Một giải pháp phát hiện sớm tình trạng đột quỵ của người cao tuổi

Nội dung text: Một giải pháp phát hiện sớm tình trạng đột quỵ của người cao tuổi

1. MỘT GIẢI PHÁP PHÁT HIỆN SỚM TÌNH TRẠNG ĐỘT QUỴ CỦA NGƯỜI CAO TUỔI A SOLUTION FOR EARLY DETECTING THE STROKE STATUS OF THE ELDERLY Pham Minh Hien1, Nguyen Chi Ngon2 1 Trường đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM 2 Trường đại học Cần Thơ TÓM TẮT Đột quỵ thường xảy ra đột ngột với rất ít dấu hiệu báo trước. Việc phát hiện sớm tình trạng đột quỵ giúp giảm rủi ro, đặc biệt là thời điểm “3 giờ vàng” đầu tiên. Nghiên cứu này nhằm tìm kiếm một giải pháp phát hiện sớm tình trạng đột quỵ cho người cao tuổi thông qua: (i) phát hiện tình trạng té ngã bằng cảm biến gia tốc, (ii) phát hiện hành vi sinh hoạt bất thường so với thói quen hằng ngày, dựa trên kỹ thuật xác định vị trí sinh hoạt của họ trong nhà, theo thời gian thực. Cơ chế định vị này được thực hiện nhờ phương pháp đo khoảng cách bằng sóng vô tuyến. Khi hệ thống phát hiện sự cố, nó sẽ cảnh báo hai cấp cho người cao tuổi và cho người giám sát qua mạng điện thoại di động. Thực nghiệm bước đầu cho thấy tính khả thi của giải pháp là rất cao. Từ khóa: Đột quỵ, cường độ sóng vô tuyến, cảm biến gia tốc. ABSTRACT Stroke usually occurs suddenly with a little of known signs. Early detection of the stroke status can reduce risks, especially in first 3 “golden” hours. This study aims to develop a solution for early detecting the stroke status of the elderly through: (i) detecting the state of falls by acceleration sensor, (ii) seeking abnormal activities of the elders, in comparision with the daily routine, based on locating their activities in the house, in real time. The positioning mechanism is realized by measuring the distance using radio waves. When the system detects a problem, it will alert two levels for the elderly and for the caring people via the mobile phone networks. Initial experiments showed that the solution is feasible. Keywords: Strokes, RSSI, Acceleration sensor. 1. GIỚI THIỆU dấu hiệu báo trước. Thậm chí nó có thể xuất Theo tổ chức y tế thế giới, hàng năm có hiện bất ngờ ở một người bình thường, khi họ khoảng 17 triệu người chết vì các cơn đau đang nghỉ ngơi, đang ngủ, hoặc đang làm việc tim và đột quỵ [1]. Đột quỵ là nguyên [1]. Việc cấp cứu bệnh nhân cần hết sức khẩn nhân gây tử vong đứng thứ 3 sau bệnh tim trương, đặc biệt trong khoảng 3 giờ đầu tiên mạch và bệnh ung thư. Nó có thể gây ra sau cơn đột quỵ gọi là “giờ vàng”. Nếu chậm những hậu quả rất nặng nề như tử vong hay 1 phút trong cấp cứu đột quỵ não sẽ làm 2 tàn phế vĩnh viễn. Ở Mỹ, cứ mỗi 45 giây có triệu tế bào thần kinh chết đi [4]. ít nhất 1 người bị đột quỵ và mỗi 3 phút có 1 Trong xã hội hiện đại ngày nay, nhiều người tử vong do căn bệnh này [2]. Ở nước người cao tuổi phải ở nhà một mình do con ta, hằng năm có khoảng 200.000 người bị đột cái phải đi làm. Đã có nhiều trường hợp quỵ với khoảng 10.000 người tử vong và số người cao tuổi sau khi đột quỵ không thể tự người bị đột quỵ có xu hướng trẻ hóa [3]. đứng lên hay gọi sự giúp đỡ từ người khác. Tuổi càng lớn, nguy cơ bị đột quỵ càng Vì vậy, nhu cầu phát triển một giải pháp có cao. Đột quỵ thường xảy ra đột ngột với rất ít khả năng phát hiện sớm tình trạng đột quỵ ở
2. người cao tuổi là rất cần thiết. Nghiên cứu này nhằm mục tiêu phát hiện tình trạng té ngã, đồng thời, xác định hành vi bất bình thường so với thói quen hàng ngày của họ để cảnh báo cần thiết cho những người liên quan, nhằm giám sát kịp thời tình trạng sức khỏe của người cao tuổi. 2. PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN 2.1 Nguyên tắc tổng quát Hình 1. Thiết bị theo dõi người cao tuổi Để có thể phát hiện tình trạng bất thường Thiết bị định vị: Thiết bị này (Hình 2) có của người cần giám sát, họ được cho đeo một nhiệm vụ giao tiếp không dây với thiết bị thiết bị theo dõi nhỏ gọn. Cảm biến gia tốc theo dõi ở Hình 1, để xác định vị trí sinh tích hợp trong thiết bị sẽ phát hiện tình trạng hoạt của người cao tuổi trong nhà, theo thời té ngã của họ. Ngoài ra, người cao tuổi gian thực. Từ 3 đến 4 thiết bị định vị này sẽ thường có thói quen lặp đi lặp lại các sinh được bố trí cố định trong nhà, như Hình 4. hoạt hằng ngày. Do vậy cảm biến vị trí tích hợp trên thiết bị theo dõi sẽ phát hiện hành vi bất thường của họ so với hành vi mẫu. Hành vi mẫu này được khởi tạo và được cập nhật trong quá trình cài đặt hệ thống. Thông qua cảm biến gia tốc và cảm biến vị trí, hành vi bất thường của người cần giám sát sẽ được thông báo cho những người liên quan qua mạng thông tin di động. Để hạn chế cảnh báo nhầm, hệ thống có trang bị cơ chế hỏi lại Hình 1. Thiết bị định vị người giám sát trước khi báo động. Thiết bị quản lý: Thiết bị quản lý, Hình 3, có nhiệm vụ thu tín hiệu từ thiết bị theo dõi 2.2 Thiết bị hỗ trợ (Hình 1) và thiết bị định vị (Hình 2) để Thiết bị hỗ trợ của hệ thống bao gồm các truyền về máy tính. Thiết bị này cũng được mô-đun sau: (i) Mô-đun cảm biến gia tốc lắp cố định trong nhà như Hình 4. MPU6050 dùng để xác định tình trạng té ngã; (ii)mô-đun XBee đóng vai trò truyền nhận thông tin không dây để xác định vị trí của người cần theo dõi dựa trên cường độ tín hiệu thu nhận (Received Signal Strength Indication – RSSI); (iii)mô-đun SIM900A có nhiệm vụ gửi tin nhắn SMS đến người giám sát; (iv) mô-đun RTC DS1307 tạo thời gian thực cho hệ thống nhằm xác định biểu đồ hành vi đặc trưng của người cần theo dõi; (v) mô-đun giao tiếp với người cần theo dõi; (vi)mô-đun Arduino Nano để điều khiển mọi Hình 3. Thiết bị quản lý hoạt động của hệ thống. Các mô-đun này Minh họa việc bố trí các thiết bị trên trong được kết hợp để tạo thành 3 thiết bị cơ bản nhà, được trình bày như Hình 4. Trong Hình sau: 4, các thiết bị được bố trí để có thể theo dõi Thiết bị theo dõi: Thiết bị này được đeo được 6 khu vực: (i)sân trước, (ii)phòng vào thắt lưng của người cần theo dõi, như khách, (iii)phòng vệ sinh (WC), (iv) phòng hình Hình 1. ngủ, (v)phòng ăn/bếp và (vi)sân vườn. Trên Hình 4, S là thiết bị theo dõi; A là thiết bị
3. quản lý, kết nối được với máy tính; B, C, D nếu vị trí sinh hoạt của họ trong nhà theo là 3 thiết bị định vị. Khoảng cách giữa các thời gian thực khác biệt so với thói quen thiết bị AB, BC, CD, DA cho phép đến 9 thường ngày, thì hệ thống sẽ sẵn sàng cảnh mét. báo tình trạng bất thường về sức khỏe của họ. SÂN SAU Ví dụ, trong khoảng từ 21g00 đến 23g00, PHÒNG BẾP + ĂN thường ngày họ đi ngủ, vị trí của họ không thay đổi trong phòng ngủ. Nếu ở thời điểm PHÒNG NGỦ đó, hệ thống phát hiện vị trí của họ thay đổi nhỏ, nhiều khả năng họ đang trằn trọc, không C D PHÒNG ngủ được. Trường hợp này người chăm sóc Internet WC S VƯỜN nên được biết để kịp thời kiểm tra sức khỏe KHÔ GSM của họ. Với nguyên tắc này, việc xác định B A PHÒNG KHÁCH hành vi bất thường của người cần theo dõi được thực hiện theo các bước sau: (i)thói SÂN TRƯỚC quen sinh hoạt hằng ngày của người cao tuổi sẽ được thống kê và lập thành một cơ sở dữ Hình 4. Minh họa sơ đồ bố trí các thiết bị liệu hành vi quen thuộc; (ii)các thiết bị theo thực nghiệm dõi được lắp đặt để giám sát vị trí sinh hoạt 2.3 Phát hiện tình trạng té ngã của người cao tuổi trong nhà; (iii)một phần Để nhận dạng được tình trạng té ngã của mềm được phát triển để so sánh hành vi hiện người cần theo dõi, cảm biến gia tốc tại với cơ sở dữ liệu và cảnh báo cần thiết MPU6050 [5] tích hợp trên thiết bị theo dõi nếu có. (Hình 1), được vi xử lý theo dõi liên tục sau mỗi 0.1 giây. Hình 5 mô tả dạng tín hiệu 2.4.1 Xác định vị trí của người cần theo dõi nhận được từ cảm biến gia tốc. Tại thời điểm Để xác định vị trí hiện tại của người cần 8 giây và 10 giây có xảy ra té ngã, làm biến theo dõi, các thiết bị hỗ trợ được cài đặt theo thiên gia tốc đột ngột, dẫn đến sự gia tăng nguyên tắc trên Hình 6. biên độ tín hiệu thu được. Hình 5. Tín hiệu thu được từ cảm biến MPU6050 Tình trạng té ngã được xác lập khi: VV (1) out thr Hình 6. Nguyên tắc định vị người cần theo Với Vout là biên độ trung bình của tín hiệu ngõ ra của MPU6050 tại thời điểm đang xét dõi và V là biên độ ngưỡng được cài đặt trước. Khi người cao tuổi mang thiết bị theo dõi thr (Hình 1) ở thắt lưng, thiết bị này sẽ giao tiếp 2.4 Phát hiện hành vi bất thường không dây với 3 thiết bị định vị (Hình 2) và Người cao tuổi có thói quen lặp đi lặp lại thiết bị quản lý (Hình 3). Các thiết bị này các sinh hoạt thường ngày. Vì vậy, nghiên được tích hợp mô-đun giao tiếp không dây cứu này hướng đến mục tiêu xa hơn là học XBee[6] để tương tác với nhau. Tùy thuộc các hành vi lặp lại ấy. Trong quá trình theo vào cường độ tín hiệu thu nhận RSSI [7], hệ dõi người cao tuổi, tại thời điểm giám sát, thống sẽ xác định được vị trí của họ trong
4. phạm vi quan sát. Hình 7 minh họa cường độ RSSI thực nghiệm thu được theo khoảng Sau khi xác định khoảng cách giữa S đến các cách. Khi khoảng cách càng xa thì cường độ điểm A,B,C,D bởi (2), ta sẽ xác định được RSSI càng nhỏ. vùng không gian hình chữ nhật P với các đỉnh lần lượt là P1, P2, P3, P4 (xem Hình 8). Tọa độ của 4 điểm này được xác định theo (4) [9]: PXY1(P11 , P ) [max(x i -d i ),max(y i -d i )] PXY2( , ) [max(x -d ),min(y +d )] P22 P i i i i (4) PXY3(P33 , P ) [min(x i +d i ),min(y i +d i )] PXY4( , ) [min(x +d ),max(y -d )] Hình 7. Cường độ RSSI thay đổi theo P44 P i i i i khoảng cách với i = A, B,C,D. Tọa độ của điểm chuyển động S được xác định là tâm điểm của hình chữ nhật P theo (5) hay (6) [9]: xSPP ( x14 x ) / 2 (5) ySPP ( y12 y ) / 2 hay xSPP ( x23 x ) / 2 . (6) Hình 8. Xác định vị trí ySPP ( y34 y ) / 2 Để xác định vị trí người cần theo dõi, ta giả Phương pháp E-MinMax đề xuất sử dụng sử các điểm đặt 3 thiết bị định vị và 1 thiết bị thêm tham số “trọng số đặc trưng” theo dõi là vị trí A,B,C,D; đồng thời thiết bị (Characteristic Weight), Wa(j) theo công thức theo dõi (mang ở thắt lưng) là điểm chuyển (7) [10]: động S trên Hình 8. Gọi tọa độ của các điểm 1 W()4 j (7) này là A(xa,ya), B(xb,yb), C(xc,yc), D(xd,yd) và 4 Dd22 S(xS,yS). Khoảng cách từ các điểm A,B,C,D  i, j j i 1 đến điểm chuyển động S lần lượt là dA, dB, dC Trong đó: và dD. Khoảng cách này được xác định dựa + Di, j là khoảng cách từ điểm tham trên cường độ RSSI, theo (2)[8]. (RIA SS ) khảo i(A, B, C, D) và các đỉnh j(P1, P2, P3, d 10 10n (2) P4) của vùng hình chữ nhật P, D được tính Trong đó, A là cường độ RSSI tại khoảng theo công thức sau: cách 1m và n là hệ số truyền sóng đặc trưng 22 Di, j ()() x i x j y i y j (8) của môi trường. Để tính được khoảng cách, Tọa độ của điểm chuyển động S sẽ được xác ta cần xác định 2 tham số A và n. Theo thực định theo công thức : nghiệm ở khoảng cách 1 mét, trong môi 44 trường không khí, ta có A = -40 dBm. Việc W44 (j ). xjj W ( j ). y xác định n cần xác định RSSI giữa 2 đường S x,, y  jj 11 (9) ss 44 chéo AC và BD của khu vực khảo sát (hình W()() j W j 44 H.8). Khi đó tham số n được tính như công jj 11 thức (3) [8]: RIASS AC Tọa độ điểm chuyển động S(xS, yS) chính là nAC 10log d AC vị trí người cần theo dõi trong phạm vi quan RIASS (3) sát. Với nguyên lý này, qua thực nghiệm, hệ n BD BD thống có thể phát hiện được khi điểm S 10log dBD nn chuyển động ở khoảng cách nhỏ nhất là 30 n AC BD 2 cm, tức có thể giám sát được sự di chuyển
5. của người cần theo dõi ở khoảng cách nhỏ Từ việc phát hiện tình trạng té ngã hay đến 30 cm. xác định hành vi bất thường của người cần theo dõi thông qua việc so sánh vị trí hiện tại 2.4.2 Hành vi quen thuộc của người cao tuổi với vị trí quen thuộc của họ (minh họa trên Hành vi quen thuộc của người cao tuổi được Bảng 1), hệ thống sẽ cảnh báo 2 cấp: xây dựng để phục vụ công tác giám sát tình Cấp 1: Cảnh báo bằng âm thanh trên trạng sức khỏe của họ. Hành vi này được thiết bị theo dõi trong 10 giây. Nếu người cần khởi tạo, chẳng hạn như trên bảng B.1. Trong theo dõi tắt cảnh báo, nghĩa là họ vẫn khỏe quá trình cài đặt hệ thống, phần mềm sẽ mạnh. thống kê và cập nhật hành vi này cho phù Cấp 2: Sau 10 giây cảnh báo trên thiết bị hợp với từng cá nhân. Tình nguyện viên theo dõi, nếu người cần theo dõi không có trong nghiên cứu này là ông Phạm Văn phản ứng, thì hệ thống chuyển sang mức Thắng, 68 tuổi, ngụ tại số 121 CMT8, cảnh báo cấp 2 bằng cách gửi tin nhắn SMS phường An Thới, quận Bình Thủy, Thành cho những người liên quan. Việc gửi tin nhắn phố Cần Thơ. Ông là một cán bộ nghỉ hưu cảnh báo, được thực hiện đơn giản bằng thường xuyên ở nhà một mình, do con cháu mô-đun SIM900A tích hợp trên thiết bị quản phải đi làm trong giờ hành chính. Bước đầu lý. nghiên cứu này cài đặt cơ sở dữ liệu hành vi chưa linh hoạt, tuy nhiên, định hướng tiếp 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN theo, nghiên cứu này sẽ sử dụng một số công Nghiên cứu này bước đầu đã thiết lập giải cụ phân lớp dữ liệu để xây dựng tập dữ liệu pháp phần cứng và phần mềm cơ bản, phục hành vi quen thuộc của người cần theo dõi. vụ cho việc giám sát tình trạng sức khỏe của người cao tuổi, đặc biệt quan tâm đến tình Bảng 1. Dữ liệu hành vi quen thuộc của trạng đột quỵ khi họ ở nhà một mình. Kết người cao tuổi quả đạt được bao gồm: Thời gian Vị trí - Hoàn thiện được cơ chế phát hiện tình 4:00 ÷ 5:00 Phòng ngủ trạng té ngã của người cần theo dõi bằng cảm 5:00 ÷ 5:30 Phòng vệ sinh biến gia tốc. 5:30 ÷ 6:30 Phòng khách - Xác định được vị trí của người cần theo 6:30 ÷ 7:00 Sân trước dõi đang sinh hoạt ở đâu trong nhà theo thời 7:00 ÷ 7:30 Phòng ăn, phòng bếp gian thực. 7:30 ÷ 10:00 Sân vườn - Xây dựng biểu đồ hành vi quen thuộc của 10:00 ÷ 11:00 Phòng ăn, phòng bếp người cao tuổi qua khảo sát thực tế. Tuy 11:00 ÷ 11:15 Phòng vệ sinh nhiên, biểu đồ này sẽ tiếp tục được phát triển 11:15 ÷ 12:00 Phòng khách sao cho hệ thống tự học, tự xây dựng biểu đồ 12:00 ÷ 13:00 Phòng ngủ hành vi sau một thời gian áp dụng. 13:00 ÷ 13:15 Phòng vệ sinh - Hoàn thiện được cơ chế cảnh báo 2 cấp 13:15 ÷ 16:00 Phòng khách khi người cao tuổi bị té ngã, hoặc khi hành vi 16:00 ÷ 16:30 Sân trước hiện tại của họ khác biệt so với hành vi quen 16:30 ÷ 17:00 Sân vườn thuộc đã được cài đặt, nhằm phát hiện sớm 17:00 ÷ 18:00 Phòng ăn, phòng bếp các bất thường về sức khỏe, nhất là tình trạng 18:00 ÷ 18:30 Phòng vệ sinh đột quỵ. 18:30 ÷ 21:00 Phòng khách - Xây dựng được một phần mềm trên máy 21:00 ÷ 21:15 Phòng vệ sinh tính cho phép người giám sát theo dõi tình 21:15 ÷ 24:00 Phòng ngủ trạng sức khỏe của người cao tuổi từ xa. Hình Hình 9 minh họa một màn hình giao diện của 1:00 ÷ 1:15 Phòng vệ sinh phần mềm này. Màu đỏ trên giao diện xuất 1:15 ÷ 4:00 Phòng ngủ hiện tại vị trí phòng ngủ cảnh báo cho người giám sát nguy cơ người theo dõi gặp trục trặc 2.5 Cảnh báo ở vị trí này.
6. thống sẽ cảnh báo cấp 1 để nhắc nhỡ người sử dụng. Nếu người sử dụng không có khả năng từ chối cảnh báo cấp 1, thì hệ thống sẽ tự động chuyển sang chế độ cảnh báo cấp 2 bằng cách gửi tin nhắn cho điện thoại di động của những người liên quan. Những người liên quan, có thể truy cập vào máy tính quản lý để xem tình trạng cảnh báo và có những ứng cứu kịp thời, Hình 9. Thông báo tình trạng bất thường nếu có sự cố xảy ra. Thực nghiệm cho thấy, hệ trên giao diện thống báo động chính xác trong trường hợp người cần theo dõi bị té ngã. Đồng thời, cơ chế phát hiện các hành vi sinh hoạt bất thường Tuy nhiên, giải pháp này sử dụng mô-đun so với thói quen hằng ngày hứa hẹn nhiều XBee và dùng kỹ thuật RSSI chỉ phát hiện vị triển vọng phát triển. trí của người theo dõi khi họ ở cách xa điểm thu sóng vô tuyến tối đa 9 mét. Điều này làm Trong thời gian tới, nghiên cứu sẽ được cho việc thiết lập hệ thống đòi hỏi nhiều tiếp tục trang bị mô-đun XBee Pro có công điểm thu sóng vô tuyến hơn, làm tăng chi phí suất lớn hơn, nhằm tăng khoảng cách truyền phần cứng. Ngoài ra, hiệu quả của phương nhận sóng vô tuyến, từ đó cải thiện được pháp này cũng phụ thuộc vào sự tuân thủ của phạm vi theo dõi. Ngoài ra, kỹ thuật phân lớp người sử dụng. Nếu người dùng tháo thiết bị dữ liệu bằng SVM (Support Vector Machine) theo dõi ra thì hệ thống sẽ cảnh báo liên tục. dự kiến sẽ được áp dụng để học tập hành vi quen thuộc của người cần theo dõi, nhằm 4. KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ đưa ra cơ sở dữ liệu hành vi quen thuộc phù Nghiên cứu này bước đầu đã hoàn thiện hợp cho từng người. được giải pháp phần cứng và phần mềm cho LỜI CẢM ƠN phép theo dõi tình trạng sức khỏe của người cao tuổi, đặc biệt là tình trạng đột quỵ khi họ ở Em xin chân thành gử i đến Thầy nhà một mình. Hệ thống có khả năng phát PGS.TS Nguyễn Chí Ngôn Trưởng khoa hiện tình trạng té ngã bằng cảm biến gia tốc. Công Nghệ trường Đại học Cần Thơ lờ i cảm Ngoài ra, hệ thống cũng phát hiện được vị trí ơn sâu sắc . Trong thờ i gian thưc̣ hiêṇ đề tài sinh hoạt trong nhà của người cần theo dõi Thầy đa ̃ quan tâm theo dõi , tâṇ tình hướng theo thời gian thực. Khi vị trí sinh hoạt của họ dâñ và đôṇ g viên để em hoàn thành tốt luâṇ khác biệt so với thói quen hằng ngày, hệ văn này. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Judith Mackay, George A. Mensah, The Atlas of Heart Disease and Stroke, 1Ed., WHO, 2004, 112 pages. ISBN: 978-9241562768. [2] Bruce Rauner, Facts About Stroke, Illinois Dept. of Public Health (accesed Aug. 2015). [3] Hà Anh, Đột quỵ não đang tấn công giới trẻ, GiaDinhNet, số ra 26/8/2014 (truy cập 8/2015). [4] Deb Parker, Stroke! - Accelerating the critical countdown, expediting response and treatment, Washington University in St. Louis, The School of Medicine, 2015. [5] InvenSence, MPU-6000 & MPU-6050 product Specification, Rev. 3.4, 2013. [6] Jiuqiang Xu et al. Distance Measurement Model Based on RSSI in WSN, School of Information Science & Engineering Northeastern University, Shenyang, China, 2010, vol 2, no 8, pp. 606 – 611. [7] Digi International Inc., XBee®/XBee-PRO® RF Modules - Product Manual, No. 90000982_B, 2009.
7. [8] Jiuqiang Xu, Wei Liu, Fenggao Lang, Yuanyuan Zhang, and Chenglong Wang, “Distance Measurement Model Based on RSSI in WSN,” Wireless Sensor Network, Vol.2, No. 8, pp. 606-611, 2010. [9] Robles, J.J., mmun., J.S. Pola, R. Lehnert, “Extended Min-Max algorithm for position estimation in sensor networks”, Proc. the 9th Workshop on Positioning Navigation and Communication (WPNC), Dresden, 2012. ISBN 978-1-4673-1437-4. [10] Xiaowei Luo, William J. O’Brien, Christine L. Julien, “Comparative evaluation of Received Signal-Strength Index (RSSI) based indoor localization techniques for construction jobsites”, Construction Engineering and Project Management Program, The University of Texas at Austin, Austin, TX 78712-0273, USA, 2010, pp. Thông tin liên hệ tác giả chính (người chịu trách nhiệm bài viết): Họ tên: Phạm Minh Hiền Đơn vị: Kỹ sư kỹ thuật Viễn thông - Viễn thông Cần Thơ (VNPT Cần Thơ) Điện thoại: 0917.444184 Email: hienpm.cto@gmail.com
8. BÀI BÁO KHOA HỌC THỰC HIỆN CÔNG BỐ THEO QUY CHẾ ĐÀO TẠO THẠC SỸ Bài báo khoa học của học viên có xác nhận và đề xuất cho đăng của Giảng viên hướng dẫn Bản tiếng Việt ©, TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH và TÁC GIẢ Bản quyền tác phẩm đã được bảo hộ bởi Luật xuất bản và Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam. Nghiêm cấm mọi hình thức xuất bản, sao chụp, phát tán nội dung khi chưa có sự đồng ý của tác giả và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh. ĐỂ CÓ BÀI BÁO KHOA HỌC TỐT, CẦN CHUNG TAY BẢO VỆ TÁC QUYỀN! Thực hiện theo MTCL & KHTHMTCL Năm học 2017-2018 của Thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh.