Nhóm tác giả Trần Hoàng Bảo, Lê Thành Nhân - SV Trường đại học bách khoa TP.HCM dưới sự hướng dẫn của giảng viên Lê Cao Đăng, trưởng phòng thí nghiệm vật lý kỹ thuật y sinh, đã chế tạo thành công hệ thống thu nhận tín hiệu y sinh từ xa và ứng dụng trong điều khiển, sử dụng rất hiệu quả trong lĩnh vực y tế.

Bạn Trần Hoàng Bảo cho biết, hệ thống này xuất phát từ mong muốn thiết kế những thiết bị đo nhỏ gọn để phục vụ cho y tế và thiết bị này phải đảm bảo đo được những tín hiệu y sinh thiết yếu như điện tim và điện não, nhằm giúp đỡ cho bệnh nhân có thể dễ dàng tự đo cho bản thân mà không cần phải đến bệnh viện. Những tín hiệu được đo sẽ được gửi đến cho bác sĩ phân tích và chẩn đoán. Bên cạnh đó, hệ thống còn hỗ trợ trong việc điều khiển xe lăn hay thiết bị hỗ trợ vận động cho những bệnh nhân bị khuyết tật nhờ sóng điện não, cũng như hỗ trợ theo dõi toàn diện bệnh nhân trên giường bệnh từ xa, bệnh nhân có thể tự báo động cho bác sĩ bất kỳ khi nào, chỉ cần thực hiện một động tác được lập trình sẵn như nghiến răng, chớp mắt, cười...

Hệ thống bao gồm 2 phần chính, phần đầu tiên là thu thập tín hiệu, xử lý. Các tín hiệu đã qua xử lý sẽ được truyền bằng sóng wireless để hiển thị trên laptop. Sau đó người dùng có thể gửi tín hiệu này đến các bác sĩ để chẩn đoán. Phần tiếp theo là nhận dạng các sóng não đặc trưng để từ đó có thể điều khiển thiết bị. Các sóng não và điện tim được thu, sau đó sẽ được phân tích và huấn luyện bằng mạng neural network. Sóng điện tim sẽ hồi tiếp về (thông qua sự biến thiên của nhịp tim) để đánh giá khả năng tập trung hay căng thẳng của người dùng. Khối thu thập dữ liệu bao gồm các cảm biến được đặt trên cơ thể, các cảm biến sẽ thu những tín hiệu điện của cơ thể. Điện áp rất nhỏ sẽ được khuếch đại nhờ các mạch khuếch đại tín hiệu. Các tín hiệu sau khi qua khối tiền xử lý sẽ được đưa vào một máy tính hoặc bộ vi xử lý để tiến hành xử lý và nhận dạng. Các tín hiệu thu thập bao gồm: tín hiệu điện tim (ECG - hiển thị sóng điện tim và nhịp lên màn hình máy tính, được sử dụng để hồi tiếp về hệ thống); tín hiệu điện não (EEG - hiển thị 14 kênh sóng điện não lên màn hình máy tính, nhận dạng các sóng alpha, beta đặc trưng cho hành động nhắm mắt và tập trung, định tính cảm xúc của con người dựa trên mô hình Russell và thuật toán HFD); tín hiệu điện mắt (EOG - nhận dạng một số động tác chớp mắt, liếc trái và liếc phải) và tín hiệu điện cơ (EMG - nhận dạng một số cử động trên khuôn mặt như: nghiến răng, há miệng, cười…).

Bạn Hoàng Bảo cho biết, đây là một đề tài mới và nhiều ứng dụng trong cuộc sống. Tuy nhiên, giá cả của sản phẩm vẫn còn khá cao, chính vì vậy nhóm đang cố gắng nghiên cứu để đưa ra sản phẩm với giá thànhh phù hợp với thị trường.