Ứng dụng mạng thần kinh mờ và kỹ thuật tọa độ song song khảo sát mối liên quan nhân quả trong quy trình chiết xuất cao diêp hạ châu

Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 15 * Phụ bản của Số 1 * 2011 Nghiên cứu Y học Chuyên Đề Dược Khoa 1 ỨNG DỤNG MẠNG THẦN KINH MỜ VÀ KỸ THUẬT TỌA ĐỘ SONG SONG KHẢO SÁT MỐI LIÊN QUAN NHÂN QUẢ TRONG QUY TRÌNH CHIẾT XUẤT CAO DIÊP HẠ CHÂU Chung Khang Kiệt*, Đỗ Quang Dương* TÓM TẮT Mục tiêu: Ứng dụng hai kỹ thuật: mạng thần kinh mờ (NeuroFuzzy - NF) và tọa độ song song (Parallel Coordinate) trong mô hình hóa và khảo sát quy trình chiết xuất cao diệp hạ châu. Trong đó kỹ thuật mạng thần kinh mờ hỗ trợ mô hình hóa dữ liệu, trong khi kỹ thuật tọa độ song song cho phép khảo sát mối liên quan nhân quả một cách trực quan. Phương pháp: Ứng dụng công cụ máy tính kết hợp giữa 2 kỹ thuật mạng thần kinh mờ và tọa độ song song khảo sát mối liên quan nhân quả của quy trình chiết xuất cao diệp hạ châu trong công trình đã được công bố trước đây. Kỹ thuật mạng thần kinh mờ được áp dụng cho mô hình hóa dữ liệu, kỹ thuật tọa độ song song hỗ trợ trực quan hóa mối liên quan nhân quả. Kết quả: Từ kết quả nghiên cứu cho thấy việc ứng dụng mạng thần kinh mờ và tọa độ song song tìm quy luật nhân quả trong quy trình chiết xuất cao diệp hạ châu đạt độ chính xác hơn so với việc thực hiện bằng phương pháp khác như luật kết hợp hay thống kê. Mặc khác kỹ thuật tọa độ song song cho phép khảo sát mối liên quan nhân quả một cách trực quan. Kết luận: Kết quả nghiên cứu cho thấy việc ứng dụng mạng thần kinh mờ và tọa độ song song tìm quy luật nhân quả trong quy trình chiết xuất cao diệp hạ châu đạt được kết quả có độ chính xác cao hơn, nhanh chóng hơn so với việc thực hiện bằng phương pháp thống kê truyền thống. Ngoài ra, việc thể hiện trực quan mô hình nhân quả bằng đồ thị kết hợp song song cung cấp cho người dùng sự khảo sát cụ thể hơn so với tập luật “Nếu thì ” và biểu đồ 3 chiều. Từ khóa: mạng thần kinh mờ, kỹ thuật tọa độ song song, quy trình chiết xuất, cao diệp hạ châu. ABSTRACT APPLICATION OF NEURO-FUZZY SYSTEM COMBINED TO VISUALIZATION TECHNIQUE FOR EXAMNING CAUSE-EFFECT RELATIONSHIPS FROM HERBAL EXTRACTION PROCESS Chung Khang Kiet, Do Quang Duong * Y Hoc TP. Ho Chi Minh * Vol. 15 - Supplement of No 1 - 2011: 1 - 5 Objectives: In this study, the performance of combined computational methods: neuro-fuzzy and parallel coordinates was examined in generating predictive cause-effect relationships for a published data of herbal extraction process of Phyllanthus amarus Schum. & Thonn. Material and Methods: This study was a systematic combination of two methods: neuro-fuzzy and parallel coordinates in order to examine the cause-effect relationships of herbal extraction process of Phyllanthus amarus Schum. & Thonn. Results: The approach was successful in extracting invaluable knowledge from this data, whilst neural networks demonstrated a high capability in modelling unseen data, parallel coordinates supported a visualising * Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh Tác giả liên lạc: TS. Đỗ Quang Dương ĐT: 0913662043; Email: dqduong@uphcm.edu.vn Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 15 * Phụ bản của Số 1 * 2011 Chuyên Đề Dược Khoa 2 observation to analyse multivariate data. The generated results of studied data illustrated that the performance of the employed methods was superior when compared to common methods using associate rules or 3D graphs. Moreover, with the visualised cause-effect relationships predicted from parallel coordinates for a published data of herbal extraction process of Phyllanthus amarus Schum. & Thonn, it was obviously that this study could be an invaluable computational approach for examining cause-effect relationships from pharmaceutical data. Conclusion: Study presented in this paper evaluated the performance of neuro-fuzzy combined to parallel coordinates for extracting cause-effect knowledge from herbal extraction process. Predictive results showed that both methods were successful in modelling quality models of extraction properties as well as visualising the cause-effect relationships between conditions and properties of extraction. This study also will help the pharmacist easily in choosing the techniques and tools to extract knowledge from herbal extraction process. Keywords: neurofuzzy, parallel coordinates, herbal extraction process, Phyllanthus amarus Schum. & Thonn. ĐẶT VẤN ĐỀ Chiê ́t xuâ ́t dược liê ̣u la ̀ mô ̣t ky ̃ thuâ ̣t dùng dung môi đê ̉ chiê ́t ta ́ch một hoặc nhiê ̀u hoa ̣t châ ́t co ́ ta ́c đô ̣ng sinh học (alkaloid, flavonoid, anthraquinon) từ pha rắn la ̀ ca ́c bô ̣ phâ ̣n của dược liê ̣u co ́ thê ̉ la ̀ thân, rê ̃, qua ̉, hoa, lá bởi pha lo ̉ng la ̀ dung môi nước, cô ̀n Co ́ râ ́t nhiê ̀u yê ́u tô ́ a ̉nh hưởng đê ́n qua ́ trình chiê ́t xuâ ́t dược liê ̣u: nguyên liệu, chất tan, dung môi, kỹ thuật chiết (2,3). Mối liên quan giữa điều kiện chiết xuất với tính chất của sản phẩm được gọi là mối liên quan giữa nhân và quả. Trong đó, nhân là điều kiện sản xuất hay biến độc lập x (thông số) và quả là tính chất sản phẩm hoặc biến phụ thuộc y. Theo con đường dò dẫm, nhà chiết xuất khó biết biến số nào ảnh hưởng tính chất sản phẩm và quy luật nào chi phối nên có thể khảo sát cái không cần mà bỏ sót cái cần nghiên cứu(2). Mạng thần kinh mờ (Neuro-Fuzzy System): Neuro-fuzzy systems (NFS) là một hệ suy diễn mờ được tăng cường thêm khả năng học của mạng thần kinh. Trong hệ thống này, mạng thần kinh được đưa vào làm tăng khả năng tự điều chỉnh các biến nhờ các luật mờ. Với sự kết hợp này, khả năng mô hình hóa dữ liệu của hệ thống sẽ tốt hơn so với mạng thần kinh thông thường và tốc độ học cũng nhanh hơn. Các dạng NFS đã được giới thiệu: GARIC, FALCON, ANFIS, NEFCON, FUN, SONFIN, FINEST, EFuNN, dmEFuNN(5,6). Hình 1. Đồ thị song song biểu diễn mối quan hệ giữa X và Y Tọa độ song song (Parallel coordinates): Khái niệm tọa độ song song (Parallel Coordinates) được đưa ra đầu tiên bởi Maurice d'Ocagne, năm 1885, sau đó được giới thiệu rộng rãi bởi Alfred Inselberg, năm 1959 và được sử dụng như một công cụ trực quan hóa (visualization)(1). Thực chất đồ thị kết hợp song song chỉ là đồ thị ở dạng thanh, trong đó có những trục Y với các miền giá trị khác nhau liên kết với trục X, tại một thời điểm giá trị trên các trục X được nối lại với nhau để biểu diễn mối quan hệ giữa X và giá trị trên trục Y (Hình 1). Bài báo là kết quả nghiên cứu giới thiệu ứng dụng kỹ thuật mạng thần kinh mờ và kỹ thuật tọa độ song song trong việc khảo sát trực quan mối liên quan nhân-quả giữa các thành phần trong quy trình chiết xuất cao khô diệp hạ châu (Phyllanthus amarus Schum. & Thonn.) – dược liệu đang được nghiên cứu và sử dụng rộng rãi Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 15 * Phụ bản của Số 1 * 2011 Nghiên cứu Y học Chuyên Đề Dược Khoa 3 với tác dụng trị viêm gan và bảo vệ tế bào gan hiệu quả. Trong những nghiên cứu trước đó của nhóm tác giả cho thấy kỹ thuật mạng thần kinh mờ và tọa độ song song khá hiệu quả trong việc mô hình hóa dữ liệu dạng công thức(4). Nghiên cứu này hy vọng sẽ giúp cho nhà chiết xuất có một cách nhìn tổng quát hơn trong việc lựa chọn phương pháp khảo sát mối liên quan giữa điều kiện chiết xuất với tính chất của sản phẩm. PHƯƠNG PHÁP Công cụ máy tính Công cụ sử dụng trong bài báo này là những nghiên cứu và ứng dụng kết hợp hai kỹ thuật mạng thần kinh mờ ANFIS và kỹ thuật toạ độ song song của tác giả tại khoa Dược – Đại học Y Dược Hồ Chí Minh cho việc xây dựng mô hình dữ liệu và khảo sát mối liên quan nhân quả. Trong đó kỹ thuật mạng thần kinh mờ được dùng mô hình hóa dữ liệu, trong khi kỹ thuật tọa độ song song sẽ trực quan hóa mối liên quan nhân quả trong dữ liệu. Để đánh giá chất lượng của một mô hình hóa, hệ số R2 (công thức 1) được sử dụng. Giá trị của R2 càng cao, mô hình dữ liệu càng tương thích. 100x )yy( )yˆy( 1R n 1i 2 i n 1i 2 ii 2 ⎟⎟ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − − −= ∑ ∑ = = (1) với yi: biến phụ thuộc với từng dữ liệu; y : giá trị trung bình của biến phụ thuộc; yˆ : giá trị dự đoán từ mô hình; n: số lượng dữ liệu. Dữ liệu thực nghiệm Quy trình chiết xuất cao khô diệp hạ châu sử dụng trong bài báo được tham khảo từ nghiên cứu của Nguyễn Đức Hạnh và các đồng sự(3). Dữ liệu khảo sát bao gồm 14 thí nghiệm: 3 biến độc lập: x1: độ cồn, x2: tỷ lệ dược liệu: dung môi, x3: số lần chiết; 3 biến phụ thuộc: y1: hàm lượng curcumin I (trong cao Nghệ) hay hàm lượng phyllanthin (trong cao Diệp hạ châu đắng) (%), y2: hiệu suất chiết cao từ dược liệu (%) (xem Bảng 1). Bảng 1. Dữ liệu thực nghiệm quy trình chiết xuất cao Diệp hạ châu đắng Stt x1 x2 x3 y1 y2 1 trung bình (2) 1:15 (3) 3 0,0155 0,0721 2 trung bình (2) 1:9 (1) 2 0,0136 0,0634 3 trung bình (2) 1:15 (3) 2 0,0128 0,0692 4 thấp (1) 1:9 (1) 2 0,0067 0,0550 5 thấp (1) 1:12 (2) 3 0,0055 0,0630 6 thấp (1) 1:9 (1) 3 0,0063 0,0606 7 trung bình (2) 1:9 (1) 3 0,0107 0,0689 8 cao (3) 1:15 (3) 2 0,0401 0,0602 9 cao (3) 1:9 (1) 3 0,0304 0,0589 10 thấp (1) 1:15 (3) 2 0,0047 0,0610 11 trung bình (2) 1:12 (2) 2 0,0191 0,0671 12 cao (3) 1:12 (2) 3 0,0395 0,0612 13 thấp (1) 1:12 (2) 2 0,0052 0,0588 14 cao (3) 1:15 (3) 3 0,0266 0,0632 KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN Kết quả mô hình dự đoán cho 3 biến độc lập từ dữ liệu quy trình chiết xuất cao Diệp hạ châu đắng được trình bày trong Bảng 2. Trong Bảng 2 có sự so sánh khả năng dự đoán của mô hình mạng thần kinh mờ trong nghiên cứu này (A) và kết quả mô hình từ nghiên cứu của Nguyễn Đức Hạnh và các đồng sự (B)(3). Bảng 2. So sánh R2 luyện giữa mạng thần kinh mờ (A) và nghiên cứu trước đó (B) Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 15 * Phụ bản của Số 1 * 2011 Chuyên Đề Dược Khoa 4 R2 luyện (A) R2 luyện (B) y1 99,93% 91,23% y2 99,83% 98,63% Từ Bảng 2 cho thấy mạng thần kinh mờ trong nghiên cứu này đưa ra mô hình dự đoán tương đối tốt, mạng thần kinh mờ cho kết quả khá cao (trên 99,83%) so với nghiên cứu trước đó. Đối với nghiên cứu trước đó, các tác giả đã rút ra được một số luật khảo sát mối liên quan giữa điều kiện chiết và tính chất của cao chiết như sau(3): - Hàm lượng phyllanthin chỉ bị ảnh hưởng đáng kể bởi độ cồn. Hiệu suất chiết bị ảnh hưởng bởi 3 yếu tố khảo sát: độ cồn, tỷ lệ dược liệu: dung môi và số lần chiết. Độ ẩm của cao chỉ bị ảnh hưởng bởi độ cồn nhưng không đáng kể. - Đối với hàm lượng phyllanthin: Nếu x1 thấp thì y1 sẽ thấp; nếu x1 cao thì y1 sẽ cao (R1). - Đối với hiệu suất chiết: các quy luật phức tạp hơn. Thí dụ: nếu x1 thấp thì y2 sẽ thấp; nếu x1 trung bình thì y2 sẽ cao. Nếu x2 là 1:15 thì y2 sẽ cao; nếu x2 là 1:9 hay 1:12 thì y2 sẽ thấp. Nếu x3 thấp thì y2 sẽ thấp; nếu x3 cao thì y2 sẽ cao (R2). Hình 2. Ảnh hưởng của độ cồn, số lần chiết trên HSC cao Diệp hạ châu đắng (3) Rõ ràng với các luật được rút ra ở trên, nhà chiết xuất chỉ có thể dễ dàng hiểu được luật nếu luật đơn giản (R1), nếu luật phức tạp sẽ rất khó khăn hơn rất nhiều để có thể phân tích được mối liên quan nhân-quả (R2). Trong nghiên cứu của các tác giả trước đó, ngoài việc dùng luật dạng “Nếu thì ” các tác giả còn sử dụng biểu đồ 3 chiều để khảo sát mối liên quan nhân quả (Hình 2), tuy nhiên với dạng biểu đồ này chỉ khảo sát được 2 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc. Việc khảo sát này sẽ gây hạn chế vì với dữ liệu thực nghiệm 3 yếu tố khảo sát dù ít hay nhiều đều có ảnh hưởng lên tính chất cao chiết. Trong nghiên cứu này, kết quả khảo sát mối liên quan nhân-quả với kỹ thuật tọa độ song song được minh họa trong Hình 3 cho thấy rõ sự liên quan giữa tất cả các điều kiện chiết xuất được khảo sát và tính chất của cao chiết. Với công cụ sử dụng mạng thần kinh mờ và kỹ thuật tọa độ song song, người sử dụng có thể thay đổi giá trị của biến x để theo dõi sự thay đổi của y một cách trực quan, từ đó có một cái nhìn tổng quát về mối liên quan nhân-quả giữa các biến x và y. Bên cạnh đó phương pháp này còn khắc phục yếu điểm của dạng luật “Nếu thì ” là với giá trị x cụ thể công cụ sẽ dự đoán giá trị y cụ thể mà không đưa ra dạng dự đoán không thật sự rõ ràng (cao, trung bình hoặc thấp), ví dụ nếu so sánh với tập luật R1 của nghiên cứu trước đó mối liên quan giữa x1 và y1 thì Hình 3a cho thấy: y1 không thực sự đạt giá trị tối đa với x1 tối đa, y1 chỉ đạt tối đa với x1 và x2 cùng tối đa như Hình 3c hay x1 và x3 cùng tối đa và x2 có giá trị 1:12 như Hình 3b. Tương tự cho Hình 3d, giá trị y2 liên quan các giá trị x được minh họa một cách rất cụ thể. Bên cạnh đó với việc sử dụng kỹ thuật song song, người sử dụng có thể thao tác trực tiếp trên đồ thị song song bằng cách di chuyển các nút giá trị x ( ) để theo dõi sự thay đổi của giá trị y ( ) một cách trực quan. Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 15 * Phụ bản của Số 1 * 2011 Nghiên cứu Y học Chuyên Đề Dược Khoa 5 a b c d Hình 3. Kết quả khảo sát mối liên quan nhân quả dùng kỹ thuật song song KẾT LUẬN Kết quả nghiên cứu cho thấy việc ứng dụng mạng thần kinh mờ và tọa độ song song tìm quy luật nhân-quả trong quy trình chiết xuất cao diệp hạ châu đạt được kết quả có độ chính xác cao hơn, nhanh chóng hơn so với việc thực hiện bằng phương pháp thống kê truyền thống. Ngoài ra, việc thể hiện trực quan mô hình nhân- quả bằng kỹ thuật tọa độ song song cung cấp cho người dùng sự khảo sát mối liên quan một cách tổng quát hơn so với dạng luật “Nếu thì ” hay biểu đồ 3 chiều. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Alfred Inselberg (2009), Parallel Coordinates, Tel Aviv University, Israel, Springer. 2. Dang Van Giap. Extraction process development assisted by intelligent software systems. Proceedings of the Sixth Indochina Conference on Pharmaceutical Sciences in Hue 2009, 1-6. 3. Nguyễn Đức Hạnh, Nguyễn Minh Đức và Đặng Văn Giáp. Xây dựng quy trình chiết xuất cao khô diệp hạ châu. Tạp chí Y học Tp. Hồ Chí Minh 2009;13, 263-267. 4. Nguyễn Đăng Khoa, Đỗ Quang Dương. Ứng dụng các kỹ thuật Neuro-fuzzy và Visualization khảo sát quy luật nhân quả trong công thức dược phẩm. Tạp chí Phát triển Khoa học - Công nghệ, ĐH Quốc Gia TP.HCM 2010; 1(13), 35-42. 5. Lin, C.T and Lee, C.S.G, Neural Fuzzy Systems, A Neuro- Fuzzy Synergism to Intelligent Systems, Prentice Hall International, 1996. 6. P.P. Bonissone, Adaptive Neural Fuzzy Inference Systems (ANFIS): Analysis and Applications, GE CRD, Schenectady, NY USA, 1997.