Nâng Cao Độ Chính Xác Phân Loại Tín Hiệu Điện Tim Loạn Nhịp Bằng Mô Hình Nhận Dạng Kết Hợp

• Trường học: Trường Đại Học Kỹ Thuật
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện
• Đề tài: Mô Hình Nhận Dạng Kết Hợp Nâng Cao Độ Chính Xác Phân Loại Tín Hiệu Điện Tim Loạn Nhịp
• Loại tài liệu: luận án

• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG NHẬN DẠNG TÍN HIỆU ECG
• 1.1. Tổng quan về tín hiệu điện tim ECG
• 1.2. Một số yếu tố ảnh hưởng đến tín hiệu điện tim
• 1.3. Tình hình nghiên cứu và phương pháp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim ECG
• 1.3.1. Tình hình nghiên cứu
• 1.3.2. Một số giải pháp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim
• 2. CHƯƠNG II: THU THẬP VÀ TIỀN XỬ LÝ, PHƯƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TÍNH
• 3. CHƯƠNG III: GIẢI PHÁP SỬ DỤNG CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ CÁC MÔ HÌNH NHẬN DẠNG ĐƠN
• 3.1. Giải pháp sử dụng cây quyết định (Decision Tree) để kết hợp kết quả của các hệ thống nhận dạng đơn
• 3.2. Mô hình nhận dạng đơn: Mạng nơ-rôn truyền thẳng nhiều lớp MLP (Multi-Layer Perceptron)
• 3.3. Mạng nơ-rôn logic mờ TSK (Takagi–Sugeno–Kang)
• 3.4. Máy véc-tơ hỗ trợ SVM (Support Vector Machines)
• 3.5. Rừng ngẫu nhiên RF (Random Forest)
• 3.6. Phương án thiết kế phần cứng cho thiết bị đo tín hiệu điện tim
• 4. CHƯƠNG IV: PHƯƠNG PHÁP TẠO BỘ DỮ LIỆU HỌC VÀ KIỂM TRA, KẾT QUẢ XÂY DỰNG MÔ HÌNH NHẬN DẠNG TÍN HIỆU ECG
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN

I. Tính cấp thiết của đề tài

Trong cơ thể con người, các thông số hoạt động của hệ tim mạch là 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). Việc kiểm tra và phân tích tín hiệu điện tim ECG là 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, đến những loại bệnh khó phát hiện hơn, việc nghiên cứu tín hiệu điện tim ECG là rất quan trọng. Nhu cầu về các thiết bị y tế hiện đại để theo dõi các thông số về sức khỏe, đặc biệt là hệ tim mạch, đang gia tăng. Các giải pháp nhận dạng tín hiệu điện tim có độ chính xác và tin cậy cao là cần thiết để hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán nhanh và chính xác các bệnh về tim mạch.

1.1. Nhu cầu thực tiễn

Nhu cầu về các giải pháp nhận dạng tín hiệu điện tim có độ chính xác cao đang gia tăng. Thiết bị đo điện tim thông minh, cầm tay, có chức năng nhận dạng tự động tín hiệu điện tim ECG là cần thiết cho những người có nguy cơ mắc bệnh cao. Việc phát hiện sớm các bệnh lý về tim mạch có thể giúp cải thiện sức khỏe và chất lượng cuộc sống. Các thiết bị này cần có phần mềm tiện ích để hỗ trợ kết nối dễ dàng với bác sĩ từ xa, giúp theo dõi và chẩn đoán nhanh chóng.

II. Mục đích nghiên cứu

Luận án tập trung nghiên cứu và phát triển một giải pháp mới nhằm nâng cao độ chính xác và tin cậy của kết quả nhận dạng tín hiệu điện tim. Mục tiêu chính là 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). Giải pháp này sẽ được triển khai tích hợp trên thiết bị đo điện tim, có khả năng phát triển thành sản phẩm hoàn chỉnh phục vụ nhu cầu cấp thiết của đời sống xã hội. Việc áp dụng các thuật toán phân loại và mô hình học máy sẽ giúp cải thiện độ chính xác trong việc nhận dạng các loại bệnh lý khác nhau.

2.1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của luận án bao gồm tín hiệu điện tim ECG, các yếu tố ảnh hưởng đến tín hiệu điện tim, và các mô hình nhận dạng tín hiệu điện tim. Phạm vi nghiên cứu sẽ tập trung vào các dạng nhiễu thường gặp trong tín hiệu điện tim và các phương pháp lọc nhiễu, các thành phần đặc trưng của tín hiệu điện tim, và các mô hình nhận dạng sử dụng trí tuệ nhân tạo. Nghiên cứu sẽ đánh giá khả năng ứng dụng của các mô hình này trong thực tế, nhằm nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim.

III. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Luận án đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim dựa trên việc sử dụng cây quyết định để kết hợp 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. Mục tiêu nâng cao chất lượng nhận dạng điện tim vẫn đang là vấn đề được quan tâm do 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.

3.1. Đóng góp của luận án

Luận án đã xây dựng một giải pháp nhận dạng tín hiệu điện tim mới, kết hợp nhiều mô hình nhận dạng đơn để cải thiện độ 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. Đề xuất giải pháp 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, từ đó nâng cao khả năng ứng dụng trong thực tế.