Trong lĩnh vực kỹ thuật y sinh, nghiên cứu và ứng dụng các tín hiệu điện sinh lý như điện não (EEG), điện cơ (EMG) và điện tim (ECG) đang ngày càng phát triển mạnh mẽ. Các tín hiệu này phản ánh hoạt động của các hệ thống sinh học quan trọng như thần kinh, cơ xương và tim mạch, từ đó đóng vai trò thiết yếu trong việc hỗ trợ chẩn đoán, theo dõi bệnh lý, phát triển thiết bị hỗ trợ y tế và xây dựng các hệ thống tương tác giữa người và máy (Human-Machine Interface, Brain-Computer Interface).

Việc thu nhận các tín hiệu điện sinh lý đòi hỏi sử dụng các thiết bị chuyên dụng có khả năng đo lường chính xác, dễ sử dụng và phù hợp với từng ứng dụng cụ thể. Hiện nay, các dòng mũ EEG của hãng Emotiv như Emotiv EPOC+, Emotiv Insight được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu nhờ khả năng thu thập tín hiệu điện não đa kênh, không dây, tiện lợi, tích hợp sẵn phần mềm xử lý tín hiệu. Với tín hiệu điện cơ (EMG), thiết bị MindRove Armband là một giải pháp tối ưu khi cung cấp khả năng đo EMG từ nhiều cơ ở cánh tay thông qua các điện cực tích hợp, hỗ trợ thu thập dữ liệu chuyển động cơ bắp theo thời gian thực. Trong khi đó, việc ghi nhận tín hiệu ECG có thể thực hiện thông qua các thiết bị điện tim cầm tay hoặc hệ thống đo không dây có độ chính xác cao, giúp theo dõi nhịp tim liên tục trong các nghiên cứu và ứng dụng lâm sàng.

Mũ Emotiv 32 kênh

Mũ Emotiv 14 kênh

Vòng tay MindRove thu tín hiệu EMG

Sau khi thu nhận, tín hiệu sinh lý thô thường bị nhiễu và cần được xử lý trước khi phân tích. Để làm được điều này, các kiến thức lập trình và xử lý tín hiệu số trở thành yếu tố quan trọng. Các ngôn ngữ như Python và MATLAB được sử dụng phổ biến nhờ hệ sinh thái phong phú, hỗ trợ mạnh mẽ cho các tác vụ xử lý dữ liệu y sinh. Python cung cấp nhiều thư viện hữu ích như NumPy, SciPy, MNE, Matplotlib để lọc tín hiệu, loại nhiễu, trích xuất đặc trưng, và hiển thị tín hiệu. MATLAB cũng là công cụ mạnh mẽ với các toolbox chuyên biệt như Signal Processing Toolbox, BioSig, EEGLAB – rất phù hợp cho xử lý dữ liệu EEG, EMG và ECG.

Tiếp theo, quá trình phân loại và nhận dạng tín hiệu thường được thực hiện thông qua các kỹ thuật học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning). Các thuật toán học máy truyền thống như K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest được áp dụng để phân loại các dạng tín hiệu đã qua xử lý. Bên cạnh đó, các mô hình học sâu như Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) và Long Short-Term Memory (LSTM) ngày càng được chú trọng nhờ khả năng tự động học đặc trưng phức tạp và đạt độ chính xác cao trong nhận diện trạng thái tinh thần, hoạt động vận động, hoặc các rối loạn nhịp tim.

Hướng nghiên cứu này không chỉ góp phần hiện đại hóa các công cụ chẩn đoán và điều trị trong y học mà còn mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng như điều khiển thiết bị bằng sóng não, phát triển các hệ thống phục hồi chức năng thông minh và giám sát sức khỏe cá nhân theo thời gian thực. Việc kết hợp giữa kỹ thuật y sinh, lập trình và trí tuệ nhân tạo đang tạo nên một xu hướng liên ngành đầy triển vọng cho tương lai của y học hiện đại.