Thiết kế thiết bị đo điện tâm đồ, nhịp tim, đeo quanh ngực tích hợp cảm biến té ngã, ứng dụng AI trong theo dõi sức khỏe qua điện thoại thông minh cho người mắc bệnh tim mạch

Đồ án thiết kế thiết bị đo điện tâm đồ đeo ngực ứng dụng AI tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM 2026

• Tác giả: Lương Bùi Đức Duy
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Thái
• Trường học: Trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tự động điều khiển
• Đề tài: Thiết kế thiết bị đo điện tâm đồ, nhịp tim, đeo quanh ngực tích hợp cảm biến té ngã, ứng dụng AI trong theo dõi sức khỏe qua điện thoại thông minh cho người mắc bệnh tim mạch
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2026
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan thiết bị đo điện tâm đồ đeo ngực ứng dụng AI

Bệnh lý tim mạch là nguyên nhân gây tử vong hàng đầu trên thế giới. Người bệnh tim mạch đối mặt nguy cơ đột quỵ và té ngã bất ngờ. Thiết bị đo điện tâm đồ nhịp tim đeo quanh ngực tích hợp cảm biến té ngã mang lại giải pháp giám sát an toàn. Vị trí đeo quanh ngực giúp thu thập tín hiệu điện tâm đồ với chất lượng cao. Điện cực tiếp xúc ổn định hơn hẳn các thiết bị đeo cổ tay thông thường. Thiết bị tích hợp cảm biến gia tốc ba trục để theo dõi tư thế cơ thể liên tục. Công nghệ Bluetooth năng lượng thấp truyền dữ liệu trực tiếp đến điện thoại thông minh. Tại đây, mô hình trí tuệ nhân tạo phân tích biến thiên nhịp tim trong thời gian thực. Hệ thống tự động nhận dạng các cơn rung nhĩ hoặc biến cố nhịp tim chậm nguy hiểm. Khi tai nạn xảy ra, thiết bị lập tức gửi cảnh báo khẩn cấp tới người thân và bác sĩ. Giải pháp này giúp thu hẹp khoảng cách điều trị y tế dự phòng tại gia đình. Bệnh nhân duy trì sinh hoạt thường nhật với sự an tâm tối đa.

1.1. Nhu cầu giám sát tim mạch liên tục

Rối loạn nhịp tim thường xuất hiện ngắt quãng và khó nắm bắt tại phòng khám. Phương pháp đo Holter truyền thống thường cồng kềnh và gây bất tiện cho sinh hoạt. Người bệnh cần thiết bị nhỏ gọn để theo dõi nhịp tim cả ngày lẫn đêm. Thiết bị đeo ngực đáp ứng hoàn hảo tiêu chí gắn bó lâu dài. Tín hiệu điện tâm đồ đo ở vùng ngực có biên độ sóng rõ ràng. Các thông số PR, QRS và ST phản ánh chính xác tình trạng tưới máu cơ tim. Việc theo dõi liên tục tạo cơ sở dữ liệu quan trọng cho chẩn đoán sớm. Y học hiện đại ưu tiên phương pháp giám sát chủ động ngoài bệnh viện.

1.2. Xu hướng tích hợp AI và cảm biến té ngã

Người cao tuổi mắc bệnh tim mạch có nguy cơ té ngã rất cao. Tình trạng tụt huyết áp tư thế hoặc choáng váng đột ngột dễ dẫn đến ngã quỵ. Cảm biến gia tốc số nhận diện sự thay đổi đột ngột của trọng lực. Thuật toán trí tuệ nhân tạo đối chiếu biến động gia tốc với nhịp tim tương ứng. Sự kết hợp này phân biệt chính xác cú ngã thật với hành động ngồi xuống nhanh. Điện thoại thông minh đóng vai trò trạm tính toán biên mạnh mẽ. Thiết bị tự động gửi thông báo cứu hộ kèm tọa độ GPS chính xác. Tích hợp AI tạo bước tiến vượt bậc trong chăm sóc y tế từ xa.

II. Thách thức kỹ thuật khi đo điện tâm đồ và cảnh báo té ngã

Thiết kế thiết bị đeo y tế đòi hỏi xử lý nhiều thách thức kỹ thuật phức tạp. Nhiễu điện cơ do vận động là rào cản lớn nhất khi đo điện tâm đồ. Chuyển động cơ ngực khi đi lại làm méo mó các sóng P, Q, R, S và T. Hiện tượng trôi đường đẳng điện khiến thuật toán chẩn đoán nhầm lẫn nguy cơ bệnh lý. Bên cạnh đó, bài toán phát hiện ngã đối mặt với nguy cơ báo động giả rất cao. Các động tác thông thường như nhảy, ngồi mạnh hay nằm nhanh có đồ thị gia tốc tương đồng cú ngã. Nếu hệ thống báo động sai liên tục, người dùng sẽ mất lòng tin và tắt thiết bị. Ngoài ra, kích thước phần cứng phải thật nhỏ gọn để không gây vướng víu. Giới hạn pin đòi hỏi tối ưu năng lượng từng linh kiện và giao thức truyền thông. Khối xử lý trung tâm phải vừa tiết kiệm điện vừa duy trì tốc độ lấy mẫu ổn định. Mọi thuật toán lọc nhiễu cần đạt độ chính xác cao nhưng tiêu tốn ít bộ nhớ. Đây là bài toán dung hòa khắt khe giữa hiệu năng và độ tiện dụng thực tế.

2.1. Nhiễu tín hiệu điện tâm đồ khi người bệnh vận động

Điện cực da tiếp xúc không hoàn hảo sinh ra nhiễu tiếp xúc nghiêm trọng. Khi cơ thể di chuyển, lớp da bị kéo căng làm biến đổi trở kháng biểu bì. Nhiễu tần số công nghiệp 50Hz cũng dễ dàng xâm nhập vào mạch đo sinh học. Dải điện áp của sóng điện tim rất nhỏ, chỉ ở mức milivolt. Tín hiệu nhiễu cơ học có thể lấn át hoàn toàn tín hiệu tim thực tế. Nếu không có bộ lọc phần cứng và thuật toán số phù hợp, việc phân tích sóng tim sẽ sai lệch. Đỉnh sóng R bị che khuất làm gián đoạn phép đo khoảng biến thiên nhịp tim. Hệ thống cần tầng tiền xử lý mạnh mẽ nhằm khôi phục dạng sóng chuẩn xác nhất.

2.2. Nguy cơ cảnh báo giả từ cảm biến gia tốc chuyển động

Cảm biến gia tốc phát hiện ngã dựa trên ngưỡng gia tốc cực đại tức thời. Tuy nhiên, các hoạt động thường ngày thường tạo ra các đỉnh gia tốc tương tự ngã. Một cú vấp nhẹ hay cú ngồi phịch xuống ghế cũng kích hoạt ngưỡng cảnh báo. Việc phụ thuộc vào một ngưỡng giá trị đơn lẻ tạo ra vô số cảnh báo sai. Tình trạng này gây hoang mang cho người nhà và phiền phức cho bệnh nhân. Thiết bị cần phân tích cả giai đoạn rơi tự do, va chạm và trạng thái bất động. Việc kết hợp dữ liệu nhịp tim tại thời điểm va chạm là giải pháp then chốt để xác minh tai nạn.

III. Thiết kế phần cứng đo nhịp tim và mô hình AI phát hiện té ngã

Thiết kế hoàn chỉnh kết hợp hài hòa giữa phần cứng nhúng và phần mềm di động. Cụm thiết bị đeo ngực sử dụng cảm biến đo điện sinh học chuyên dụng cùng cảm biến gia tốc ADXL345. Vi điều khiển thu thập đồng thời tín hiệu điện tim và giá trị gia tốc ba trục qua giao tiếp I2C. Dữ liệu được đóng gói và truyền sang điện thoại thông minh qua kết nối Bluetooth Low Energy. Chuẩn BLE tối ưu năng lượng bằng cách đưa thiết bị vào chế độ ngủ sâu giữa các chu kỳ gửi tin. Trên điện thoại, ứng dụng tiếp nhận luồng dữ liệu và kích hoạt mô hình AI phân loại. Bộ lọc số thích nghi loại bỏ tạp âm 50Hz và khử hiện tượng trôi đường đẳng điện. Mạng nơ-ron tích chập trích xuất các đặc trưng sóng tim để phát hiện loạn nhịp. Song song đó, thuật toán cây quyết định đối chiếu biến thiên gia tốc nhằm khẳng định biến cố ngã ngửa hay ngã sấp. Cấu trúc tính toán phân tán giúp giảm thiểu tải xử lý trên vòng đeo ngực. Nhờ đó, thiết bị đạt tuổi thọ pin dài ngày và đảm bảo độ trễ cảnh báo dưới một giây.

3.1. Kiến trúc vi điều khiển và cảm biến đo quanh ngực

Khối phần cứng trung tâm tích hợp vi điều khiển năng lượng thấp có kết nối BLE. Cảm biến gia tốc số ADXL345 cung cấp độ phân giải cao 13-bit trên dải đo rộng. Cảm biến hỗ trợ nhận diện trạng thái rơi tự do và kích hoạt ngắt phần cứng tự động. Tín hiệu điện tâm đồ được khuếch đại thông qua mạch tiền xử lý độ nhiễu cực thấp. Hai điện cực khô chuyên dụng gắn trên đai co giãn áp sát ngực người bệnh. Cơ chế này đảm bảo tiếp xúc cơ học ổn định khi di chuyển liên tục. Toàn bộ mạch điện được bao bọc trong vỏ bảo vệ chống nước và mồ hôi. Thiết kế công thái học mang lại cảm giác thoải mái khi đeo lâu dài.

3.2. Thuật toán AI phân tích dữ liệu trên điện thoại

Ứng dụng di động nhận gói tin qua giao thức GATT với cấu trúc dịch vụ phân tầng rõ ràng. Mô hình trí tuệ nhân tạo nén gọn thực thi trực tiếp trên nhân xử lý điện thoại. Thuật toán phân tích nhịp tim áp dụng kỹ thuật học sâu để nhận diện sóng QRS. Tần số tim và chỉ số biến thiên nhịp tim HRV được tính toán tức thì. Khi xảy ra va chạm mạnh, thuật toán kiểm tra tư thế cơ thể sau cú ngã. Trạng thái bất động kéo dài kết hợp nhịp tim bất thường lập tức kích hoạt chuông cảnh báo. Bệnh nhân có 30 giây để hủy báo động nếu đó chỉ là sự cố vô hại.

IV. Ứng dụng thực tế theo dõi sức khỏe tim mạch qua smartphone

Thiết bị đo điện tâm đồ đeo ngực tích hợp AI mở ra bước tiến mới trong bảo vệ sức khỏe tim mạch. Hệ thống cho phép người cao tuổi chủ động theo dõi nhịp sinh học mọi lúc mọi nơi. Khi nhận diện cơn rung nhĩ hoặc té ngã, điện thoại tự động phát tín hiệu âm thanh lớn. Đồng thời, tin nhắn khẩn cấp kèm vị trí địa lý được gửi ngay lập tức tới người thân. Cơ chế cảnh báo hai lớp bảo vệ tối đa khoảng thời gian vàng cấp cứu cho người bệnh. Bác sĩ điều trị có thể truy cập lịch sử điện tâm đồ từ xa để đưa ra phác đồ chính xác. Hồ sơ sức khỏe lưu trữ an toàn trên nền tảng đám mây tạo bức tranh toàn diện về tim mạch. Người bệnh không còn phải chịu đựng sự phiền toái của thiết bị dây rợ phức tạp. Sản phẩm khẳng định vai trò thiết yếu của công nghệ thông minh trong y tế dự phòng. Đây là lời giải trọn vẹn cho bài toán quản lý bệnh mãn tính trong kỷ nguyên số.

4.1. Hiệu quả lâm sàng đối với người mắc bệnh tim mạch

Việc phát hiện sớm rung nhĩ giúp giảm thiểu đáng kể nguy cơ đột quỵ não ở người già. Thiết bị đeo ngực cung cấp dữ liệu điện sinh lý liên tục trong sinh hoạt thường nhật. Điều này giúp phát hiện các cơn thiếu máu cơ tim thầm lặng mà thăm khám định kỳ dễ bỏ sót. Bệnh nhân có thể tự theo dõi sự cải thiện của nhịp tim sau mỗi đợt dùng thuốc. Cảnh báo té ngã kịp thời giúp sơ cứu chấn thương gãy xương hoặc chấn thương sọ não. Người bệnh cảm thấy an tâm và tự tin hơn trong các hoạt động hàng ngày. Chất lượng cuộc sống được cải thiện rõ rệt.

4.2. Tiềm năng mở rộng hệ sinh thái y tế từ xa thông minh

Hệ thống tạo tiền đề xây dựng mô hình bệnh viện tại gia toàn diện và hiệu quả. Dữ liệu tim mạch liên tục có thể tích hợp trực tiếp vào hồ sơ bệnh án điện tử. Các thuật toán học sâu trong tương lai có thể dự đoán trước cơn suy tim cấp tính. Nền tảng kết nối trực tiếp với trung tâm cấp cứu để điều phối xe cứu thương tự động. Thiết bị cũng dễ dàng tích hợp thêm cảm biến đo nồng độ oxy trong máu hoặc nhiệt độ da. Sự phát triển này thúc đẩy chuyển đổi số mạnh mẽ trong ngành y tế cộng đồng. Mô hình mang lại lợi ích to lớn cho cả người bệnh lẫn hệ thống y tế công cộng.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Bệnh lý tim mạch hiện là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây tử vong và làm suy giảm chất lượng cuộc sống trên phạm vi toàn cầu cũng như tại Việt Nam. Quá trình theo dõi liên tục các chỉ số sinh lý quan trọng, đặc biệt là điện tâm đồ (ECG) và tần số nhịp tim, giữ vai trò thiết yếu trong việc sàng lọc, phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường để kịp thời ngăn chặn các biến cố tim mạch nguy hiểm. Tuy nhiên, các phương pháp và thiết bị đo điện tim truyền thống phần lớn đều có cấu tạo cồng kềnh, giá thành cao và chỉ được vận hành trong các cơ sở y tế chuyên khoa, dẫn đến sự gián đoạn trong việc quản lý và giám sát sức khỏe bệnh nhân ngoại trú trong thời gian dài.

Bên cạnh các rối loạn nhịp tim, nhóm bệnh nhân mắc bệnh tim mạch—đặc biệt là người cao tuổi—phải đối mặt với nguy cơ té ngã rất cao. Chấn thương do té ngã có thể gây nên những hậu quả nghiêm trọng về thể chất và tính mạng nếu không được người thân hoặc nhân viên y tế phát hiện và cấp cứu kịp thời. Sự phát triển của các công nghệ vi điều khiển tiêu thụ năng lượng thấp, cảm biến y sinh tích hợp, mạng truyền thông không dây băng tần ngắn và thiết bị di động thông minh đã thúc đẩy sự ra đời của các thiết bị y tế cá nhân. Việc tích hợp đồng thời cơ chế thu nhận điện tâm đồ, giám sát nhịp tim và cảm biến cảnh báo té ngã trên một thiết bị đeo nhỏ gọn, vận hành liên tục qua mạng không dây là một hướng tiếp cận kỹ thuật đáp ứng nhu cầu thực tiễn.

Đề tài "Thiết kế thiết bị đo điện tâm đồ, nhịp tim, đeo quanh ngực tích hợp cảm biến té ngã, ứng dụng AI trong theo dõi sức khỏe qua điện thoại thông minh cho người mắc bệnh tim mạch" được thực hiện bởi sinh viên Lương Bùi Đức Duy và Tạ Minh Thuận, dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Văn Thái tại Bộ môn Tự động Điều khiển, Khoa Điện – Điện tử, Trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh (hoàn thành tháng 1 năm 2026). Nghiên cứu kế thừa ý tưởng từ các công bố đi trước và tập trung cải tiến cơ khí vỏ hộp, thu nhỏ kích thước bảng mạch đo ECG, tối ưu hóa năng lượng vận hành và bổ sung giao diện Web BLE phục vụ nhu cầu giám sát sức khỏe cá nhân.

Mục tiêu nghiên cứu của đồ án bao gồm:

1. Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo phần cứng thiết bị đeo ngực có khả năng thu nhận tín hiệu điện tâm đồ, tính toán nhịp tim và nhận diện sự kiện té ngã theo thời gian thực.
2. Thiết kế và chế tạo mạch trung chuyển dữ liệu (Gateway) phục vụ việc thu nhận và chuyển tiếp dữ liệu sinh trắc học.
3. Xây dựng chương trình điều khiển nhúng, hệ thống truyền nhận dữ liệu qua công nghệ Bluetooth Low Energy (BLE) và giao thức mạng không dây.
4. Phát triển ứng dụng giám sát trên điện thoại thông minh, ứng dụng Web BLE kết nối trực tiếp qua trình duyệt máy tính và giao diện đồ họa quản trị Tkinter.
5. Triển khai mô hình trí tuệ nhân tạo (XGBoost) nhằm phân loại nhịp tim bình thường và phát hiện các dấu hiệu bất thường (như rung tâm nhĩ).

Nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể được xác định theo văn bản:

1. Khảo sát các sản phẩm thiết bị đo điện tim và nhịp tim thương mại nhằm định hình phương án thiết kế.
2. Nghiên cứu tài liệu kỹ thuật, sơ đồ cấu tạo và thanh ghi cấu hình của vi mạch chuyên dụng MAX30003 và cảm biến gia tốc ADXL345.
3. Khảo sát lý thuyết về chu chuyển tim, các dạng sóng thành phần trên điện tâm đồ và tiêu chuẩn chẩn đoán nhịp tim.
4. Khảo sát kiến trúc truyền thông BLE, các cấu hình GAP và GATT phục vụ truyền gói tin sinh học công suất thấp.
5. Thiết kế và thi công bo mạch phần cứng thiết bị đeo quanh ngực trên nền vi điều khiển ESP32-C3 Super Mini qua chuẩn giao tiếp SPI và I2C.
6. Xây dựng thư viện điều khiển cho vi điều khiển ESP32-C3 trên môi trường ESP-IDF để đọc dữ liệu từ thanh ghi FIFO của MAX30003 và cảm biến ADXL345.
7. Lập trình giao diện Web BLE hiển thị đồ thị ECG, nhịp tim và dung lượng pin theo thời gian thực.
8. Đo đạc dòng tiêu thụ của hệ thống ở các chế độ hoạt động để đánh giá mức độ tiết kiệm điện năng.
9. Thiết kế mô hình cơ khí 3D và gia công vỏ hộp bảo vệ bằng phần mềm SolidWorks.
10. Hiệu chỉnh, thực nghiệm kiểm chứng chất lượng tín hiệu và đánh giá độ chính xác của hệ thống.

Phạm vi và giới hạn của đề tài:

• Về thuật toán học máy: Giới hạn ở bài toán phân loại nhị phân nhịp tim bình thường và bất thường dựa trên dữ liệu điện tâm đồ trích xuất; chưa đi sâu nhận dạng chi tiết từng phân loại rối loạn nhịp tim phức tạp khác.
• Về phạm vi kiểm nghiệm: Quá trình huấn luyện và đánh giá mô hình được tiến hành trên tập dữ liệu công cộng PhysioNet kết hợp dữ liệu tự thu thập từ thành viên thử nghiệm; chưa triển khai thử nghiệm lâm sàng diện rộng trên các nhóm bệnh nhân tại bệnh viện.
• Về cơ chế cảnh báo: Chức năng nhận diện té ngã và cơ chế cảnh báo khẩn cấp được triển khai ở mức độ thử nghiệm mô phỏng chuyển động thực tế; chưa tích hợp trực tiếp vào hạ tầng dịch vụ y tế công cộng hoặc tổng đài cấp cứu bên ngoài.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết y sinh và sinh lý học tim mạch

Hoạt động cơ học của tim được chi phối bởi hệ thống phát và dẫn truyền xung động điện sinh học trong cơ tim. Mỗi chu chuyển tim ở trạng thái sinh lý kéo dài trung bình khoảng 0,8 giây, bao gồm hai giai đoạn chính là thời kỳ tâm trương (các buồng tim giãn để đổ đầy máu) và thời kỳ tâm thu (các tâm thất co bóp tống máu vào động mạch chủ và động mạch phổi). Tín hiệu điện trường do các tế bào cơ tim phát ra trong quá trình khử cực và tái cực lan truyền ra bề mặt cơ thể với biên độ rất nhỏ (khoảng vài milivolt), được thu nhận qua các điện cực dán hoặc tiếp xúc để tạo thành đường biểu diễn điện tâm đồ (ECG).

Dạng sóng ECG tiêu chuẩn được cấu thành từ các thành phần:

• Sóng P: Đại diện cho quá trình khử cực của hai tâm nhĩ.
• Phức bộ QRS: Gồm các sóng Q (sóng âm đầu tiên), sóng R (sóng dương biên độ lớn) và sóng S (sóng âm kế tiếp), thể hiện quá trình khử cực và co bóp của hai tâm thất.
• Sóng T: Biểu thị quá trình tái cực của tâm thất.
• Sóng U: Thể hiện sự tái cực chậm của hệ thống sợi Purkinje (có thể không xuất hiện trên bản ghi).

Tần số nhịp tim (Heart Rate) được đo bằng số lần tim co bóp trong một phút (đơn vị: bpm). Ở người trưởng thành khỏe mạnh khi nghỉ ngơi, nhịp tim sinh lý dao động từ 60 đến 100 bpm (tối ưu trong khoảng 60–80 bpm). Sự sai lệch về tần số hoặc tính chu kỳ của phức bộ sóng phản ánh các trạng thái rối loạn nhịp tim hoặc thiếu máu cơ tim cục bộ.

Khung lý thuyết công nghệ truyền thông và vi điện tử

Nghiên cứu sử dụng các giao thức truyền thông mạng và giao tiếp ngoại vi nhúng:

• Bluetooth Low Energy (BLE): Chuẩn truyền thông vô tuyến hoạt động trên băng tần ISM 2,4 GHz, phân chia kiến trúc thành ba khối (Application, Host, Controller). Hai cơ chế giao tiếp chính gồm Broadcasting (quảng bá gói tin không kết nối thông qua Broadcaster và Observer) và Connection (kết nối hai chiều giữa Central và Peripheral). Dữ liệu được chuẩn hóa theo mô hình GAP (Generic Access Profile) để quản lý kết nối và GATT (Generic Attribute Profile) theo cấu trúc Client–Server với các Service và Characteristic chuyên biệt.
• Giao tiếp SPI (Serial Peripheral Interface): Giao thức nối tiếp đồng bộ bốn dây (MOSI, MISO, SCLK, CS), vận hành theo mô hình Master–Slave sử dụng thanh ghi dịch 8-bit và cấu hình cực tính/pha xung nhịp (CPOL, CPHA), cung cấp tốc độ truyền dữ liệu cao từ IC đo điện tim.
• Giao tiếp I2C (Inter-Integrated Circuit): Giao tiếp nối tiếp hai dây (SDA, SCL), đồng bộ dữ liệu theo cơ chế định địa chỉ 7-bit hoặc 10-bit và bit phản hồi ACK/NACK, sử dụng để kết nối cảm biến gia tốc với vi điều khiển.
• Giao thức ESP-NOW: Giao thức truyền thông không dây công suất thấp của Espressif, hoạt động ở tầng vật lý Wi-Fi 2,4 GHz theo cơ chế ngang hàng (Peer-to-Peer) dựa trên địa chỉ MAC, truyền trực tiếp Action Frame với kích thước gói tin tối đa 250 byte mà không cần bộ định tuyến Wi-Fi.
• Giao thức SSH (Secure Shell): Hỗ trợ truy cập dòng lệnh quản trị hệ thống từ xa qua cổng mặc định 22, mã hóa dữ liệu qua thuật toán RSA hoặc AES.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu áp dụng phương pháp kết hợp:

• Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Phân tích tài liệu kỹ thuật, datasheet của nhà sản xuất linh kiện, nghiên cứu giải thuật lọc tín hiệu và các tiêu chuẩn xử lý tín hiệu y sinh.
• Phương pháp thực nghiệm: Thiết kế chế tạo phần cứng mạch in (PCB), tích hợp hệ thống nhúng, xây dựng phần mềm điều khiển, đo đạc dòng điện tiêu thụ và thử nghiệm thu nhận tín hiệu thực tế trên cơ thể người trong các trạng thái vận động khác nhau.

Nguồn dữ liệu nghiên cứu

• Dữ liệu mở từ PhysioNet: Sử dụng cơ sở dữ liệu tín hiệu nhịp tim chuẩn để huấn luyện và kiểm thử mô hình học máy phân loại rối loạn nhịp tim.
• Dữ liệu thực nghiệm tự thu thập: Tín hiệu điện tâm đồ và gia tốc chuyển động 3 trục thu nhận trực tiếp từ thiết bị đeo được thử nghiệm trên người nghiên cứu trong các điều kiện ngồi yên, chạy nhẹ tại chỗ và ngã mô phỏng.

---

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế hoàn chỉnh từ cấp độ phần cứng mạch in, firmware điều khiển nhúng, kết cấu vỏ bảo vệ đến phần mềm hiển thị và giải thuật phân tích thông minh.

Thiết kế phần cứng thiết bị đeo ECG

Thiết bị đeo ngực có cấu tạo gồm các khối mạch tích hợp trên bo mạch in hai lớp (Top/Bot Layer Gerber):

• Khối vi điều khiển trung tâm: Sử dụng module ESP32-C3 Super Mini trang bị vi xử lý RISC-V 32-bit đơn nhân, xung nhịp hoạt động 80 MHz hoặc 160 MHz, tích hợp bộ nhớ 400 KB SRAM, 384 KB ROM, 4 MB SPI Flash, hỗ trợ chuẩn BLE 5.0 Long Range, dòng tiêu thụ ở chế độ ngủ sâu dưới 5 µA.
• Khối cảm biến đo điện tâm đồ MAX30003: Vi mạch analog front-end chuyên dụng của hãng Maxim Integrated đo ECG một kênh, hoạt động ở điện áp 1,1 V – 1,8 V (mức logic kỹ thuật số hỗ trợ đến 3,6 V), công suất tiêu thụ xấp xỉ 85 µW tại 1,8 V, tích hợp bộ đệm FIFO 32 word, bộ lọc EMI, mạch phát hiện tiếp xúc điện cực (Lead-On) và mất tiếp xúc điện cực (Lead-Off), mạch trích xuất phần cứng khoảng cách đỉnh R–R, giao tiếp vi điều khiển qua bus SPI tốc độ cao.
• Khối cảm biến gia tốc ADXL345: Cảm biến gia tốc kỹ thuật số ba trục (X, Y, Z) của Analog Devices, độ phân giải 13-bit, dải đo cấu hình từ ±2g đến ±16g, tần số lấy mẫu từ 10 Hz đến 3200 Hz, dòng tiêu thụ từ 25 µA đến 130 µA ở điện áp 2,5 V, truyền dữ liệu dạng số bù hai qua bus I2C, đảm nhận việc đo xung gia tốc và phát hiện trạng thái rơi tự do.
• Khối quản lý năng lượng: Sử dụng IC quản lý sạc pin Li-ion BQ24075 tích hợp mạch bảo vệ nguồn, kết hợp IC giảm áp đồng bộ TPS62804 (hoặc TPS6284) hạ áp xuống 3,3 V và 1,8 V cung cấp cho các khối vi xử lý và cảm biến analog. Mạch tích hợp đường phân áp đọc điện áp pin qua kênh ADC của ESP32-C3.

Thiết kế phần cứng khối trung chuyển (Gateway)

Mạch Gateway được xây dựng nhằm thu nhận tín hiệu từ thiết bị đo để xử lý tập trung:

• Vi điều khiển trung tâm: Sử dụng module ESP32-WROOM-32 kết nối ngoại vi qua hệ thống chân Boot, Reset và cổng nạp UART.
• Mạch hạ áp công suất: Tích hợp IC Buck DC-DC XL1509 chuyển đổi nguồn điện đầu vào xuống 5 V, IC sạc pin BQ24075 và mạch điều áp TPS6284 cung cấp nguồn 3,3 V ổn định cho toàn mạch.

Thiết kế cơ khí và vỏ hộp thiết bị

Vỏ hộp thiết bị đeo quanh ngực được thiết kế chi tiết trên phần mềm SolidWorks đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật: kích thước nhỏ gọn, trọng lượng nhẹ, bề mặt đáy tối ưu để tiếp xúc chắc chắn với dây đeo co giãn quanh ngực người dùng, có các ngàm cố định bo mạch PCB, cổng sạc và vị trí kết nối điện cực đo tiếp xúc sinh học.

Thiết kế phần mềm và mô hình trí tuệ nhân tạo

• Chương trình firmware nhúng: Được lập trình trên môi trường ESP-IDF (dùng Visual Studio Code), triển khai hệ điều hành thời gian thực (FreeRTOS). Chương trình chia thành các tác vụ độc lập: đọc dữ liệu FIFO từ MAX30003 qua SPI, quét thanh ghi gia tốc của ADXL345 qua I2C, thực hiện giải thuật lọc thô và đóng gói dữ liệu vào các GATT Service để phát quảng bá BLE.
• Giao diện người dùng:
  • Ứng dụng Web BLE: Xây dựng bằng ngôn ngữ Java (kết nối Web Bluetooth API), cho phép trình duyệt máy tính quét tìm thiết bị, hiển thị đồ thị sóng điện tâm đồ thời gian thực, tần số nhịp tim và trạng thái dung lượng pin.
  • Giao diện Tkinter: Phần mềm trên máy tính phục vụ công tác giám sát kỹ thuật và quản lý các thiết bị ECG kết nối qua Gateway.
  • Ứng dụng di động (Mobile App): Tiếp nhận tín hiệu BLE, hiển thị dạng sóng ECG trực quan, theo dõi nhịp tim và đưa ra thông báo cảnh báo khi xuất hiện gia tốc té ngã.
• Mô hình trí tuệ nhân tạo (XGBoost):
  • Quy trình xử lý: Tín hiệu điện tim từ cơ sở dữ liệu PhysioNet và bộ dữ liệu thực tế được đưa qua khâu tiền xử lý, khử nhiễu đẳng điện, phân đoạn chu kỳ và trích xuất các đặc trưng miền thời gian cũng như thông số biến thiên khoảng cách R–R.
  • Huấn luyện: Sử dụng thuật toán Extreme Gradient Boosting (XGBoost) để phân loại trạng thái hoạt động của tim, tập trung nhận dạng nhịp xoang bình thường và các bất thường dạng rung tâm nhĩ (Atrial Fibrillation).

---

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN

Chương 1 trình bày tính cấp thiết của việc theo dõi sức khỏe tim mạch liên tục ngoài cơ sở y tế và phân tích mức độ nguy hiểm của hiện tượng té ngã đối với người cao tuổi mắc bệnh tim. Tác giả xác định rõ ràng mục tiêu thiết kế trọn gói hệ thống phần cứng thiết bị đeo, mạch Gateway, ứng dụng giám sát và giải thuật học máy hỗ trợ chẩn đoán. Chương này cũng phân định phạm vi giới hạn của nghiên cứu (mô hình AI chỉ phân loại nhị phân bình thường/bất thường, kiểm thử dừng ở mức thực nghiệm mô phỏng và tập dữ liệu hạn chế, chưa thử nghiệm lâm sàng thực tế), đồng thời vạch ra 10 nội dung nghiên cứu kỹ thuật cụ thể từ khâu khảo sát đến chế tạo và đánh giá hoàn thiện.

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chương 2 cung cấp toàn bộ nền tảng khoa học và thông số kỹ thuật phục vụ việc triển khai hệ thống:

• Lý thuyết sinh học tim mạch: Phân tích cơ chế phát sinh dòng điện sinh học, cấu trúc chu chuyển tim 0,8 giây, ý nghĩa các sóng P, Q, R, S, T, U và các khoảng thời gian điện học. Định nghĩa nhịp tim bình thường (60–100 bpm) và các nguyên nhân gây loạn nhịp.
• Công nghệ mạng truyền thông: Cung cấp kiến trúc ba lớp của Bluetooth, mô hình truyền thông Broadcaster–Observer và Connection của BLE, cơ chế tổ chức dịch vụ theo cấu hình GAP/GATT. Phân tích nguyên lý truyền dữ liệu qua giao thức SPI (sử dụng các đường MOSI, MISO, SCLK, CS và hai tham số CPOL/CPHA), giao thức I2C (hai dây SDA, SCL, cấu trúc khung truyền địa chỉ 7/10-bit và bit ACK/NACK), giao thức truyền không dây P2P ESP-NOW qua Action Frame tối đa 250 byte, và giao thức quản trị mạng bảo mật SSH trên cổng 22.
• Phần cứng vi điện tử: Trình bày chi tiết thông số kỹ thuật của SoC ESP32-C3 Super Mini (lõi RISC-V 32-bit, BLE 5.0, nguồn cấp 3,3 V); cấu trúc bên trong của vi mạch đo điện tim MAX30003 (bộ lọc EMI, mạch Lead-On/Lead-Off, bộ đếm phần cứng R–R, FIFO 32 word, giao tiếp SPI); thông số cảm biến chuyển động ADXL345 (dải đo ±2g đến ±16g, độ phân giải 13-bit, thanh ghi số bù hai).
• Thuật toán và công cụ hỗ trợ: Giới thiệu cơ sở toán học của thuật toán phân loại XGBoost; giới thiệu các phần mềm công cụ gồm KiCad (thiết kế schematic và layout mạch in), SolidWorks (thiết kế 3D vỏ cơ khí), VS Code và nền tảng nhúng ESP-IDF.

THIẾT KẾ HỆ THỐNG

Nội dung chương này mô tả chi tiết toàn bộ các khâu thiết kế:

• Thiết kế mạch điện tử: Sơ đồ nguyên lý và layout mạch in hai lớp của mạch đo ECG (kết nối ESP32-C3 với MAX30003 qua SPI, nối ADXL345 qua I2C, mạch quản lý sạc BQ24075 và mạch điều áp TPS62804); sơ đồ khối và layout bo mạch trung chuyển Gateway (ESP32-WROOM-32, mạch hạ áp Buck DC-DC XL1509 5 V, sạc pin BQ24075 và TPS6284).
• Thiết kế phần mềm nhúng và lưu đồ giải thuật: Chi tiết hóa lưu đồ điều khiển chính của thiết bị đeo, lưu đồ đọc và giải mã tín hiệu điện tim từ FIFO của MAX30003, lưu đồ đọc gia tốc ADXL345 để phát hiện xung va chạm, lưu đồ cấu hình dịch vụ quảng bá gói tin BLE, và lưu đồ tiếp nhận dữ liệu tại Gateway.
• Thiết kế giao diện và cơ khí: Thiết kế giao diện web theo dõi chỉ số sức khỏe trực tuyến qua Web BLE, giao diện Tkinter quản lý tập trung và bản vẽ kết cấu vỏ hộp 3D tối ưu công thái học trên SolidWorks.
• Xây dựng mô hình AI: Thiết lập đường ống (pipeline) huấn luyện mô hình XGBoost dựa trên việc trích xuất đặc trưng các sóng thành phần từ tập dữ liệu nhịp tim PhysioNet.

KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ

Chương kết quả phản ánh các thành phẩm vật lý và dữ liệu thực nghiệm đo đạc:

• Kết quả phần cứng và cơ khí: Hoàn thiện bo mạch in thực tế ECG Ver 2 và mạch Gateway; chế tạo vỏ hộp thiết bị bằng nhựa vừa vặn với kích thước bo mạch, có dây đeo định vị chắc chắn quanh ngực.
• Kết quả phần mềm: Vận hành ổn định giao diện Real-time ECG monitor trên máy tính và ứng dụng Mobile App trên điện thoại thông minh.
• Kết quả kiểm chứng sinh học: Thu nhận thành công tín hiệu sóng ECG thực tế với đầy đủ các đỉnh sóng P, phức bộ QRS và sóng T tương đương lý thuyết; đo chính xác nhịp tim người thử nghiệm ở trạng thái ngồi nghỉ và khi chạy nhẹ tại chỗ.
• Kiểm chứng cảm biến gia tốc: Ghi nhận sự thay đổi giá trị gia tốc rõ rệt giữa trạng thái ngồi tĩnh và khi xuất hiện xung lực va chạm trong thử nghiệm té ngã mô phỏng.
• Kết quả đánh giá AI: Trình bày biểu đồ phân loại của mô hình XGBoost, đường cong hàm mất mát (Loss function), đồ thị đường cong ROC (Receiver Operating Characteristic), ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix) và phân tích trường hợp nhịp tim bình thường so với rung tâm nhĩ bất thường.

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Chương tổng kết xác nhận đề tài đã hoàn thành toàn bộ các mục tiêu đặt ra về phần cứng, firmware, cơ khí và thuật toán xử lý dữ liệu y sinh. Đồng thời, tác giả chỉ ra các hạn chế cố hữu và đề xuất các định hướng phát triển nhằm nâng cấp hệ thống trong tương lai.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm chính

Hệ thống được chế tạo hoàn thiện thành sản phẩm mẫu và trải qua các bài đo kiểm tra thực tế:

1. Về chất lượng đo điện tim và nhịp tim: Thiết bị đeo ngực tích hợp cảm biến MAX30003 thu nhận thành công dạng sóng điện tâm đồ thời gian thực. Đồ thị tín hiệu ghi nhận được phản ánh sắc nét các biên độ sóng P, phức bộ QRS và sóng T, khử được nhiễu đường đẳng điện và tương thích tốt với dạng sóng lý thuyết y sinh. Thiết bị phản ánh chính xác sự thay đổi tần số nhịp tim giữa trạng thái ngồi nghỉ tĩnh và trạng thái vận động thể chất (chạy nhẹ tại chỗ).
2. Về khả năng nhận diện té ngã: Cảm biến gia tốc ADXL345 ghi nhận chính xác dữ liệu chuyển động ba trục. Khi đối tượng thử nghiệm thực hiện thao tác té ngã mô phỏng, đồ thị gia tốc xuất hiện sự biến thiên đột ngột vượt qua các ngưỡng gia tốc trọng trường thông thường, cho phép hệ thống phân biệt rõ ràng giữa tư thế sinh hoạt bình thường và xung va đập té ngã.
3. Về hiệu năng mô hình trí tuệ nhân tạo (XGBoost): Mô hình học máy phân loại được huấn luyện trên tập dữ liệu chuẩn từ PhysioNet kết hợp dữ liệu thực nghiệm. Hiệu năng của mô hình được kiểm chứng qua hàm mất mát (Loss function) hội tụ ổn định, biểu đồ phân bố xác suất dự đoán rõ ràng, đường cong ROC có diện tích dưới đường cong (AUC) cao, và ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix) chứng minh khả năng phân tách chính xác giữa nhịp xoang bình thường và trạng thái rung tâm nhĩ.

Bảng tổng hợp các thông số kỹ thuật và linh kiện hệ thống

Phân hệ / Linh kiện	Mã hiệu linh kiện / Chuẩn	Thông số kỹ thuật / Chức năng chính	Vai trò trong hệ thống
Vi điều khiển thiết bị đeo	ESP32-C3 Super Mini	Lõi RISC-V 32-bit (80/160 MHz), 400 KB SRAM, 4 MB Flash, BLE 5.0 Long Range, Deep Sleep < 5 µA	Xử lý trung tâm thiết bị đeo, đọc cảm biến, truyền BLE
IC đo điện tâm đồ	MAX30003 (Maxim)	1 kênh ECG, nguồn 1,1–1,8 V, công suất ~85 µW, CMRR > 100 dB, trở kháng vào > 500 MΩ, FIFO 32 word	Thu nhận, khuếch đại, lọc và tính khoảng R–R phần cứng
Cảm biến gia tốc	ADXL345 (Analog Devices)	Gia tốc 3 trục (X, Y, Z), 13-bit, dải đo ±2g đến ±16g, lấy mẫu 10–3200 Hz, dòng 25–130 µA	Thu thập dữ liệu chuyển động, nhận diện sự kiện té ngã
Quản lý nguồn sạc	BQ24075	Quản lý sạc pin Li-ion, bảo vệ quá áp/dòng, tích hợp Power Path	Điều khiển sạc an toàn cho pin thiết bị đeo và Gateway
Điều áp đồng bộ	TPS62804 / TPS6284	Mạch Buck DC-DC điều áp hiệu suất cao xuống 3,3 V và 1,8 V	Cung cấp nguồn ổn định, tiêu hao năng lượng cực thấp
Vi điều khiển Gateway	ESP32-WROOM-32	Vi xử lý 32-bit hai nhân, Wi-Fi 802.11 b/g/n, Bluetooth v4.2 BR/EDR & BLE	Thu nhận dữ liệu từ nhiều thiết bị đo để xử lý tập trung
Nguồn hạ áp Gateway	XL1509	IC Buck DC-DC chuyển đổi nguồn đầu vào xuống mức 5 V	Cung cấp nguồn đầu vào cho bo mạch Gateway
Thuật toán học máy	XGBoost	Mô hình phân loại cây tăng cường độ dốc (Gradient Boosting)	Phân loại nhịp tim bình thường và phát hiện rung tâm nhĩ
Giao thức ngoại vi	SPI & I2C	Tốc độ truyền cao; SPI điều khiển MAX30003, I2C điều khiển ADXL345	Giao tiếp nội bộ giữa vi điều khiển và các cảm biến
Môi trường lập trình	ESP-IDF, FreeRTOS	Nền tảng phát triển chính hãng của Espressif trên nền tảng VS Code	Biên dịch và vận hành firmware nhúng thời gian thực

Đóng góp kỹ thuật tự nêu

• Cải tiến thành công kết cấu cơ khí vỏ hộp thiết bị dạng đeo ngực nhỏ gọn, ôm sát cơ thể, nâng cao độ ổn định tiếp xúc của các điện cực sinh học trong suốt quá trình người dùng cử động.
• Tối ưu hóa kích thước bảng mạch in (PCB) của thiết bị đo ECG Ver 2 nhỏ gọn hơn các phiên bản trước đây, giảm thiểu diện tích chiếm dụng phần cứng.
• Tối ưu hóa hiệu năng và năng lượng tiêu thụ nhờ tận dụng tối đa các khối chức năng xử lý phần cứng của MAX30003 (bộ đệm FIFO và bộ phát hiện đỉnh R-R) kết hợp các chế độ tiết kiệm điện của ESP32-C3.
• Bổ sung và triển khai thành công ứng dụng Web BLE, cho phép người dùng giám sát tín hiệu điện tim và nhịp tim trực quan ngay trên trình duyệt web máy tính mà không cần cài đặt các phần mềm trung gian phức tạp.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Các hạn chế của đề tài

Dựa trên phạm vi và giới hạn được tác giả công bố:

• Phạm vi phân loại của mô hình học máy: Thuật toán AI hiện tại mới chỉ giải quyết bài toán phân loại nhị phân giữa trạng thái nhịp tim bình thường và bất thường (rung tâm nhĩ), chưa thể nhận diện chuyên sâu và phân loại chi tiết các bệnh lý rối loạn nhịp phức tạp khác như ngoại tâm thu thất, nhịp nhanh trên thất, blốc nhánh tim.
• Mẫu dữ liệu huấn luyện và thử nghiệm lâm sàng: Dữ liệu huấn luyện chủ yếu dựa vào nguồn PhysioNet và một số mẫu dữ liệu tự thu thập từ thành viên nghiên cứu; chưa được triển khai thử nghiệm diện rộng trên nhiều bệnh nhân tim mạch tại các bệnh viện hoặc cơ sở y tế để thu thập dữ liệu đa dạng theo độ tuổi và bệnh lý nền.
• Mức độ tích hợp của chức năng cảnh báo té ngã: Giải thuật phát hiện té ngã và cơ chế cảnh báo khẩn cấp dừng lại ở phạm vi thử nghiệm mô phỏng chuyển động thực tế; hệ thống chưa được kết nối tích hợp hoàn chỉnh với mạng lưới y tế công, hạ tầng viễn thông khẩn cấp hoặc các dịch vụ chăm sóc y tế từ xa.

Hướng nghiên cứu phát triển tiếp theo

• Nâng cấp mô hình trí tuệ nhân tạo: Mở rộng kiến trúc giải thuật học sâu hoặc mô hình học máy đa lớp để phân loại chi tiết nhiều dạng rối loạn nhịp tim và bệnh lý cơ tim khác nhau dựa trên dữ liệu ECG nhiều chuyển đạo.
• Mở rộng thử nghiệm lâm sàng: Đưa thiết bị vào kiểm nghiệm thực tế trên các nhóm bệnh nhân tim mạch tại bệnh viện dưới sự giám sát của bác sĩ chuyên khoa nhằm tinh chỉnh ngưỡng phát hiện và kiểm chứng độ tin cậy y sinh học.
• Hoàn thiện hệ sinh thái phần mềm và cảnh báo: Tích hợp dịch vụ định vị GPS trên điện thoại thông minh, xây dựng hệ thống tự động gửi tin nhắn SMS, cuộc gọi khẩn cấp hoặc kết nối API trực tiếp đến máy chủ của bệnh viện và người thân ngay khi cảm biến xác nhận sự cố té ngã hoặc xuất hiện cơn rung nhĩ kịch phát.
• Tối ưu hóa phần cứng: Tiếp tục thu nhỏ diện tích bo mạch, tích hợp sạc không dây và nghiên cứu vật liệu vỏ hộp chống nước/mồ hôi nhằm nâng cao độ bền khi người dùng đeo sinh hoạt thường ngày.

---

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận là tài liệu tham khảo có giá trị kỹ thuật đối với:

• Sinh viên, học viên chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Kỹ thuật Điện tử – Viễn thông, Kỹ thuật Y sinh và Hệ thống nhúng IoT: Cung cấp tài liệu thiết kế hệ thống y tế cá nhân hoàn chỉnh từ sơ đồ nguyên lý mạch, layout PCB đến firmware nhúng.
• Người nghiên cứu thiết bị y tế đeo cá nhân: Cung cấp phương pháp giao tiếp SPI/I2C, cấu hình thanh ghi chi tiết cho vi mạch đo điện tim chuyên dụng MAX30003 và cảm biến gia tốc ADXL345.
• Kỹ sư phát triển phần mềm nhúng và IoT: Tài liệu trình bày rõ cách thức triển khai ngăn xếp BLE (GAP, GATT Services/Characteristics) trên vi điều khiển ESP32-C3 bằng framework ESP-IDF, cách thức kết nối trình duyệt qua Web Bluetooth API và giao thức P2P ESP-NOW.
• Người nghiên cứu ứng dụng AI trong y tế: Tham khảo quy trình tiền xử lý dữ liệu tín hiệu điện tâm đồ từ cơ sở dữ liệu mở PhysioNet và cách ứng dụng mô hình cây phân loại XGBoost vào bài toán phát hiện nhịp tim bất thường.

Các phần nội dung đáng tham khảo chuyên sâu gồm:

1. Bảng phân tích chức năng từng chân và quy trình đọc bộ đệm FIFO 32 word của IC MAX30003 kết hợp ngắt phần cứng Lead-On/Lead-Off.
2. Thiết kế mạch nguồn tối ưu công suất thấp sử dụng IC sạc BQ24075 kết hợp IC Buck DC-DC hiệu suất cao TPS62804.
3. Lưu đồ thuật toán xử lý dữ liệu điện tim và lưu đồ truyền nhận gói tin quảng bá BLE trên nền tảng vi xử lý RISC-V ESP32-C3.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nhóm nghiên cứu lại lựa chọn vi mạch MAX30003 thay vì các bộ ADC thông thường hoặc cảm biến đo nhịp tim quang học (PPG)?

Theo nội dung báo cáo, vi mạch MAX30003 của hãng Maxim Integrated là IC analog front-end chuyên dụng cho tín hiệu điện tâm đồ (ECG) một kênh với giá thành hợp lý (khoảng 11 USD) nhưng sở hữu các chỉ số y sinh rất cao: hệ số khử nhiễu tín hiệu chung CMRR > 100 dB, trở kháng đầu vào rất lớn (> 500 MΩ), và công suất tiêu thụ cực thấp (chỉ khoảng 85 µW tại điện áp 1,8 V). Đặc biệt, MAX30003 tích hợp sẵn phần cứng phát hiện đỉnh sóng R, tự động tính toán khoảng thời gian R–R và bộ nhớ đệm FIFO 32 word, giúp xử lý tín hiệu trực tiếp từ phần cứng và giải phóng khối lượng tính toán phức tạp cho vi điều khiển trung tâm ESP32-C3.

2. Thiết bị phát hiện tình trạng tiếp xúc kém hoặc rơi điện cực ra khỏi cơ thể bằng cơ chế nào?

Vi mạch MAX30003 tích hợp khối chức năng chuyên dụng DC Lead-On/Lead-Off Detection kết nối với khối đa hợp đầu vào (Input MUX). Khi điện cực bị tuột hoặc tiếp xúc kém với da người dùng, mạch Lead-Off lập tức phát hiện sự thay đổi trở kháng tiếp xúc và phát tín hiệu ngắt (qua các chân INTB hoặc INT2B) báo về cho vi điều khiển để dừng thu nhận dữ liệu lỗi. Ngược lại, tính năng Lead-On cho phép thiết bị nhận biết khi người dùng gắn điện cực lên ngực để kích hoạt hệ thống từ chế độ ngủ cực tiết kiệm điện.

3. Cảm biến gia tốc ADXL345 thu thập dữ liệu và hỗ trợ nhận diện té ngã như thế nào?

Cảm biến ADXL345 đo gia tốc tuyến tính trên ba trục không gian X, Y và Z với độ phân giải 13-bit và dải đo linh hoạt từ ±2g đến ±16g, truyền dữ liệu số bù hai về vi điều khiển qua giao tiếp I2C. Thiết bị liên tục giám sát vector gia tốc tổng hợp; khi đối tượng bị té ngã, chuyển động rơi tự do và va chạm đột ngột với mặt đất sẽ tạo ra một xung gia tốc biến thiên cực lớn vượt xa ngưỡng sinh hoạt thông thường, giúp thuật toán trên thiết bị ghi nhận tức thời sự kiện va chạm nguy hiểm.

4. Giao thức truyền thông nào được sử dụng để đưa dữ liệu từ thiết bị đeo lên máy tính và điện thoại?

Hệ thống sử dụng công nghệ Bluetooth Low Energy (BLE 5.0) hoạt động ở băng tần 2,4 GHz. Cấu trúc truyền thông được tổ chức theo chuẩn GATT (Generic Attribute Profile) bao gồm các Service và Characteristic mang dữ liệu dạng sóng ECG, tần số nhịp tim tính bằng bpm và dung lượng pin. Dữ liệu này được phát trực tiếp đến ứng dụng di động (Mobile App) và ứng dụng Web BLE trên trình duyệt máy tính mà không tiêu tốn nhiều năng lượng. Ngoài ra, đề tài còn khảo sát giao thức ESP-NOW phục vụ giao tiếp trực tiếp giữa thiết bị đeo và mạch Gateway.

5. Thuật toán học máy nào được tích hợp trong hệ thống và đạt được kết quả phân loại ra sao?

Nhóm tác giả sử dụng thuật toán XGBoost (Extreme Gradient Boosting) để phân loại dữ liệu tín hiệu điện tim. Dữ liệu sau khi trích xuất các đặc trưng chu kỳ sóng và biến thiên nhịp từ tập dữ liệu PhysioNet cùng dữ liệu thực nghiệm được đưa vào mô hình để phân biệt giữa nhịp tim xoang bình thường và trạng thái rung tâm nhĩ. Kết quả đánh giá trên đồ thị hàm mất mát hội tụ tốt, biểu đồ ROC đạt diện tích dưới đường cong cao và ma trận nhầm lẫn xác nhận độ nhạy bén trong việc phân tách chính xác nhịp tim bất thường.

---

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp đã thiết kế và chế tạo thành công một hệ sinh thái thiết bị đeo ngực thông minh hoàn chỉnh, tích hợp vi điều khiển ESP32-C3, vi mạch điện tim MAX30003 và cảm biến gia tốc ADXL345 nhằm thu nhận tín hiệu điện tâm đồ, theo dõi nhịp tim và phát hiện sự kiện té ngã theo thời gian thực. Hệ thống vận hành ổn định trên nền tảng truyền thông BLE tiết kiệm năng lượng, truyền dữ liệu đồng thời lên ứng dụng di động, giao diện Web BLE và máy tính, kết hợp thuật toán học máy XGBoost hỗ trợ phân loại nhịp tim bất thường. Dù còn hạn chế ở phạm vi thử nghiệm mô phỏng và bài toán phân loại nhị phân, kết quả nghiên cứu đã tạo dựng một nền tảng kỹ thuật vững chắc và mở ra tiềm năng ứng dụng thực tế trong công tác chăm sóc, giám sát sức khỏe từ xa cho bệnh nhân tim mạch và người cao tuổi.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN • Tham khảo các bài báo khoa học, tài liệu kỹ thuật và datasheet liên quan đến các cảm biến sử dụng trong hệ thống; nghiên cứu nguyên lý hoạt động, phương thức giao tiếp, cách đọc/ghi thanh ghi, các khối chức năng tích hợp và sơ đồ nguyên lý tham khảo của cảm biến. • Nghiên cứu cơ sở lý thuyết về nguyên lý đo tín hiệu điện tâm đồ, tìm hiểu các phương pháp đo ECG phổ biến trong lĩnh vực y tế và thiết bị đeo. • Nghiên cứu tổng quan kiến trúc và các thành phần của công nghệ BLE, phân tích các đặc điểm và ưu điểm của BLE trong ứng dụng truyền dữ liệu sinh học công suất thấp.

• Thiết kế và xây dựng phần cứng mẫu của thiết bị đeo quanh ngực, nghiên cứu và ứng dụng chuẩn giao tiếp SPI giữa vi điều khiển và cảm biến; tìm hiểu nguyên lý hoạt động của hệ điều hành RTOS và cách triển khai chức năng BLE trên vi điều khiển ESP32-C3 theo tài liệu từ nhà sản xuất. • Thực nghiệm giao tiếp SPI giữa MCU và cảm biến MAX30003, xây dựng thư viện giao tiếp cho cảm biến, cấu hình các thanh ghi và thông số cần thiết để hệ thống thu thập tín hiệu ECG và nhịp tim ổn định. Đồng thời, thử nghiệm và xây dựng cấu trúc dịch vụ – đặc tính BLE phù hợp với mục tiêu đề tài. • Phát triển ứng dụng Web BLE sử dụng ngôn ngữ Java để kết nối trực tiếp với thiết bị qua trình duyệt, hiển thị thông tin nhịp tim, mức pin và đồ thị tín hiệu ECG theo thời gian thực.

• Thực hiện đo đạc và đánh giá dòng tiêu thụ năng lượng của toàn bộ hệ thống trong các chế độ hoạt động khác nhau, phục vụ cho việc tối ưu hóa thời gian sử dụng của thiết bị đeo. • Thiết kế và chế tạo vỏ thiết bị bằng phần mềm SolidWorks, đảm bảo tính gọn nhẹ, tiện dụng và phù hợp với yêu cầu đeo quanh ngực. • Tiến hành hiệu chỉnh, kiểm tra, sửa lỗi và tối ưu hóa tổng thể phần cứng và phần mềm nhằm nâng cao độ ổn định và độ tin cậy của hệ thống. BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG 3 CHƯƠNG 2.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2. Điện tâm đồ và hoạt động của tim Khái niệm điện tâm đồ Điện tâm đồ là đồ thị ghi những thay đổi của dòng điện trong tim. Quả tim co bóp theo nhịp được điều khiển của một hệ thống dẫn truyền trong cơ tim. Những dòng điện tuy rất nhỏ, khoảng một phần nghìn volt, nhưng có thể dò thấy được từ các điện cực đặt trên tay, chân và ngực bệnh nhân và chuyển đến máy ghi.

Máy ghi điện khuếch đại dòng điện lên và ghi lại trên giấy đồ thị của dòng điện trong tim [4]. ECG là một công cụ quan trọng trong lâm sàng, giúp bác sĩ nhận biết nhiều bệnh lý tim mạch như rối loạn nhịp, suy tim hay nhồi máu cơ tim.1 Mô phỏng sóng điện tâm đồ Điện tâm đồ được ứng dụng trong chẩn đoán các trường hợp sau: • Rối loạn nhịp tim. BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG 4 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT • Thiếu máu cơ tim cục bộ.

• Các thay đổi bất thường của cấu trúc tim như phì đại cơ tim. Ngoài những chỉ định trên, điện tâm đồ còn được dùng cho nhiều đối tượng có nguy cơ tim mạch cao hoặc có triệu chứng không đặc hiệu, chẳng hạn như: người cao tuổi, bệnh nhân tăng huyết áp, rối loạn lipid máu, đái tháo đường, người hút thuốc, bệnh nhân đau ngực, hồi hộp, khó thở, hay có tiền sử ngất hoặc từng nhập viện cấp cứu vì nhiều lý do khác nhau. Việc đo điện tim giúp sàng lọc và phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn. Chu chuyển tim Chu chuyển tim là một chuỗi những sự kiện xảy ra tại tim trong một nhịp đập hoàn chỉnh của nó.

Mỗi một chu chuyển tim chiếm khoảng 0.8s và bao gồm hai thời kỳ. Thời kỳ tâm trương, thường gọi là giai đoạn đổ đầy thất, tâm nhĩ co đẩy máu xuống và tâm thất dãn ra để hút máu về. Trong thời kỳ tâm thu, hai tâm thất co bóp tống máu từ tâm thất vào động mạch phổi (tại tâm thất phải) và động mạch chủ (tại tâm thất trái). Trên điện tâm đồ các giai đoạn cũng thể hiện tương tự.

Hình dạng điện tâm đồ bình thường bao gồm các thành phần tương ứng với các hoạt động điện trong một nhịp tim. Các dạng sóng được đặt tên P, Q, R, S, T và U. Sóng P: là sóng đầu tiên và thường dương (trên đường đẳng điện). Nó đại diện cho sự khử cực tâm nhĩ.

Phức bộ QRS: sau sóng P. Nó thường bắt đầu với một đường đi xuống (âm) đó là sóng Q. Tiếp đó đường điện tim hướng cao lên trên, đó là sóng R. Sau sóng R là âm đi xuống gọi là sóng S.

QRS đại diện cho sự khử cực tâm thất và co bóp thất. Như vậy trong phức bộ QRS thì: Sóng Q: Sóng âm khởi đầu phức bộ. Sóng R: Các sóng dương. Sóng S: Các sóng âm còn lại.

Sóng T: Thường thấp hơn và đi sau phức bộ QRS, đại diện cho quá trình tái cực tâm thất. BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG 5 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Sóng U: Chỉ ra sự phục hồi của các sợi dẫn Purkinje. Phần sóng này có thể không quan sát [5].2 Chu kỳ điện học của tim Nhịp tim Nhịp tim là số lần tim co bóp trong một phút, được biểu thị bằng đơn vị bpm.

Chỉ số này phản ánh trực tiếp trạng thái hoạt động của tim và có thể thay đổi tùy theo nhu cầu sinh lý của cơ thể như vận động, nghỉ ngơi, trạng thái tâm lý, bệnh lý hoặc tác động của thuốc. Trong điều kiện bình thường, nhịp tim đo được thường tương đương với nhịp mạch tại các vị trí ngoại vi. Ở người trưởng thành khỏe mạnh, nhịp tim thường nằm trong khoảng từ 60 đến 100 nhịp/phút. Nhịp tim ổn định trong khoảng 60–80 nhịp/phút thường được xem là biểu hiện của một trái tim khỏe mạnh, tuy nhiên một số trường hợp có nhịp tim cao hơn hoặc thấp hơn mức này do đặc điểm sinh lý cá nhân.

Rối loạn nhịp tim là tình trạng hoạt động điện của tim bị bất thường, dẫn đến nhịp tim quá nhanh, quá chậm hoặc không đều. Tình trạng này có thể được phân loại theo tần số nhịp tim, tính ổn định của nhịp đập, vị trí phát sinh xung điện và mức độ xuất hiện. Nguyên nhân gây rối loạn nhịp tim bao gồm các yếu tố tâm lý, thói quen BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG 6 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT sinh hoạt không lành mạnh, sử dụng chất kích thích và các bệnh lý tim mạch làm ảnh hưởng đến hệ thống dẫn truyền điện của tim.

Thiết bị đo ECG đeo ngực Giới thiệu về thiết bị đo ECG đeo ngực Thiết bị đo điện tâm đồ là hệ thống dùng để thu nhận, khuếch đại và ghi lại các tín hiệu điện sinh học phát sinh từ hoạt động co bóp của tim. Trong mỗi chu kỳ tim, sự khử cực và tái cực của các tế bào cơ tim tạo ra các xung điện lan truyền trong cơ thể, và các xung điện này có thể được thu nhận thông qua các điện cực gắn trên bề mặt da. Dạng sóng thu được gọi là tín hiệu điện tâm đồ, phản ánh trực tiếp tình trạng hoạt động điện học của tim. Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triển của công nghệ vi mạch và hệ thống nhúng, các thiết bị đo ECG ngày càng được thu nhỏ về kích thước, giảm tiêu thụ năng lượng và tích hợp nhiều chức năng thông minh.

Do đó, thiết bị đo ECG đeo ngực trở thành một xu hướng phát triển tất yếu trong lĩnh vực thiết bị theo dõi sức khỏe tim mạch. Thiết bị đo ECG đeo ngực thường được thiết kế nhỏ gọn, tích hợp các khối chức năng như khuếch đại tín hiệu điện tim, lọc nhiễu, chuyển đổi tương tự–số và truyền dữ liệu đến vi điều khiển hoặc thiết bị ngoại vi để xử lý và hiển thị. Ngoài ra, thiết bị còn được tối ưu cho tiêu thụ năng lượng thấp nhằm đáp ứng yêu cầu theo dõi sức khỏe liên tục trong thời gian dài. Với các đặc tính trên, thiết bị đo ECG đeo ngực được ứng dụng rộng rãi trong theo dõi nhịp tim, phát hiện sớm các bất thường tim mạch và hỗ trợ chăm sóc sức khỏe cá nhân, góp phần nâng cao hiệu quả giám sát và phòng ngừa bệnh tim mạch trong cộng đồng.

BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG 7 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2.3 Thiết bị đo ECG và cách đeo thực tế Cấu trúc thiết bị đo ECG đeo ngực Cấu trúc thiết bị bao gồm khối cảm biến ECG, vi điều khiển trung tâm, khối nguồn pin và mạch quản lý năng lượng, đảm bảo hoạt động ổn định và tiêu thụ điện năng thấp. Tín hiệu ECG sau khi thu thập được xử lý sơ bộ và truyền không dây đến thiết bị Gateway hoặc điện thoại thông minh để phục vụ giám sát và phân tích. Công nghệ BLE (Bluetooth Low Enegy) Giới thiệu Bluetooth Low Energy (BLE) là chuẩn truyền thông không dây được thiết kế cho các ứng dụng tiêu thụ năng lượng thấp và truyền dữ liệu không liên tục, thay vì thay thế hoàn toàn các công nghệ như Wi-Fi hay Bluetooth Classic.

Ra mắt từ Bluetooth 4.0, BLE đặc biệt phù hợp với hệ thống nhúng và IoT nhờ khả năng tiết kiệm năng lượng. Công nghệ này cho phép thiết bị hoạt động lâu dài với pin nhỏ, phạm vi truyền ngắn và dung lượng dữ liệu truyền thấp. Nhờ đó, BLE được ứng dụng rộng rãi trong BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG 8 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT thiết bị đeo, theo dõi sức khỏe, nhà thông minh và các hệ thống IoT, với thiết bị trung tâm thường là điện thoại thông minh hoặc máy tính.

Kiến trúc tổng thể của một thiết bị bluetooth Một thiết bị Bluetooth nói chung được chia thành ba khối chức năng chính: • Application: xử lý logic ứng dụng và giao diện người dùng. • Host: quản lý các lớp giao thức mức cao của Bluetooth. • Controller: thực hiện các chức năng truyền nhận radio và xử lý mức thấp. Tùy theo thiết kế phần cứng, ba khối chức năng này có thể được tích hợp trên một hoặc nhiều vi mạch khác nhau nhằm tối ưu chi phí, hiệu năng và mức tiêu thụ năng lượng.4 Kiến trúc tổng thể của một thiết bị bluetooth [6] Mô hình mạng truyền thông và các profile cho BLE Một thiết bị BLE có thể giao tiếp với bên ngoài thông qua 2 cơ chế: Broadcasting hoặc Connection.

Mỗi cơ chế có thế mạnh và giới hạn riêng, cả hai được thiết lập bởi GAP (Generic Access Profile).