Tổng quan nghiên cứu

Bệnh tim mạch là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong trên toàn cầu, với khoảng 17,3 triệu người chết mỗi năm và dự kiến tăng lên 23,6 triệu người vào năm 2030. Tại Việt Nam, theo thống kê của Bộ Y tế, mỗi năm có khoảng 200.000 người tử vong do bệnh tim mạch, chiếm 33% tổng số ca tử vong. Tỷ lệ tăng huyết áp ở người trưởng thành trong độ tuổi 18-65 chiếm khoảng 25%. Việc phát hiện sớm và chẩn đoán chính xác các bệnh tim dựa trên tín hiệu điện tim (ECG) là rất cần thiết để giảm thiểu tỷ lệ tử vong và nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe.

Luận văn tập trung vào thiết kế và thi công hệ thống thu thập tín hiệu điện tim ECG có khả năng hiển thị tín hiệu trực tiếp qua smartphone, nhằm phục vụ nhu cầu giám sát sức khỏe tim mạch một cách tiện lợi và hiệu quả. Nghiên cứu được thực hiện trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của công nghệ IoT và mạng không dây, với phạm vi tập trung tại thành phố Hồ Chí Minh trong năm 2020. Mục tiêu cụ thể là xây dựng mô hình thu thập tín hiệu ECG, truyền dữ liệu lên server và hiển thị trên thiết bị di động, góp phần hỗ trợ công tác học tập, nghiên cứu và ứng dụng trong y tế từ xa.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

  • Nguyên lý hoạt động của tim và điện tim: Tim hoạt động theo chu kỳ gồm pha co tâm nhĩ, co tâm thất và giãn chung, tạo ra các tín hiệu điện tim đặc trưng với các sóng P, QRS, T, U. Tín hiệu ECG phản ánh hoạt động điện học của tim, được ghi lại qua các chuyển đạo chuẩn như chuyển đạo mẫu, đơn cực chi và trước tim.

  • Lý thuyết về bộ lọc số: Bộ lọc số FIR (Finite Impulse Response) và CIC (Cascaded Integrator–Comb) được sử dụng để loại bỏ nhiễu cao tần và thành phần DC trong tín hiệu ECG, đảm bảo chất lượng tín hiệu thu thập.

  • Kiến trúc hệ điều hành Android và giao thức TCP/IP: Hệ thống sử dụng nền tảng Android để phát triển ứng dụng hiển thị tín hiệu ECG trên smartphone, đồng thời áp dụng giao thức TCP/IP để truyền dữ liệu tin cậy qua mạng không dây.

  • Phần cứng vi điều khiển và cảm biến: Sử dụng module vi điều khiển ESP8266EX tích hợp WiFi, cảm biến ADS1292R thu tín hiệu ECG với độ phân giải 24 bit, và màn hình OLED SSD1306 để hiển thị dữ liệu trực tiếp.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Thu thập dữ liệu tín hiệu điện tim từ ba điện cực gắn trên cơ thể người, sử dụng cảm biến ADS1292R để chuyển đổi tín hiệu tương tự sang số.

  • Phương pháp phân tích: Xử lý tín hiệu qua bộ lọc số FIR và CIC, tính toán nhịp tim bằng phương pháp đạo hàm bậc 1, truyền dữ liệu qua giao thức TCP/IP lên server và hiển thị trên ứng dụng Android.

  • Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện trong năm 2020, bao gồm các giai đoạn thiết kế phần cứng, phát triển phần mềm, thi công hệ thống, kiểm tra và đánh giá kết quả.

  • Cỡ mẫu và chọn mẫu: Hệ thống được thử nghiệm trên nhiều vị trí đo tín hiệu ECG khác nhau trên cơ thể người, so sánh với các thiết bị đo ECG chuẩn để đánh giá độ chính xác.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Thiết kế thành công hệ thống thu thập và hiển thị tín hiệu ECG: Hệ thống sử dụng cảm biến ADS1292R, vi điều khiển ESP8266EX và màn hình OLED SSD1306 đã thu được tín hiệu ECG rõ ràng với độ phân giải 24 bit, truyền dữ liệu lên server và hiển thị trực tiếp trên smartphone.

  2. Chất lượng tín hiệu được cải thiện nhờ bộ lọc số: Bộ lọc FIR thông thấp với bậc 161 và bộ lọc CIC đã loại bỏ hiệu quả nhiễu cao tần và thành phần DC, giúp tín hiệu ECG có biên độ ổn định và dễ dàng phân tích.

  3. Độ chính xác nhịp tim đạt trên 95% so với thiết bị chuẩn: So sánh kết quả đo nhịp tim từ hệ thống với các thiết bị ECG thương mại cho thấy sai số trung bình dưới 5%, đảm bảo tính tin cậy trong giám sát sức khỏe.

  4. Thời gian sử dụng pin kéo dài khoảng 7-27 giờ: Với pin LiPo dung lượng 2000 mAh và thiết kế tiết kiệm năng lượng, hệ thống có thể hoạt động liên tục từ 7 giờ (công suất cực đại) đến 27 giờ (công suất trung bình), phù hợp cho thiết bị đeo theo dõi sức khỏe.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy việc ứng dụng vi điều khiển ESP8266EX tích hợp WiFi và cảm biến ADS1292R trong thu thập tín hiệu ECG là khả thi và hiệu quả. Bộ lọc số FIR và CIC đã xử lý tốt các nhiễu môi trường, nâng cao chất lượng tín hiệu thu được. So sánh với các nghiên cứu trước đây sử dụng Bluetooth Low Energy (BLE) hay các module IEEE802 cho thấy hệ thống này có ưu điểm về chi phí thấp, dễ dàng tích hợp và truyền dữ liệu ổn định qua TCP/IP.

Việc hiển thị tín hiệu trực tiếp trên smartphone giúp người dùng và bác sĩ có thể theo dõi sức khỏe tim mạch mọi lúc mọi nơi, phù hợp với xu hướng y tế từ xa và hồ sơ y tế điện tử. Thời gian sử dụng pin dài cũng đáp ứng nhu cầu giám sát liên tục trong thực tế. Dữ liệu thu thập được lưu trữ trên server giúp thuận tiện cho việc phân tích, nghiên cứu và chẩn đoán sau này.

Biểu đồ so sánh nhịp tim trung bình giữa hệ thống và thiết bị chuẩn có thể minh họa rõ sự tương đồng và độ chính xác cao của hệ thống. Bảng thống kê dòng tiêu thụ điện và công suất các thành phần phần cứng cũng cho thấy thiết kế tiết kiệm năng lượng hiệu quả.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tối ưu hóa thuật toán xử lý tín hiệu: Cải tiến bộ lọc số và thuật toán tính nhịp tim để nâng cao độ chính xác và giảm độ trễ, hướng tới xử lý tín hiệu theo thời gian thực với độ trễ thấp hơn 100 ms.

  2. Phát triển ứng dụng đa nền tảng: Mở rộng ứng dụng hiển thị tín hiệu ECG sang các hệ điều hành iOS và web để tăng khả năng tiếp cận người dùng và hỗ trợ đa thiết bị.

  3. Nâng cấp phần cứng cho thiết bị đeo nhỏ gọn hơn: Thiết kế bo mạch tích hợp cao, giảm kích thước và trọng lượng thiết bị, đồng thời tăng dung lượng pin để kéo dài thời gian sử dụng trên 48 giờ.

  4. Xây dựng hệ thống cảnh báo tự động: Tích hợp trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu ECG và cảnh báo sớm các dấu hiệu bất thường về tim mạch, giúp người dùng và bác sĩ can thiệp kịp thời.

  5. Thời gian thực hiện: Các giải pháp trên nên được triển khai trong vòng 1-2 năm tới, phối hợp giữa các nhóm nghiên cứu kỹ thuật và y tế để đảm bảo tính ứng dụng thực tiễn.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Sinh viên và giảng viên ngành kỹ thuật y sinh: Học tập và nghiên cứu về thiết kế hệ thống thu thập và xử lý tín hiệu sinh học, ứng dụng IoT trong y tế.

  2. Nhà phát triển phần mềm và phần cứng y tế: Tham khảo kiến thức về tích hợp cảm biến, vi điều khiển, giao thức truyền thông và phát triển ứng dụng di động.

  3. Bác sĩ và chuyên gia y tế: Hiểu rõ về công nghệ giám sát điện tim từ xa, hỗ trợ chẩn đoán và theo dõi bệnh nhân hiệu quả hơn.

  4. Các tổ chức nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ y tế: Áp dụng mô hình và giải pháp trong phát triển sản phẩm chăm sóc sức khỏe thông minh, nâng cao chất lượng dịch vụ y tế từ xa.

Câu hỏi thường gặp

  1. Hệ thống thu thập tín hiệu ECG này có thể sử dụng cho những đối tượng nào?
    Hệ thống phù hợp với người trưởng thành cần theo dõi sức khỏe tim mạch, bệnh nhân tim mạch cần giám sát liên tục, và các cơ sở y tế muốn áp dụng công nghệ giám sát từ xa. Ví dụ, người cao tuổi có thể sử dụng thiết bị đeo để theo dõi nhịp tim hàng ngày.

  2. Độ chính xác của hệ thống so với thiết bị ECG thương mại như thế nào?
    Hệ thống đạt độ chính xác trên 95% trong đo nhịp tim so với các thiết bị chuẩn, với sai số trung bình dưới 5%. Điều này được xác nhận qua thử nghiệm so sánh tại nhiều vị trí đo trên cơ thể.

  3. Tín hiệu ECG được truyền lên smartphone bằng công nghệ gì?
    Dữ liệu được truyền qua giao thức TCP/IP sử dụng WiFi tích hợp trên vi điều khiển ESP8266EX, đảm bảo truyền tải dữ liệu tin cậy và ổn định trong mạng nội bộ.

  4. Thời gian sử dụng pin của thiết bị là bao lâu?
    Với pin LiPo 2000 mAh, thiết bị có thể hoạt động liên tục từ 7 giờ (công suất cực đại) đến 27 giờ (công suất trung bình), phù hợp cho việc giám sát dài hạn.

  5. Hệ thống có thể mở rộng để giám sát các chỉ số sinh học khác không?
    Có thể, nhờ kiến trúc mở và khả năng lập trình linh hoạt của vi điều khiển ESP8266EX, hệ thống có thể tích hợp thêm các cảm biến khác như đo huyết áp, oxy máu, hoặc hô hấp để giám sát đa chỉ số sức khỏe.

Kết luận

  • Đã thiết kế và thi công thành công hệ thống thu thập tín hiệu điện tim ECG với khả năng hiển thị trực tiếp trên smartphone qua mạng WiFi.
  • Bộ lọc số FIR và CIC đã nâng cao chất lượng tín hiệu, giúp đo nhịp tim chính xác với sai số dưới 5%.
  • Hệ thống có thời gian sử dụng pin từ 7 đến 27 giờ, đáp ứng nhu cầu giám sát liên tục.
  • Giải pháp truyền dữ liệu qua giao thức TCP/IP đảm bảo tính ổn định và tin cậy trong truyền tải.
  • Đề xuất phát triển thêm các tính năng cảnh báo tự động và mở rộng ứng dụng đa nền tảng trong tương lai.

Tiếp theo, nghiên cứu sẽ tập trung vào tối ưu thuật toán xử lý tín hiệu, thu nhỏ kích thước thiết bị và phát triển ứng dụng đa nền tảng để nâng cao tính ứng dụng thực tiễn. Đề nghị các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp trong lĩnh vực y tế thông minh phối hợp triển khai để đưa sản phẩm vào sử dụng rộng rãi.