Xây dựng mô hình nhận dạng kết hợp nhằm nâng cao độ chính xác phân loại tín hiệu điện tim loạn nhịp (Luận án tiến sĩ)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

PHẠM VĂN NAM

XÂY DỰNG MÔ HÌNH NHẬN DẠNG KẾT HỢP
NHẰM NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC PHÂN LOẠI
TÍN HIỆU ĐIỆN TIM LOẠN NHỊP

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

Hà Nội – 2018


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

PHẠM VĂN NAM

XÂY DỰNG MÔ HÌNH NHẬN DẠNG KẾT HỢP
NHẰM NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC PHÂN LOẠI
TÍN HIỆU ĐIỆN TIM LOẠN NHỊP
Ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
Mã số: 9520216

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
1. PGS.TSKH. TRẦN HOÀI LINH
2. PGS. TS. NGUYỄN THỊ LAN HƯƠNG

Hà Nội - 2018


LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi dựa trên những
hướng dẫn của PGS.TSKH. Trần Hoài Linh, PGS.TS. Nguyễn Thị Lan Hương và
các tài liệu tham khảo đã trích dẫn. Kết quả nghiên cứu là trung thực và chưa từng
được tác giả khác công bố.
Hà Nội, ngày 15 tháng 08 năm 2018

Tập thể Hướng dẫn

Nghiên cứu sinh

PGS.TSKH. Trần Hoài Linh

Phạm Văn Nam

PGS.TS. Nguyễn Thị Lan Hương

i


LỜI CẢM ƠN
Luận án này được hoàn thành tại Bộ môn Kỹ thuật đo và Tin học công nghiệp,
Viện Điện, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội dưới sự hướng dẫn của PGS.TSKH.
Trần Hoài Linh và PGS.TS. Nguyễn Thị Lan Hương.
Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn đến PGS.TSKH. Trần Hoài Linh, PGS.TS. Nguyễn
Thị Lan Hương đã tận tình hướng dẫn về học thuật, kiến thức và kinh nghiệm trong

quá trình thực hiện luận án.
Tôi xin chân thành cảm PGS. TS. Nguyễn Quốc Cường và các Thầy giáo, Cô
giáo của Bộ môn Kỹ thuật đo và Tin học công nghiệp, Viện Điện, Trường Đại học
Bách Khoa Hà Nội đã có những ý kiến đóng góp quý báu và tạo các điều kiện thuận
lợi cho tôi trong quá trình hoàn thành luận án.
Tác giả luận án

Phạm Văn Nam

ii


Mục lục

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................................ ii
MỤC LỤC .......................................................................................................................... iii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ..................................................................................... vii
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU ......................................................................................... ix
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ ................................................................................ x
MỞ ĐẦU ............................................................................................................................... 1
1.

Tính cấp thiết của đề tài .................................................................................................. 1

2.

Mục đích nghiên cứu ...................................................................................................... 2

3.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .................................................................................. 3

4.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài ........................................................................ 4

5.

Những đóng góp của luận án .......................................................................................... 4

6.

Bố cục của luận án .......................................................................................................... 4

CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG
NHẬN DẠNG TÍN HIỆU ECG .......................................................................................... 6
1.1. Tổng quan về tín hiệu điện tim ECG .............................................................................. 6
1.1.1 . Giới thiệu chung về các thông số và hình dạng của các sóng ECG .................... 6
1.1.2 . Một số yếu tố ảnh hướng đến tín hiệu điện tim ................................................... 7
1.2. Tình hình nghiên cứu và phương pháp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện
tim ECG .......................................................................................................................... 8
1.2.1 Tình hình nghiên cứu ............................................................................................. 8
1.2.2. Một số giải pháp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim ................... 12
1.3. Định hướng nghiên cứu của luận án ............................................................................. 15
1.4. Cơ sở dữ liệu sử dụng trong luận án ............................................................................. 18
1.4.1. Cơ sở dữ liệu MIT-BIH ...................................................................................... 18
1.4.2 Cơ sở dữ liệu MGH/MF ...................................................................................... 18

1.5. Kết luận chương I ......................................................................................................... 19

iii


Mục lục
CHƯƠNG II: THU THẬP, TIỀN XỬ LÝ VÀ TRÍCH CHỌN ĐẶC TÍNH TÍN HIỆU
ĐIỆN TIM ECG ................................................................................................................. 20
2.1. Thu thập và tiền xử lý tín hiệu điện tim ........................................................................ 20
2.1.1. Lựa chọn bộ lọc thông thấp ................................................................................ 21
2.1.2. Lựa chọn bộ lọc thông cao .................................................................................. 21
2.1.3. Lựa chọn bộ Notch 50Hz .................................................................................... 21
2.2. Trích chọn đặc tính ....................................................................................................... 23
2.2.1. Phát hiện đỉnh R.................................................................................................. 24
2.2.2. Phân tích phức bộ QRS theo các hàm Hermite cơ sở ......................................... 28
2.3. Kết luận chương II ........................................................................................................ 34
CHƯƠNG III. GIẢI PHÁP KẾT HỢP CÁC MÔ HÌNH NHẬN DẠNG ĐỂ CẢI
THIỆN CHẤT LƯỢNG .................................................................................................... 35
3.1. Kết hợp kết quả bằng mô hình cây quyết định ............................................................. 35
3.1.1. Đề xuất mô hình kết hợp..................................................................................... 35
3.1.2. Quy trình xây dựng cây quyết định DT cho khối tổng hợp kết quả ................... 38
3.1.3. Cây quyết định .................................................................................................... 39
3.2. Các mô hình nhận dạng đơn ......................................................................................... 46
3.2.1. Mạng MLP ......................................................................................................... 47
3.2.1.1. Cấu trúc mạng ............................................................................................. 47
3.2.1.2. Thuật toán học theo bước giảm cực đại cho mạng MLP ............................ 49
3.2.2. Mạng nơ-rôn mờ TSK ........................................................................................ 51
3.2.2.1. Cấu trúc mạng ............................................................................................. 51
3.2.2.2. Thuật toán học cho mạng TSK ................................................................... 53
3.2.3. Máy véc-tơ hỗ trợ SVM ...................................................................................... 59

3.2.4. Rừng ngẫu nhiên RF ........................................................................................... 62
3.3. Đề xuất mô hình thiết bị có tích hợp chức năng nhận dạng.......................................... 63
3.4. Kết luận chương III ....................................................................................................... 64
CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ TÍNH TOÁN VÀ MÔ PHỎNG ........................................... 65
4.1. Xây dựng các bộ số liệu mẫu ........................................................................................ 65
4.1.1. Cơ sở dữ liệu MIT-BIH ...................................................................................... 65
iv


Mục lục
4.1.2. Cơ sở dữ liệu MGH/MF ...................................................................................... 68
4.2. Cách đánh giá chất lượng mô hình nhận dạng tín hiệu điện tim .................................. 70
4.3. Xây dựng mô hình nhận dạng đơn và kết quả .............................................................. 71
4.3.1. Quy trình xây dựng các mô hình đơn ................................................................. 71
4.3.2. Kết quả của các mô hình nhận dạng đơn ............................................................ 74
4.3.2.1. Trên bộ cơ sở dữ liệu MIT-BIH .................................................................. 74
4.3.2.2. Trên bộ cơ sở dữ liệu MGH/MF ................................................................. 77
4.4. Kết quả thử nghiệm với các mô hình kết hợp bằng cây quyết định......................................... 79
4.4.1. Thử nghiệm kết hợp giữa ba mạng cơ sở MLP, TSK và SVM .......................... 79
4.4.2. Các thử nghiệm kết hợp khác ............................................................................. 82
4.5. Kết quả thử nghiệm trên thiết bị ................................................................................... 85
4.4 Kết luận chương IV ....................................................................................................... 91
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ........................................................................ 92
1.

Các đóng góp của luận án ............................................................................................. 92

2.

Hướng phát triển của luận án ........................................................................................ 93

DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................... 94
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN ............................ .105
PHỤ LỤC.......................................................................................................................... 106
Phân tích và thiết kế phần cứng ......................................................................................... 106

v


Danh mục các từ viết tắt

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt
A

Tiếng Anh

Tiếng Việt

Premature Atrial Contractions

Ngoại tâm thu nhĩ

ADC

Analog/Digital Converter

Chuyển đổi tương tự /số

ARM

Advanced RISC Machine

Một loại cấu trúc vi xử lý

ART

Adapvive Resonant Theory

Mạng nơ-rôn ART

AtrioVentricular

Nút nhĩ thất

CAM

Configurable Analog Module

Khối tương tự cấu hình được

DFT

Discrete Fourier Transform

Biến đổi Fourier rời rạc

Decision Tree

Cây quyết định

Binary Decision Tree

Cây quyết định nhị phân

Ventricular Escape Beat

Tâm thất lỗi nhịp

ElectroCardioGram

Điện tâm đồ

FN

False Negative

Chẩn đoán âm tính sai

FP

False Positive

Chẩn đoán dương tính sai

FPAA

Field Programable Analog Arrays

Mạng lưới các khối tương tự có

thể lập trình được

HDT

Hybrid Decision Tree

Hệ DT lai

Ventricular Flutter Wave

Rung thất

Intergrated Circuit

Mạch tích hợp

Independent Component Analysis

Phân tích thành phần độc lập

Left Bundle Branch Block Beat

Block nhánh trái

LCD

Liquid Crystal Display

Màn hình tinh thể lỏng

LVQ

Learning Vector Quantization

Mạng nơ-rôn LVQ

MIT-BIH

MIT-BIH Arrhythmia Database

Cơ sở dữ liệu MIT-BIH

MGH/MF

MGH/MF Waveform Database

Cơ sở dữ liệu MGH/MF

Multi-Layer Perceptron Network

Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp

Personal Computer

Máy tính cá nhân

AV

DT
BDT

E
ECG

I
IC
ICA
L

MLP
PC

vii


Danh mục các từ viết tắt
PCA

Principal Component Analysis

Phân tích theo thành phần chính

QRS

QRS Complex

Phức bộ QRS

R

Right Bundle Branch Block Beat

Block nhánh phải

RF

Random Forest

Rừng ngẫu nhiên

Supraventricular Premature Beat

Loạn nhịp thất trên

Secure Digital

Thẻ nhớ SD

SVD

Singular Value Decomposition

Phân tích theo các giá trị kỳ dị

SVM

Support Vector Machines

Máy véc-tơ hỗ trợ

TSK

Takaga - Sugeno - Kang

Mạng nơ-rôn logic mờ TSK

Premature Ventricular Contraction

Ngoại tâm thu thất`

S
SD

V

viii


Danh mục các bảng biểu

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 3.1: Bảng phân chia số lượng mẫu học và mẫu kiểm tra của 3 loại nhịp ................... 42
Bảng 3.2: Ví dụ số liệu cụ thể của sáu mẫu học (từ 1÷6) và ba mẫu kiểm tra (từ 7÷9) ...... 42
Bảng 3.3: Ma trận phân bố kết quả nhận dạng ba loại mẫu nhịp bằng cây quyết định ....... 43
Bảng 3.4: Bảng phân chia số lượng mẫu học và mẫu kiểm tra của 3 loại nhịp ................... 44
Bảng 3.5: Bảng số liệu học và kiểm tra cho Ví dụ 2 ........................................................... 44
Bảng 3.6: Kết quả nhận dạng của Ví dụ 2 ........................................................................... 46
Bảng 4.1: Bảng phân chia số lượng mẫu học và mẫu kiểm tra của 7 loại rối loạn nhịp tim
từ CSDL MIT-BIH .............................................................................................................. 66
Bảng 4.2: Bảng phân chia số lượng mẫu học và mẫu kiểm tra của 2 loại nhịp ................... 66

Bảng 4.3: Bảng phân chia số lượng mẫu học và mẫu kiểm tra của 3 loại nhịp ................... 69
Bảng 4.4: Bảng phân chia số lượng mẫu học và mẫu kiểm tra của 2 loại nhịp ................... 69
Bảng 4.5: Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 7 loại mẫu nhịp bằng mạng MLP .............. 75
Bảng 4.6: Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 7 loại mẫu nhịp bằng mạng TSK ............... 75
Bảng 4.7: Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 7 loại mẫu nhịp bằng mạng SVM .............. 76
Bảng 4.8: Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 7 loại mẫu nhịp bằng RF ............................ 76
Bảng 4.9: Các thông số đánh giá chất lượng của bốn mô hình cơ sở MLP, TSK, SVM và
RF khi nhận dạng 7 loại nhịp, thử nghiệm trên bộ CSDL MIT-BIH................................... 76
Bảng 4.10: Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 2 loại mẫu nhịp: Normal và abnormal ..... 77
Bảng 4.11: Các thông số đánh giá chất lượng của bốn mô hình cơ sở MLP, TSK, SVM và
RF khi nhận dạng hai loại nhịp, thử nghiệm trên bộ CSDL MIT-BIH ................................ 77
Bảng 4.12: Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 3 loại mẫu nhịp bằng mạng MLP ............ 77
Bảng 4.13: Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 3 loại mẫu nhịp bằng mạng TSK ............. 78
Bảng 4.14: Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 3 loại mẫu nhịp bằng mạng SVM ............ 78
Bảng 4.15: Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 3 loại mẫu nhịp bằng mạng RF ................ 78
Bảng 4.16: Các thông số đánh giá chất lượng của bốn mô hình cơ sở MLP, TSK, SVM và
RF khi nhận dạng ba loại nhịp, thử nghiệm trên bộ CSDL MGH/MF ................................ 78

ix


Danh mục các bảng biểu
Bảng 4.17: Các thông số đánh giá chất lượng của bốn mô hình cơ sở MLP, TSK, SVM và
RF khi nhận dạng hai loại nhịp, thử nghiệm trên bộ CSDL MGH/MF ............................... 79
Bảng 4.18: Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 7 loại mẫu nhịp bằng mô hình kết hợp
MLP, TSK, SVM ................................................................................................................. 79
Bảng 4.19: Các thông số đánh giá chất lượng của bốn mô hình cơ sở MLP, TSK, SVM và
mô hình kết hợp MLP-TSK-SVM khi nhận dạng 7 loại nhịp ............................................. 79
Bảng 4.20: Bảng kết quả của các mô hình kết hợp kết quả của ba mô hình nhận dạng đơn
MLP-TSK-SVM .................................................................................................................. 81

Bảng 4.21: Kết quả nhận dạng 7 loại nhịp (CSDL MIT-BIH) bằng các mô hình đơn và các
mô hình kết hợp ................................................................................................................... 82
Bảng 4.22: Kết quả nhận dạng 2 loại nhịp (CSDL MIT-BIH) bằng các mô hình đơn và các
mô hình kết hợp ................................................................................................................... 83
Bảng 4.23: Kết quả nhận dạng 3 loại nhịp (CSDL MGH/MF) bằng các mô hình đơn và các
mô hình kết hợp ................................................................................................................... 83
Bảng 4.24: Kết quả nhận dạng 2 loại nhịp (CSDL MGH/MF) bằng các mô hình đơn và các
mô hình kết hợp ................................................................................................................... 84

x


Danh mục các hình vẽ, đồ thị

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Hình 1.1: Hình dáng và thành phần chính của tín hiệu điện tim ECG .................................. 7
Hình 1.2: Một số ví dụ tín hiệu ECG: (a) Bị ảnh hưởng của cử động của bệnh nhân, (b) bị
trôi dạt đường cơ sở do hệ hô hấp, (c) bị ảnh hưởng của điện lưới 50Hz. ............................ 8
Hình 1.3: Mô hình chung của hệ thống nhận dạng tín hiệu điện tim ECG............................ 9
Hình 1.4: Sơ đồ chung của mô hình kết hợp ....................................................................... 14
Hình 1.5: Hệ thống nhận dạng tín hiệu ECG đề xuất của luận án ....................................... 15
Hình 2.1: Sơ đồ khối quá trình lọc nhiễu tín hiệu điện tim ECG ........................................ 20
Hình 2.2: Đáp ứng tần số-biên độ của bộ lọc thông thấp (a), bộ lọc Notch 50Hz (b), bộ lọc
thông cao (c) ........................................................................................................................ 22
Hình 2.3: Tín hiệu điện tim sau các tầng lọc và phân bố phổ năng lượng: (a-1,a-2) tín hiệu
nhiễu, (b-1,b2) tín hiệu sau bộ lọc thông thấp, (c-1,c-2) tín hiệu sau bộ lọc Notch 50Hz, (d1,d-2) tín hiệu sau bộ lọc thông cao. .................................................................................... 23
Hình 2.4: Sơ đồ quy trình xây dựng véc tơ đặc tính cho tín hiệu điện tim .......................... 24
Hình 2.5: Sơ đồ hoạt động của thuật toán phát hiện đỉnh R ................................................ 25
Hình 2.6: Phân bố phổ năng lượng của tín hiệu ECG [90] .................................................. 25
Hình 2.7: Phân bố phổ năng lượng của tín hiệu ECG gốc (a), kết quả sau khi lọc (b) ........ 26

Hình 2.8: Mối quan hệ giữa QRS (a) và tín hiệu lấy trung bình tín hiệu theo thời gian (b)... 27
Hình 2.9: Ví dụ các bước phát hiện đỉnh R: (a) tín hiệu ECG gốc, (b) kết quả sau lọc, (c)
kết quả sau lấy đạo hàm, (d) kết quả sau lấy trị tuyệt đối, (e) kết quả sau khi lấy trung bình,
(f) kết quả phát hiện đỉnh R. ................................................................................................ 28
Hình 2.10: Đồ thị của hàm Hermite bậc n: a) n=0, b) n=1, c) n=3, d) n=10. ...................... 29
Hình 2.11: Xấp xỉ tín hiệu ECG bằng N hàm Hermite cơ sở đầu tiên: a) N=5; b) N=10; c)
N=12; d) N=16. .................................................................................................................... 32
Hình 2.12: Đồ thị khảo sát sai số xấp xỉ theo số lượng các hàm Hermite cơ sở ................. 32
Hình 2.13: Hình ảnh khai triển các loại nhịp tím khác theo 16 hàm Hermite đầu tiên ....... 33
Hình 3.1: Sơ đồ chung của mô hình kết hợp sử dụng nhiều mô hình nhận dạng đơn ......... 36
Hình 3.2: Sơ đồ khối chung của hệ thống kết hợp song song nhiều mô hình đơn .............. 37
Hình 3.3: Sơ đồ nguyên lý quá trình tạo cây quyết định ..................................................... 39
x


Danh mục các hình vẽ, đồ thị
Hình 3.4: Mô hình cây quyết định dạng nhị phân ............................................................... 40
Hình 3.5: Chuyển một nút bậc cao (a) thành một nút nhị phân (b) ..................................... 41
Hình 3.6: Cây quyết định xây dựng từ bộ số liệu có 90 mẫu (ví dụ 1) ................................ 43
Hình 3.7: Cấu trúc cây quyết định tạo ra từ bộ số liệu trong bảng 3.4 ................................ 45
Hình 3.8: Mạng MLP với một lớp ẩn .................................................................................. 47
Hình 3.9: Mạng nơ–rôn mờ TSK ......................................................................................... 52
Hình 4.1: Hình dáng mẫu phức bộ QRS của các loại nhịp A, E, L, R, I và V..................... 68
Hình 4.2: Hình dáng mẫu phức bộ QRS của các loại nhịp V, S, N ..................................... 69
Hình 4.3: Quá trình xây dựng các SVM nhị phân ............................................................... 73
Hình 4.4: Quá trình kiểm tra của mô hình SVM ................................................................. 73
Hình 4.5: Quá trình xây dựng các cây quyết định thành phần ............................................. 74
Hình 4.6: Quá trình kiểm tra của mô hình rừng ngẫu nhiên RF .......................................... 74
Hình 4.8: So sánh số mẫu nhận dạng sai, chẩn đoán âm tính sai FN, chẩn đoán dương tính
sai FP của ba mô hình nhận dạng cơ sở và mô hình kết hợp ............................................... 80

Hình 4.9: Hình ảnh tín hiệu ECG, thu thập trước các bộ lọc (a), sau bộ lọc thông thấp và
thông cao (b), sau bộ lọc Notch 50Hz (c) ............................................................................ 85
Hình 4.10: Sơ đồ khối cấu hình bên trong IC AN221F04 ................................................... 86
Hình 4.11: Hình ảnh của thiết bị đo kích thước (11,5cm x 10,5cm x 5cm) ........................ 87

xi


Mở đầu

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Trong cơ thể con người, các thông số hoạt động của hệ tim mạch là một trong
những thông tin rất quan trọng. Các bệnh lý liên quan đến tim mạch được phản ánh
chủ yếu trên tín hiệu điện tim ECG (ElectroCardioGram). Do đó, kiểm tra và phân
tích tín hiệu điện tim ECG là một trong những bước chẩn đoán căn bản để xác định
các bệnh lý về tim mạch, từ những loại bệnh tim thông dụng dễ phát hiện (như loạn
nhịp tim, thiếu máu cục bộ, tắc động mạch vành…), để chẩn đoán có thể dựa vào độ
lớn biên độ và hình dạng phức bộ QRS, sóng P, Q, R, S, T, hay số nhịp tim/phút,
cho đến những loại bệnh tim khó phát hiện hơn, trường hợp này các bác sĩ phải theo
dõi tín hiệu điện tim ECG của bệnh nhân trong một khoảng thời gian dài, ở nhiều
chuyển đạo hơn, kết hợp với các xét nghiệm phụ trợ để đưa ra chẩn đoán cuối cùng.
Do đó, việc nghiên cứu tín hiệu điện tim ECG là rất quan trọng đối với sức khỏe
con người nói chung và chẩn đoán chính xác các bệnh tim mạch nói riêng [1, 6].
Việc nghiên cứu điện tim ECG vẫn đang được quan tâm phát triển trong nước
và quốc tế vì một số lý do chính sau:
• Việc nghiên cứu tín hiệu điện tim ECG dùng cho việc chẩn đoán sớm và

chính xác các bệnh lý về tim mạch, có ảnh hướng lớn đến sức khỏe con
người;

• Bài toán nhận dạng tín hiệu điện tim vẫn chưa được giải quyết triệt để do tín

hiệu điện tim ECG có độ biến đổi rất mạnh về hình dáng và biên độ ở các
trường hợp bị bệnh lý, quá trình thu thập và theo dõi tín hiệu điện tim dễ bị
ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài, nên bài toán nhận dạng tín hiệu điện tim
ECG có yêu cầu về độ chính xác và độ tin cậy cao là một trong những bài
toán khó. Do đó, hiện nay vẫn có nhiều nhóm nghiên cứu ở trong nước và
quốc tế quan tâm, đầu tư phát triển các giải pháp mới để nâng cao chất lượng
nhận dạng tín hiệu điện tim ECG;
Hiện nay, xã hội đang có nhu cầu cao về các thiết bị y tế hiện đại để theo dõi
các thông số về sức khỏe, trong đó có hệ tim mạch, cụ thể:

- 1 -


Mở đầu
• Nhu cầu về các giải pháp nhận dạng tín hiệu điện tim có độ chính xác và tin

cậy cao, phân biệt được nhiều loại bệnh để áp dụng cho nhiều đối tượng bệnh
nhân, hỗ trợ các bác sĩ trong chuẩn đoán nhanh và chính xác các bệnh về tim
mạch;
• Nhu cầu về thiết bị đo điện tim thông minh, cầm tay, có chức năng nhận

dạng tự động tín hiệu điện tim ECG. Thiết bị này cần thiết đối với những
người có nguy cơ mắc bệnh cao (như người béo phì, người cao tuổi, người
nghiện hút thuốc…) giúp phát hiện sớm các bệnh lý về tim mạch. Ngoài ra,
đối với người đang điều trị cần có thiết bị đo gọn nhẹ để mang theo người để
theo dõi và lưu trữ liên tục tín hiệu điện tim. Thiết bị cần có phần mềm tiện
ích để hỗ trợ kết nối dễ dàng với bác sĩ, bệnh viện từ xa (ví dụ qua internet)
để thuận tiện trong quá trình theo dõi và chẩn đoán nhanh;

2. Mục đích nghiên cứu
Xuất phát từ các nhu cầu thực tế ở trên luận án sẽ tập trung nghiên cứu và phát
triển một giải pháp mới để nâng cao độ chính xác và tin cậy của kết quả nhận dạng
tín hiệu điện tim, sau đó triển khai tích hợp trên thiết bị đo điện tim, có khả năng
phát triển thành sản phẩm hoàn chỉnh để phục vụ các nhu cầu cấp thiết của đời sống
xã hội, các mục tiêu nghiên của luận án cứu như sau:
• Đề xuất xây dựng giải pháp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim

(giảm số mẫu nhận dạng sai, giảm số trường hợp chẩn đoán âm tính sai
FN);
• Đề xuất giải pháp phù hợp cho phép thực hiện thuật toán khai triển trên hệ vi

xử lý thông dụng (công suất tính toán nhỏ), để tiến tới phát triển và hoàn
thiện một thiết bị đo cầm tay có chức nhận dạng tự động tín hiệu điện tim có
độ chính xác cao.

- 2 -


Mở đầu

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của luận án:
• Tín hiệu điện tim ECG, những yếu tố ảnh hưởng đến tín hiệu điện tim;
• Các mô hình nhận dạng tín hiệu điện tim, các giải pháp nâng cao chất lượng

nhận dạng tín hiệu điện tim;
• Nghiên cứu các phương pháp đo và thu thập tín hiệu điện tim.

Phạm vi nghiên cứu của luận án:
• Nhiễu trong tín hiệu điện tim và các phương pháp lọc nhiễu: Nghiên cứu

tổng quan về các dạng nhiễu thường gặp và phương pháp loại bỏ nhiễu;
• Các thành phần đặc trưng của tín hiệu điện tim: Nghiên cứu về hình dạng và

các thông số của loại nhịp tín hiệu điện tim, tập trung vào phức bộ QRS, các
phương pháp trích chọn đặc tính;
• Các mô hình nhận dạng sử dụng trí tuệ nhân tạo và phương pháp xây dựng

của các mô hình này: Tập trung nghiên cứu các mô hình kinh điển như mạng
nơ-rôn MLP (Multi Layer Perceptron), logic mờ TSK (Takaga-SugenoKang), máy véc-tơ hỗ trợ SVM (Support Vector Machines) và rừng ngẫu
nhiên RF (Random Forest);
• Nghiên cứu mô hình cây quyết định DT (Decision Tree), khả năng ứng dụng

để kết hợp kết quả từ các mô hình đơn, đánh giá kết quả của giải pháp;
• Thiết bị đo và tiền xử lý tín hiệu điện tim: Tìm hiểu tổng quan về các mô

hình thiết bị đo đã được triển khai và ứng dụng trong thực tế, đánh giá ưu
nhược điểm, đề xuất giải pháp cho luận án. Đối với khối tiền xử lý, lựa chọn
và áp dụng các phương pháp lọc nhiễu phù hợp với thiết bị đo (nhỏ gọn, xách
tay, sử dụng các vi xử lý thông dụng). Nghiên cứu về khả năng triển khai mô
phỏng các mô hình trí tuệ nhân tạo và mô hình kết hợp được đề xuất trong
luận án trên thiết bị đo.
• Nghiên cứu các mô hình phối hợp từ nhiều mô hình nhận dạng đơn để nâng

cao chất lượng so với các mô hình đơn.

- 3 -

Mở đầu

4.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
• Ý nghĩa khoa học: Luận án đề xuất được giải pháp nâng cao chất lượng (độ

chính xác) nhận dạng tín hiệu điện tim dựa trên việc sử dụng cây quyết định
để kết hợp song song nhiều mô hình nhận dạng đơn. Các đề xuất đã được
kiểm nghiệm trên hai bộ dữ liệu, bốn mô hình nhận dạng đơn và 20 phương
án kết hợp.
• Ý nghĩa thực tiễn: Mục tiêu nâng cao chất lượng nhận dạng điện tim vẫn

đang là vấn đề được quan tâm do các nhu cầu cấp thiết trong thực tế phục vụ
người bệnh. Các thuật toán đã được triển khai thử nghiệm trên các bộ mẫu số
liệu kinh điển của quốc tế để kiểm tra chất lượng, bước đầu đã thử nghiệm
trên các thiết bị tự xây dựng để kiểm tra tính đáp ứng thời gian thực, khả
năng áp dụng được vào các thiết bị thông minh nhỏ gọn phục vụ người bệnh
trong thực tế của các giải pháp là cao.

5.

Những đóng góp của luận án
• Xây dựng một giải pháp nhận dạng tín hiệu điện tim mới: Kết hợp nhiều mô

hình nhận dạng đơn để cải thiện độ thêm chính xác của kết quả nhận dạng.
Các kết quả tính toán mô phỏng đã được kiểm chứng trên các tập số liệu mẫu
chuẩn của bộ cơ sở dữ liệu MIT-BIH và MGH/MF, đây là các bộ cơ sở dữ
liệu được nhiều nhóm nghiên cứu trong nước và quốc tế dùng để tham chiếu;

• Đề xuất giải pháp phù hợp cho phép thực hiện thuật toán khai triển tín hiệu

ECG theo các hàm Hermite để trích chọn được đặc tính của tín hiệu ngay
trên các hệ vi xử lý có công suất tính toán nhỏ.

6. Bố cục của luận án
Mở đầu: Trình bày các vấn đề chung của luận án, tóm tắt về nội dung nghiên
cứu, những đóng góp và bố cục của luận án.
Chương I: Trình bày tổng quan về tín hiệu điện tim ECG, một số yếu tố ảnh
hưởng đến tín hiệu ECG, tham khảo các công trình nghiên cứu và các phương pháp
nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim ECG, chương này còn đề xuất định
- 4 -


Mở đầu

hướng nghiên cứu và trình bày khái quát các bộ cơ sở dữ liệu được sử dụng trong
luận án.
Chương II: Chương này sẽ trình bày chi tiết về các khối: Thu thập và tiền xử
lý, phương pháp trích chọn đặc tính.
Chương III: Đây là nội dung nghiên cứu chính của luận án, phần đầu trình bày
về giải pháp sử dụng cây quyết định (Decision Tree) để kết hợp kết quả của các hệ
thống nhận dạng đơn. Tiếp theo, trình bày về các mô hình nhận dạng đơn đó là
mạng nơ-rôn truyền thẳng nhiều lớp MLP (Multi-Layer Perceptron), mạng nơ-rôn
logic mờ TSK (Takagi–Sugeno–Kang), máy véc-tơ hỗ trợ SVM (Support Vector
Machines) và rừng ngẫu nhiên RF (Random Forest). Cuối cùng, đề xuất phương án
thiết kế phần cứng cho thiết bị đo tín hiệu điện tim.
Chương IV: Chương này trình bày về phương pháp tạo bộ dữ liệu học và kiểm
tra từ bộ hai cơ sở dữ liệu MIT-BIH và MGH/MF. Kết quả xây dựng mô hình nhận
dạng tín hiệu ECG, các kết quả thử nghiệm, đánh giải pháp đề xuất của luận án.

Phần cuối cùng, là kết luận và hướng phát triển, danh mục các tài liệu tham
khảo, các công trình đã công bố của luận án.

- 5 -


Chương I: Tổng quan về các phương pháp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu ECG

CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP NÂNG
CAO CHẤT LƯỢNG NHẬN DẠNG TÍN HIỆU ECG
Chương này giới thiệu tổng quan về tín hiệu điện tim ECG, tầm quan trọng và
nhu cầu thực tiễn của việc nghiên cứu tín hiệu điện tim. Trình bày tổng quan về các
công trình nghiên cứu về lĩnh vực này trong nước và quốc tế, phân tích và đánh giá
từ đó đề xuất ra định hướng nghiên cứu của luận án.

1.1. Tổng quan về tín hiệu điện tim ECG
1.1.1 . Giới thiệu chung về các thông số và hình dạng của các sóng ECG

Tín hiệu điện tim ECG (ElectroCardioGram) chứa thông tin chủ yếu để xác
định các bệnh lý về tim mạch. Như trên hình 1.1 tín hiệu điện tim là một đường
cong ghi lại sự biến thiên của điện áp do tim sinh ra khi hoạt động, hình dáng chính
của tín hiệu điện tim ECG là tổng hợp của các sóng P, phức bộ QRS và sóng T.
Trong đó, phức bộ QRS chứa nhiều thông tin quan trọng nhất, cụ thể [4, 57]:
• Có 12 chuyển đạo được xây dựng dựa trên vị trí đặt các điện cực, trong đó

chuyển đạo tay trái – tay phải là chuyển đạo được quan tâm nhiều nhất vì nó
biểu hiện rõ nét nhất các pha co dãn của tim;
• Sóng P đại diện cho làn sóng khử cực lan truyền từ nút xoang sang tâm nhĩ.

Khoảng PR là khoảng thời gian cần thiết để xung điện đi từ nút xoang qua

nút nhĩ thất (AV) vào các tâm thất. Phức bộ QRS là quá trình khử cực tâm
thất. Sóng Q đại diện quá trình khử cực từ trái sang phải của vách ngăn liên
tâm thất. Sóng R đại diện quá trình khử cực sớm của tâm thất. Sóng S đại
diện quá trình khử cực muộn của tâm thất. Đoạn ST là thời điểm tâm thất
được khử cực hoàn toàn và đoạn này có điện thế trùng với đường đẳng điện.
Khoảng QT là thời gian xảy ra cả hai quá trình khử cực và tái cực tâm nhĩ.
Sóng T đại diện tái cực thất và thời gian kéo dài hơn so với quá trình khử
cực;
• Một tín hiệu ECG bình thường có các thông số cơ bản như sau:

- 6 -


Chương I: Tổng quan về các phương pháp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu ECG

- Số nhịp tim trung bình của một người bình thường là từ 50÷100
nhịp/phút;
- Biên độ (mV): Phức bộ QRS < 1,5; sóng P < 0,25; sóng Q bằng khoảng
25 % so với sóng R kế đó, cuối cùng sóng T có giá trị trong khoảng
0,1÷0,5;
- Thời gian tồn tại (ms): Phức bộ QRS là 50 ÷ 100, P-R là 120 ÷ 200, QT là 350÷440, S-T là 50÷150, sóng P < 120.

Hình 1.1: Hình dáng và thành phần chính của tín hiệu điện tim ECG
1.1.2 . Một số yếu tố ảnh hướng đến tín hiệu điện tim

Tín hiệu điện tim thường có lẫn nhiều loại nhiễu khác nhau. Một số nguyên
nhân chính gây nhiễu trong quá trình thu thập tín hiệu điện tim ECG [48]:
• Ảnh hưởng do hệ hô hấp và cử động của người bệnh: Khi vận động bề

mặt da thường bị co dãn, do đó sẽ sinh ra một sự biến đổi trên bề mặt tiếp

xúc với điện cực đo điện tim nhất là khi điện cực được gắn trước ngực. Sự
thay đổi này làm cho điện trở tương đương và giá trị điện dung ký sinh trên
điện cực biến thiên, những ảnh hưởng này gây ra trôi dạt đường cơ sở, làm
thay đổi biên độ và hình dáng của tín hiệu điện tim;
• Ảnh hưởng do tâm lý: Khi bệnh nhân bị căng thẳng, lo sợ hoặc mất bình

tĩnh sẽ gây run cơ, tạo nhiễu sóng cơ. Dải tần của loại nhiễu này thường nằm
trong dải 20÷30Hz;

- 7 -


Chương I: Tổng quan về các phương pháp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu ECG
• Ảnh hưởng do nhiễu điện áp lưới: Tín hiệu điện tim có biên độ nhỏ (cỡ

một mV) nên rất dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu từ nguồn cung cấp thường vẫn có
thành phần tần số điện lưới 50Hz, làm cho bề rộng đường tín hiệu điện tim
lớn hơn, bao trùm lên các sóng P, Q, S, T của tín hiệu điện tim;
• Ảnh hưởng do nhiễu phát sinh ra từ các thiết bị điện tử: Các thiết bị điện

tử như điện thoại, máy tính, nguồn điện … khi để gần có thể gây ra hiện
tượng bão hòa tại các khối khuếch đại của thiết bị thu thập tín hiệu điện tim.

Hình 1.2: Một số ví dụ tín hiệu ECG: (a) Bị ảnh hưởng của cử động của bệnh nhân, (b) bị
trôi dạt đường cơ sở do hệ hô hấp, (c) bị ảnh hưởng của điện lưới 50Hz.

Phần tiếp theo, nghiên cứu sinh trình bày tóm tắt về một số công trình nghiên
cứu về tín hiệu điện tim của các tác giả trong nước và quốc tế, từ các phân tích và
đánh giá kết quả và giải pháp của các công trình làm cơ sở để đề xuất ra định hướng
nghiên cứu của luận án.

1.2. Tình hình nghiên cứu và phương pháp nâng cao chất lượng
nhận dạng tín hiệu điện tim ECG
1.2.1. Tình hình nghiên cứu

Mô hình chung của một hệ thống nhận dạng tín hiệu điện tim thể hiện trong
hình 1.3, gồm bốn khối chính: Thu thập, tiền xử lý, trích chọn đặc tính, nhận dạng.
- 8 -


Chương I: Tổng quan về các phương pháp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu ECG

Điện cực
ECG

Khối
thu thập

Tiền xử lý
(lọc nhiễu)

Trích chọn
đặc tính

Nhận dạng KQ
tín hiệu ECG

Hình 1.3: Mô hình chung của hệ thống nhận dạng tín hiệu điện tim ECG

Một số công trình nghiên cứu về tín hiệu điện tim trong những năm vừa qua, có

thể tóm tắt lại như sau:
a) Tiền xử lý: Do tín hiệu điện tim ECG là một loại tín hiệu có biên độ rất nhỏ
(khoảng 1mV) nên rất dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố gây nhiễu từ bên ngoài. Trong

[44] đã chỉ ra rằng tín hiệu điện tim có thể được coi như tổ hợp của các sóng có dải
tần từ 0→∞, thực tế theo các công trình nghiên cứu từ trước đến nay thì dải tần số ý
nghĩa trong việc chẩn đoán bệnh tim mạch là trong khoảng 0,1÷150Hz (trong một
số trường hợp có thể xét dải tần từ 0,05÷300Hz).. Sử dụng các bộ lọc thông thấp
với tần số cắt 150Hz, bộ lọc thông cao với tần số cắt 0,1Hz và bộ lọc Notch 50Hz
để loại các thành phần nhiễu nằm ngoài khoảng nghiên cứu trên và nhiễu nguồn
điện lưới. Nhưng để loại bỏ phần nhiễu có tần số ngẫu nhiên phủ chồng lên dải tần
của tín hiệu điện tim là một thách thức rất lớn, những công trình gần đây thường sử
dụng các bộ lọc phi tuyến như: Lọc thích nghi [3, 45, 46, 49, 51, 61], nội suy đa
thức, phân tích thành phần độc lập (ICA) [54], kỹ thuật tách mù, hay sử dụng thuật
toán biến đổi wavelet [27, 33, 34, 43, 69]. Trong nước, ví dụ như phương pháp loại
bỏ nhiễu sử dụng phương pháp ICA của TS. Vương Hoàng Nam năm 2010 [7], các
phương pháp lọc thích nghi của TS.Hoàng Mạnh Hà năm 2011 [3], kết quả mới
nhất sử dụng phương phương pháp xấp xỉ bằng wavelet để loại nhiễu trôi dạt đường
cơ sở do hô hấp của bệnh nhân trong luận án của TS. Nguyễn Đức Thảo năm 2016
[4]. Phương pháp wavelet cũng là phương pháp loại bỏ nhiễu được sử dụng nhiều
và cho kết quả tốt, đặc biệt hiệu quả để loại nhiễu trôi dạt đường cơ sở.
b) Trích chọn đặc tính: Đã có nhiều đề xuất như:
• Dùng biên độ các đỉnh P-Q-R-S-T, khoảng cách các sóng P-R, Q-T, S-T,

phức bộ QRS [32, 75];
• Thông số của biến đổi phổ tần số DFT [38];

- 9 -

Chương I: Tổng quan về các phương pháp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu ECG
• Phương pháp thông dụng hiện nay là sử dụng các hệ số khai triển phức bộ

QRS bằng wavelet [4, 22, 56] hay bằng các hàm Hermite cơ sở [4, 16, 42,
60, 74, 78, 86];
• Phương pháp ít sử dụng hơn là dùng mô hình Markov ẩn [90, 91], hay phân

tích tín hiệu điện tim theo các hàm cơ sở của Karhunen– Lowen [24].
c) Mô hình nhận dạng: Số lượng các giải pháp nhận dạng còn phong phú hơn so
với các giải pháp trích chọn đặc tính tín hiệu điện tim, cụ thể:
• Các nghiên cứu về các đặc trưng của tín hiệu ECG. Kết quả cho thấy các đặc

tính này chủ yếu nằm trong phức bộ QRS, trong đó đoạn QR chứa nhiều
thông tin hỗ trợ tốt hơn cho quá trình nhận dạng và phân loại tín hiệu. Nếu
chỉ dùng để phát hiện bệnh ngoại tâm thu thì có thể đạt tới độ chính xác 99%
trên các số liệu mẫu của MIT-BIH [40];
• Phát hiện một loại bệnh Myocardial ischemia bằng cách ước lượng năng

lượng đoạn ST để cân bằng giữa lượng oxy cấp và oxy nhu cầu của bệnh
nhân. Thiết bị đo bốn cực, có khả năng truyền thông sử dụng wireless [30];
• Thuật toán phân tích các độ dốc của đoạn QR và đoạn RS để phát hiện sự

biến đổi nhịp tim của bệnh nhân trong quá trình đang truyền máu. Kết quả
được kiểm chứng trên các số liệu mô phỏng [66];
• Nghiên cứu lý thuyết về phát hiện sớm hiện tượng tim ngừng đập thông qua

phân tích phổ Fourier của phức bộ QRS [67];
• Mạng nơ-rôn kinh điển MLP cũng thường xuyên được các nhóm tác giả sử

dụng làm công cụ nhận dạng như trong [8, 53, 55, 59, 73, 75, 78]. Bên cạnh

đó, các mạng nơ-rôn ít phổ biến hơn như ART (Adapvive Resonant Theory)
[13] cũng được các tác giả đề xuất thử nghiệm hay mạng nơ-rôn LVQ
(Learning Vector Quantization) đã được sử dụng để nhận dạng 5 loại bệnh
lý, kết quả thử nghiệm trên bộ cơ sở dữ liệu UCI ECG Arrhythmia Dataset
[9];
• Bên cạnh các mạng nơ-rôn thì các công cụ lô-gic mờ cũng dần trở nên phổ

biến và cũng có nhiều công trình đã sử dụng ví dụ như mạng TSK [4, 42, 74,
77, 78];

- 10 -


Chương I: Tổng quan về các phương pháp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu ECG
• Một công cụ mạnh là máy véc-tơ hỗ trợ SVM (Support Vector Machines)

cũng được rất nhiều tác giả áp dụng để xây dựng mô hình nhận dạng tín hiệu
điện tim [11, 18, 22, 78, 82, 84, 86, 105];
• Giải pháp rừng ngẫu nhiên RF (Random Forest) cũng là một phương pháp

khả thi để nhận dạng tín hiệu điện tim [56, 64, 72, 97] như trong [56] đã đưa
ra giải pháp nhận dạng 5 loại bệnh lý N, L, R, V, P trong cơ sở dữ liệu MITBIH;
• Việc sử dụng các mạng nơ-rôn mới như dạng Deep learning cũng bước đầu

được ứng dụng [37, 65].
Không chỉ dừng lại ở các nghiên cứu lý thuyết, do nhu cầu thực tế rất cao về
các thiết bị đo điện tim có tích hợp chức năng tự động phát hiện loạn nhịp có độ
chính xác cao, nên hiện nay cũng được quan tâm đầu tư nghiên cứu, ví dụ như:
• Các thiết bị cầm tay đo từ 1 đến 4 chuyển đạo, các thiết bị cố định đo tới 12

chuyển đạo [29, 30, 50, 76];
• Một số thiết kế thiết bị có chức năng nén tín hiệu điện tim, truyền không dây

qua mạng Wifi [79, 92], Bluetooth [14, 39], ZigBee [64, 70, 101]…
• Dữ liệu điện tim thu thập và gửi tới điện thoại smart phones của người dùng

thông qua Bluetooth, wifi… một phần mềm Android chạy trên điện thoại có
chức năng lưu trữ và hiển thị [85, 104, 107];
• Hệ thống giám sát điện tim gọn nhẹ, di động, áp dụng cho những người chơi

thể thao [52];
• Các thiết bị nhỏ gọn hiển thị trên màn hình ngoài như trên máy tính hoặc trên

các màn hình kiểm soát tập trung của bệnh viện [1, 8, 20];
• Một số công trình nhận dạng online tín hiệu điện tim trên thiết bị [21].

Nhìn chung các thiết bị trên có chức năng chính là đo, giám sát, lưu trữ tín hiệu
điện tim nhằm trợ giúp các bác sĩ theo dõi quá trình điều trị các bệnh về tim mạch.
Thiết bị có ưu điểm nhỏ gọn, có thể cầm tay… Chức năng nhận dạng ít được tích
hợp vào thiết bị. Tuy nhiên hiện nay đã có nhiều công trình nghiên cứu về hướng

- 11 -


Chương I: Tổng quan về các phương pháp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu ECG

này, nhưng thường chỉ nhận dạng những bệnh tim thông dụng dễ phát hiện, hay
phát hiện hai loại: Không bình thường và bình thường…
1.2.2. Một số giải pháp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim

Như đã trình bày ở trên, hiện nay đang có nhu cầu cao về thiết bị đo điện tim
thông minh và phần mềm nhận dạng tín hiệu điện tim có độ chính xác cao nhằm hỗ
trợ bác sĩ trong chẩn đoán nhanh và chính xác các bệnh về tim mạch. Đã có nhiều
giải pháp được đề xuất để nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim, cụ thể:
• Như ở khối tiền xử lý: Một số thuật toán lọc nhiễu cho tín hiệu đo được đề

xuất sử dụng kết hợp làm tăng độ chính xác của kết quả nhận dạng, như
nghiên cứu gần đây trong luận án của TS. Nguyễn Đức Thảo (năm 2016 [4])
sử dụng wavelet để loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở của bệnh nhân đã giảm
sai số xuống 11,43% khi thử nghiệm nhận dạng 7 loại bệnh tim trong bộ cơ
sở dữ liệu MIT-BIH và giảm sai số xuống 11,29% khi thử nghiệm nhận dạng
3 loại bệnh tim trong bộ cơ sở dữ liệu MGH/MF.
• Khối trích chọn đặc tính: Là khối ảnh hưởng lớn đến kết quả nhận dạng,

như đã trình bày ở trên thì có nhiều phương pháp trích chọn đặc tính, trong
đó phương pháp được nhiều nghiên cứu áp dụng là sử dụng các hệ số khai
triển phức bộ QRS bằng wavelet hay bằng các hàm Hermite cơ sở để tạo các
véc-tơ đặc tính.
• Hệ thống nhận dạng tín hiệu điện tim: Độ chính xác của kết quả nhận

dạng phụ thuộc lớn vào khối nhận dạng phi tuyến. Đã có nhiều nghiên cứu áp
dụng các loại mô hình nhận dạng phi tuyến để cải thiện chất lượng nhận dạng
tín hiệu điện tim, từ các mô hình nhận dạng kinh điển như nơ-rôn MLP
(Multi Layer Perceptron), mạng logic mờ TSK (Takaga-Sugeno-Kang), cho
đến đến các công cụ mới như máy véc-tơ hỗ trợ SVM (Support Vector
Machines) và rừng ngẫu nhiên RF (Random Forest), Deep Learning... cũng
đã được sử dụng, thông thường những mô hình nhận dạng phí tuyến mới có
chất lượng nhận dạng tốt hơn so với các mô hình cũ, ví dụ [78] các hệ thống
nhận dạng 7 loại nhịp tim sử dụng các hàm cơ sở Hermite để trích chọn đặc
tính, các kết quả thử nghiệm với mô hình TSK, SVM trên bộ cơ sở dữ liệu

- 12 -