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

NGUYỄN ĐỨC THẢO

NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG NHẬN DẠNG TÍN HIỆU
ĐIỆN TIM DỰA TRÊN GIẢI PHÁP LOẠI BỎ ẢNH HƯỞNG
TỪ NHỊP THỞ CỦA NGƯỜI BỆNH

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

Hà Nội - 2016


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

NGUYỄN ĐỨC THẢO

NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG NHẬN DẠNG TÍN HIỆU
ĐIỆN TIM DỰA TRÊN GIẢI PHÁP LOẠI BỎ ẢNH HƯỞNG
TỪ NHỊP THỞ CỦA NGƯỜI BỆNH
Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
Mã số

:62520216

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

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TSKH. TRẦN HOÀI LINH

Hà Nội - 2016


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
và các tài liệu tham khảo đã trích dẫn. Kết quả nghiên cứu là trung thực và chưa từng được ai khác công bố trên bất kỳ công
trình nào khác.
Hà nội, ngày....tháng......năm 2016
Người hướng dẫn khoa học

PGS.TSKH. TRẦN HOÀI LINH

Nghiên cứu sinh

NGUYỄN ĐỨC


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. Tác giả xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc nhất tới PGS.TSKH.Trần
Hoài Linh đã tận tình hướng dẫn về học thuật, kiến thức và kinh nghiệm trong quá trình thực hiện luận án.
Tác giả xin chân thành cảm ơn GS.TS.Phạm Thị Ngọc Yến, PGS.TS.Nguyễn Quốc Cường và Hội đồng Khoa học 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 tác giả trong quá trình hoàn thành luận án
Tác giả xin chân thành cảm ơn các thầy cô Bộ môn Kỹ thuật đo và Tin học công nghiệp - Viện Điện - Trường Đại học
Bách Khoa Hà Nội, các đồng nghiệp khoa Điện tử - Tin học - Trường Đại học Sao Đỏ và gia đình luôn động viên và tạo điều
kiện thuận lợi cho tác giả trong quá trình hoàn thành luận án
Tác giả xin chân thành cảm ơn Ban Giám hiệu Trường Đại học Sao Đỏ, Ban Giám hiệu và Viện Đào tạo Sau đại học
Trường Đại học Bách khoa Hà Nội đã tạo điều kiện tốt nhất về mọi mặt để tác giả hoàn thành luận án này.

Tác giả luận án

Nguyễn Đức Thảo


MỤC LỤC
Mục


Mục


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết
tắt
A

Tiếng Anh

Tiếng Việt

Premature Atrial Contractions

Ngoại tâm thu nhĩ

AV

Atrioventricular

Nút nhĩ thất


BW

Baseline Wander

Trôi dạt đường cơ sở

CORR

Cross-corelation Coeffcient

Hệ số tương quan chéo

CWT

Continuous Wavelet Transform

Biến đổi wavelet liên tục

DWT

Discrete Wavelet Transform

Biến đổi wavelet rời rạc

E

Ventricular Escape Beat

Tâm thất lỗi nhịp


ECG

Electrocardiogram

Điện tim đồ

EMD

Empirical Mode Decomposition

Phân tích thực nghiệm

FastICA

FastICA algorithm

Thuật toán ICA nhanh

FIR

Finite Impulse Response Filter

Bộ lọc có đáp ứng xung hữu hạn

FN

False Negative

Chẩn đoán âm tính sai


FP

False Positive

Chẩn đoán dương tính sai

HD

High Pass Filter for Decomposition

Phân tích bằng bộ lọc thông cao

HR

High Pass Filter for Reconstruction

Tổng hợp bằng bộ lọc thông cao

PRD

Percent Root Mean Square
Difference

Phần trăm trung bình bình
phương sai lệch

I

Ventricular Flutter Wave


Rung thất

ICA

Independent Component Analysis

Phân tích thành phần độc lập

IIR

Infinite Impulse Response Filter

Bộ lọc có đáp ứng xung vô hạn

IMFs

Intrinsic Mode Functions

Kiểu hàm nội suy


Từ viết
tắt
IWT

Tiếng Anh
Danh mục
các
Inverse Wavelet

Transform

kPCA

Kernel
Analysis

L

Left Bundle Branch Block Beat

Block nhánh trái

LD

Low Pass Filter for Decomposition

Phân tích bằng bộ lọc thông thấp

LMS

Least Mean Squares

LR

Low Pass Filter for Reconstruction

Trung bình bình phương nhỏ
nhất
Tổng hợp bằng bộ lọc thông

thấp

MEM

Mean-Median Filter

Bộ lọc trung bình trung tâm

MITBIH
MGH/M
F

MIT-BIH Arrhythmia Database

Cơ sở dữ liệu MIT-BIH

MGH/MF Waveform Database

Cơ sở dữ liệu MGH/MF

MLP

Multi-Layer Perceptron Network

Mạng nơron truyền thẳng nhiều
lớp

PAP

Pulmonary Arterial Pressure


Áp suất động mạch phổi

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

RES

Respiratory Impedance

Trở kháng đường hô hấp

RSA

Respiratory Sinus Arrhythmia


Rối loạn nhịp xoang

S

Supraventricular Premature Beat

Loạn nhịp thất trên

SA

Sinoatrial

Nút xoang nhĩ

SNR

Signal to Noise Ratio

Tỉ số tín hiệu trên tạp âm

SVD

Singular Value Decomposition

Phân tích theo các giá trị kỳ dị

TSK

Takaga - Sugeno - Kang neuro Mạng nơ-ron logic mờ TSK

fuzzy network
(Takaga - Sugeno - Kang)

V

Premature Ventricular Contraction

Principal

Tiếng Việt
Biến đổi Wavelet ngược

Component Thành phần chính cốt lõi

Ngoại tâm thu thất


DANH MỤC CÁC BẢNG BIẺU
Danh mục các
Bảng 1.1. Các trường hợp thử nghiệm phục vụ các kịch bản nhận dạng....................22
Bảng 3.1: Tính toán tần số trung tâm để xác định mức phân tích phù hợp loại bỏ ảnh
hưởng của nhịp thở trong tín hiệu ECG ở tần số lấy mẫu 360Hz...............................40
Bảng 3.2: Kết quả tính toán các thông số SNR, CORR, PRD và THi trung bình loại bỏ
ảnh hưởng của nhịp thở sử dụng thành phần A8 và A9 khi sử dụng các họ wavelet bậc 4
và bộ lọc Butterworth_2 - Thử nghiệm 1....................................................................41
Bảng 3.3: Kết quả tính toán các thông số SNR, CORR, PRD và TH1 trung bình loại bỏ
ảnh hưởng của nhịp thở sử dụng thành phần A8 và A9 khi sử dụng các họ wavelet bậc 4
và bộ lọc Butterworth_2 - Thử nghiệm 2....................................................................41

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ


Hình 1.18: Một số ví dụ tín hiệu ECG bị ảnh hưởng của nhịp thở trong cơ sở dữ liệu
MIT- BIH: a) Tín hiệu ECG bị rối loại nhịp tim, b) Tín hiệu ECG bị điều chế biên độ và
c) Tín hiệu ECG bị trôi dạt đường..........................................................................cơ sở
20
Hình 1.19: Một số ví dụ tín hiệu ECG bị ảnh hưởng của nhịp thở trong cơ sở dữ liệu
MGH/MF: a) Tín hiệu ECG bị rối loại nhịp tim, b) Tín hiệu ECG bị điều chế biên độ và
c) Tín hiệu ECG bị trôi dạt dường cơ sở......................................................................21
Hình 2.1: Đồ thị biểu diễn kết quả tính toán các thông số SNR, CORR, PRD và TH1
trung bình khi sử dụng các bộ lọc thông cao -Thử nghiệm 1......................................26
Hình 2.2: Đồ thị biểu diễn kết quả tính toán các thông số SNR, CORR, PRD và TH1
trung bình khi sử dụng các bộ lọc thông cao -Thử nghiệm 2......................................26

Hình 4.4: Đồ thị biểu diễn kết quả khảo sát số luật TSK của các thử nghiệm MIT/1616..61
Hình 4.5: Đồ thị biểu diễn kết quả khảo sát số luật TSK của các thử nghiệm
MGH/20-2064


Mở

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài
Ngày nay cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin và điện tử đã
và đang đem lại nhiều hiệu quả trong đời sống xã hội. Trong y học, công nghệ thông tin
và điện tử đã đem lại nhiều ứng dụng trong chăm sóc sức khỏe con người. Mặt khác các
bác sĩ luôn cần có các thông tin càng chính xác càng tốt cho các công tác chẩn đoán, xác
định bệnh, điều trị và theo dõi diễn biến của bệnh.
Tín hiệu nhịp thở và điện tim (ECG - ElectroCardioGraph) là hai tín hiệu y sinh
cơ bản và quan trọng được sử dụng để xác định tình trạng sức khỏe của một người [72].

Tín hiệu ECG là nguồn thông tin quý giá để xác định các bệnh lý về tim mạch [98]. Tuy
nhiên với đặc thù tín hiệu ECG thường có biên độ nhỏ và dễ bị ảnh hưởng của nhiều
thành phần nhiễu khác nhau như: nhiễu do nguồn điện lưới, do các điện cực tiếp xúc
kém với bề mặt cơ thể của bệnh nhân, do sự thay đổi cảm xúc của bệnh nhân, do quá
trình hô hấp và chuyển động của bệnh nhân... Hiện nay phương pháp thu thập tín hiệu
ECG vẫn được thực hiện bằng cách đo sự chênh lệch điện áp của cặp điện cực gắn trên
người bệnh. Vì vậy khi ta hít thở làm thay đổi thể tích của lồng ngực dẫn đến thay đổi
trở kháng tiếp xúc giữa điện cực - bề mặt cơ thể của người bệnh và véctơ trục điện tim
dẫn đến làm ảnh hưởng đến chất lượng tín hiệu ECG đưa về mạch thu thập [21, 27, 29,
31, 38, 40, 49, 56, 70, 94]. Đồng thời lưu lượng không khí trong quá trình hít thở cũng
làm thay đổi nồng độ Oxygen trong máu, từ đó dẫn tới các thay đổi trong tín hiệu ECG
[47].
Nhận dạng tín hiệu ECG là một trong những vấn đề kỹ thuật vẫn đang được tiếp
tục quan tâm, đầu tư nghiên cứu hiện nay do đây là một vấn đề khó, yêu cầu độ chính
xác và độ tin cậy ngày càng cao hơn. Một trong những nguyên nhân gây khó khăn cho
nhận dạng tín hiệu ECG là sự ảnh hưởng bởi quá trình chuyển động của người bệnh đặc
biệt là các hoạt động của quá trình hô hấp gây ra. Đã có nhiều nghiên cứu ở nước ngoài
đề xuất loại bỏ ảnh hưởng nhịp thở trong tín hiệu ECG [10, 17, 21, 49, 61, 76, 94, 96].
Tại Việt Nam cũng đã có một số công trình như trong luận án của TS. Hoàng Mạnh Hà
đề xuất các phương pháp thích nghi trong lọc nhiễu tín hiệu ECG và luận án của TS.
Vương Hoàng Nam đề xuất phương pháp phân tích thành phần độc lập để loại bỏ nhiễu
trong tín hiệu ECG (tuy nhiên hai luận án này chưa đề cập đến ảnh hưởng của nhịp thở
trong tín hiệu ECG và giải pháp loại bỏ sự ảnh hưởng này). Trong luận án của TS. Chử
Đức Hoàng đề xuất thuật toán phân tích biến động khử khuynh hướng để phân tích
chứng loại nhịp tim, các kết quả nghiên cứu mới chỉ dừng lại ở việc phân tích có bệnh
hay không có bệnh còn trong luận án của TS. Phan Duy Hùng cũng như trong các công
trình [72, 80] các tác giả đề xuất sử dụng một cảm biến gia tốc để đếm số nhịp thở đồng
thời với quá trình thu thập tín hiệu ECG để chẩn đoán chứng ngừng thở của người bệnh.
Vì vậy, đề xuất một giải pháp loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở trong tín hiệu ECG



Mở
phù hợp làm ảnh hưởng nhỏ đến đặc tính của tín hiệu ECG để nâng cao độ tin cậy và độ
chính xác kết quả nhận dạng tình trạng bệnh lý tim mạch của người bệnh hỗ trợ cho các
bác sĩ trong công tác chẩn đoán, xác định bệnh, điều trị và theo dõi diễn biến của bệnh
là rất cần thiết.

2. Mục đích nghiên cứu
Mục đích của luận án là tìm hiểu các ảnh hưởng của nhịp thở gây ra trong tín hiệu
ECG từ đó đề xuất và lựa chọn một giải pháp phù hợp loại bỏ các ảnh hưởng của nhịp
thở trong tín hiệu ECG. Trong trường hợp đo được tín hiệu nhịp thở đồng thời với tín
hiệu ECG luận án đề xuất sử dụng thêm các đặc tính từ thông tin nhịp thở để cải thiện
chất lượng nhận dạng tín hiệu ECG.
Tín hiệu ECG sau khi đã được loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở hoặc sử dụng thêm
các thông tin từ nhịp thở sẽ được đưa vào một số mô hình nhận dạng để kiểm chứng kết
quả so với trước khi loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở hoặc không sử dụng thông tin từ
nhịp thở. Luận án sẽ thử nghiệm nhận dạng với 4 kịch bản sau để so sánh:
•

Kịch bản 1 (là kịch bản cơ sở để so sánh): Nhận dạng tín hiệu ECG trước khi loại
bỏ ảnh hưởng của nhịp thở

•

Kịch bản 2: Nhận dạng tín hiệu ECG sau khi loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở (sử
dụng chung một bộ đặc tính và một mô hình nhận dạng với kịch bản 1)

•

Kịch bản 3: Nhận dạng tín hiệu ECG trước khi loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở

nhưng có sử dụng thêm các đặc tính từ các thông tin của nhịp thở

•

Kịch bản 4: Nhận dạng tín hiệu ECG sau khi loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở và
có sử dụng thêm các đặc tính từ các thông tin của nhịp thở

Các kết quả tính toán, phân tích và nhận dạng sẽ được thực hiện trên phần mềm
Matlab.

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của luận án gồm:
•

Giải phẫu sinh lý học hệ tim mạch - hô hấp và sự ảnh hưởng của nhịp thở gây ra
trong tín hiệu ECG,

Các giải pháp được sử dụng để loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở trong tín hiệu
ECG,


•

Mở
Khả năng bổ sung các đặc tính từ nhịp thở để hỗ trợ nhận dạng tín hiệu ECG,

Với các đối tượng nghiên cứu đã đề xuất ở trên, luận án sẽ được thực hiện với
phạm vi nghiên cứu như sau:
•


Tìm hiểu và lựa chọn một số dạng ảnh hưởng của nhịp thở tới tín hiệu ECG để
tìm các giải pháp khắc phục các ảnh hưởng này,

•

Khảo sát và lựa chọn họ wavelet với bậc phù hợp để loại bỏ ảnh hưởng của nhịp
thở gây ra trong tín hiệu ECG;

•

Khảo sát và lựa chọn một số đặc tính từ nhịp thở tức thời để bổ sung cho véc-tơ
đặc tính dùng trong nhận dạng tín hiệu ECG.
Tìm hiểu và sử dụng một mô hình nhận dạng chung và các cơ sở dữ liệu mẫu để
so sánh và kiểm chứng chất lượng khi áp dụng các giải pháp đề xuất trên,

•
•

Tìm hiểu và phát triển các giải pháp xử lý tín hiệu trong luận án trên mạch phần
cứng (để hướng tới tích hợp giải pháp trên thiết bị nhỏ gọn).

4. Phương pháp nghiên cứu
•

Phối hợp lý thuyết với các mô hình thử nghiệm theo chu trình kín (đề xuất lý
thuyết ^ triển khai các thử nghiệm để kiểm nghiệm ^ hiệu chỉnh lại mô hình lý
thuyết ^...)

•


Các mô hình được phát triển theo hướng khối hóa, phân tích hệ thống theo chu
trình từ tổng thể đến chi tiết.

•

Các giải pháp sẽ được đánh giá bằng thực nghiệm, trên cơ sở tính toán độ tin cậy
và độ cải thiện của các mô hình nhận dạng khi sử dụng các giải pháp đề xuất của
luận án so với không sử dụng đề xuất của luận án. Giải pháp được lựa chọn là
giải pháp có độ chính xác cao nhất khi kiểm tra với bộ số liệu mẫu mới, chưa
được dùng khi xây dựng mô hình.

5. Tiêu chí chọn dữ liệu và phương pháp đánh giá kết quả
Để đánh giá chất lượng của các giải pháp, luận án sẽ sử dụng các bộ số liệu mẫu
đã có sẵn, được xây dựng bởi các nhóm chuyên gia thế giới và đã được nhiều tác giả sử
dụng trong công trình nghiên cứu của họ. Cụ thể trong luận án này sẽ sử dụng 2 cơ sở
dữ liệu mẫu là cơ sở dữ liệu MIT-BIH và cơ sở dữ liệu MGH/MF được công bố tại địa
chỉ www.physionet.org. Các tín hiệu ECG trong hai cơ sở dữ liệu này đã được các bác
sỹ khảo sát và đánh dấu từng vị trí đỉnh R cho mỗi nhịp tim và phân loại từng nhịp tim
trong đó. Ngoài ra cơ sở dữ liệu MGH/MF còn có các tín hiệu nhịp thở đo đồng bộ với
tín hiệu ECG nên rất phù hợp với mục tiêu sử dụng trong luận án.
Đối với mỗi mô hình nhận dạng, nghiên cứu sinh sẽ tạo một bộ mẫu đa dạng gồm
nhiều loại nhịp bệnh với số lượng phân bố tương đối đều (theo khả năng đáp ứng của cơ
sở dữ liệu) từ nhiều người bệnh khác nhau. Bộ mẫu đa dạng này sẽ giúp nâng cao khả
năng tổng quát hóa khi nhận dạng của các mô hình đã được huấn luyện.


Mở
Chất lượng của các giải pháp được đánh giá trên cơ sở so sánh trực tiếp về độ
chính xác của quá trình nhận dạng các mẫu trong các bộ số liệu đã được xây dựng với
cùng một mô hình nhận dạng và cùng một phương pháp trích chọn đối với các đặc tính

dùng chung. Luận án sẽ tạo nhiều kịch bản để so sánh kiểm chứng trên nhiều bộ số liệu
khác nhau nhằm nâng cao được độ tin cậy của các kết quả. Ngoài các so sánh sử dụng
sai số tuyệt đối và sai số tương đối giữa các trường hợp, nghiên cứu sinh còn sử dụng
thêm các test thống kê cho những trường hợp có chuỗi sai số cần đánh giá.

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

6.1.
•

Đề xuất một giải pháp phù hợp sử dụng wavelet loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở
trong tín hiệu ECG với ảnh hưởng nhỏ hơn đến hình dạng và đặc tính tín hiệu
ECG,

•

Đề xuất sử dụng hai đặc tính tức thời từ nhịp thở để bổ sung cho véc-tơ đặc tính
của tín hiệu ECG để cải thiện độ chính xác của quá trình nhận dạng,

•

Xây dựng nhiều kịch bản thử nghiệm để kiểm chứng chứng tỏ rằng khi loại bỏ
ảnh hưởng của nhịp thở hoặc khi sử dụng thêm các thông tin trực tuyến của nhịp
thở thì có thể cải thiện được chất lượng nhận dạng tín hiệu ECG.
Ý nghĩa thực tiễn

6.2.

Bài toán nhận dạng tín hiệu ECG có ý nghĩa thực tiễn cao, chất lượng nhận dạng

có ảnh hưởng tới sức khỏe của người bệnh. Vì vậy đề xuất một giải pháp mới nhằm
nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu ECG có ý nghĩa quan trọng trong thực tiễn, góp
phần bổ sung vào các giải pháp hỗ trợ cho quá trình chẩn đoán, xác định, điều trị và
theo dõi bệnh của bác sĩ tuyến cơ sở.

7. Những đóng góp của luận án
Đã khảo sát để đề xuất sử dụng họ wavelet phù hợp (cụ thể là wavelet họ Coiflets
bậc 4) trong phân tích thành phần xấp xỉ bậc 8 (còn gọi là thành phần A8) tương
ứng với dải tần số của nhịp thở làm cơ sở để loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở khi
phân tích tín hiệu ECG.
• Đã đề xuất sử dụng hai đặc tính từ nhịp thở là biên độ tức thời của nhịp thở tại
đỉnh R của nhịp tim và trung bình 10 chu kỳ cuối cùng của nhịp thở để cải thiện
chất lượng nhận dạng,
Xây dựng các bộ số liệu phục vụ bài toán nhận dạng tín hiệu ECG có xét tới ảnh
hưởng của nhịp thở.
•

•
•

Xây dựng 4 kịch bản nhận dạng tín hiệu ECG để kiểm chứng mức độ ảnh hưởng của
thông tin từ nhịp thở tới chất lượng nhận dạng.

•

Kết quả kiểm chứng chất lượng nhận dạng:
■ Việc loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở trong tín hiệu ECG giúp cải thiện chất


Mở

lượng của nhận dạng tín hiệu ECG,
■ Việc sử dụng thông tin trực tuyến từ nhịp thở cũng giúp cải thiện chất lượng
nhận dạng tín hiệu ECG.

8. Bố cục của luận án
Luận án gồm phần Mở đầu, 4 chương chính, phần kết luận và danh mục các tài
liệu tham khảo cũng như các công trình đã công bố của luận án. Chi tiết của các phần
gồm như sau:
Mở đầu: Trình bày các vấn đề chung của luận án, tóm tắt về nội dung nghiên cứu,
những đóng góp của luận án và bố cục của luận án
Chương 1: Trình bày tổng quan về hệ tim mạch - hô hấp, một số ảnh hưởng của
nhịp thở trong tín hiệu ECG và một số giải pháp đã được sử dụng để loại bỏ ảnh hưởng
của nhịp thở trong tín hiệu ECG. Từ đó đề xuất các định hướng nghiên cứu của luận án
và mô tả khái quát các cơ sở dữ liệu được sử dụng trong luận án.
Chương 2: Trình bày tổng quan một số giải pháp sử dụng bộ lọc thông cao để loại
bỏ ảnh hưởng của nhịp thở trong tín hiệu ECG, khảo sát mức độ ảnh hưởng đến hình
dạng và đặc tính tín hiệu ECG làm cơ sở đề xuất sử dụng phương pháp phân tích tín
hiệu bằng biến đổi wavelet để loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở trong tín hiệu ECG.
Ngoài ra nội dung chương này còn trình bày lý thuyết tổng quát về biến đổi wavelet,
phân tích tín hiệu bằng hàm Hermite và mạng nơ-ron logic mờ TSK.
Chương 3: Trình bày hai đề xuất của luận án là: 1. ứng dụng phép biến đổi
wavelet để loại bỏ ảnh hưởng nhịp thở trong tín hiệu ECG như: trôi dạt đường cơ sở,
điều chế biên độ tín hiệu ECG, 2. sử dụng các đặc tính từ nhịp thở tức thời nhằm năng
cao chất lượng nhận dạng tín hiệu ECG. Đồng thời bước đầu tìm hiểu và xây dựng một
giải pháp đo nhịp thở với kích thước gọn nhẹ sử dụng cảm biến gia tốc MMA8451Q.
Chương 4: Trình bày phương pháp phân tích và trích chọn đặc tính tín hiệu ECG
bằng hàm phân tích tín hiệu chuẩn Hermite phục vụ bài toán nhận dạng tín hiệu ECG;
Ứng dụng mạng nơ-ron logic mờ TSK xây dựng mô hình nhận dạng tín hiệu ECG kiểm
chứng giải pháp đề xuất của luận án và Kết quả nhận dạng tín hiệu ECG.
Phần cuối cùng là kết luận và hướng phát triển, danh mục các tài liệu tham

khảo cũng như các công trình đã công bố của luận án.


Chương I: Tổng quan về ảnh hưởng của nhịp thở
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ ẢNH HƯỞNG CỦA NHỊP
THỞ TRONG TÍN HIỆU ECG
Chương này trình bày tổng quan về hệ tim mạch - hô hấp, một số ảnh hưởng của
nhịp thở trong tín hiệu ECG và một số giải pháp đã được sử dụng để loại bỏ ảnh hưởng
của nhịp thở trong tín hiệu ECG. Từ đó đề xuất các định hướng nghiên cứu của luận án
và mô tả khái quát các cơ sở dữ liệu được sử dụng trong luận án.

1.1.
1.1.1.

Hệ tim mạch
Trái tim

Trong cơ thể con người, trái tim đóng vai trò trung tâm của hệ tim mạch. Tim nằm
trong lồng ngực giữa phổi phía sau xương ức, trên cơ hoành và hơi lệch sang trái.
Tim có cấu trúc giải phẫu như trên hình 1.1 [60, 87], tim gồm hai khối cơ rỗng,
hình tháp đáy ở trên và đỉnh ở dưới. Vách nhĩ - thất chia tim thành hai phần là: Tim trái
và tim phải.
Tim
phải
Carbon dioxide. Tim trái chứa máu đỏ tươi,
Hình
1.1:chứa
Cấumáu
trúc đỏ
giảisẫm,

phẫunhiều
của tim
giàu Oxygen và dưỡng chất. Mỗi bên được chia thành 2 ngăn, tâm nhĩ ở trên, tâm thất ở
dưới. Để kiểm soát dòng chảy của máu, trong tim tồn tại bốn van: Van hai lá, van ba lá,
van động mạch chủ và van động mạch phổi. Giữa tâm nhĩ trái và tâm thất trái là van hai
lá, giữa tâm nhĩ phải và tâm thất phải là van ba lá, van động mạch phổi nằm giữa tâm
thất phải và động mạch phổi, van động mạch chủ nằm trong dòng chảy của tâm nhĩ
phải. Giữa các động mạch và các tâm thất có van tổ chim ngăn không cho máu chảy
ngược về tim.

TÍÌTỈI thất


Chương I: Tổng quan về ảnh hưởng của nhịp thở
Thành tim được hình thành từ các cơ tim (cơ nhĩ, cơ thất và những sợi cơ có tính
kích thích, dẫn truyền đặc biệt), cơ tim chịu trách nhiệm về các hoạt động cơ học của
tim (quá trình bơm máu). Quá trình co bóp của tim dẫn đến hình thành các xung điện,
các xung điện này được gọi là điện thế hoạt động của tim và tạo nên các dạng sóng tín
hiệu và khi xếp chồng các dạng sóng tín hiệu này ta thu được tín hiệu ECG như hình
1.4.
1.1.2.
1.1.2.1.

Hệ thống dẫn truyền của tim
Quá trình điện học của tim [4, 5]

Quá trình điện học của tim là do sự biến đổi hiệu điện thế giữa mặt trong và mặt
ngoài màng tế bào cơ tim. Sự biến đổi hiệu điện thế này bắt nguồn từ sự di chuyển của
các
ion K+, Na+, ... từ ngoài vào trong tế bào và từ trong tế bào ra ngoài khi tế bào cơ tim

hoạt động.
Khi tế bào bắt đầu hoạt động (bị kích thích) điện thế mặt ngoài màng tế bào sẽ trở
thành âm tính tương đối (bị khử mất cực dương) so với mặt trong, được gọi đó là hiện
tượng khử cực (depolarization).
Sau đó, tế bào dần dần lập lại thế thăng bằng ion lúc nghỉ, điện thế mặt ngoài trở
lại dương tính tương đối (tái lập cực dương), được gọi đó là hiện tượng tái cực
(repolarization).
1.1.2.2.

Quá trình hình thành tín hiệu ECG

Cơ tim có cấu tạo đặc biệt gồm những thớ cơ vân đan chằng chịt với nhau và
chúng co bóp khi bị kích thích. Bên cạnh các sợi co bóp, còn có các sợi cơ đặc biệt có
nhiệm vụ tạo ra và dẫn truyền xung điện đến các sợi cơ của tim.
Tim hoạt động được là nhờ một xung điện truyền qua hệ thống thần kinh tự trị của
ĩ từ một hạch - gọi là nút xoang nhĩ (SA - sinoatrial) - gồm
Ẩđầu
mầ
tim. Xung điện được bắt1X
Hình 1.2: Hệ thống dẫn truyền của tim
các tế bào có khả năng tự tạo xung điện (Electric Impulse). Xung điện này truyền ra các
cơ chung quanh làm co bóp hai tâm nhĩ (tạo nên sóng P). Sau đó dòng điện tiếp tục
truyền theo 1 chuỗi tế bào đặc biệt tới một hạch khác gọi là nút nhĩ thất (AV Atrioventricular)


Chương I: Tổng quan về ảnh hưởng của nhịp thở
nằm gần khu tiếp giáp giữa các tâm thất rồi theo chuỗi tế bào sợi Purkinịe chạy dọc theo
vách chia hai tâm thất lan vào các cơ chung quanh làm hai tâm thất co bóp (tạo nên
phức bộ QRS). Sau đó xung điện giảm đi, tâm thất dãn ra (tạo nên sóng T) [60]. Để thu
được tín hiệu ECG, người ta đặt các điện cực của máy ghi ECG lên cơ thể. Tùy theo vị

trí đặt các điện cực mà hình dáng của tín hiệu ECG sẽ khác nhau.
Tín hiệu ECG đại diện cho một số sự kiện điện trong tim, chẳng hạn như tâm nhĩ
i­ ­ ­1­­­1­­­1­­­1­­­1­­­1­­­1
Time[mslC
200 300
00 khử cực,
600 700
khử cực, tâm 100
nhĩ tái phân
cực, 400
tâm5thất
tâm thất tái phân cực... Một tín hiệu
Hìnhbình
1.3:thường
Mẫu các
dạng
nhauđặc
hình
thành
tín1.4 [60, 93]. Tín hiệu ECG
ECG
gồm
cácsóng
điểmkhác
và đoạn
trưng
nhưnên
hình
là thông tin quan trọng trong chẩn đoán và theo dõi lâm sàng [10, 11, 66, 84, 86, 103].
hiệu ECG 1.1.3. Tín hiệu ECG



•

Chương I: Tổng quan về ảnh hưởng của nhịp thở
Sóng P: đại diện cho làn sóng khử cực lan truyền từ nút xoang sang tâm nhĩ, độ
dài của sóng P thường từ 80ms đến 100ms.

•

Khoảng PR: là khoảng thời gian cần thiết để xung điện đi từ nút xoang qua nút
nhĩ thất (AV) vào các tâm thất, độ dài khoảng PR thường từ 120ms đến 200ms.

•

Phức bộ QRS: là quá trình khử cực tâm thất, độ dài của phức bộ QRS bình
thường là từ 80ms đến 100ms.

•

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
trùng với đường đẳng điện.
•

•
1.1.4.

và đoạn này có điện thế

Khoảng QT: là thời gian xảy ra cả hai quá trình khử cực và tái cực tâm nhĩ,
khoảng thời gian này có thể dao động từ 200ms đến 400ms tùy thuộc vào nhịp
tim.

Sóng T: đại diện tái cực thất và thời gian kéo dài hơn so với quá trình khử cực.
Các chuyển đạo ECG

Cơ thể con người là một chất dẫn điện tốt, do đó hoạt động điện của tim có thể
thu được bằng cách sử dụng các cặp điện cực gắn trên bề mặt cơ thể. Các điện cực ghi
lại hình chiếu véctơ tổng hợp của các xung điện trong tim. Vị trí các điện cực khác nhau
sẽ thu được hình dáng của tín hiệu ECG khác nhau. Một cặp điện cực được gọi là một
chuyển đạo, hệ thống các chuyển đạo được sử dụng phổ biến nhất là hệ thống 12
chuyển đạo tiêu chuẩn được xác định bởi Einthoven [24, 28].
Ba chuyển đạo lưỡng cực các chi (I, II, III) như hình 1.5 là các điện cực được đặt
theo hình tam giác (cánh tay trái, cánh tay phải và chân trái) với tim ở trung tâm. Sự bố
trí này được gọi là tam giác của Eithoven.


Chương I: Tổng quan về ảnh hưởng của nhịp thở


Hình 1.5: Ba chuyển đạo I, II, III bố trí theo tam giác Eithoven
Ba chuyển đạo đơn cực các chi tăng cường (aVF, aVL, aVF) như hình 1.6 là các
điện cực cũng có cùng vị trí như trong trường hợp của các chuyển đạo I, II và III. Sự
khác biệt là cặp điện cực của các chuyển đạo là điện thế của một đỉnh tam giác và trung
bình của hai đỉnh còn lại.

Hình 1.6: Ba chuyển đạo đơn cực các chi tăng cường (aVF, aVL, aVF)
Sáu chuyển đạo đơn cực trước tim được ký hiệu từ V1 đến V6 như hình 1.7 là các
chuyển đạo được định nghĩa là sự khác biệt giữa điện thế của điện cực đặt trên ngực với
điện cực trung tâm Wilson có điện thế bằng 0.

Hình 1.7: Sáu chuyển đạo trước tim (V1, V2, V3, V4, V5, V6)
Trong luận án sử dụng các mẫu tín hiệu ECG từ các cơ sở dữ liệu chuẩn đã được
các trung tâm nghiên cứu quốc tế đo và thu thập từ các bệnh nhân thực tế. Tuy nhiên các


Chương I: Tổng quan về ảnh hưởng của nhịp thở
cơ sở dữ liệu cũng không thu thập đủ 12 đường chuyển đạo mà chỉ có từ 1 đến 3 chuyển
đạo (tùy theo lựa chọn của người đo và của từng bệnh nhân cụ thể).

1.2.

Hệ hô hấp


Chương I: Tổng quan về ảnh hưởng của nhịp thở
Phổi đóng vai trò trung tâm của hệ hô hấp, phổi đảm bảo việc hấp thụ Oxygen loại
bỏ Carbon dioxide trong các tế bào máu. Oxygen được vận chuyển từ phổi đến các tế
bào trong cơ thể thông qua các mạch máu. Hệ hô hấp thực hiện điều này thông qua hơi

thở. Khichúng ta hít thở làm thay đổi thể tích và áp suất trong lồng ngực và trong phế
nang tạo dòng khí từ ngoài vào trong phế nang và từ phế nang ra ngoài.
1.2.1.

Cấu trúc của phổi

Phổi gồm có hai buồng phổi nằm trong lồng ngực được bao bọc bởi các xương
sườn, phía dưới là cơ hoành. Giữa hai buồng phổi là khí quản (1). Khí quản phân ra hai
nhánh phế quản chính (2) và (3).
Hình 1.8: Cấu trúc giải phẫu của phổi [106]
Buồng phổi bên trái có 2 thùy (trái-trên (5a), trái-dưới (5b)), bên phải có 3 thùy
(phải-trên (4a), phải-giữa (4b) và phải-dưới (4c)). Mỗi buồng phổi có một phế quản
chính, một động mạch (8) và hai tĩnh mạch - những ống dẫn này chia như nhánh cây chi
chít từ lớn ở giữa ngực (trung thất) đến cực nhỏ phía ngoài cùng của buồng phổi - kèm
theo là các dây thần kinh và mạch bạch huyết.
Với các cấu trúc như đã trình bày ở trên, trong quá trình hô hấp (được mô tả ở
phần tiếp theo), các chuyển động của lồng ngực sẽ làm thay đổi điều kiện và môi trường
đo tín hiệu ECG dẫn tới gây ra các ảnh hưởng trong tín hiệu ECG thu thập được.
1.2.2.

Các động tác của hệ hô hấp

Hệ hô hấp có hai động tác chính là động tác hít vào và động tác thở ra. Động tác
hít vào được thực hiện do các cơ hít vào co lại làm tăng kích thước của lồng ngực theo
cả ba chiều: Chiều thẳng đứng, chiều trước sau và chiều ngang. Khi kích thước lồng
ngực tăng lên, phổi được kéo giãn ra làm áp suất không khí ở phế nang thấp hơn áp suất
ở khí quyển và không khí từ ngoài tràn vào phổi. Cuối chu kỳ hít vào, các cơ hít vào
giãn ra và động tác thở ra được bắt đầu. Quá trình thở ra làm các xương sườn hạ xuống,
cơ hoành lồi lên phía lồng ngực, thể tích của lồng ngực giảm đi, phổi co lại làm áp suất
trong phế nang cao hơn áp suất khí quyển nên không khí từ phổi đi ra ngoài.


Hình 1.9: Các động tác của quá trình hô hấp
Quá trình hít vào - thở ra đã làm thay đổi thể tích lồng ngực dẫn đến làm thay đổi


Chương I: Tổng quan về ảnh hưởng của nhịp thở
trở kháng tiếp xúc giữa điện cực với bề mặt cơ thể và thay đổi góc của vectơ tim so với
vectơ tham chiếu gây ra các ảnh hưởng trong tín hiệu ECG đưa về mạch thu thập.

1.3.

Một số ảnh hưởng của nhịp thở trong tín hiệu ECG

Phổi và tim được kết nối bởi các mạch máu để đảm bảo rằng tất cả các bộ phận
trong cơ thể nhận được lượng Oxygen và dưỡng chất cần thiết. Phổi lần lượt đóng một
vai trò chủ đạo trong việc hấp thụ Oxygen và giải phóng Carbon dioxide, các cơn co
thắt của tim giúp lưu thông máu khắp cơ thể. Vì vậy dễ dàng nhận thấy rằng nhịp thở có
ảnh hưởng tới các đặc tính của tín hiệu ECG và sự ảnh hưởng này được phân tích lần
đầu tiên bởi hệ thống Einthoven [25]. Các nghiên cứu của [70, 94] cũng đã chỉ ra rằng
các hoạt động hô hấp dẫn đến sự thay đổi véctơ trục điện tim [94]. Mặt khác khi ta hít
thở làm cho thể tích của lồng ngực thay đổi dẫn đến làm thay đổi trở kháng tiếp xúc
giữa bề mặt da của cơ thể với điện cực thu thập tín hiệu ECG [49] làm ảnh hưởng đến
chất lượng tín hiệu ECG đưa về mạch thu thập [35, 39, 63] dẫn đến làm thay đổi các
thông tin lâm sàng trong việc chẩn đoán, xác định bệnh, điều trị và theo dõi diễn biến
của bệnh [39, 52]. Xét về mặt tín hiệu thì nhịp thở có dải tần từ [0,05 ^1]Hz tương ứng
với vùng tần số thấp của tín hiệu ECG làm thay đổi chu kỳ R-R, sóng P và sóng T trong
tín hiệu ECG và gây ra ba ảnh hưởng trong tín hiệu ECG đó là rối loạn nhịp tim, điều
chế biên độ tín hiệu ECG và trôi dạt đường cơ sở.
1.3.1.


Rối loạn nhịp tim

Rối loạn nhịp tim là hiện tượng khoảng thời gian (chu kỳ) R-R của tín hiệu ECG
bị thay đổi theo nhịp thở [17, 21, 23, 29, 38, 40, 47, 56, 75], cụ thể là khoảng R-R rút
ngắn trong thời gian hít vào và kéo dài trong thời gian thở ra như trên hình 1.10.
Mặt khác đối với bài toán nhận dạng tín hiệu ECG khoảng R-R của tín hiệu
ECG là một đặc tính quan trọng [57, 68, 73, 74, 98] nên việc chu kỳ R-R thay
đổi sẽ làm ảnh hưởng tiêu cực tới chất lượng của quá trình nhận dạng tín hiệu
ECG.


Chương I: Tổng quan về ảnh hưởng của nhịp thở

Hình 1.10: Tín hiệu ECG có khoảng R-R thay đổi và tín hiệu nhịp thở
1.3.2.

Điều chế biên độ tín hiệu ECG

Điều chế biên độ tín hiệu ECG là một hiện tượng mà biên độ đỉnh R của tín hiệu
ECG bị điều chế theo nhịp thở [49, 70, 94] như trên hình 1.11. Trong quá trình hít vào,
cơ hoành dịch chuyển xuống dưới không khí được điền đầy vào trong phổi làm đỉnh tim
được kéo dài về phía bụng, quá trình thở ra, nhờ chuyển động lên của cơ hoành khí
được đẩy hết ra khỏi phổi nên đỉnh của tim dịch chuyển về phía ngực [20]. Vì vậy quá
trình hít thở đã làm thay đổi thể tích của lồng ngực dẫn đến sự thay đổi trở kháng của
lồng ngực [49] và thay đổi góc của vectơ tim so với vectơ tham chiếu [94].

Đối với bài toán nhận dạng tín hiệu ECG, biên độ đỉnh R cũng là một đặc tính
quan trọng của nhận dạng tín hiệu ECG [57, 68, 73, 74, 93, 98] nên việc điều chế đỉnh
R của tín hiệu ECG cũng làm ảnh hưởng xấu tới kết quả nhận dạng.
1.3.3.


Trôi dạt đường cơ sở

Quá trình hít thở làm co dãn trên bề mặt cơ thể dẫn đến trở kháng tiếp xúc giữa
các điện cực và bề mặt cơ thể bị thay đổi gây ra trôi dạt đường cơ sở trong tín hiệu ECG
[10, 28, 36, 58, 61, 64, 69, 97, 103] được ví dụ như trên hình 1.12. Trôi dạt đường cơ sở
làm thay đổi biên độ đỉnh R của tín hiệu ECG. Vì vậy việc điều chế này cũng làm ảnh
hưởng xấu tới kết quả nhận dạng tín hiệu ECG.


Chương I: Tổng quan về ảnh hưởng của nhịp thở

Hình 1.12: Tín hiệu ECG bị trôi dạt đường cơ sở và tín hiệu nhịp thở

1.4.

Một số phương pháp loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở trong tín hiệu

ECG
Như đã trình bày ở mục 1.3 các hoạt động của quá trình hô hấp đã làm biến đổi
hình dạng và đặc tính của tín hiệu ECG, do đó ảnh hưởng đến công tác chẩn đoán, xác
định bệnh, điều trị bệnh và theo dõi diễn biến bệnh của bác sĩ. Vì vậy đã có một số công
trình nghiên cứu đề xuất giải pháp loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở trong tín hiệu ECG.
Trong số các phương pháp được sử dụng phổ biến để loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở
trong tín hiệu ECG có thể kể tới các phương pháp sử dụng bộ lọc thông cao tĩnh hoặc
các phương pháp sử dụng các bộ lọc thông cao thích nghi.
Các tác giả trong [45, 48, 76, 84, 95] đề xuất sử dụng bộ lọc thông cao FIR
(Finite Impulse Response) để loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở trong tín hiệu ECG. Trong
[48] đề xuất sử dụng bộ lọc FIR bậc 56 và 100 tần số cắt 3,5Hz; trong [45, 84] đề xuất
sử dụng bộ lọc FIR bậc 100, tần số cắt 3Hz; trong [76] đề xuất sử dụng bộ lọc IIR

(Infinite Impulse Response) tần số cắt 0,5Hz và trong [95] đề xuất sử dụng bộ lọc FIR
bậc 255 tần số cắt 0,8Hz để loại bỏ ảnh hưởng nhịp thở trong tín hiệu ECG.
Phương pháp sử dụng bộ lọc thông cao có nhược điểm là tần số cắt của bộ lọc cố
định trong khi đó ảnh hưởng của nhịp thở trong tín hiệu ECG là phi tuyến [17, 21, 49,
94] và phụ thuộc nhiều vào trạng thái của người bệnh. Vì vậy, nếu chọn tần số cắt của
bộ lọc quá cao sẽ loại bỏ một số thông tin lâm sàng trong vùng tần số thấp của tín hiệu
ECG còn nếu chọn tần số cắt quá thấp sẽ không loại bỏ được ảnh hưởng của nhịp thở
trong tín hiệu ECG. Để khắc phục một số hạn chế này, các tác giả trong các công trình
[17, 64, 69, 92, 96, 103] đề xuất sử dụng bộ lọc thích nghi.
Các tác giả trong [69, 92] đề xuất sử dụng thuật toán lọc thích nghi LMS (Least
Mean Squares); trong [64] đề xuất sử dụng bộ lọc thích nghi Kalman; trong [17, 96] đề
xuất sử dụng bộ lọc số có đáp ứng xung hữu hạn FIR (Finite Impulse Response) kết hợp
với thuật toán lọc thích nghi LMS để loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở trong tín hiệu
ECG.
Các kết quả thực nghiệm trên cơ sở dữ liệu MIT-BIH đã khắc phục được hạn chế của
phương pháp lọc sử dụng bộ lọc thông cao. Tuy nhiên phương pháp sử dụng bộ lọc


Chương I: Tổng quan về ảnh hưởng của nhịp thở
thích nghi có nhược điểm là yêu cầu tín hiệu nhịp thở thực để tham chiếu và cập nhật hệ
số của bộ lọc dẫn đến thời gian tính toán lớn.
Các tác giả trong [78] đề xuất sử dụng thuật toán FastICA bằng phương pháp
phân tích thành phần độc lập (ICA - Independent Component Analysis) để loại bỏ ảnh
hưởng của nhịp thở trong tín hiệu ECG; trong [21, 49] đề xuất sử dụng phương pháp
phân tích theo thành phần chính (PCA - Principal Component Analysis) và phân tích
thành phần chính cốt lõi (kPCA - Kernel PCA). Phương pháp phân tích thành phần độc
lập có nhược điểm là tín hiệu ECG và thành phần do nhịp thở gây ra phải độc lập tuyến
tính và phi Gauss; phương pháp PCA đặc biệt là kPCA có nhược điểm là thời gian tính
toán lớn.
Các tác giả trong [56, 65, 104] sử dụng phương pháp EMD (Empirical Mode

Decomposition); trong [108] đề xuất sử dụng phương pháp EMD kết hợp bộ lọc thích
nghi LMS; trong [36] đề xuất sử dụng bộ lọc trung bình trung tâm MEM (MeanMedian Filter) để loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở trong tín hiệu ECG. Các kết quả thực
nghiệm trên bộ cơ sở dữ liệu MIT-BIH cho thấy phương pháp đã loại bỏ được ảnh
hưởng của nhịp thở trong tín hiệu ECG nhưng làm ảnh hưởng đến đặc tính của tín hiệu
ECG như sóng P, T và phân đoạn S-T.

1.5.

Định hướng của luận án

Từ các phân tích ở trên cho thấy ảnh hưởng của nhịp thở đến tín hiệu ECG là gián
tiếp, về mặt tín hiệu thì ảnh hưởng này là phi tuyến [17, 21, 49, 94] và gây ra rối loạn
nhịp tim, điều chế biên độ và trôi dạt đường cơ sở trong tín hiệu ECG làm ảnh hưởng
đến chất lượng nhận dạng tín hiệu ECG. Một trong những khó khăn trong việc loại bỏ
ảnh hưởng của nhịp thở trong tín hiệu ECG nhằm nâng cao chất lượng nhận dạng tín
hiệu ECG đó là: Các ảnh hưởng của nhịp thở gây ra trong tín hiệu ECG là gián tiếp và
phi tuyến; trong các trường hợp bệnh lý tín hiệu ECG thường biến thiên mạnh cả về
biên độ và hình dạng; quá trình thu thập tín hiệu ECG và nhịp thở trên các bênh nhân
thực tế gặp nhiều khó khăn, đặc biệt là các bệnh nhân tim mạch.
Các giải pháp đề xuất loại bỏ ảnh hưởng của nhịp thở trong tín hiệu ECG như
phương pháp sử dụng bộ lọc thông cao [45, 48, 76, 84, 95] làm ảnh hưởng mạnh đến
hình dạng và đặc tính của tín hiệu ECG, phương pháp sử dụng bộ lọc thích nghi [17, 64,
69, 92, 96] yêu cầu tín hiệu nhịp thở thực để tham chiếu và cập nhật hệ số của bộ lọc
dẫn đến thời gian tính toán lớn, phương pháp phân tích thành phần độc lập (ICA) [78]
yêu cầu các tín hiệu và nhiễu phải độc lập tuyến tính, phương pháp phân tích thành phần
chính (PCA) [49] và phân tích thành phần chính cốt lõi (kPCA) [21] yêu cầu thời gian
tính toán lớn,... Vì vậy trong luận án này sẽ đề xuất giải pháp loại bỏ ảnh hưởng của
nhịp thở trong tín hiệu