1
1 1 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI LUẬN ÁN
Bệnh tim mạch đang trở thành một vấn đề nghiêm trọng đối với sức khỏe cộng đồng, với tỷ lệ mắc bệnh gia tăng đáng kể trong những năm gần đây, đặc biệt tại Việt Nam Đây là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây tử vong, với 20% dân số Việt Nam mắc bệnh tim mạch và tăng huyết áp Trên toàn thế giới, bệnh tim mạch gây ra 17,9 triệu ca tử vong mỗi năm, dự kiến con số này sẽ tăng lên 23,6 triệu vào năm 2030 Tại Việt Nam, khoảng 1/3 số ca tử vong là do bệnh tim mạch, cho thấy sự cần thiết phải chú trọng vào việc phòng ngừa và điều trị các bệnh lý liên quan đến tim.
Tín hiệu điện tim ECG ghi lại sự thay đổi dòng điện của tim, giúp chẩn đoán các bệnh tim mạch Tuy nhiên, biên độ và thời gian thay đổi của tín hiệu ECG rất nhỏ, làm cho việc phát hiện các đặc trưng bệnh lý trở nên khó khăn Do đó, việc phát triển công cụ máy tính với phần mềm xử lý tín hiệu ECG là cần thiết, hỗ trợ bác sĩ trong chẩn đoán Các bệnh lý tim mạch rất đa dạng và phức tạp, gây khó khăn cho việc phân loại và điều trị Việc xây dựng công cụ phân loại bệnh tim dựa vào tín hiệu ECG với độ chính xác cao sẽ giúp bác sĩ chẩn đoán sớm và đưa ra phương pháp điều trị hiệu quả hơn.
Cơ sở dữ liệu tín hiệu điện tim ECG hiện nay đã được công bố trên nhiều website và được sử dụng rộng rãi bởi các nhà nghiên cứu Tuy nhiên, dữ liệu điện tim có sự khác biệt lớn giữa các bệnh nhân, ngay cả khi họ mắc cùng một loại bệnh, điều này gây khó khăn trong việc phân loại bệnh tim Hơn nữa, sự chênh lệch trong dữ liệu điện tim của từng loại bệnh tim cũng ảnh hưởng đến kết quả nhận dạng Do đó, việc phát triển một thuật toán để tiền xử lý và chuẩn hóa dữ liệu là cần thiết nhằm nâng cao hiệu suất phân loại bệnh tim.
Tín hiệu ECG sau khi thu được không chỉ chứa thông tin cần thiết mà còn có nhiều thành phần nhiễu Nguyên nhân gây ra nhiễu có thể đến từ tâm lý bệnh nhân, nguồn điện, kết nối đầu dò, đường cơ sở tín hiệu bị trôi, thiết bị đo, và các yếu tố khác Do đó, việc tiền xử lý tín hiệu điện tim để loại bỏ các thành phần nhiễu không mong muốn là một công việc quan trọng nhưng cũng đầy thách thức trong phân tích tín hiệu.
Mặc dù đã có nhiều kỹ thuật được các nhà khoa học áp dụng trong việc xử lý tín hiệu điện tim, vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc phân loại bệnh tim dựa trên tín hiệu này Những thách thức này xuất phát từ nhiều yếu tố khác nhau.
Tín hiệu ECG và nhịp tim của mỗi cá nhân có sự biến đổi rõ rệt, ngay cả khi họ mắc cùng một loại bệnh Điều này còn bị ảnh hưởng bởi các yếu tố sinh lý và tinh thần, khiến nhịp tim của mỗi người thay đổi theo từng thời điểm khác nhau.
Hiện tại, không có quy luật phân loại tối ưu nào cho việc phân loại bệnh tim thông qua tín hiệu ECG Mặc dù nhiều phương pháp đã được áp dụng, nhưng vẫn chưa có thuật toán nào được công nhận là tối ưu cho việc phân loại các bệnh tim.
Tín hiệu ECG thường có các đỉnh P, Q, R, S, T và U, nhưng thực tế, một tín hiệu ECG có thể chứa hàng nghìn đỉnh với nhiều dạng khác nhau Sự phức tạp này gây khó khăn trong việc trích xuất đặc trưng từ tín hiệu ECG.
Xây dựng một bộ phân loại tín hiệu ECG theo thời gian thực là một thách thức lớn do sự tồn tại của nhiều tham số trong tín hiệu ECG.
❖ CÁC KẾT QUẢ TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC ĐÃ ĐƯỢC CÔNG BỐ:
Bệnh tim mạch gây ra nhiều hệ lụy nghiêm trọng, dẫn đến việc nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước được thực hiện nhằm phân tích tín hiệu điện tim và phát triển các phương pháp phân loại bệnh tim Bài viết này tóm tắt một số kết quả nghiên cứu quan trọng đã được công bố cả trong và ngoài nước.
Trong luận án tiến sĩ năm 2014, tác giả Chử Đức Hoàng đã thực hiện nghiên cứu về "Phân tích tín hiệu loạn nhịp tim" bằng cách phân tích đặc điểm tín hiệu ECG Tác giả đã cải tiến phương pháp xác định phức hợp QRS của Pan Hamilton và Tompkins, đồng thời đề xuất giải thuật Multi Detrended Fluctuation Analysis để phát hiện các hiện tượng bất thường ở bệnh nhân loạn nhịp tim Luận án cũng xây dựng véc tơ chuẩn hóa RR từ dữ liệu điện tim, kết hợp với giải thuật phân tích khử khuynh hướng động, nhằm hỗ trợ chẩn đoán sớm triệu chứng loạn nhịp tim Kết quả nghiên cứu cho thấy độ chính xác của bộ phân loại đạt 89%.
Luận án tiến sĩ của Nguyễn Đức Thảo, mang tiêu đề “Nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim dựa trên giải pháp loại bỏ ảnh hưởng từ nhịp thở của người bệnh”, được thực hiện vào năm 2016 Nghiên cứu này tập trung vào việc cải thiện độ chính xác trong nhận dạng tín hiệu điện tim bằng cách loại bỏ tác động của nhịp thở từ bệnh nhân.
Tác giả đã sử dụng bộ lọc để loại bỏ thành phần nhịp thở trong tín hiệu điện tim, sau đó đưa tín hiệu đã lọc vào mạng nơ-ron logic mờ TSK (Takagi-Sugeno-Kang) nhằm nhận dạng các loại bệnh tim Trong luận án, phương pháp được đề xuất bổ sung 2 thông tin từ nhịp thở vào tín hiệu điện tim, giúp cải thiện độ chính xác trong quá trình nhận dạng tín hiệu ECG Ngoài ra, tác giả cũng áp dụng mô hình mạng TSK để nhận dạng tín hiệu ECG trong 4 kịch bản khác nhau, với kết quả nhận dạng tốt nhất đạt 96,6% cho trường hợp nhận dạng 3 loại bệnh khác nhau.
Luận án tiến sĩ của Phạm Văn Nam với đề tài “Xây dựng mô hình nhận dạng kết hợp nhằm nâng cao độ chính xác phân loại tín hiệu điện tim loạn nhịp” đã được bảo vệ vào năm 2018 Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển một bộ nhận dạng kết hợp để cải thiện độ chính xác trong phân loại tín hiệu loạn nhịp tim Cụ thể, đề tài áp dụng thuật toán cây quyết định kết hợp với các bộ phân loại sử dụng mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp (MLP), máy véc tơ hỗ trợ (SVM) và rừng ngẫu nhiên (RF) để phân loại các loại bệnh tim Đầu ra từ các bộ phân loại MLP, SVM và RF được đưa vào bộ phân loại cây quyết định nhằm xác định loại bệnh tim tương ứng với tín hiệu nhịp tim Kết quả cho thấy hệ thống đề xuất đạt độ chính xác nhận dạng bệnh tim lên đến 98,76%.
Mặc dù nghiên cứu về tín hiệu điện tim và phân loại bệnh tim từ tín hiệu trong nước còn hạn chế, nhưng nghiên cứu quốc tế trong lĩnh vực này phong phú hơn Theo tài liệu tham khảo [10], R Rodríguez và các cộng sự đã đề xuất phương pháp ngưỡng thích nghi kết hợp với phân tích thành phần chính (PCA) để trích xuất đặc trưng của tín hiệu điện tim ECG Các tác giả tập trung vào việc trích xuất thành phần đặc trưng của phức hợp QRS, sử dụng biến đổi Hilbert kết hợp với thuật toán PCA dựa trên kỹ thuật ngưỡng thích nghi Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng xác định phức hợp QRS trong tín hiệu điện tim.
14
Chương này sẽ khám phá tín hiệu điện tim và các phương pháp xử lý tín hiệu nhằm phân loại bệnh tim Bài viết sẽ trình bày các đặc điểm của tín hiệu điện tim cùng với nguồn dữ liệu bệnh tim, đồng thời giới thiệu các phương pháp lọc và trích đặc trưng từ nhiều nghiên cứu khác nhau Hơn nữa, những phương pháp phân loại dựa trên các đặc trưng này sẽ được tóm lược, bao gồm cả việc đánh giá độ chính xác của các phân loại bệnh tim.
2 1 TỔNG QUAN VỀ TÍN HIỆU ĐIỆN TIM
Tín hiệu điện tim ECG là đường cong ghi lại biến thiên điện áp do tim phát ra trong quá trình co bóp, với điện áp rất nhỏ chỉ tính bằng mV, nên việc ghi nhận là thách thức Năm 1903, Einthoven lần đầu tiên ghi lại điện tim bằng một điện kế nhạy Phương pháp ghi điện tim tương tự như ghi các đường cong biến thiên tuần hoàn khác, nơi dòng điện tim tác động lên bút ghi để ghi lại tín hiệu lên giấy Hiện nay, nhiều loại máy ghi tín hiệu điện tim đã được phát minh với độ chính xác cao, có khả năng in dạng sóng nhịp tim, hiển thị trên màn hình hoặc lưu trữ dữ liệu vào máy tính cho nghiên cứu Ngoài ra, các máy này còn có thể ghi đồng thời nhiều chuyển đạo và thực hiện ghi điện tim liên tục 24 giờ thông qua máy nhỏ gắn trên người, gọi là Cardiocassette Type Holter.
Tín hiệu điện tim không chỉ hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh lý tim mạch, mà còn cung cấp dữ liệu cho các nhà khoa học nghiên cứu nhằm giảm thiểu tác hại của các bệnh này Một tín hiệu điện tim bao gồm nhiều nhịp đập, mỗi nhịp có các thành phần sóng P, phức hợp QRS, sóng T và sóng U Các đỉnh P, Q, R, S, T, cùng với khoảng thời gian PR, RR, QRS và ST, là những thành phần cơ bản của nhịp tim, có giá trị biên độ và thời gian khác nhau tùy thuộc vào từng loại bệnh và bệnh nhân Mặc dù các thành phần này rất quan trọng, nhưng không phải lúc nào cũng xuất hiện đầy đủ trong tín hiệu thực tế, đặc biệt là sóng U Hơn nữa, sự xuất hiện của nhiễu có thể làm mờ các thành phần sóng, do đó việc trích xuất đặc trưng tín hiệu điện tim cần tập trung vào những thành phần ổn định nhất để đại diện cho các loại bệnh lý trong quá trình phân loại.
Hình 2 1 Các thành phần cơ bản chứa đựng trong một nhịp tim
Các thành phần cơ bản của nhịp tim bao gồm sóng P, phức hợp QRS, sóng T và sóng U, với hình dạng và thời gian kéo dài của chúng có vai trò quan trọng trong chẩn đoán bệnh tim Mặc dù thời gian của từng thành phần được mô tả, nhưng các khoảng thời gian này không rõ ràng cho từng loại bệnh, khiến cho việc phân loại bệnh chỉ dựa vào đặc trưng thời gian trở nên khó khăn Do đó, khi trích xuất đặc trưng tín hiệu ECG, cả hình dạng và thời gian của các thành phần đều được xem xét Sự chênh lệch thời gian giữa các nhịp tim của cùng một bệnh nhân hoặc giữa các bệnh nhân khác nhau cũng ảnh hưởng đến kết quả phân loại Vì vậy, việc trích xuất đặc trưng trong cả miền không gian và miền tần số là cần thiết để nâng cao độ chính xác trong phân tích tín hiệu điện tim.
Sóng P được hình thành từ quá trình khử cực của tâm nhĩ ở cả nhĩ trái và nhĩ phải Trong điều kiện bình thường, biên độ của sóng P thường dưới 2mm (0,2mV), và thời gian của sóng này cũng được quy định rõ.
P có giá trị từ 0,08 đến 0,1 giây Việc tăng biên độ và kéo dài thời gian của sóng liên quan đến tình trạng tâm nhĩ lớn Tăng biên độ cho thấy sự phì đại của tâm nhĩ phải, trong khi thời gian khử cực kéo dài cho thấy sự phì đại của tâm nhĩ trái.
Phức hợp QRS phản ánh quá trình khử cực của tâm thất, với sự khác biệt về hình dạng tùy thuộc vào chiều khử cực và vị trí của điện cực Thời gian bình thường của phức hợp QRS dao động từ 0,06 đến 0,12 giây.
Sóng Q là sóng âm đầu tiên trong phức hợp QRS, thường nhỏ và ngắn ở bệnh nhân bình thường, hình thành từ quá trình khử cực vách liên thất Một sóng Q sâu, với biên độ âm lớn và kéo dài, chỉ ra tình trạng hoại tử cơ tim, thường gặp trong nhồi máu cơ tim cũ hoặc nhồi máu cơ tim không có ST chênh lệch.
Sóng R là sóng dương đầu tiên của phức hợp điện tim, trong khi sóng âm theo sau là sóng S Cả hai sóng này đều hình thành do quá trình khử cực của thất và có bản chất tương tự nhau Nếu điện cực được đặt tại vị trí mà chiều khử cực hướng đến, sóng R sẽ có độ cao lớn hơn, như trong các chuyển đạo DII, V5 và V6 Ngược lại, sóng R sẽ kém nổi bật hơn khi chiều khử cực diễn ra xa vị trí đặt điện cực, chẳng hạn như ở các chuyển đạo V1 và V2.
Sóng T là sóng xuất hiện sau phức hợp QRS, phản ánh quá trình tái cực muộn của hai tâm thất Sóng T đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá tình trạng thiếu máu của cơ tim.
Sóng U vẫn chưa được xác định rõ nguồn gốc, nhưng có một số giả thuyết cho rằng nguyên nhân có thể là do tái cực chậm của sợi Purkinje, tái cực kéo dài giữa các tế bào cơ tim M, và kết quả điện thế từ trương lực cơ trong các thành tâm thất Trong điều kiện bình thường, sóng U không được ghi nhận.
Sóng U trên điện tim, thường xuất hiện dưới dạng sóng nhỏ sau sóng T, có thể đảo ngược hoặc nhô cao nhọn Hiện tượng này thường gặp trong nhiều bệnh lý tim mạch như bệnh mạch vành, tăng huyết áp, bệnh van tim, bệnh tim bẩm sinh, bệnh lý cơ tim, cường giáp, ngộ độc và rối loạn điện giải.
Khoảng PQ: là thời gian dẫn truyền từ nhĩ đến thất, bình thường từ 0 12 -
Việc kéo dài thời gian dẫn truyền 0.2 giây có thể chỉ ra hội chứng rối loạn nhịp tim Wolf-Parkinson-White Đoạn ST phản ánh quá trình tái cực thất sớm, với hình dạng của nó quan trọng hơn thời gian; ST bình thường chỉ chênh lệch nhẹ so với đường cơ sở Đoạn ST rất quan trọng trong chẩn đoán nhồi máu cơ tim, được coi là chênh lệch khi cao hơn 1mm ở chuyển đạo chi và hơn 2mm ở chuyển đạo trước ngực, trong khi chênh xuống khi dưới 0.5mm Đoạn QT biểu thị thời gian tâm thu điện học của tâm thất, với giá trị bình thường phụ thuộc vào tần số tim; QT kéo dài có liên quan đến nguy cơ loạn nhịp thất, đặc biệt là xoắn đỉnh Gần đây, hội chứng QT ngắn bẩm sinh đã được phát hiện, liên quan đến nguy cơ cao hơn về rung nhĩ và thất kịch phát, có thể dẫn đến đột tử do bệnh tim.
Bảng 2 1 Mô tả các ý nghĩa và thông tin thời gian của từng thành phần đặc trưng trong một nhịp tim
Chuyển đạo là khái niệm quan trọng trong việc đo tín hiệu điện tim, với hai loại chính là chuyển đạo trực tiếp và chuyển đạo gián tiếp Chuyển đạo trực tiếp được sử dụng khi điện cực tiếp xúc trực tiếp với cơ tim, thường chỉ áp dụng trong phẫu thuật mở lồng ngực hoặc trên động vật thí nghiệm Ngược lại, chuyển đạo gián tiếp, được sử dụng phổ biến trên người bình thường, được chia thành ba loại: chuyển đạo song cực chi, chuyển đạo đơn cực chi và chuyển đạo trước tim.
Tính năng Mô tả Khoảng thời gian
RR Khoảng thời gian giữa sóng R và sóng R tiếp theo 0 6-1 2 giây
P Xu hướng tăng ngắn hạn của tín hiệu ECG 80 milli giây
PR Đo từ đầu sóng P đến đầu bộ phức hợp QRS 120-200 milli giây QRS
Thường bắt đầu với độ võng xuống của Q, độ cong lên lớn hơn của R và kết thúc bởi sự đi xuống của sóng S
PR Kết nối sóng P và bộ phức hợp QRS 50-120 milli giây Điểm J Điểm kết thúc bộ phức hợp QRS và bắt đầu phân đoạn ST Không áp dụng
ST Kết nối bộ phức hợp QRS và sóng T 80-120 milli giây
T Thường là một dạng sóng tăng lên vừa phải 160 milli giây
ST Được đo từ điểm J đến kết thúc của sóng T 320 milli giây
QT Được đo từ khi bắt đầu bộ phức hợp QRS đến khi kết thúc sóng T 420 milli giây
U thường có biên độ thấp và thường không xuất hiện Bài viết này không đề cập đến cách trình bày sơ đồ cơ bản cho các phương pháp mắc điện cực trên cơ thể người theo chuyển đạo Cụ thể, có sơ đồ mắc chuyển đạo song cực chi và sơ đồ mắc chuyển đạo đơn cực chi, cùng với vị trí đặt điện cực.
Hình 2 2 Các dạng sơ đồ mắc điện cực trong quá trình thu thập tín hiệu điện tim dùng chuyển đạo gián tiếp