Luận văn thạc sĩ HCMUTE về chế tạo xe lăn điện điều khiển bằng sóng não

Đề tài Xe lăn điện điều khiển bằng sóng não: Luận văn thạc sĩ HCMUTE với cơ sở khoa học chặt chẽ, đóng góp giá trị cho nghiên cứu và thực tiễn chuyên

• Tác giả: Lê Ngọc Chung
• Người hướng dẫn: TS. Trần Thanh Thưởng
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Cơ Khí Động Lực
• Đề tài: Chế Tạo Xe Lăn Điện Điều Khiển Bằng Sóng Não
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• CẢM TẠ
• TÓM TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu
• 1.2. Tình hình người khuyết tật tại Việt Nam
• 1.3. Vấn đề di chuyển của người khuyết tật
• 1.4. Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước đã công bố
• 1.4.1. Các kết quả nghiên cứu Quốc tế
• 1.4.2. Các kết quả nghiên cứu trong nước
• 1.5. Mục đích của đề tài. Nhiệm vụ của đề tài và giới hạn đề tài
• 1.5.1. Giới hạn đề tài
• 1.5.2. Nội dung nghiên cứu
• 1.5.2.1. Tìm hiểu về tín hiệu điện não EEG
• 1.5.2.1.1. Nguồn gốc tín hiệu EEG
• 1.5.2.1.2. Phân loại tín hiệu EEG theo tần số
• 1.5.2.1.3. Hệ thống hướng dẫn EEG
• 1.5.2.1.4. Xác định sóng dựa vào hình dạng
• 1.5.2.1.5. Các ứng dụng của sóng điện não
• 1.5.2.2. Thiết bị mindwave_NeuroSky
• 1.5.2.3. Môi trường lập trình, điều khiển
• 1.5.2.3.1. Giới thiệu về LabVIEW
• 1.5.2.3.2. Môi trường lập trình MatLab
• 1.5.2.3.4. Board mạch Arduino uno r3
• 1.5.2.4. Lý thuyết động học quay vòng xe lăn
• 1.5.2.5. Tiêu chuẩn xe lăn điện
• 1.5.2.5.2. Chọn xe lăn tay cơ sở
• 1.5.2.5.3. Chọn phương án bố trí và phân bố tải trọng
• 1.5.2.5.4. Kiểm tra ổn định, động học quay vòng xe
• 1.5.2.5.4.1. Kiểm tra ổn định tĩnh
• 1.5.2.5.4.1. Kiểm tra động học quay vòng xe
• 1.5.2.6. Tính toán chọn motor và thiết kế sơ đồ hệ thống mạch điện
• 1.5.2.6.1. Tính toán chọn motor
• 1.5.2.6.2. Mô phỏng mô hình hệ thống
• 2. THIẾT KẾ MẠCH ĐIỆN VÀ GIA CÔNG CƠ KHÍ MÔ HÌNH
• 2.1. Thiết kế hệ thống mạch điện cho mô hình
• 2.2. Mạch công suất điều khiển động cơ
• 2.2. Gia công cơ khí và bố trí trên xe
• 2.2.1. Xe lăn ban đầu
• 2.2.2. Bố trí động cơ và bánh xe chủ động trên xe lăn điện
• 3. THU THẬP SÓNG NÃO VÀ LẬP TRÌNH ĐIỀU KHIỂN XE LĂN
• 3.1. Thu thập sóng não trên máy tính
• 3.2. Khối thu tín hiệu
• 3.3. Khối kiểm tra mức tín hiệu
• 3.4. Khối kết thúc chương trình
• 3.5. Khởi tạo mãng dữ liệu thô
• 3.6. Xử lý tín hiệu đưa về
• 3.7. Phân loại các hành vi nháy mắt
• 3.8. Cách thức điều khiển
• 3.8.1. Trường hợp xe đi tới
• 3.8.2. Trường hợp xe rẽ trái
• 3.8.3. Trường hợp xe rẽ phải
• 3.8.4. Trường hợp dừng xe
• 3.9. Thiết lập truyền dữ liệu từ trên máy tính xuống board arduino
• 3.10. Lập trình trên board Arduino điều khiển 2 motor bánh xe
• 3.11. Kết quả và đánh giá
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về xe lăn điện điều khiển bằng sóng não

Xe lăn điện điều khiển bằng sóng não là một sản phẩm công nghệ tiên tiến, nhằm đáp ứng nhu cầu di chuyển cho người khuyết tật và người già. Xe lăn điện không chỉ giúp người sử dụng dễ dàng di chuyển mà còn mang lại sự độc lập cho họ. Đề tài này tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển một chiếc xe lăn điện có khả năng điều khiển thông qua sóng não. Việc sử dụng hệ thống điều khiển bằng sóng não giúp người khuyết tật có thể điều khiển xe mà không cần sử dụng tay, điều này đặc biệt hữu ích cho những người mất khả năng vận động. Theo nghiên cứu, việc áp dụng công nghệ này không chỉ nâng cao tiện ích mà còn giảm giá thành sản phẩm so với các sản phẩm nhập khẩu, từ đó phù hợp hơn với thu nhập của người dân.

1.1. Tình hình người khuyết tật tại Việt Nam

Tại Việt Nam, theo thống kê, có khoảng 6,1 triệu người khuyết tật, chiếm 7,8% dân số. Trong số đó, nhiều người gặp khó khăn trong việc di chuyển. Xe lăn thông minh được xem là giải pháp hữu hiệu để cải thiện tình hình này. Tuy nhiên, hạ tầng giao thông hiện tại chưa đáp ứng đủ nhu cầu của người khuyết tật. Việc thiếu các lối đi riêng và phương tiện giao thông công cộng hỗ trợ khiến cho việc di chuyển trở nên khó khăn hơn. Do đó, việc phát triển xe lăn điện điều khiển bằng sóng não không chỉ mang lại lợi ích cho người khuyết tật mà còn góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống cho họ.

1.2. Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước

Nhiều nghiên cứu quốc tế đã chỉ ra rằng việc sử dụng sóng não để điều khiển xe lăn là khả thi và hiệu quả. Các nghiên cứu như của Harshavardhana và cộng sự đã phát triển hệ thống xe lăn điều khiển bằng sóng não thông qua nháy mắt. Hệ thống này sử dụng cảm biến Mindwave_NeuroSky để thu thập tín hiệu sóng não, sau đó xử lý tín hiệu và điều khiển động cơ của xe lăn. Các nghiên cứu khác cũng cho thấy rằng việc điều khiển xe lăn bằng sóng não có thể thay thế các phương pháp điều khiển truyền thống, mang lại sự tiện lợi và an toàn hơn cho người sử dụng. Tuy nhiên, giá thành của các thiết bị này vẫn còn cao, chưa phù hợp với điều kiện kinh tế tại Việt Nam.

II. Thiết kế và phát triển xe lăn điện điều khiển bằng sóng não

Quá trình thiết kế xe lăn điện điều khiển bằng sóng não bao gồm nhiều bước quan trọng. Đầu tiên, việc lựa chọn xe lăn tay cơ sở là rất cần thiết để đảm bảo tính khả thi trong việc cải tiến. Sau đó, các bộ phận như động cơ điện và hệ thống điều khiển được lắp đặt. Hệ thống điều khiển sử dụng tín hiệu từ cảm biến sóng não để điều khiển hướng di chuyển của xe. Việc này không chỉ giúp người khuyết tật dễ dàng điều khiển xe mà còn tạo ra một trải nghiệm mới trong việc sử dụng xe lăn. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng sóng não để điều khiển xe lăn có thể cải thiện đáng kể khả năng di chuyển của người khuyết tật.

2.1. Thiết kế mạch điện và gia công cơ khí

Thiết kế mạch điện cho xe lăn điện điều khiển bằng sóng não là một phần quan trọng trong quá trình phát triển sản phẩm. Mạch điện cần phải đảm bảo tính ổn định và hiệu quả trong việc truyền tín hiệu từ cảm biến sóng não đến động cơ. Việc gia công cơ khí cũng cần được thực hiện một cách chính xác để đảm bảo rằng các bộ phận của xe lăn hoạt động hài hòa với nhau. Các tiêu chuẩn về xe lăn điện cũng cần được tuân thủ để đảm bảo an toàn cho người sử dụng. Quá trình này không chỉ đòi hỏi kiến thức kỹ thuật mà còn cần sự sáng tạo trong thiết kế để tạo ra một sản phẩm hoàn thiện.

2.2. Lập trình điều khiển xe lăn

Lập trình điều khiển xe lăn là bước cuối cùng trong quá trình phát triển. Sử dụng phần mềm để xử lý tín hiệu từ cảm biến sóng não, lập trình viên có thể tạo ra các lệnh điều khiển cho xe lăn. Các hành vi như đi tới, rẽ trái, rẽ phải và dừng lại đều được lập trình dựa trên tín hiệu sóng não. Việc này không chỉ giúp người khuyết tật dễ dàng điều khiển xe mà còn tạo ra một trải nghiệm thú vị khi sử dụng. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc lập trình điều khiển xe lăn bằng sóng não có thể mang lại nhiều lợi ích cho người sử dụng, giúp họ tự tin hơn trong việc di chuyển.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Theo báo cáo năm 2009, Việt Nam có khoảng 6,1 triệu người từ 5 tuổi trở lên gặp khó khăn trong việc thực hiện các chức năng như nhìn, nghe, vận động và tập trung, chiếm 7,8% dân số. Trong đó, có khoảng 385 nghìn người khuyết tật nặng, phần lớn là người cao tuổi với tỷ lệ khuyết tật lên tới 43,3%. Vấn đề di chuyển của người khuyết tật tại Việt Nam vẫn còn nhiều khó khăn do hạ tầng giao thông chưa phù hợp, phương tiện hỗ trợ còn thô sơ và giá thành cao. Nhu cầu về phương tiện di chuyển tiện lợi, giá rẻ và phù hợp với điều kiện kinh tế là rất cấp thiết để người khuyết tật có thể hòa nhập cộng đồng và nâng cao chất lượng cuộc sống.

Luận văn tập trung nghiên cứu và chế tạo xe lăn điện điều khiển bằng sóng não, nhằm phục vụ những bệnh nhân mất khả năng vận động chân tay. Mục tiêu cụ thể là cải tiến xe lăn tay truyền thống bằng việc tích hợp động cơ điện và bộ điều khiển sóng não Mindwave_NeuroSky, giúp xe hoạt động ổn định, dễ sử dụng và có giá thành thấp hơn các sản phẩm nhập khẩu. Phạm vi nghiên cứu bao gồm thiết kế cơ khí, hệ thống mạch điện, thu thập và xử lý tín hiệu sóng não, lập trình điều khiển trên nền tảng LabVIEW và Arduino. Nghiên cứu có ý nghĩa lớn trong việc phát triển công nghệ hỗ trợ người khuyết tật tại Việt Nam, góp phần nâng cao khả năng tự chủ và hòa nhập xã hội cho nhóm đối tượng này.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Tín hiệu điện não EEG: EEG là tín hiệu điện sinh học thu được từ vỏ não, gồm các loại sóng chính như Alpha (8-13 Hz), Beta (13-35 Hz), Theta (4-8 Hz) và Delta (0.5-4 Hz). Sóng EEG phản ánh trạng thái hoạt động của não bộ và được ứng dụng trong điều khiển thiết bị bằng sóng não.
• Hệ thống đo sóng não Mindwave_NeuroSky: Thiết bị tai nghe EEG không dây, sử dụng điện cực bạc/bạc clorua để thu tín hiệu, kết nối với máy tính qua Bluetooth, xử lý tín hiệu bằng phần mềm chuyên dụng.
• Môi trường lập trình LabVIEW và MatLab: LabVIEW dùng để xây dựng giao diện và xử lý tín hiệu thu thập, MatLab hỗ trợ phân tích và mô phỏng tín hiệu EEG.
• Board mạch Arduino Uno R3: Vi điều khiển dùng để nhận lệnh từ máy tính và điều khiển động cơ điện trên xe lăn.
• Lý thuyết động học quay vòng và tiêu chuẩn xe lăn: Phân tích ổn định tĩnh, động học quay vòng, phân bố tải trọng và tiêu chuẩn kích thước xe lăn theo ISO 71765 và 22 TCN 302-06.

Các khái niệm chính bao gồm: sóng EEG, bộ lọc tín hiệu, điều khiển động cơ điện, ổn định xe lăn, truyền thông Bluetooth, lập trình đồ họa.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu kết hợp giữa lý thuyết và thực nghiệm, gồm các bước:

• Thu thập dữ liệu: Sử dụng thiết bị Mindwave_NeuroSky để thu tín hiệu sóng não từ người dùng trong các trạng thái tập trung và nháy mắt.
• Phân tích tín hiệu: Xử lý tín hiệu EEG bằng phần mềm LabVIEW, sử dụng các hàm lọc và phân loại để nhận diện các hành vi điều khiển như nháy mắt, tập trung.
• Thiết kế và chế tạo mẫu xe lăn điện: Cải tiến xe lăn tay có sẵn, lắp đặt động cơ điện, mạch điều khiển và các bộ phận cơ khí.
• Lập trình điều khiển: Viết chương trình trên Arduino để nhận tín hiệu từ máy tính qua Bluetooth và điều khiển động cơ bánh xe.
• Thử nghiệm và đánh giá: Kiểm tra hoạt động của xe lăn trong các trường hợp di chuyển tới, rẽ trái, rẽ phải và dừng lại.

Cỡ mẫu nghiên cứu gồm các thử nghiệm trên mẫu xe lăn cải tiến và người dùng thực tế tại một số địa điểm trong thành phố Hồ Chí Minh. Phương pháp chọn mẫu dựa trên tính khả thi và đại diện cho nhóm người khuyết tật vận động nặng. Thời gian nghiên cứu kéo dài từ tháng 6/2018 đến tháng 3/2019.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả thu nhận và xử lý tín hiệu sóng não: Thiết bị Mindwave_NeuroSky thu tín hiệu EEG với biên độ sóng Alpha từ 30-50 μV và Beta từ 5-20 μV, cho phép phân biệt rõ các trạng thái tập trung và nháy mắt. Tín hiệu được xử lý qua LabVIEW đạt độ chính xác nhận diện hành vi trên 85%, giúp điều khiển xe lăn ổn định.

2. Thiết kế xe lăn điện cải tiến phù hợp tiêu chuẩn: Xe lăn có kích thước phủ bì 1050 x 640 x 920 mm, trọng lượng tổng thể khoảng 1060 N khi có người ngồi, phân bố tải trọng cân bằng giữa bánh trước và bánh sau (khoảng 530 N mỗi bên). Góc giới hạn lật dọc và ngang lần lượt đạt 23,4° và 17°, đảm bảo độ ổn định cao khi di chuyển trên địa hình dốc và nghiêng.

3. Khả năng điều khiển xe lăn bằng sóng não: Các lệnh điều khiển như đi tới, rẽ trái, rẽ phải và dừng xe được thực hiện chính xác với tỷ lệ thành công trên 80% trong các thử nghiệm thực tế. Thời gian phản hồi trung bình từ tín hiệu sóng não đến hành động điều khiển là khoảng 1,2 giây.

4. Chi phí và tính khả thi: So với các sản phẩm xe lăn điện nhập khẩu, mẫu xe lăn cải tiến có giá thành thấp hơn khoảng 30-40%, phù hợp với thu nhập của người khuyết tật tại Việt Nam. Việc sử dụng thiết bị Mindwave_NeuroSky và Arduino giúp giảm chi phí phần cứng và tăng tính linh hoạt trong phát triển.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy việc ứng dụng sóng não EEG trong điều khiển xe lăn điện là khả thi và có hiệu quả thực tiễn cao. Việc sử dụng Mindwave_NeuroSky giúp thu nhận tín hiệu rõ ràng, kết hợp với phần mềm LabVIEW và Arduino tạo thành hệ thống điều khiển thông minh, đáp ứng nhu cầu di chuyển của người khuyết tật vận động nặng. So sánh với các nghiên cứu quốc tế, hệ thống này có ưu điểm về chi phí và phù hợp với điều kiện kinh tế, hạ tầng giao thông tại Việt Nam.

Độ ổn định và kích thước xe lăn được thiết kế theo tiêu chuẩn ISO và 22 TCN 302-06, đảm bảo an toàn khi sử dụng trên các địa hình phổ biến. Các góc giới hạn lật cao hơn mức tối thiểu yêu cầu cho thấy xe có thể vận hành an toàn trên dốc và đường nghiêng. Kết quả thử nghiệm điều khiển cho thấy tỷ lệ thành công trên 80% là mức chấp nhận được trong giai đoạn phát triển ban đầu, đồng thời phản hồi nhanh giúp người dùng cảm thấy tự nhiên và dễ dàng thao tác.

Các biểu đồ phân bố tải trọng, góc giới hạn lật và thời gian phản hồi tín hiệu có thể được trình bày để minh họa rõ hơn hiệu quả thiết kế và điều khiển. Bảng so sánh chi phí và tính năng với các sản phẩm nhập khẩu cũng giúp làm nổi bật ưu điểm của nghiên cứu.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Phát triển phần mềm xử lý tín hiệu nâng cao: Tối ưu thuật toán phân loại tín hiệu sóng não để tăng độ chính xác nhận diện hành vi lên trên 90%, giảm thiểu sai sót trong điều khiển xe lăn. Thời gian thực hiện dự kiến 6 tháng, do nhóm kỹ thuật phần mềm đảm nhiệm.

2. Cải tiến thiết kế cơ khí và hệ thống truyền động: Nâng cấp khung xe và động cơ để tăng khả năng chịu tải và vận hành trên địa hình phức tạp như đường gồ ghề, dốc cao. Thời gian thực hiện 9 tháng, phối hợp giữa kỹ sư cơ khí và điện tử.

3. Mở rộng thử nghiệm thực tế với đa dạng người dùng: Tổ chức các đợt thử nghiệm tại nhiều địa phương khác nhau, thu thập phản hồi để hoàn thiện sản phẩm phù hợp với nhiều nhóm người khuyết tật. Thời gian 12 tháng, phối hợp với các trung tâm hỗ trợ người khuyết tật.

4. Hỗ trợ đào tạo và phổ biến sản phẩm: Xây dựng chương trình đào tạo sử dụng xe lăn điện điều khiển sóng não cho người dùng và nhân viên y tế, đồng thời hợp tác với các tổ chức xã hội để phổ biến sản phẩm rộng rãi. Thời gian 6 tháng, do các tổ chức phi chính phủ và cơ sở y tế thực hiện.

5. Tăng cường hợp tác nghiên cứu và phát triển công nghệ: Kết nối với các viện nghiên cứu, trường đại học và doanh nghiệp để phát triển các phiên bản xe lăn thông minh hơn, tích hợp thêm các cảm biến an toàn và hệ thống định vị. Thời gian dài hạn, liên tục cập nhật công nghệ.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Người khuyết tật và gia đình: Nắm bắt công nghệ hỗ trợ di chuyển mới, lựa chọn phương tiện phù hợp với nhu cầu và điều kiện kinh tế, nâng cao khả năng tự chủ trong sinh hoạt hàng ngày.

2. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật cơ khí, điện tử: Tham khảo phương pháp thiết kế, chế tạo và lập trình điều khiển xe lăn điện bằng sóng não, ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực hỗ trợ người khuyết tật.

3. Doanh nghiệp sản xuất thiết bị y tế và hỗ trợ người khuyết tật: Tìm hiểu công nghệ mới để phát triển sản phẩm phù hợp thị trường Việt Nam, giảm chi phí sản xuất và nâng cao tính cạnh tranh.

4. Cơ quan quản lý và tổ chức xã hội: Đánh giá hiệu quả công nghệ hỗ trợ người khuyết tật, xây dựng chính sách hỗ trợ và phổ biến sản phẩm, thúc đẩy hòa nhập cộng đồng.

Câu hỏi thường gặp

1. Xe lăn điện điều khiển bằng sóng não hoạt động như thế nào?
   Thiết bị thu tín hiệu sóng não EEG qua tai nghe Mindwave_NeuroSky, truyền dữ liệu qua Bluetooth đến máy tính. Phần mềm LabVIEW xử lý tín hiệu, nhận diện hành vi như nháy mắt hoặc tập trung, sau đó gửi lệnh đến board Arduino để điều khiển động cơ bánh xe, giúp xe di chuyển theo ý muốn người dùng.

2. Tín hiệu sóng não có bị nhiễu không và làm sao xử lý?
   Tín hiệu EEG dễ bị nhiễu do chuyển động điện cực, cơ mặt hoặc thiết bị điện tử khác. Luận văn sử dụng các bộ lọc thông thấp, thông cao và thông dải trong LabVIEW để loại bỏ nhiễu, đồng thời áp dụng thuật toán phân loại để tăng độ chính xác nhận diện tín hiệu.

3. Xe lăn này có phù hợp với người già không?
   Xe lăn điện điều khiển bằng sóng não phù hợp với người già có hạn chế vận động tay chân hoặc mất khả năng điều khiển tay. Thiết kế nhỏ gọn, dễ sử dụng và có thể điều khiển bằng ý nghĩ, giúp người già tự chủ hơn trong di chuyển.

4. Chi phí sản xuất xe lăn điện này như thế nào?
   So với các sản phẩm nhập khẩu, xe lăn điện cải tiến có giá thành thấp hơn khoảng 30-40% nhờ sử dụng linh kiện phổ biến như Mindwave_NeuroSky và Arduino, đồng thời tận dụng xe lăn tay có sẵn để cải tạo, phù hợp với thu nhập của người khuyết tật tại Việt Nam.

5. Có thể mở rộng ứng dụng công nghệ này cho các thiết bị khác không?
   Công nghệ điều khiển bằng sóng não có thể áp dụng cho nhiều thiết bị hỗ trợ khác như tay giả, robot hỗ trợ vận động, hoặc các thiết bị nhà thông minh, giúp người khuyết tật và người già nâng cao chất lượng cuộc sống.

Kết luận

• Đã thiết kế và chế tạo thành công xe lăn điện điều khiển bằng sóng não, đáp ứng nhu cầu di chuyển của người khuyết tật vận động nặng.
• Hệ thống thu nhận và xử lý tín hiệu EEG qua Mindwave_NeuroSky và LabVIEW đạt độ chính xác trên 85%, đảm bảo điều khiển xe ổn định.
• Thiết kế cơ khí và phân bố tải trọng xe phù hợp tiêu chuẩn ISO và 22 TCN 302-06, đảm bảo an toàn và ổn định khi sử dụng.
• Chi phí sản xuất thấp hơn 30-40% so với sản phẩm nhập khẩu, phù hợp với điều kiện kinh tế Việt Nam.
• Đề xuất phát triển phần mềm nâng cao, cải tiến thiết kế và mở rộng thử nghiệm để hoàn thiện sản phẩm trong thời gian tới.

Tiếp theo, cần tập trung hoàn thiện thuật toán xử lý tín hiệu, mở rộng thử nghiệm thực tế và xây dựng chương trình đào tạo sử dụng xe lăn điện điều khiển sóng não. Mời các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và tổ chức xã hội cùng hợp tác để phát triển và phổ biến công nghệ này rộng rãi, góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống cho người khuyết tật tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. Ttổng quan Chương 2. Cơ sở lý thuyết Chương 3. Thiết kế mạch điện và gia công cơ khí mô hình Chương 4.

Thu thập sóng não và lập trình điều khiển xe lăn Chương 5. Kết luận và hướng phát triển của đề tài 20 Luan van CHƯƠNG 2.1 Tìm hiểu về tín hiệu điện não EEG 2.1 Nguồn gốc tín hiệu EEG Vỏ não là nguồn gốc của các hoạt động điện của não thu được từ bề mặt của da đầu. Vỏ não được chia làm nhiều khu vực, mỗi khu vực đảm nhiệm các chức năng khác nhau của cơ thể. Sự sắp xếp của các tế bào ở các khu vực khác nhau trên vỏ não cũng khác nhau nhưng nhìn chung thì vỏ não được cấu tạo gồm 6 lớp tính từ ngoài vào trong.1 Cấu tạo vỏ não Các lớp này là không gian của cấu trúc các tế bào thần kinh đặc biệt với các trạng thái và chức năng khác nhau trong đáp ứng xung điện.

Hầu hết các tế bào vỏ não được sắp xếp thành các cột, trong các cột này, neuron được phân bố dọc theo trục chính của các cây dạng nhánh, song song với mỗi cây khác và trực giao với bề mặt vỏ não. Tế bào tháp (pyramidal neuron) là thành phần cấu tạo chủ yếu của vỏ não. Điện thế EEG ghi được từ các điện cực được đặt tiếp xúc với da đầu là sự tổng hợp các thay đổi về điện thế ngoài của tế bào tháp. 21 Luan van Số lượng dây thần kinh trong não ước lượng vào khoảng 10^11 loại khác nhau.

Các tế bào thần kinh vỏ não được liên kết mạnh nhất. Tại đây 1 tế bào thần kinh có thể được che phủ bởi 1000 đến 100000 khớp thần kinh. Đáp ứng điện của tế bào thần kinh tương ứng với những mô tả của các tế bào có thể bị kích thích. Các điện áp nghỉ trong khoảng xấp xỉ -70 mV, và điện áp đỉnh mang điện tích dương.

Biên độ của các xung thần kinh vào khoảng 100 mV và kéo dài 1ms, những đánh giá về đặc tính cơ bản của EEG rất phức tạp, chất lượng EEG chủ yếu dựa trên thống kê điều trị, tại đó việc điều trị liên quan đến EEG chủ yếu dựa trên số lượng lớn kinh nghiệm.2 Phân loại tín hiệu EEG theo tần số Năm 1924, nhà tâm thần học Hans Berger là người đầu tiên ghi được sóng điện não EEG. Ông nhận thấy trên bản ghi EEG bình thường, sóng điện não gồm có 4 loại được phân theo tần số như sau: Hình 2.2 Phân loại sóng điện não Sóng Alpha (α): nằm trong khoảng tần số 8-13 Hz, biên độ từ 30-50 μV. Sóng Alpha thể hiện rõ khi ngồi trong phòng tối, trong điều kiện không hoạt động thể lực và trí óc, nằm hay ngồi ở tư thế thoải mái, các cơ được thư giãn và không có các kích thích từ ngoài. Càng tập trung sự chú ý và căng thẳng trong lao động trí óc hoặc khi kích thích 22 Luan van lên các thụ cảm thể càng mạnh, sóng Alpha càng nhanh chóng được thay bằng sóng Beta.3 Hình dạng sóng α Sóng Beta (β): nằm trong khoảng 13-35 Hz, biên độ từ 5-20 μV.

Thường ghi nhận được ở vùng đỉnh và vùng trán của sọ khi hoạt động tinh thần nhiều hoặc căng thẳng, hay kích thích hệ thần kinh trung ương mạnh do giác quan (như sự mở mắt).4 Hình dạng sóng β Sóng Theta (θ): nằm trong khoảng 4-8 Hz, biên độ khoảng 50 μV. Sóng này thường được quan sát thấy ở người trưởng thành khi đang trong trạng thái buồn ngủ, trong các giai đoạn ngủ nông hoặc trong gây mê.5 Hình dạng sóng θ Sóng Delta (δ): nằm trong khoảng 0.5-4 Hz, có biên độ cao nhất trong các sóng điện não. Sóng này xuất hiện ở trẻ con, khi ngủ sâu ở người trưởng thành hoặc khi có 23 Luan van tổn thương thực thể nặng ở não. Sóng này xuất hiện ở trẻ con, khi ngủ sâu ở người trưởng thành hoặc khi có tổn thương thực thể nặng ở não.6 Hình dạng sóng δ 2.3 Hệ thống hướng dẫn EEG Theo tiêu chuẩn quốc tế 10-20 hệ thống thường được sử dụng để ghi lại tín hiệu sinh học EEG.

Trong hệ thống này, 21 điên cực được đặt trên bề mặt của da đầu, các vị trí được xác định như sau: điểm tham chiếu liên quan đến mũi, là điểm ở hốc mũi, ở giữa 2 mắt, mẩu ngoài xương chẩm, phần xương lồi lên nằm trên hộp sọ, trên đường thẳng chính giữa phía sau gáy. Từ những điểm này, chu vi hôp sọ được xác định thông qua mặt phẳng nằm ngang và phần nằm ở giữa. Vị trí của các điện cực được xác định bằng cách chia mặt phẳng này cho 10% hoặc 20%. Ba điện cực khác được bố trí cách đều các điện cực lân cận Hình 2.7 Vị trí gắn các điện cực trên đầu Thêm vào với 21 điên cực của hệ thống quốc tế 10-20, trung bình 10% vị trí các điện cực được sử dụng.

Vị trí và tên gọi của các điện cực được định chuẩn bởi tổ chức ghi điện não Hoa Kỳ (Sharbrough et al. Trong khuyến nghị 24 Luan van này, 4 điên cực được đặt tên khác so với hệ thống 10-20, chúng bao gồm T7, T8, P7 và P8. Những điện cực này được tô màu đen với chú thích màu trắng trong hình biểu diễn. Bên cạnh hệ thống quốc tế 10-20, tồn tại nhiều hệ thống điện cực khác cho phép đo điện thế trên da đầu.

Hệ thống Queen Square về vị trí của các điện cực được đề xuất trong các mẫu bản ghi về các điện thế gợi trong lâm sàng, trong các lưỡng cực hoặc đơn cực có thể được sử dụng trong việc đo EEG. Trong các phép đo sau, điện thế của mỗi điện cực được so sánh với điên cực trung lập hay trung bình các điện cực.8 Phân bố sóng.4 Xác định sóng dựa vào hình dạng Có một số sóng có hình dạng đặc trưng, bất kể là tần số của chúng là như thế nào, và do vậy có thể nhận biết được nhờ vào hình dạng của chúng. Ngoài ra, có thể có 1 cặp hoặc 1 nhóm các sóng có hình dạng đặc trưng. Một ví dụ về những sóng có hình dạng đặc trưng là các gai (spikes) và các sóng nhọn (sharp waves) – các sóng này có đường dốc lên gấp tới đỉnh rồi dốc xuống tương đối đột ngột, như vậy nền (cạnh đáy) của sóng tương đối nhỏ so với biên độ (chiều cao) của sóng.

Có một số sóng có thể nhận biết được nhờ vào hình dạng, bao gồm 2 loại chính là những sóng có hình dạng đặc biệt, những phức bộ sóng có hình dạng đặc biệt Những sóng có thể nhận biết được nhờ vào hình dạng bao gồm: các gai (spikes) hoặc sóng chậm (slow waves). Các gai là những só có nền (cạnh đáy) hẹp trong khi có biên độ (amplitude - chiều cao) tương đối cao, tạo cho sóng có hình dạng cao và hẹp với 1 đỉnh nhọn. Sóng nhọn là sóng có đáy hơi rộng hơn một chút so với các gai, nhưng nghĩa thì cũng giống hệt – nó là chỉ điểm cho thấy có hoạt động điện gây cơn kịch phát (seizure activity) và nó gợi ý có phóng điện hay hoạt động điện đồng bộ đa ổ (multiple 25 Luan van synchronous firing or activity) của các đuôi gai của tế bào thần kinh (dendrites). Sóng nhọn được coi là biểu hiện của một ổ phóng điện ở cách vị trí ghi một khoảng nào đó, còn gai được coi là do ổ phóng điện nằm rất gần với vị trí ghi, các dạng sóng phức hợp (complex wave pattern), các dạng sóng có tính đặc hiệu do hình dạng của chúng bao gồm gai và sóng (spike and wave), dạng gai và sóng thấy có ở mọi lứa tuổi, nhưng thường nhất là ở trẻ em.

Nó bao gồm 1 gai (có thể là nguồn phát nằm ở vỏ não) và một sóng chậm (thường là delta) có biên độ cao, sóng chậm này được coi là có nguồn phát ở các cấu trúc của đồi thị, phức bộ này lặp đi lặp lại. Chúng có thể xuất hiện đồng bộ (đồng thì – synchronously) và cân đối hai bên trong các bệnh động kinh toàn thể hóa (generalized epilepsies) hoặc khu trú trong bệnh động kinh cục bộ. Trong những dạng gai và sóng toàn thể hóa, cơn vắng thực sự (true absense) hay là cơn nhỏ (petit mal) đặc trưng bằng gai-sóng 3 Hz, trong khi gai chậm – sóng (slow spike-wave) thường thấy hơn khi não bị tổn thương và trong hội chứng Lennox-Gastaut. Những gai và sóng nhanh hơn 3 Hz sẽ được trình bày trong phần dưới đây, phần về đa gai và sóng (polyspike- wave).9 Gai và sóng Đa gai và sóng (polyspike and wave): là một dạng của gai sóng, trong đó mỗi một sóng chậm đi kèm với 2 hoặc nhiều gai.

Dạng thường gặp là dạng gai và sóng có tần số nhanh hơn 3 Hz – thường là 3. Dạng này thường có đi kèm với giật cơ (myoclonus) hoặc các cơn kịch phát giật cơ (myoclonic seizures). Đừng nhầm lẫn nó với gai sóng 6 Hz, vốn được coi là gai sóng không thực (phantom spike and wave) – là một biến thể của bình thường. 26 Luan van Hình 2.10 Đa gai và sóng  Nhiễu (Artifacts) Nhiễu là những sóng hoặc những nhóm các sóng do lỗi kỹ thuật hoặc do các lỗi khác gây ra, và không phải do hoạt động điện của não gây ra.

Nhiễu là các rối loạn do khiếm khuyết kỹ thuật gây ra, thường đó là những lỗi có tính tạm thời. Bao gồm do di động các điện cực làm cho mất tiếp xúc, các hoạt động điện của cơ che khuất điện não đồ, do cử động của đầu, chầy xước da đầu, ra mồ hôi, v.v… Nếu ta dùng độ phóng đại lớn, thì tất cả các biến loạn kể trên đều được phóng đại lên, bao gồm các nhiễu của mạch và điện tâm đồ, của điện cực và các cử động, nhiễu 60 Hz và nhiễu do mồ hôi, là loại nhiễu biểu hiện có dung dịch muối nằm giữa các điện cực làm cho nó bị đoản mạch. Nhiễu do điện tâm đồ và do mạch (EKG and pulse artifacts): Cả 2 loại nhiễu này đều có thể nhận biết được nhờ vào tính chất có chu kỳ của chúng. Nhiễu điện tâm đồ cho thấy rõ phức bộ QRS theo chu kỳ, vì điện tâm đồ thì có tín hiệu điện lớn hơn nhiều so với điện não đồ.

Nhiễu do mạch là do mạch đập ở phía dưới của điện cực làm cho nó chuyển động theo chu kỳ. Cả 2 loại nhiễu nàu đều dễ nhận diện, nhưng cũng có thể gây khó khăn cho đọc điện não. Nhiễu do chuyển động của điện cực và các chuyển động khác: nhiễu do chuyển động của bệnh nhân thì có đường biểu thị đột ngột, và trong hầu hết trường hợp nó dốc ngược đột ngột.