thành tệp nhị phân thông qua thư viện pickle. Tệp mô hình được nạp trực tiếp vào chương trình Python chạy nền trên Raspberry Pi 3 Model B+ để thực hiện suy luận thời gian thực và hiển thị kết quả trực tiếp lên màn hình OLED.

Tiêu chí	MinMax Scaling	Standard Scaler (Được chọn)
Nguyên lý	Biến đổi đặc trưng dựa trên giá trị cực tiểu và cực đại ($[0; 1]$).	Biến đổi đặc trưng dựa trên giá trị trung bình ($\mu=0$) và độ lệch chuẩn ($\sigma=1$).
Xử lý ngoại lai	Rất nhạy cảm và dễ bị méo do giá trị ngoại lai (outlier).	Ít bị ảnh hưởng bởi giá trị ngoại lai sinh ra từ người bệnh tiểu đường hoặc sau ăn.
Độ phù hợp dữ liệu	Phù hợp dữ liệu biên cố định.	Phù hợp dữ liệu đa chiều quang phổ sinh học có sự phân tán rộng.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Giới thiệu về đề tài

Chương 1 khái quát tình hình gia tăng báo động của bệnh đái tháo đường trên phạm vi toàn cầu và tại Việt Nam. Tác giả trình bày vai trò sinh học của insulin và glucagon trong điều hòa chuyển hóa carbohydrate và năng lượng ATP. Chương này chỉ ra các hạn chế cố hữu của phương pháp đo đường huyết xâm lấn, khảo sát 4 thiết bị thương mại không xâm lấn tiêu biểu trên thế giới, xác định mục tiêu thiết kế hệ thống nhúng quang phổ với tỷ lệ chính xác từ 55% đến 70% và giới thiệu bố cục 5 chương của khóa luận.

Chương 2. Cơ sở lý thuyết

Chương 2 trình bày tổng quan lý thuyết về sóng điện từ, phân loại quang phổ, cấu trúc phân tử glucose và cơ chế hấp thụ quang phổ VIS-NIR. Tác giả phân tích lý do kết hợp dải sóng nhìn thấy (380nm – 780nm) và dải sóng cận hồng ngoại ngắn (780nm – 1300nm) để tăng độ nhạy phát hiện glucose giữa các chất gây nhiễu trong mô (nước, albumin, hemoglobin, mỡ). Chương này cung cấp chi tiết thông số kỹ thuật của các linh kiện phần cứng (đèn halogen Philips W5W T10, cảm biến AS7341, cảm biến AS7263, Raspberry Pi 3 Model B+, máy chuẩn ACCU-CHEK Instant, màn hình OLED) cùng nền tảng lý thuyết học máy có giám sát (Supervised Learning), bài toán Hồi quy (Regression) và thuật toán Multiple Linear Regression (MLR).

Chương 3. Phân tích và thiết kế hệ thống

Chương 3 chi tiết hóa sơ đồ khối kiến trúc hệ thống nhúng, lưu đồ thuật toán điều khiển và sơ đồ kết nối chân tín hiệu phần cứng. Tác giả giải trình thiết kế mô hình nguồn phát tự động sử dụng cảm ứng điện dung và relay, giải pháp hộp đen buồng tối nhằm giảm nhiễu nhiệt và định vị ngón tay chuẩn xác. Chương này xây dựng chi tiết kịch bản lấy mẫu 5 bước, phương pháp tiền xử lý dữ liệu với StandardScaler, quy trình nhúng mô hình máy học bằng thư viện pickle lên Raspberry Pi và phương pháp đánh giá độ chính xác lâm sàng bằng lưới sai số Clarke (EGA).

Chương 4. Thực nghiệm và kết quả

Chương 4 công bố kết quả xây dựng tập dữ liệu gồm 50 mẫu thu thập thực tế từ các tình nguyện viên ở các độ tuổi và khung giờ khác nhau. Chương này trình bày phân tích phân phối dữ liệu trước và sau chuẩn hóa trên từng kênh bước sóng (415nm đến 910nm), xác định các bước sóng có mức độ ảnh hưởng lớn nhất đến mô hình (đặc biệt là kênh 810nm và 910nm). Tác giả tiến hành thực nghiệm huấn luyện mô hình MLR, kiểm thử với các vector đầu vào mới, đối sánh sai số dự đoán với mẫu chuẩn ACCU-CHEK Instant và trực quan hóa kết quả trên lưới sai số Clarke.

Chương 5. Kết luận và hướng phát triển

Chương 5 tổng kết toàn bộ các kết quả đạt được về mặt chế tạo phần cứng, thu thập dữ liệu và mức độ chính xác của mô hình dự đoán. Đồng thời, chương này thẳng thắn nêu ra các hạn chế kỹ thuật hiện tại về kích thước tập mẫu và hiện tượng tỏa nhiệt của nguồn phát quang, từ đó đề xuất các định hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính

• Chế tạo thành công thiết bị nhúng đo đường huyết không xâm lấn hoạt động độc lập, tích hợp đồng bộ giữa khối quang học (Halogen + AS7341 + AS7263), khối điều khiển tự động (Relay + Cảm ứng điện dung), máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B+ và màn hình OLED hiển thị kết quả.
• Thu thập và chuẩn hóa thành công tập dữ liệu 50 mẫu thực nghiệm trên người tại 13 bước sóng đỉnh quang học.
• Xác định được các vùng bước sóng cận hồng ngoại có độ tương quan mạnh nhất đối với sự thay đổi nồng độ glucose trong máu, trong đó bước sóng 810nm và 910nm thể hiện sự biến thiên rõ nét nhất theo nồng độ chất tan.
• Mô hình Multiple Linear Regression (MLR) sau khi huấn luyện đạt tỷ lệ dự đoán chính xác nằm trong khoảng mục tiêu thiết kế (55% – 70%).
• Đánh giá trên lưới sai số lâm sàng Clarke (Clarke Error Grid Analysis - EGA) cho thấy toàn bộ các điểm dự đoán của mô hình tập trung ở vùng A (vùng chính xác lâm sàng, không dẫn đến sai lệch điều trị) và vùng B (vùng sai số chấp nhận được, không gây nguy hiểm cho người bệnh).

Giải pháp và đóng góp của đề tài

• Giải pháp phần cứng sáng tạo, chi phí thấp: Đề xuất giải pháp phối hợp hai cảm biến quang phổ đa kênh thương mại giá rẻ (AS7341 và AS7263) cùng nguồn sáng halogen dải rộng để bao phủ dải phổ 415nm – 910nm, thay thế cho các hệ thống máy quang phổ phòng thí nghiệm đắt tiền.
• Cơ chế định vị và kiểm soát nhiệt: Thiết kế buồng đo tích hợp cảm ứng điện dung giúp chuẩn hóa vị trí đặt đầu ngón tay của người dùng và tự động ngắt nguồn sáng, giải quyết vấn đề quá nhiệt cục bộ và sai số vị trí tiếp xúc quang học.
• Hiện thực hóa quy trình Edge AI hoàn chỉnh: Triển khai thành công toàn bộ quy trình từ thu thập tín hiệu quang thô, tiền xử lý dữ liệu chuẩn hóa, đến nhúng mô hình máy học Scikit-Learn (qua Pickle) trực tiếp trên hệ điều hành nhúng của Raspberry Pi, cho phép đo và hiển thị kết quả tại chỗ mà không phụ thuộc máy chủ đám mây.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ ra một số hạn chế kỹ thuật trong quá trình thực hiện:

• Quy mô tập dữ liệu: Số lượng mẫu thử nghiệm còn hạn chế (50 mẫu), chưa bao phủ toàn diện các bệnh nhân ở các phân tầng bệnh lý đái tháo đường nặng hoặc đa dạng chủng tộc, màu da.
• Nhiệt năng nguồn phát: Đèn halogen tỏa nhiệt lượng tương đối cao khi hoạt động liên tục trong không gian buồng đo nhỏ, có thể gây ảnh hưởng nhẹ đến cảm biến và độ ổn định quang thông nếu đo kéo dài.
• Mô hình máy học: Thuật toán Hồi quy tuyến tính đa biến (MLR) là mô hình tuyến tính cơ bản, chưa mô hình hóa được hết các quan hệ phi tuyến phức tạp sinh ra do hiện tượng tán xạ ánh sáng trong mô sinh học.

Hướng phát triển tiếp theo được nhóm tác giả đề xuất:

1. Mở rộng quy mô thu thập dữ liệu trên nhiều nhóm tình nguyện viên với các mức nồng độ đường huyết đa dạng hơn để tăng tính tổng quát hóa cho mô hình.
2. Nghiên cứu cải tiến hệ thống tản nhiệt buồng đo hoặc thử nghiệm các nguồn phát quang dải rộng chuyên dụng có mức phát nhiệt thấp hơn.
3. Thử nghiệm các thuật toán học máy và học sâu phi tuyến tính (như Support Vector Regression - SVR, K-Nearest Neighbors - KNN, Random Forest hoặc mạng nơ-ron nhân tạo) khi tập dữ liệu được mở rộng.
4. Tối ưu hóa kích thước mạch in và phần cứng để phát triển thành thiết bị đo cầm tay nhỏ gọn dạng thiết bị đeo (wearable device).

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên cao học và kỹ sư thuộc các ngành Kỹ thuật Máy tính, Hệ thống Nhúng & IoT, Điện tử - Viễn thông và Kỹ thuật Y sinh (Biomedical Engineering).

Các nội dung có giá trị ứng dụng và tham khảo cao gồm:

• Thiết kế mạch giao tiếp I2C đa cảm biến quang phổ (AS7341 và AS7263) trên nền tảng Linux nhúng (Raspberry Pi).
• Kỹ thuật thiết kế buồng tối quang học và giải pháp đóng ngắt nguồn sáng tự động bằng cảm ứng điện dung qua GPIO và Relay.
• Phương pháp luận tiền xử lý dữ liệu quang học sinh học bằng StandardScaler và triển khai mô hình học máy Scikit-Learn lên hệ thống nhúng bằng module pickle.
• Phương pháp đánh giá độ chính xác lâm sàng thiết bị y tế bằng lưới sai số Clarke (Clarke Error Grid Analysis).

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nhóm tác giả lại chọn nguồn sáng Halogen thay vì đèn LED đơn sắc?
Trả lời: Đèn LED thông thường chỉ phát ra ánh sáng ở một bước sóng cố định với dải quang phổ rất hẹp. Trong khi đó, đèn Halogen (Philips W5W T10) phát ra ánh sáng liên tục với dải bước sóng rộng trải dài từ 350nm đến 1000nm, bao phủ toàn bộ vùng ánh sáng nhìn thấy và cận hồng ngoại (VIS-NIR), cho phép phối hợp đồng thời với hai cảm biến đa kênh để thu nhận 13 đỉnh bước sóng khác nhau.

2. Lý do phải kết hợp đồng thời hai cảm biến AS7341 và AS7263 là gì?
Trả lời: Cảm biến AS7341 tập trung vào 8 kênh ánh sáng nhìn thấy (415nm – 680nm) và chỉ có 1 kênh NIR ở 910nm; trong khi cảm biến AS7263 chuyên dụng cho 6 kênh cận hồng ngoại (610nm – 860nm). Việc kết hợp cả hai cảm biến giúp tạo ra một dải thu quang phổ liên tục gồm 13 bước sóng đỉnh trải đều từ 415nm đến 910nm, cung cấp đủ đặc trưng quang học để phát hiện dao động của phân tử glucose.

3. Cơ cấu cảm ứng điện dung trong buồng đo giải quyết những vấn đề kỹ thuật nào?
Trả lời: Cảm ứng điện dung giải quyết hai vấn đề: (1) Đảm bảo người dùng đặt ngón tay đúng cự ly chuẩn xác tại vị trí giao thoa quang học tối ưu giữa nguồn phát và đầu thu; (2) Tự động kích hoạt bật đèn halogen khi chạm tay và ngắt nguồn sáng ngay khi rút tay ra, giúp tiết kiệm điện năng và ngăn ngừa hiện tượng quá nhiệt tích tụ trong buồng đo.

4. Tại sao phương pháp chuẩn hóa StandardScaler được lựa chọn thay vì MinMaxScaler?
Trả lời: Dữ liệu quang phổ ngón tay của người bệnh tiểu đường hoặc người vừa ăn xong thường có giá trị lệch lớn (ngoại lai - outlier) so với người bình thường. MinMaxScaler rất nhạy cảm và dễ bị méo biên bởi các giá trị cực trị này, trong khi StandardScaler chuẩn hóa dữ liệu dựa trên giá trị trung bình ($\mu=0$) và độ lệch chuẩn ($\sigma=1$), giúp thuật toán hồi quy xử lý ổn định hơn trên tập dữ liệu đa chiều.

5. Thiết bị nào được sử dụng làm mẫu chuẩn đối chứng và công cụ nào dùng để đánh giá sai số lâm sàng?
Trả lời: Nhóm tác giả sử dụng máy đo đường huyết xâm lấn ACCU-CHEK Instant (đạt chuẩn y tế ISO 15197:2013 với độ chính xác 99%) làm mẫu chuẩn tham chiếu. Để đánh giá mức độ tin cậy trong y khoa, nhóm sử dụng công cụ phân tích lưới sai số Clarke (Clarke Error Grid Analysis - EGA), với mục tiêu toàn bộ các điểm dự đoán rơi vào vùng A và vùng B.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Huỳnh Bá Anh Quân và Ngô Hoàng Huy đã nghiên cứu và hiện thực hóa thành công mô hình hệ thống nhúng định lượng nồng độ glucose không xâm lấn dựa trên sự kết hợp giữa quang phổ VIS-NIR và thuật toán Hồi quy tuyến tính đa biến (MLR). Thiết bị sử dụng máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B+, bộ thu quang học kép AS7341 - AS7263 và nguồn sáng Halogen điều khiển tự động qua cảm ứng điện dung, đạt độ chính xác dự đoán từ 55% đến 70% với toàn bộ điểm phân tích nằm trong vùng an toàn lâm sàng của lưới sai số Clarke. Công trình cung cấp một giải pháp kỹ thuật hoàn chỉnh, chi phí thấp và có tính khả thi cao trong việc định hướng phát triển các thiết bị theo dõi sức khỏe cá nhân không xâm lấn tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1 giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu như lý do chọn đề tài, mục tiêu của đề tài. Tiếp đến là chương 2, cơ sở lý thuyết về các khái niệm vật lí, hoá học và các thành phần được dùng dé nghiên cứu và phát triển đề tài. Chương 3 trình bày về phân tích và thiết kế hệ thống từ tổng quan hệ thống đến các thành phan bên trong. Thực nghiệm và kết quả của dé tài được trình bày thông qua chương 4, thé hiện thực nghiệm qua các thông số mà nhóm thu thập được cùng với kết quả đạt được trong quá trình thực hiện dé tài.

Tổng kết lại phần kết luận về đề tài cùng với hướng phát triển kế tiếp được trình bày ở chương 5. Các phương pháp định lượng nồng độ glucose: Hai phương pháp phổ biến đề phát hiện và điều trị bệnh tiêu đường là e Phương pháp đo xâm lấn (hoặc bán xâm lắn) là trích máu trực tiếp từ bệnh nhân va sử dụng các phương pháp hóa học dé xác định thành phan glucose trong mẫu máu trích được. e Phương pháp đo không xâm lấn là phương pháp sử dụng chat dịch kẽ (chat lỏng được hình thành bằng cách trao đổi mao mach trong quá trình lưu thông máu) thu thập từ mo hôi, nước bọt, nước mặt và bê mặt da nhăm xác định nông độ glucose trong mâu. Ưu và nhược điểm của hai phương pháp sẽ được thé hiện ở bảng 2-1.

Bang 2-1 So sánh 2 phương pháp phô biến dé đo nồng độ glucose trong máu Phương Ưu điểm Nhược điểm pháp Invasive Là phương pháp thông thường đề | Quá trình đo khó chịu với bệnh measurement | do glucose. (Xâm lắn) Chi phí thấp cho mỗi lần kiểm | Không phù hợp với việc theo dõi tra. Các thiết bị có sẵn và chuẩn bị dé Có khả năng bị nhiễm trùng dàng. Non-Invasive Có những tiễn bộ và phát triển Chưa đạt độ chính xác mong measurement trong khoảng thời gian gân đây.

hạ đường huyết. Trang thiét bi phu hop cho qua Trang thiết bị tương đối đắt tiền trình theo dõi liên tục. và không có săn đê sử dụng. Hiện nay, các thiết bi đo đường huyết xâm lấn van rất phố biến trên thị trường.

Theo hình 2-1, báo cáo thị phần của các thiết bi do đường huyết năm 2018 thé hiện rằng các các thiết bị đo đường huyết xâm lấn và bán xâm 14n chiếm gần 3⁄4 thị phần của các thiết bị đo đường huyết. Tuy nhiên, các thiết bị này có nhược điểm là phải trích máu gây đau đớn cho bệnh nhân, đây là nhược điểm quan trọng để dẫn đến việc phat triên các thiết bi đo đường huyết không xâm lấn. Kỹ thuật đo đường huyết không xâm lấn khắc phục được hạn chế quan trọng nhất của kỹ thuật đo xâm lân và bán xâm lan. Mặc dù vậy, sẽ có sự đánh đồi dé phát triên các sản phâm theo hướng này.

Thị phần của các các loại thiết bị đo đường huyết năm 2018 m Thiết bị đo không xâm lấn = Thiết do đo xâm lấn và bán xâm lấn Hình 2-1 Thị phần của các các loại thiết bi đo đường huyết năm 2018 [6] 2. Hướng tiếp cận với phương pháp đo không xâm lan Phương pháp không xâm lấn đang trở thành xu hướng để phát triển các sản phẩm định lượng nông độ glucose của cơ thé. Rất nhiều kĩ thuật đã được giới thiệu cho việc định lượng glucose nham gia tăng độ tin cậy và chính xác cũng như sự thuận tiện khi đo. Hai hướng tiếp cận phổ biến để đo đường huyết không xâm lấn là thông qua nước bọt và các phương pháp quang học.

e Thông qua nước bot: đây là phương pháp dựa trên phản ứng của que thử với mẫu. Việc thu thập nước bọt ở que thử được thực hiện bởi các tuyến riêng lẻ như tuyên nước bọt mang tai, tuyên hàm dưới, tuyên dưới lưỡi và tuyên nước bọt nhỏ [5]. Từ đó có thể xây dựng mô hình dự đoán nồng độ glucose trong cơ thé. Tuy nhiên phương pháp này không dem lại sự thuận tiện cho người dùng mỗi lần đo đường huyết.

e Thông qua các phương pháp quang học: các kỹ thuật này dựa trên quang phô khác nhau và sẽ tương tác với người dùng thông qua một số bộ phận trên cơ thể như đầu ngón tay, dái tai và da ở cánh tay. Sự trợ giúp của các phương pháp quang hoc mang đến độ tin cậy và chính xác hơn trong các tai liệu [5]. Đồng thời phương pháp cũng mang lại sự thuận tiện cho người dùng khi đo. Ưu nhược điểm của một số kỹ thuật quang phô khác nhau dé định lượng nồng độ glucose sẽ được thé hiện ở bảng 2-2.

Bang 2-2 Các kỹ thuật quang phố dé định lượng nồng độ glucose Kỹ thuật Ưu điểm Nhược điểm Quang phổ hồng ngoại Cường độ tín hiệu của Mức độ tán xạ cao. gân Near Infra-Red (NIR) | quang phô tỷ lệ thuận với sô lượng phân tử glucose. | Quang phô hông ngoại Mức độ tán xạ thấp. Ánh sáng có giới hạn trung bình Mid Infra-Red xuyên qua mô.

(MIR) Bị ảnh hưởng bởi nhiễu do nước và các chât chuyên hoá khác. Quang phổ Raman Ít nhạy cảm hơn với nhiệt | Bước sóng laser cho độ và nước. phương pháp không ôn định. Công nghệ siêu âm Công nghệ được thiết l4p | Độ chính xác hạn ché chỉ tôt không gây hại nhiêu với siêu âm, nên cân kêt cho mô tê bảo.

hợp thêm với các phương Thâm nhập lâu bên dưới | Pháp khác. da hoặc mô. Tôn kém về chi phí. Huỳnh quang Độ nhạy cao dé phát hiện | Rất nhạy cảm với pH và phân tử glucose do miễn | nồng độ oxi.

dịch đôi với sự tán xạ ánh sáng Trong các phương pháp này, phương pháp Quang phổ hồng ngoại gần Near Infra-Red (NIR) được nhóm chọn là phương pháp phù hợp đề thực hiện đề tài do có đặc điểm phù hợp như cường độ tín hiệu của quang phổ tỷ lệ thuận với số lượng phân tử glucose. Dinh nghĩa Quang phổ là nghiên cứu về các khía cạnh: e Sự hấp thụ và phát xạ ánh sáng. e Các bức xạ khác của vật chat. Nó liên quan đến sự phân tách ánh sáng (bức xạ điện từ) thành các bước sóng cau thành của nó.

Ứng dụng của quang phố Trong các nghiên cứu quang phổ, năng lượng bức xa được máy quang phố ghi lại sau khi nó tương tác với hoặc được phát ra bởi vật liệu được nghiên cứu. Máy quang phô xuất ra thông tin đưới dang phổ, cho biết cường độ bức xạ dưới dang ham của năng lượng, tan số hoặc bước sóng. Các quang phổ nay sau đó được sử dụng dé thu được thông tin về các đặc tính quan trọng của vật liệu, bao gồm cấu trúc vật lý hoặc hóa học, thành phần và nồng độ. Quang phố có ứng dụng trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu khoa học bao gồm khoa học vật liệu, y sinh, vật lý thiên văn và phân tích môi trường.

Phân loại quang phố Các kỹ thuật quang phô thường được phân loại theo vùng bước sóng được sử dụng, bản chất của tương tác liên quan hoặc loại vật liệu được nghiên cứu. Phổ biến nhất vẫn là theo vùng bước sóng được sử dụng (sẽ được trình bày chỉ tiết ở mục 2. Bước sóng điện từ 2. Dinh nghĩa Bước sóng là khoảng cách ngắn nhất giữa hai điểm dao động cùng pha hay khoảng cách giữa hai đỉnh sóng (điểm cực đại của sóng).

Nói cách khác là tại một thời điểm nhất định, bước sóng là khoảng cách giữa hai cấu trúc lặp lại của sóng, thường được viết tắt bằng chữ lamda (A) và được minh hoạ ở hình 2-2. “ À > Hình 2-2 Minh hoa bước sóng 2. Phân loại sóng điện từ dựa trên bước sóng Như hình 2-3, dé thấy nhất, trong vùng quang phổ con người có thé nhìn thấy được bang mắt thường các ánh sáng có bước sóng từ 380nm - 700nm trải dài từ màu tím sang đỏ như hình 2-3. b Energy increases Short wavelength Long wavelength l MWA 105mm = 10 nm 1nm 10°nm DADA 10% am 1m 10°m 1 L L 1 L 1 1 Gamma rays X rays Ultraviolet Infrared Microwaves Radio waves T T T T T T T T T T 10Hz 102Hz 10Hz 109Hz 101⁄Hz 103Hz 109H 108Hz 10H 10H — 102Hz High frequency Z Low frequency Pe ` [ Visible 7 ] 7x 10!^Hz 4x 1019Hz Hình 2-3 Các loại sóng điện từ dựa trên bước sóng 11 Ngoài ra, có một sô bước sóng phô biên trong dải sóng điện từ.

Các tia có bước sóng càng thâp có độ xuyên thâu càng cao. Bảng 2-3 Các loại sóng điện từ dựa trên bước sóng Tên Bước sóng Tia gamma < 0.01nm - 10nm Tia tu ngoai 10nm - 380nm Anh sang nhin thay 380nm -700nm Tia hong ngoai 700nm - 1000nm Viba Imm - Im Radio >1m 2. Ứng dung của sóng điện từ ở các bước sóng khác nhau Sóng điện từ với những bước sóng khác nhau sẽ được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau trong cuộc sông. e Tia gamma được sử dụng trong y học như phẫu thuật hoặc thiên văn học.

e Tia X được sử dụng nhiều trong y học dé chụp X quang, tìm kiếm các đoạn xương bị ton thương hoặc các dị vật trong cơ thé. e Tia tử ngoại được ứng dung trong điều trị bệnh ung thư, các ngành tiệt trùng và diệt khuẩn. e Tia hồng ngoại giúp chan đoán bệnh từ các mô, tế bào và chế tạo các hệ thống tự động như chuông, đèn tự động. e Sóng viba được sử dụng ở các thiết bị lò vi song.

e Song radio được ứng dung trong lĩnh vực truyền thông, truyén tin hiệu. Ảnh hướng của bước sóng đến các phân tử glucose Lý thuyết về sự chuyên động của các phân tử glucose: e Sự phản xạ và hấp thụ ánh sáng sử dụng bước sóng cụ thé gây ra rung động phân tử glucose tương ứng có thể được quan sát thấy trong quang phổ glucose. e Theo kết quả phân tích thì nhiều liên kết kéo dài và dao động ở các tần số cộng hưởng khác nhau. Ngoài ra, cũng có nghiên cứu cho răng sự hấp thụ ánh sáng sẽ phụ thuộc vào nồng độ phân tử của môi trường [7].

H, 9 H~C—0H HO- C—H H-C—OH H= os OH H,OH Hình 2-4 Cấu trúc phan tử Glucose [7] e Trong phân tử glucose, theo như hình 2-4, dao động giữa OH và CH được biểu diễn có thê được gọi là âm bội đầu tiên, liên kết CH: là âm bội thứ 2. Sự chuyển động của các liên kết dẫn đến việc chuyển động của phân tử glucose, từ đó phan xạ lại ánh sáng chiếu vào từ quang phổ bước sóng giúp nhận biết nồng độ glucose trong máu. Quang pho VIS-NIR 2.