MỞ ĐẦU Nhịp thở là dấu hiệu sinh tồn quan trọng của mỗi con người, thường được xem xét đầu tiên khi con người có vấn đề về sức khỏe. Giá trị nhịp thở (tần số hô hấp) vượt khỏi một ngưỡng nhất định là báo hiệu bất thường liên quan đến bệnh lý như ngừng tim phổi, suy tim cấp, viêm phổi, cũng có thể là dấu hiệu ngưng thở tử vong. Những dấu hiệu này cần được can thiệp y tế kịp thời để phòng bệnh và cứu người [1], [2]. Việc này trở nên quan trọng hơn ở trẻ sơ sinh và người có nguy cơ đột quỵ.
Nghiên cứu y tế tại Hoa Kỳ 2019 cho thấy rằng 6% trẻ sơ sinh có nguy cơ đột tử ở trên giường, Số tử vong/100,000 người Năm Tổng ca tử vong Không biết nguyên nhân Do đột tử ở trẻ sơ sinh Do ngạt thở trên giường Hình 1.1 Tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh, Mỹ, 1990-2016 [1] khoảng 10% trẻ sơ sinh có hội chứng đột tử [1]. Điều này làm gia tăng sự lo ngại cho hầu hết các bậc cha mẹ, đặc biệt là tăng nguy cơ mất ngủ, trầm cảm ở các mẹ sau sinh nói chung và các mẹ sinh con lần đầu nói riêng bởi sự thiếu kinh nghiệm trong việc chăm sóc con và ảnh hưởng bởi nhiều thông tin trên mạng xã hội. Ở người lớn, 4-6% người chết nguyên nhân do đột quỵ ở Mỹ năm 2019 [3]. Số người mắc nguy cơ đột quỵ mới được xác định mỗi năm là 795,000 người, trong đó 20-40% các cơn đột quỵ xảy ra vào ban đêm.
Nguy cơ tử vong của người đột quỵ khi ngủ cao hơn những trường 1 hợp khác do thiếu sự phát hiện hoặc giám sát của người xung quanh. Trong khi những cá nhân được chuẩn đoán có nguy cơ đột quỵ cần được giám sát liên tục, sức khỏe và sự liên tục của người thân là hạn chế, do đó, việc theo dõi nhịp thở liên tục khi ngủ mà không gây tác động khó ngủ đến đối tượng được quan tâm [4]. Trong thời đại có quá nhiều thông tin tiêu cực trên báo điện tử, mạng xã hội như hiện nay, người bị ảnh hưởng tâm lý không chỉ người bệnh mà còn những người thân. Phương pháp đo nhịp thở liên tục khi ngủ tạo cảm giác an tâm cho người bệnh và thân nhân.
Đây được xem là phương pháp gia tăng tinh thần tích cực cho người bệnh. Các phương pháp trị liệu tinh thần đã nghiên cứu chứng minh rằng có tác động tích cực đến bệnh lý của người bệnh [5]. Hiện nay, nhiều phương pháp theo dõi nhịp thở đã và đang nghiên cứu, được chia thành 2 nhóm chính là có tiếp xúc và không tiếp xúc [6], [7]. Hai phương pháp này được so sánh, cân nhắc điều kiện áp dụng.
Chi phí cao và bất tiện khi gắn thiết bị trực tiếp trên người làm cho việc theo dõi nhịp thở tiếp xúc chỉ có thể thực hiện đối với những ca bệnh nghiêm trọng, cần theo dõi chỉ số sinh tồn liên tục. Các phương pháp theo dõi nhịp thở sử dụng cảm biến không tiếp xúc lại hạn chế về độ ổn định như tiếng ồn, nhiễu, ánh sáng, độ rung và phạm vi lắp đặt [6]. Mặc dù vậy, nhu cầu theo dõi nhịp thở ở nhóm người có nguy cơ như người có bệnh lý về hơi thở, người có nguy cơ đột quỵ, đột tử ở trẻ sơ sinh khi ngủ, người rối loạn giấc ngủ cao. Hệ thống theo dõi hô hấp không dây phù hợp để sử dụng lâu dài, giúp nâng cao sức khỏe và hạnh phúc của mọi người ở mọi lứa tuổi.
Cùng lúc đó, khoa học máy tính ngày càng chiếm vai trò quan trọng trong sự phát triển của khoa học kỹ thuật. Trong đó, Thị giác máy tính (Computer Vision) là một trong những lĩnh vực được sự quan tâm lớn của các nhà nghiên cứu về khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo. Mặc dù chúng không thể so sánh với mắt người nhưng với những tiềm năng về độ ổn định, thị giác máy tính đang tạo ra những công nghệ có ứng dụng hữu ích trong đời sống con người. Phân tích hình ảnh thông qua video thu được từ camera đang ngày càng được ứng dụng trong nhiều lĩnh vưc, từ sản xuất công nghiệp đến đời sống con người [8].
2 Từ những điểm quan trọng trên, luận văn này đưa ra một phương pháp theo dõi nhịp thở không tiếp xúc sử dụng thị giác máy tính dùng để theo dõi nhịp thở của trẻ sơ sinh và người có nguy cơ đột quỵ nhằm xác định các trường hợp ngưng thở khi ngủ. Camera được lắp đặt hướng về đối tượng để thu video ngủ, Luồng video (video stream) sẽ được đưa về máy tính và xử lý trên nền tảng ngôn ngữ Python. Thông qua mô hình mạng thần kinh nhân tạo và các giải thuật xử lý hình ảnh, đặc trưng thở được trích xuất và theo dõi liên tục theo thời gian để phát hiện nhịp thở và đưa ra cảnh báo khi đối tượng tham gia có nhịp thở bất thường. Hệ thống theo dõi nhịp thở tập trung xử lý 3 vấn đề sau: - Vấn đề 1, xác định đối tượng và khu vực trọng tâm xảy ra nhịp thở.
Để nhận dạng đối tượng theo thời gian thực, mô hình mạng nơ-ron tích chập (YOLOv4) được sử dụng. - Vấn đề 2, theo dõi chuyển động thở. Để giải quyết vấn đề này, các thuật toán xử lý ảnh như xác định đặc trưng góc (Corner feature detector), Dòng quang học (optical flow), Phân tích thành phần chính (Pinciple component analysis) được tích hợp sử dụng. - Vấn đề 3, đo nhịp thở.
Nhịp thở là tổng số lần biên độ tín hiệu thở đạt cực đại trong một phút. Khoảng cách giữa hai điểm cực đại là thời gian giữa hai lần hít vào liên tục, là một nhịp thở. Mục tiêu: đo và phát hiện hiện tượng ngưng thở khi ngủ ở hai đối tượng chính là trẻ sơ sinh và người đang có nguy cơ đột quỵ. Nhiệm vụ: kết hợp các phương pháp, thuật toán trong xử lý ảnh để theo dõi các điểm đặc trưng giữa các khung ảnh kế tiếp nhau trong video; đánh giá và đưa ra đề xuất, giải pháp cho kết quả của phương pháp hiện tại.
Đối tượng: trẻ sơ sinh và người có nguy cơ đột quỵ đang ngủ tại nhà riêng. 3 Phạm vi nghiên cứu: các mẫu dữ liệu được trích xuất và theo dõi tại nhà riêng. Do sự linh hoạt về môi trường nằm ngủ, luận văn này chỉ nghiên cứu: − Đối tượng nằm ngửa, nằm nghiêng, nằm sấp trong môi trường sáng (ngày/đêm), không trùm kín chăn qua đầu. − Chỉ một đối tượng ngủ trên giường gắn camera theo dõi.
− Đối tượng cần theo dõi mặc áo có nhiều điểm tương phản màu sắc. Đối với đời sống, việc phát triển một biện pháp y tế theo dõi sức khỏe không tiếp xúc tạo cảm giác thoải mái cho người tham gia; giảm áp lực chăm sóc cho người bảo hộ; rút ngắn thời gian lưu trú của bệnh nhân tại cơ sở y tế; giảm chi phí điều trị và có thể thực hiện lâu dài (Hình 1. Đối với khoa học, luận văn giải quyết bài toán theo dõi chuyển động rất nhỏ giữa các khung hình kế tiếp nhau trong video có góc ảnh lớn thông qua việc theo dõi các điểm ảnh theo thời gian. Luận văn đã thành công trong việc sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo kết hợp với các thuật toán xử lý ảnh để theo dõi chuyển động.
Khi muốn tối ưu kết quả kiểm tra chỉ cần thay đổi giải thuật mềm trên máy tính mà không cần thay đổi thiết bị phần cứng. Đối với y học lâm sàng, luận văn mở ra tiềm năng ứng dụng khoa học kỹ thuật hiện đại vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, xóa bỏ giới hạn y tế chỉ tại cơ quan y tế dưới sự giám sát của đội ngũ y, bác sĩ. Hệ thống theo dõi nhịp thở này có thể tích hợp phát triển để theo dõi thêm nhiều chức năng khác của con người như hiện tượng rối loạn giấc ngủ ở người lớn tuổi, phát hiện sớm và ngăn ngừa các bệnh lý bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu ngủ của đối tượng theo thời gian hoặc giữa đối tượng bình thường với các đối tượng có bệnh lý. 4 Tiết kiệm chi phí Không lưu trú bệnh Thoải mái cho người viện chăm sóc Ứng dụng kỹ thuật vào chăm sóc sức khỏe Hình 1.2 Ý nghĩa đề tài đối với đời sống và y học lâm sàng Ứng dụng thị giác máy tính vào việc theo dõi nhịp thở con người là một bước tiến về khoa học.
Đo nhịp thở khi ngủ đã và đang được quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu [6], [7]. Các phương pháp theo dõi nhịp thở có tiếp xúc [9]–[13] đưa ra kết quả với độ chính xác cao. Tuy nhiên, chi phí lắp đặt và quá trình theo dõi cần sự giám sát liên tục của người giám hộ nên phương pháp này chỉ thực hiện ở những trường hợp bệnh lý nghiêm trọng. Hơn nữa, việc đeo các thiết bị trên người tạo cảm giác không thoải mái cho người tham gia, đặc biệt khi đối tượng là trẻ em và người lớn có nguy cơ đột quỵ.
Do đó, các phương pháp đo nhịp thở không tiếp xúc được nghiên cứu phát triển. Tuy nhiên đây chủ yếu là các nghiên cứu ngoài nước.3 đưa ra hình ảnh ví dụ đo nhịp thở bằng phương pháp có tiếp xúc bao gồm (a) đo nồng độ CO2 thở ra, (b) đo chỉ số SpO2 trên đầu ngón tay, (c) đo trở kháng gắn trên lồng ngực, (d) đo điện áp của thiết bị gắn dưới mũi đối tượng [14]. Các phương pháp 5 này phù hợp đối với những ca bệnh nghiêm trọng, cần theo dõi tại cơ quan y tế nhưng khó có thể áp dụng trong cuộc sống hằng ngày, đặc biệt là đối với trẻ em.3 Phương pháp đo nhịp thở có tiếp xúc [14] Đối với các phương pháp đo nhịp thở không tiếp xúc. Bên cạnh việc sử dụng các loại cảm biến từ xa như cảm biên âm thanh [11], radar [15], phương pháp sử dụng camera cũng được quan tâm [16].
Trong bối cảnh ngày càng nhiều người sử dụng camera để giám sát trong nhà, phương pháp đo nhịp thở bằng camera được nghiên cứu nhiều hơn bởi tiện ích dễ tiếp cận người dùng. Trong phương pháp này, các nghiên cứu liên quan đến camera hồng ngoại [17], camera đo độ sâu Kinect [18], [19] và camera giám sát thông thường [20] cũng được nghiên cứu. Hô hấp được xác định là sự di chuyển của các điểm ảnh, màu sắc hoặc độ sâu ảnh của chuỗi video thu được. Cảm biến đo độ sâu ảnh Kinect đưa ra kết quả tốt tuy nhiên chi phí cao hơn so với camera giám sát thông Hình 1.
