Vừa qua, nhóm nghiên cứu Lê Quốc Khải, Đinh Thị Ngọc Ánh, Trần Hoàng Bảo, Huỳnh Quang Linh, Trường đại học bách khoa TP.HCM đã thành công xây dựng chương trình tự động phát hiện trạng thái chuyển từ thức sang ngủ ở người trưởng thành.

Được biết, chương trình này có tên là Sleep Onset Dection với độ chính xác hơn 85%, có thể đưa ra những cảnh báo kịp thời ngay khi có sự chuyển trạng thái từ thức sang ngủ.

Theo nhóm nghiên cứu, giao diện người dùng của chương trình được xây dựng theo 3 khối cơ bản.

Tại khối thứ nhất, chương trình hiển thị các công cụ thao tác cho người dùng như nhập dữ liệu, di chuyển đồ thi ̣, phóng to, thu nhỏ, lấy tọa độ, lưu thông tin đã xử lý.

Ở khối thứ hai, nhóm thiết kế một Trend Graph - là đồ thị chứa nội dung chính của sơ đồ phân loại trạng thái thức – ngủ.

Các bước xử lý lọc tín hiệu cũng như phân loại sẽ được tích hợp vào chung trong khối này. Bên cạnh đó, nhóm cũng thiết kế một vi ̣trí để hiển thi ̣thông tin người đom mã số bệnh nhân.

Đối với khối thứ ba, nhóm cho hiển thị Waveforms/Spectrum, giúp người sử dụng có thể xem được dạng sóng tín hiệu cũng như phổ năng lượng theo đoạn tín hiệu ở thời gian cụ thể tùy lựa chọn.

Người sử dụng cũng có thể lựa chọn được kênh tín hiệu chuyên môn mà mình muốn quan sát. Bên cạnh đó, chương trình có thêm nút Clear giúp xóa đi dữ liệu cũ trước khi chạy chương trình phân loại cho một dữ liệu khác.

Nhóm tác giả cho biết, việc xác định thời điểm chuyển trạng thái từ thức sang ngủ giúp nâng cao hơn tính chính xác về thời điểm cụ thể trong phân loại cấu trúc giấc ngủ, giúp tiến xa hơn trong phân loại, xử lý dữ liệu theo thời gian thực, giúp ích cho nhiều nghiên cứu khác sử dụng tín hiệu điện não.

Kết quả đạt được mở ra khả năng thay thế phương pháp phân loại truyền thống cũng như trong xử lý phân loại theo thời gian thực, hỗ trợ cho nhiều nghiên cứu khác không chỉ trong nghiên cứu giấc ngủ hay các rối loạn giấc ngủ.

Chương trình vừa xử lý xác định thời điểm chuyển trạng thái, vừa giúp người dùng dễ dàng trong việc tự kiểm tra, đọc lại tín hiệu ở thời điểm mong muốn.

Chương trình này cũng mở ra những hướng ứng dụng để phát triển các hệ thống cảnh báo theo thời gian thực: trạng thái ngủ gật, buồn ngủ khi lái xe, khi làm việc, khảo sát sự đáp ứng của não bộ với các kích thích bên ngoài nhằm giảm khoảng thời gian đi vào giấc ngủ - hoạt động có ý nghĩa quan trọng trong y học.

Lệ Chi - VTC