Nén tín hiệu ECG và bảo mật thông tin bệnh nhân

Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
+ӝL7KҧR4XӕF*LDYӅĈLӋQ7ӱ7UX\ӅQ7K{QJYj&{QJ1JKӋ7K{QJ7LQ(&,7


Nén tín hiệu ECG và bảo mật thơng tin bệnh nhân
Nguyễn Lương Nhật1, Đào Duy Liêm2, Nguyễn Thị Minh Thy2

Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng, cơ sở TP Hồ Chí Minh
2
Trường Đại học Cơng Nghệ Sài Gịn
Email: , ,
1

bài viết này tín hiệu ECG được lựa chọn làm đối tượng chứa
tin. Thông tin mật được nhúng trực tiếp ở miền không gian vào
đối tượng chứa để đảm bảo tốc độ của hệ thống.
Để quản lý thông tin trong các hệ thống chẩn đoán bệnh từ
xa, sự kết hợp của kỹ thuật nén, mật mã và giấu tin sẽ làm tăng
hiệu quả kênh truyền đồng thời tăng độ bảo mật cho thông tin
bệnh nhân. Hệ thống kết hợp này sẽ tạo nên một kênh truyền
hoàn hảo, cung cấp đầy đủ tính tồn vẹn dữ liệu, tính bảo mật
và tính sẵn sàng.

Abstract— Bài báo này trình bày một phương pháp nén tín hiệu
điện tim (ECG – Electrocardiography) sử dụng thuật toán TP
(Turning Point) kết hợp với kỹ thuật giấu tin để bảo mật thơng
tin bệnh nhân. Tín hiệu ECG ban đầu sẽ được nén với tỉ lệ 2:1
trước khi dữ liệu của bệnh nhân được nhúng vào. Thuật toán mã
hóa AES (Advanced Encryption Standard) cùng hàm băm SHA3 (Secure Hash Algorithm-3) được sử dụng để tăng tính bảo mật
và xác thực cho thông tin bệnh nhân trước khi nhúng. Tồn bộ
hệ thống được thí nghiệm trên các dữ liệu ECG khác nhau lấy từ

cơ sở dữ liệu physioNet (www.physionet.org). Kết quả thực
nghiệm cho thấy thơng tin mật được bóc tách hồn tồn chính
xác trong khi tín hiệu ECG được giải nén có rất ít sai khác so với
tín hiệu gốc.

II.

Tín hiệu ECG có tần số từ 0.05 Hz đến 100 Hz, trong khi
các hệ thống thu nhận tín hiệu ECG thường lấy mẫu cao hơn
rất nhiều so với tần số lớn nhất của tín hiệu [9]. Thuật tốn TP
ban đầu được đề xuất bởi Mueller [5] để giảm mẫu của tín hiệu
ECG từ 200 Hz xuống 100 Hz qua việc lựa chọn giữ lại các
mẫu tín hiệu quan trọng và giảm bớt các mẫu ít quan trọng hơn.
Thuật tốn TP xử lý ba điểm dữ liệu tại một thời điểm, lưu
giữ điểm đầu tiên và gán nó như là điểm tham chiếu X0. Hai
điểm tiếp theo trở thành X1 và X2, tùy thuộc vào thời điểm nó
giữ bước ngoặt (thay đổi độ dốc) mà X1 hay X2 được giữ lại và
trở thành điểm tham chiếu tiếp theo. Các bước thực hiện của
thuật toán như sau:
- Bước 1: Đọc các mẫu tín hiệu ECG.
- Bước 2: Lưu giữ điểm đầu tiên X0 và xét hai điểm tiếp
theo X1, X2.
- Bước 3: Nếu (X1 - X0)(X2 - X1) < 0 thì giữ lại điểm X1,
ngược lại thì giữ X2.
- Bước 4: Gán điểm vừa giữ lại làm điểm tham chiếu và
thực hiện lại từ bước 2 tới bước 4 cho đến khi kết thúc.
- Bước 5: Xây dựng lại tín hiệu sau khi nén.

Keywords- ECG Compression, ECG Steganography, SHA-3,
Turning Point Algorithm.

I.

GIỚI THIỆU

Cùng với nhu cầu ngày càng cao của con người và để đáp
ứng với thời kỳ dân số già, các hệ thống chẩn đoán bệnh từ xa
được ứng dụng nhiều trong thực tế. Một số tín hiệu như điện
tim, huyết áp, nhiệt độ, trị số đường,… của bệnh nhân có thể
được thu thập tại nhà qua các cảm biến sau đó truyền và chẩn
đốn bệnh bằng các hệ thống theo dõi bệnh nhân từ xa. Dữ liệu
này cùng với các thơng tin bí mật của bệnh nhân được truyền
qua các kênh khơng an tồn và được lưu trữ trong máy chủ của
bệnh viện hay phịng khám [1].
Trong thời đại cơng nghệ thông tin đa truyền thông tiên tiến
như hiện nay, việc rị rỉ thơng tin có tính chất riêng tư càng trở
nên có nguy cơ cao hơn bao giờ hết, tính riêng tư và bảo mật
của bệnh nhân cũng nằm trong những nguy cơ đó. Với sự phát
triển của các hệ mật mã, những thơng tin này ngày càng an
tồn nếu được bảo vệ đúng.
Trong bài viết này, chúng tôi trình bày một phương pháp
bảo mật thơng tin bệnh nhân sử dụng kỹ thuật giấu tin trong tín
hiệu ECG kết hợp với các thuật toán mật mã tiên tiến (AES [2]
và SHA-3 [3]) để tăng tính bảo mật và chứng thực cho dữ liệu.
Đồng thời để thuận lợi cho việc lưu trữ và truyền dẫn, thuật
tốn nén tín hiệu Turning Point được áp dụng nhằm giảm đi
các mẫu tín hiệu ít quan trọng với tỉ lệ nén 2:1 nhưng vẫn giữ
được các đặc trưng quan trọng trong tín hiệu ECG [4], [5].
Trong [6], [7] các tác giả đã thực hiện nhúng thơng tin bệnh
nhân vào tín hiệu ECG để đảm bảo tính riêng tư và bảo mật của

bệnh nhân. Trong khi [6], thông tin được nhúng mà không sử
dụng bất kỳ thuật tốn mã hóa nào, cịn trong [7] một lớp mã
hóa được thực hiện nhưng tính xác thực thơng tin người dùng
chưa cao. Trong [8] chúng tôi đã thực hiện nhúng thông tin mật
vào cả phần âm thanh và hình ảnh của video chứa, cịn trong

ISBN: 978-604-67-0635-9

NÉN TÍN HIỆU ECG DÙNG TURNING POINT

Hình 1. Tín hiệu ECG 118e00m trước và sau khi nén với TP

236



Hội+ӝL7KҧR4XӕF*LDYӅĈLӋQ7ӱ7UX\ӅQ7K{QJYj&{QJ1JKӋ7K{QJ7LQ(&,7

Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)

Một khuyết điểm của thuật tốn này là các mẫu tín hiệu
được giữ lại khơng đại diện cho khoảng thời gian cách đều
nhau. Tuy nhiên sự biến dạng cục bộ này là không đáng kể khi
tín hiệu ECG được khơi phục lại độ phân giải gốc bằng phương
pháp nội suy. Hình 1 mơ tả 1000 mẫu tín hiệu ECG (118e00m
lấy từ physioNet) trước và sau khi nén với thuật tốn TP.

Tín hiệu
ECG gốc

Thơng tin mật
của bệnh nhân

Nén dùng
TP

Mã hóa
AES

ECG
đã nén

Nhúng

Khóa mật

256 bit

SHA-3
384 bit

III. GIẤU TIN TRONG TÍN HIỆU ECG
Giấu tin là kỹ thuật ẩn các dữ liệu nhạy cảm bên trong các
phương tiện chứa khác mà không gây ra quá nhiều sự thay đổi
trên đối tượng chứa tin. Các kỹ thuật giấu tin thường được thiết
kế để đảm bảo an tồn cho thơng tin ẩn với sự biến dạng tối
thiểu của tín hiệu chủ và thường được đánh giá qua các tiêu
chí: tính vơ hình của thơng tin ẩn giấu, tính tồn vẹn dữ liệu và
tính bảo mật. Ngồi ra để có thể ứng dụng cho các hệ thống
thời gian thực, kỹ thuật giấu tin cịn phải đảm bảo tính sẵn

sàng.
Trong [8] chúng tơi thực hiện nhúng thơng tin mật vào âm
thanh và hình ảnh của video 3D dùng thuật toán Parity với việc
xác định số bit 1 trong khối dữ liệu. Trong bài báo này để đảm
bảo tính sẵn sàng cho hệ thống và giảm bớt các tính tốn,
chúng tơi lựa chọn kỹ thuật giấu tin LSB (Least Significant
Bit). Gắn với tên gọi của nó, bit thơng tin mật sẽ được che giấu
bằng cách thay thế vào vị trí có trọng số thấp nhất của một mẫu
tín hiệu ECG. Và tại đầu thu, thơng tin sẽ được lấy ra bằng
cách trích xuất từ các bit có trọng số thấp nhất.
Có thể mơ tả q trình nhúng và tách một bit thơng tin mật
vào một mẫu tín hiệu ECG bởi các cơng thức sau:
(1)
Ei'
Ei –  Ei mod 2
 Si

ECG
chứa thơng tin mật
Hình 2. Q trình mã hóa, nén và nhúng tại phía phát

Tín hiệu ECG gốc cung cấp từ các cảm biến hoặc từ cơ sở
dữ liệu ECG sẽ được nén trực tiếp bằng thuật toán TP, quá
trình nén được thực hiện tuần tự như trong phần II cho ngõ ra
là tín hiệu ECG đã nén và được sử dụng làm đối tượng chứa
cho công đoạn giấu tin.
Khóa mật ở ngõ vào trước tiên sẽ được tạo chứng thực bởi
hàm băm SHA-3. Ngõ ra khối này gồm 384 bit được chia làm
2 phần: 256 bit đầu dùng làm khóa cho tầng mã hóa và 128 bit
sau cung cấp khóa cho q trình nhúng thơng tin.

Thơng tin mật sẽ được mã hóa bởi thuật tốn AES với khóa
dùng để mã hóa là 256 bit đầu của giá trị băm cung cấp bởi
khối SHA-3. Ngõ ra tại đây là dữ liệu mật đã được mã hóa và
được nhúng vào tín hiệu ECG sau khi nén, khóa dùng để nhúng
được lấy từ 128 bit sau của giá trị băm. Q trình nhúng thơng
tin được thực hiện bằng thuật tốn LSB như trong phần III, các
bit thông tin mật sẽ được nhúng phân tán trên tất cả các đạo
trình của tín hiệu ECG để giảm sự tác động lên đối tượng chứa.
Như vậy, tín hiệu ECG có chứa dữ liệu mật tại ngõ ra phía
phát sẽ truyền tới phía thu. Thời gian truyền tin được rút ngắn
đáng kể vì thơng tin cần truyền đã được nén bởi thuật toán TP.
Người bệnh hồn tồn n tâm về tính bảo mật thơng tin cá
nhân của mình bởi độ an tồn của các kỹ thuật giấu tin và mã
hóa tiên tiến.

Si'
Ei' mod 2
(2)
Với Ei, E’i là các mẫu tín hiệu ECG trước và sau khi nhúng
có định dạng là số nguyên. Si là bit thông tin mật cần nhúng và
S’i là bit thông tin mật tách được tại đầu thu.
Bảng 1 cho thấy quả kết quả nhúng một ký tự A có mã
ASCII là 65 (giá trị nhị phân là 1000001) vào 7 mẫu của tín
hiệu ECG 118e00m lấy từ cơ sở dữ liệu physioNet.
BẢNG 1. KẾT QUẢ NHÚNG KÝ TỰ A VÀO 7 MẪU TÍN HIỆU

Ei

94

192

151

161

166

163

157

Si

1

0

0

0

0

0

1

E’i

95

192

150

160

166

162

157

128 bit

B. Phía thu
Phía thu sử dụng khóa mật cùng tín hiệu ECG chứa dữ liệu
từ đầu phát gởi đến để tiến hành bóc tách thơng tin và giải nén
khi cần thiết. Các bước thực hiện được mơ tả như trong hình 3.
Tương tự như phía phát, khóa mật ở ngõ vào phía thu sẽ
được chứng thực bởi hàm băm SHA-3. 384 bit ngõ ra được
chia làm 2 phần, 256 bit đầu cung cấp khóa cho quá trình giải
mã AES và 128 bit sau dùng làm khóa để bóc tách thơng tin.
Tín hiệu ECG có chứa dữ liệu mật (từ đầu phát gởi đến hay
từ các tập tin lưu trữ) được tiến hành bóc tách thơng tin với
khóa tách là 128 bit sau của giá trị băm. Tín hiệu này đồng thời
có thể hiển thị trên màn hình (hoặc in ra giấy) để các bác sĩ
chẩn đốn bệnh. Kết quả của q trình bóc tách thơng tin là dữ
liệu mật của người bệnh đã được mã hóa. Dữ liệu này sau đó sẽ

được đưa qua khối giải mã AES với khóa dùng để giải mã lấy
từ 256 bit đầu của giá trị băm cho ngõ ra là thông tin mật của
bệnh nhân từ đầu phát gởi đến.

IV. MƠ HÌNH HỆ THỐNG
Mơ hình hệ thống với hai cơng đoạn chính: phát và thu.
Khối phát thực hiện nén dữ liệu và nhúng thông tin nhận dạng
bệnh nhân, khối thu thực hiện tách thông tin nhận dạng và khôi
phục dữ liệu ECG. Tất cả giai đoạn: nén, mã hóa, nhúng,
chứng thực… được giải thích tuần tự trong các phần sau.
A. Phía phát
Phía phát sử dụng các ngõ vào để cung cấp cho q trình
truyền tin bao gồm: khóa mật, dữ liệu mật của bệnh nhân và tín
hiệu ECG gốc. Hình 2 mơ tả các bước thực hiện mã hóa, nén
và nhúng thơng tin tại phía phát với ngõ ra là tín hiệu ECG
chứa thơng tin nhận dạng bệnh nhân đã được nén với tỉ lệ 2:1.

237



+ӝL7KҧR4XӕF*LDYӅĈLӋQ7ӱ7UX\ӅQ7K{QJYj&{QJ1JKӋ7K{QJ7LQ(&,7


Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Cơng Nghệ Thơng Tin (ECIT 2015)
ECG
chứa thơng tin mật

Khóa mật

128 bit

Tách

SHA-3
384 bit

256 bit

Giải nén

Giải mã
AES

Tín hiệu ECG
giải nén

Thơng tin mật
của bệnh nhân

Hình 3. Quá trình tách, giải mã và giải nén tại phía thu

Giả sử tại phía thu, người nhận khơng có khóa giải mã đúng
(hay khơng được xác thực) thì tại ngõ ra khơng tồn tại thơng tin
mật của bệnh nhân, người nhận chỉ nhận được tín hiệu ECG
giống như ngõ vào. Trong một số trường hợp, tín hiệu ECG
cần được khơi phục độ phân giải gốc. Tín hiệu này được đưa
qua khối giải nén sử dụng phương pháp nội suy và cho ngõ ra
là tín hiệu ECG tương tự như tín hiệu gốc.
V.

Hình 4. Tín hiệu ECG s0303lrem ban đầu

KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ BIỆN LUẬN

Toàn bộ thí nghiệm này được chúng tơi thực hiện trên
Matlab 2015a. Các tín hiệu ECG lấy từ cơ sở dữ liệu chẩn đoán
PTB của physioNet thu nhận từ 13 người khác nhau tuổi từ 17
đến 81, mỗi người có 15 đạo trình điện tim (DI, DII, DIII, aVR,
aVL, aVF, V1, V2, V3, V4, V5, V6, Vx, Vy, Vz) được đo trong 10
giây và lấy mẫu ở tần số 1 KHz cùng độ phân giải 16 bit.
Thông tin mật của bệnh nhân chính là file text đính kèm.
Để đánh giá kết quả chúng tôi sử dụng tham số PRD
(Percent of Root squared mean Difference) [10] để so sánh sự
khác nhau của tín hiệu ECG trước và sau khi nhúng, trước khi
nén và sau khi giải nén. Tham số này phản ánh khoảng cách
tương đối giữa hai tín hiệu (PRD = 0 nếu hai tín hiệu giống
nhau) và được cho bởi:
N

PRD 100 u

 xi  yi

¦
i 1
N

x
¦

i 1

2
i

Hình 5. Tín hiệu s0303lrem sau khi nén và nhúng thơng tin

2

(3)

Với x và y là các tín hiệu ECG cần so sánh.
Một tham số khác dùng để đánh giá hiệu năng của hệ thống
là tỉ lệ nén (CR – Compression Ratio), đây là tỉ số giữa số bit
ban đầu (Bi) và số bit sau khi nén (Bo):
Bi
CR
(4)
Bo
Trong mơ hình của chúng tơi, Bi là tổng số bit của tín hiệu
ECG gốc và dữ liệu mật của bệnh nhân trong khi Bo sẽ là số bit
của tín hiệu ECG ở ngõ ra khối phát.
Hình 4 cho thấy tín hiệu ECG của các đạo trình D1, aVR, V6
và Vz của một bệnh nhân nữ 32 tuổi (s0303lrem trong thư viện
PTB của PhysioNet). Hình 5 là kết quả sau khi nén và giấu
thông tin bệnh nhân (2473 byte) ở các đạo trình tương ứng.

Hình 6. Tín hiệu s0303lrem sau khi giải nén

238




Hội+ӝL7KҧR4XӕF*LDYӅĈLӋQ7ӱ7UX\ӅQ7K{QJYj&{QJ1JKӋ7K{QJ7LQ(&,7

Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)

Kết quả mô phỏng cho thấy tín hiệu ECG sau khi được nén
và nhúng lượng thơng tin khá lớn (hình 5) nhưng vẫn giữ được
dạng sóng như ban đầu (hình 4). Qua đó các bác sĩ hồn tồn
có thể chẩn đốn bệnh cho bệnh nhân dựa vào tín hiệu đã nén.
Hình 6 cho thấy tín hiệu ECG sau khi giải nén bằng phương
pháp nội suy. Bằng mắt thường, không thể nhận ra sự khác biệt
giữa tín hiệu gốc và tín hiệu khơi phục được, nhưng tham số
PRD sẽ cho thấy sự khác biệt này. Bảng 2 trình bày hiệu năng
của hệ thống qua tỉ lệ nén, tham số so sánh PRD của tín hiệu
ECG trước và sau khi nhúng, trước khi nén và sau khi giải nén.
Kết quả thực nghiệm từ bảng 2 cho thấy thuật tốn giấu tin
của chúng tơi cho tính vơ hình cao hơn rất nhiều so với các
nghiên cứu liên quan (0.04 % so với 0.3 % trong [1] và 0.24 %
trong [12]). Và tại đầu thu dữ liệu mật được trích xuất một cách
chính xác đảm bảo tính tồn vẹn dữ liệu.
Thơng tin bệnh nhân được bảo vệ an tồn bởi hai lớp bảo
mật: mã hóa và giấu tin. Giấu tin là lớp ngụy trang ngồi cùng,
tồn bộ thơng tin bệnh nhân được phân bố hợp lý vào các tín
hiệu ECG. Khơng thể nhận ra sự khác biệt của tín hiệu ECG
trước và sau khi nhúng vì tính vơ hình cao của thuật toán LSB.
Lớp bảo mật thứ hai là thuật tốn mã hóa AES-256. Đây là
thuật tốn mã hóa đối xứng mạnh mẽ nhất hiện nay đã được
chứng minh là an toàn bởi NIST (National Institute of

Standards and Technology).
Sự kết hợp này tạo nên kênh truyền tin hoàn hảo. Chỉ
những người có khóa giải mã đúng mới có thể bóc tách và giải
mã thơng tin mật. Việc xác thực khóa được thực hiện bời hàm
băm tiên tiến nhất hiện nay (SHA-3) nhằm tăng tính xác thực
cho người dùng.
Để đánh giá tính sẵn sàng của hệ thống, chúng tơi thực hiện
đo thời gian trung bình hồn thành các cơng đoạn của tất cả các
mẫu tín hiệu ECG. Kết quả từ bảng 3 cho thấy tính sẵn sàng rất
cao của phương pháp đề xuất (tổng thời gian thực hiện tại đầu
phát hay đầu thu nhỏ hơn 0.2 giây).

BẢNG 3. THỜI GIAN TRUNG BÌNH CÁC BƯỚC THỰC HIỆN

Dữ liệu
bệnh nhân

CR

PRD (%)
nhúng

PRD (%)
giải nén

S0014lrem

2852 byte

2.0190

0.0219

0.7912

S0017lrem

2684 byte

2.0179

0.0539

1.1829

S0020arem

2960 byte

2.0197

0.0550

1.0850

S0021arem

2964 byte

2.0198

0.0207

0.2731

S0022lrem

2903 byte

2.0194

0.0393

0.5156

S0027lrem

2912 byte

2.0194

0.0469

1.1085

S0031lrem

2963 byte

2.0198

0.0272

0.5867

S0042lrem

2963 byte

2.0198

0.0212

0.2231

S0101lrem

2952 byte

2.0197

0.0792

1.2564

S0125lrem

2802 byte

2.0187

0.0125

0.2313

S0210lrem

2879 byte

2.0192

0.0673

1.2744

S0303lrem

2473 byte

2.0165

0.0781

1.2787

S0349lrem

2486 byte

2.0166

0.0538

0.7749

2.0189

0.0444

0.8140

Trung bình:

Nhúng /
Tách
(giây)

Giải nén
(giây)

Đầu phát

0.1669

0.0010

0.0244

0.1923

Đầu thu

0.1874

0.0005

0.0122

0.1911

I.

Tổng
(giây)

KẾT LUẬN

Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất phương pháp bảo mật
cho thơng tin bệnh nhân sử dụng các thuật tốn mã hóa kết hợp
với kỹ thuật giấu tin trong tín hiệu ECG. Ngoài ra để thuận lợi
cho việc lưu trữ và truyền thơng, tín hiệu ECG gốc cịn được
nén lại với thuật tốn Turning Point. Các thí nghiệm được
chúng tơi thực hiện trên tất cả các đạo trình của tín hiệu ECG
mẫu lấy từ cơ sở dữ liệu physioNet. Kết quả thí nghiệm chỉ ra
rằng mơ hình đề xuất phù hợp với các hệ thống chăm sóc sức
khỏe thời gian thực và dễ dàng tích hợp lên phần cứng.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Ayman Ibaida, Ibrahim Khalil, “Wavelet-Based ECG Steganography for
Protecting Patient Confidential Information in Point-of-Care Systems“,
IEEE Transactions On Biomedical Engineering, VOL. 60, NO. 12,

December 2013, pp. 3322-3330.
[2] J. Daemen, V. Rijmen, „The Design of Rijndael: AES – The Advanced
Encryption Standard.“, Springer, 2002.
[3] Charles H. Romine, “SHA-3 Standard: Permutation-Based Hash and
Extendable-Output Functions”, Information Technology Laboratory
Gaithersburg, MD 20899-8900, 2014.
[4] Hargittai, S., "Enhanced turning point algorithm for the visualization and
printing of long term ECG curves", IEEE 2013, Computing in
Cardiology Conference (CinC), pp.963-966, 22-25 Sept. 2013.
[5] W.C.Mueller, “Arrhythmia detection program for an ambulatory ECG
monitor”, Biomed. Sci. Instrument., vol. 14, pp. 81-85.
[6] Ayman Ibaida, I. Khalil, R. van Schyndel, "A low complexity high
capacity ECG signal watermark for wearable sensor-net health
monitoring system", Computing in Cardiology, IEEE 2011 , pp.393,396.
[7] Sankari, V.; Nandhini, K., "Steganography technique to secure patient
confidential information using ECG signal", IEEE 2014, Information
Communication and Embedded Systems (ICICES), 2014 International
Conference on , pp.1-7, 27-28 Feb. 2014.
[8] Nguyễn Lương Nhật, Đào Duy Liêm, Nguyễn Thị Minh Thy, “Giấu tin
trong Video 3D kết hợp mật mã”, Hội thảo quốc gia 2014 về Điện tử,
Truyền thông và Công nghệ thông tin (ECIT-2014), pp. 366-373.
[9] D.T. Luong, N.D. Thuan, N. Hung, “ECG signal transmission using
wireless in patient health care and monitoring system,” Tạp chí khoa học
& cơng nghệ, Đại học Bách Khoa Đà Nẵng, số 12(61), 2012.
[10] Y.Zigel, ACohen, and AKatz "The Weighted Diagnostic Distortion
(WDD) Measure for ECG Signal Compression". IEEE Trans. Biomed.
Eng., 47, 1422-1430, 2000.
[11] Hsiao-Lung Chan, Yi-Chun Chiu, Yun-An Kao, and Chun-Li Wang,
“VLSI
Implementation

of
Wavelet-based Electrocardiogram
Compression and Decompression,” Journal of Medical and Biological
Engineering, vol. 31, no. 5, pp. 331-338, May 2010.
[12] S. Neela, V.R.Vijaykumar, “ECG Steganography and Hash Function
Based Privacy Protection of Patients Medical Information”, International
Journal for Trends in Engineering & Technology, V.5, I.5, 5/2015, ISSN
2349-9303, pp. 236-241.
[13] A.Ibaida, Ibrahim Khalil, Dhiah Al-Shammary, “Embedding Patients
Confidential Data in ECG Signal For HealthCare Information Systems”,
IEEE 2010, 32nd Annual International Conference of the IEEE EMBS,
Buenos Aires, Argentina, August 31 - September 4, 2010, pp.3891-3894.

BẢNG 2. HIỆU NĂNG HỆ THỐNG QUA THAM SỐ PRD VÀ CR
ECG mẫu

Nén /

Mã hóa /
Giải mã AES
(giây)

239