Khóa luận tốt nghiệp Kỹ thuật máy tính: Thiết kế phần cứng cho việc phát hiện nhịp tim bất thường trong tín hiệu điện tâm đồ dựa trên thuật toán phân cụm mẫu

Việc sử dụng phát hiện dựa trên đặc điểm gặpkhó khăn việc chọn các điểm đáng tin cậy, trong khi đó phát hiện dựa trên hìnhdạng lại gặp trở ngại đối với những nhịp bất thường có hình dạng

ĐẠI HỌC QUÓC GIA TP HÒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

KHOA KỸ THUAT MAY TÍNH

PHAM DUY LỘC - 20521550

VĂN NGỌC THÀNH - 20521930

KHÓA LUẬN TÓT NGHIỆP

THIẾT KE PHAN CỨNG PHÁT HIỆN NHIP TIM BAT

THƯỜNG TRONG TÍN HIỆU ĐIỆN TÂM DO DUA TREN

THUẬT TOÁN PHAN CUM MAU

HARDWARE DESIGN FOR ABNORMAL BEAT DETECTION

IN ECG SIGNAL BASED ON TEMPLATE CLUSTER

ALGORITHM

CU NHAN NGANH KY THUAT MAY TINH

GIANG VIEN HUONG DAN

TIEN SĨ TRAN THỊ DIEM

TP HO CHÍ MINH, 2024

LỜI CẢM ƠN

Chúng em vô cùng biết ơn cô TS Trần Thị Điểm vì sự hướng dẫn và hỗ trợ của

cô xuyên suốt thời gian thực hiện khóa luận Cô không chỉ cung cấp trang thiết bị

cân thiệt mà còn góp ý đê chúng em chỉnh sửa và hoàn thiện.

Chúng em cũng cảm ơn đến các giáo viên và bạn bè tại khoa Kỹ thuật máy tínhnói riêng và toàn thé Trường Dai học Công nghệ Thông tin nói chung Sự giảngdạy tận tâm những kiến thức quan trọng của các giáo viên cùng với sự hỗ trợ và sựđồng hành từ bạn bè, đã giúp rất nhiều trong hành trình học tập Những kiến thức

và kinh nghiệm đạt được tại trường sẽ đồng hành, hỗ trợ cho công việc chuyênngành thực tế

Cuối cùng, chúng em bày tỏ biết ơn đến bố mẹ và gia đình vì đã luôn động viên,

khuyến khích và tạo điều kiện cho chúng em trong xuyên suốt quá trình đi học và

làm việc sau này.

Trong lúc làm đề tài khóa luận, sẽ không thể tránh việc có những khó khăn vàthiếu sót do còn thiếu sót về kiến thức chuyên ngành Vì vậy, chúng em mongmuốn được nhận sự thông cảm từ thầy cô và các bạn, cũng như các góp ý đóng

góp dé dé tài này trong tương lai sẽ hoàn thiện hơn

TP Ho Chí Minh, ngày 22 tháng 07 năm 2024

Sinh viên thực hiện

PHAM DUY LỘC VĂN NGỌC THÀNH

2.1.2 Cơ chế hoạt dOng ceeececcccsssssesssessssssesssesssecssecssecssecsuecssessusssessecssecsses 19

2.1.3 Ghi lại hoạt động CỦa tTH - 2G 5 5 12111191113 13 11111 ket 20

2.1.4 Phức bộ và khoảng - cv SS SH HH HH hp 21

2.2 MIT-BIH Arrhythmia Database - - Án HH HH Hy 23

2.3 Giải thuật Pan Tompkins dé phát hiện đỉnh R - 525 <<<<+++ 25

2.3.1 Định nghĩa - G121 1v vn Hye 25 2.3.2 Các bước của giải thuẬt( Ăn Street 25

2.3.2.1 LoođffHloum pc =vựœ Í ⁄ 26

2.3.2.2 Bộ lọc xấp xỉ đạo hầm :- ++ck+EE+EESEEEEEEEEEEErrrrrreee 27

2.3.2.3 Bình phương biên dO 2+ 3+ *+tE+eEkeererrrrerrrrrrerrs 28

2.3.2.4 Tích hợp cửa số di chuyÊn -:- ¿+ s+5++£++E+E+EzEzrezrerreee 28

2.7.1 Tổng quan về giao thức AXI - + 2 ++c£+E+E++EzEzrrrsrreres 342.7.2 Đặc điểm về giao thức AXI ©2¿c©5+22s+ccxesrxsrxrerxrrrxee 36

2.7.3 Mô tả các tín hiệu co bản của giao thức AXXÌ -‹ «<-«++ 37

Chương3 GIẢI THUẬT CUM MAU VA THIET KE PHAN CUNG Al

3.1 Giải thuật cụm mẫu ¿+ 2+ SE2S£2E£SE£EEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEErkerkerrkervee 41

3.1.1 Khởi tạo cụm MAU - - c3 19111111151 1 1 1E EEEEEEEErrrkrrrrree 42 3.1.2 Cập nhật cụm mẫu 2-2 +©++EE+EE+EE+EEtEEeEEerterrzrrrrrrrrrer 43

3.1.3 _ Tối ưu hóa cụm mẫu + St +k+E£EEE£EEEEEEEEEEEeEeEerkererxrkereree 453.1.4 Phân loại nhịp tim bất thường - 2-2 2 2+++E++EzEzEzrzes 463.2 THIẾT KE PHAN CỨNG GIẢI THUẬT -2 ¿c5¿2s++s225s+2 48

3.2.1 Cac kỹ thuật thiết kế Verilog :- 5 s+cs+cs+cs+Esrzrrrsrrsres 48

3.2.1.1 Dùng cờ để khởi đầu và kết thúc task - 2 2©cz+cz+se+: 483.2.1.2 Dùng bộ cộng I và bộ so sánh để lặp - 2-2-2525: 493.2.1.3 Dùng IP BRAM dé chứa các giá trị sử dụng -: 503.2.1.4 Sử dụng BRAM kết hop Mux 2-1 dé chọn giá trị đầu vào 523.2.2 _ Tên gọi và ý nghĩa của input và output của các khối 52

3.2.2.1 Khởi tạo và cập nhật cụm mẫu - + + ++s++s++x+zx+zs+e2 52

3.2.2.2 Tối ưu hóa cụm mẫu - 2-2 ©+£++£+E+++E£+EE+EEtzE++EEvrxrzrsrrxeee 543.2.2.3 Phân loại nhịp tim bat thường 2-2 2 2+S++++EzEzxzxeee 563.3 Chỉ tiết thiết kế của các khối chức năng -2- 2 ¿+c++2zx++zxzzeez 58

3.3.1 Khối khởi tạo và cập nhật CUM mẫẫu - 2 - + s+s+=++s+x+zszxez 583.3.2 Khối tối ưu hóa cụm mẫu ¿2 + t+E+E£EE+E+EEEE+EEEEEEeEeEezxrrezez 583.3.3 Khối phân loại nhịp tim bat thường - 2-2 z+cz+czczezez 593.4 Đóng gói thiết kế và hiện thực hệ thống SoC trên Vivado . 59

3.4.1 Tổng quan -Sc-SESt‡EtEEEEEEE2E122112121121121121.2 xe, 593.4.2 Khối Processor System Reset c sc.sscsssesssesssesssesssecssecsseessesssecseesseeens 60

3.4.3 IPCGRA i2 2L 22 2H 222 eererre 61

3.4.4 Khối AXI SMART CONNECT cccscsscsssessesssessessesssessessessessesseeeseess 61

3.5 Sơ đồ hệ thống cho việc hiện thực thiết kế trên FPGA . 61

Chương4 KET QUẢ -2-22+SE+E2E2EE2EE2E2EE2E2E2 2E creeg 63

4.1 Kết quả tổng hợp ¿22:22+22x222x2231221127112711271221 21111111 re 634.2 Kết quả thực thi + c+Sk Ek2EESEEE12E1211211211211211211211 2111.21.21 y0 634.3 Kết quả mô phỏng - :- 2-2 t9SE+SE9EE9EEEEEEEE2E12E1211211211211211211 1.1.1 644.4 Kết quả trên FPGA c++EE5E192112E12E121121112121121111211 11.11 xe 674.5 Đánh giá, so sánh với các đề tài tương te .eecececceeceseeseeseseseeseeseseeseesesees 67

Chuong 5 | KET_LUAN VA HƯỚNG PHAT TRIEN TIẾP THEO 70

51 Kết luận đe ~vx ⁄ 70

5.2 Hướng phát triển tiẾp theO :- 2: + ++S++SE+EE£EE£EEEEE2EEEEEEEEEEEEEkrrkrrrrree 70

Hình 2.5: Hình anh mô tả các phức bộ và khoảng trong ECG - 22

Hình 2.6: Hình anh dữ liệu nhịp tim bất thường MIT-BIH từ PhysioNet 24

Hình 2.7: Dap ứng biên độ của bộ lọc thông 3dB từ khoảng 5-12 Hz 26

Hình 2.8: Đáp ứng biên độ của bộ lọc đạo hàm TT 28Hình 2.9: Mối quan hệ của phức hợp QRS với dạng sóng tích hợp chuyên động 29Hình 2.10: Hình ảnh miêu tả mối quan hệ giữa hai biến -2- 5: 25525522 32Hình 2.11: Lịch sử phát triển của họ AMBA - 2 + ©£+++£E+Ezrxerxzrxerxez 35Hình 2.12: Hình anh hệ thống kết nối sử dụng giao thức AXI - 36

Hình 2.13: Hình ảnh mô tả 5 kênh của AXÌ c5 2c 12s se 37

Hình 2.14: Hình anh mô tả quá trình bắt tay 2 bước - 2-2 s+z+sz+szzszzxzez 37Hình 3.1: Sơ đồ thuật toán của phương pháp đề ra 2-2 2 2+sz+£z+£zzzzzzet 41

Hình 3.2: Hình ảnh minh họa cho khởi tạo cụm MAU oo eee eeeseeeeeeseseeesesteseseseeseeeeees 42 Hình 3.3: Hình ảnh minh họa cho cập nhật cụm IHIẪU 2c ScSeSE‡ESESESEEeErkrtrerees 44 Hình 3.4: Hình ảnh minh họa cho tối ưu hóa cụm mẫu - ¿2 + s+x+£+z++x+zs 46

Hình 3.5: Hình ảnh minh họa cho bước 4 - << 555322 ‡‡++*£eeeeeesseeeeees 47

Hình 3.6: Dùng các cờ dé khởi đầu và kết thúc task - 2-2 z+sz+sz+sz+sz+‡ 48Hình 3.7: Đoạn mã dùng biến cờ đề thực hiện các CONG vVIỆC « «+ s2 49

Hình 3.8: Kết hợp bộ cộng 1 và bộ so sánh dé lặp -2- 2 2+cz+sz+szzxezxzet 49

Hình 3.9: Doan mã dùng dé thực hiện lặp 2-2 5¿2c+++zx++zxvzzxzzxe2 50Hình 3.10: Minh họa cấu hình 1 BRAM với độ rộng 32 bit và độ sâu 3000 51

Hình 3.11: Doan mã sử dung IP BRAM để chứa dữ liệu -. 2-2 2-52: 51

Hình 3.12: Đoạn mã sử dụng BRAM kết hợp Mux 2-1 dé chon gia tri đầu vao 52Hinh 3.13: Input va output cua khối khởi tạo và cập nhật cụm MAU - 52

Hình 3.14: Input và output của khối tối ưu hóa cụm MAU . . :-s:- 54

Hình 3.15: Input va output của khối phân loại nhịp tim bat thường - 56Hình 3.16: Chi tiết thiết kế khối khởi tạo và cập nhật cụm MAU - 58

Hình 3.17: Chi tiết thiết kế khối tối ưu hóa cụm mẫu -¿¿+c+c++cccxe+ 58 Hình 3.18: Chi tiết thiết kế khối phân loại nhịp tim bat thường - 59 Hình 3.19: Hệ thống SoC trên VivadO -¿- 2-2 2 5++2£+E+2E2EE+E2EEzEzEzrerrerreee 60

Hình 3.20: IP Processor System lesSe€t cee 5c SH TH Hy 60

Hinh 200i696) 7011 61

Hình 3.22: Khối AXI SMART CONNECT - 2: 5¿+2s+2x+2E2EE£EEzEEeEErrxerrxrrree 61Hình 3.23: Sơ đồ hệ thống cho việc hiện thực thiết kế trên FPGA - 62

Hình 4.1: Kết qua timing của path trên vivado 2: ©5¿2+2x+2s+zzxezxvzrxerxez 63

Hình 4.2: Kết quả về ràng buộc chu kỳ, tần $6 fmax 2 2 552 52552 63Hình 4.3: Khối lượng phần cứng được sử dụng -2¿©2 2+ ©+++sz+£x+zxzxserxez 64

Hình 4.4: Lượng năng lượng stv Ụng . c + c E113 rệt 64

Hình 4.5: Kết quả mô phỏng bản ghi 100 2 2 2522 £2S£+£2££+EzEzz£zz£zz+ei 64Hình 4.6: Kết quả mô phỏng bản ghi 101 - 2 2522 £2S£2££2££+EzE+z£zz£zzzeez 64Hình 4.7: Kết quả mô phỏng bản ghi 102 2 2£25£2£££E£2E£££Eezx+zzsersez 65Hình 4.8: Kết quả mô phỏng bản ghi 103 - 2-2 25252 £2S£2E£2E+2EE2E£2EzEzzez 65Hình 4.9: Kết quả mô phỏng bản ghi 1Ó6 2¿ 22 +225£2£+££E£2E£EE+zxzzzzzrsez 65

Hình 4.10: Kết quả mô phỏng bản ghi 107 2-2-5252 522 £+S++E£+E+zEz£zzzzsz 66

Hình 4.11: Kết quả mô phỏng bản ghi 108 - 2 2-52 ©522S£+£E£2E£2£E+£E+zzszrsez 66Hình 4.12: Kết quả mô phỏng bản ghi 109 - 22: 22 ©5222S+22S+2£++2£xtzzxzzsez 66

DANH MỤC BANG

Bảng 2.1: Bảng mô tả mức độ và quan hệ của các giá tri Pearson 33

Bang 2.2: Bảng các tín hiệu cơ bản của giao thức AXÌ 5+ ++s+++s+s++x 38

Bảng 3.1: Bảng ý nghĩa input và output khối khởi tạo và cập nhật cụm mẫu 33Bang 3.2: Bảng ý nghĩa input và output khối tối ưu hóa cụm mẫu - 55Bang 3.3: Bảng ý nghĩa input và output khối phân loại nhịp tim bat thường 56

Bang 4.1: Bảng kết quả hiện thực trên FPGA 2-2 2 2+5£+E£2E£2EzEzEzrzreee 67

Bảng 4.2: Bang so sánh kết quả các thông số giữa các thuật toán - - 67Bảng 4.3: Bang so sánh kết qua hiện thực phan cứng giữa các thuật toán 68

DANH MỤC TU VIET TAT Viết tat Tén day du Y nghia

ECG Electrocardiogram Điện tâm đồ

AXI Advanced eXtensible Interface Giao diện bus mở rộng nâng cao

AMBA_ | Advanced Microcontroller Bus Kién trac day trong vi diéu khién

Architecture nang cao

FPGA Field Programmable Gate Array | Mach tích hop mạng công có thé

lập trình theo trường

BRAM | Block RAM Bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên theo

khối từ thư viện IP của Vivado

CPU Central Processing Unit Bộ xử lý trung tâm

DMA Direct Memory Access IP giúp truy cập bộ nhớ trực tiếp

không qua CPU

SoC System on Chip Hệ thống trên vi mạch

PS Processing System Hệ thống xử lý

PL Programmable Logic Phan logic có thê lập trình

CGRA _ | Coarse Grain Reconfigurable Kiến trúc tính toán tai cau hình

Architecture

DDR4 Double Data Rate 4 Thế hệ thứ tư của bộ nhớ RAM

DDR

IP Intellectual Property Lõi thiết kế sở hữu trí tuệ

RAM Random Access Memory Bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên

ROM Read-Only Memory Bộ nhớ chỉ đọc

11

TOM TAT KHÓA LUẬN

Trong y học hiện đại, việc theo dõi và phát hiện nhịp tim bất thường là rất quantrong vì các van dé này có thé là nguyên nhân của bệnh tim như nhồi máu cơ timhoặc đột quy Tín hiệu điện tâm đồ (ECG) là công cụ chủ đạo trong việc theo dõi vàchân đoán các bệnh tim mạch Tuy nhiên, việc phân tích tín hiệu điện tâm đồ đòi

hỏi phải có các công cụ và thuật toán chính xác.

Phát hiện nhịp tim bất thường được chia thành phát hiện dựa trên đặc điểm đặcbiệt và phát hiện hiện trên hình dạng Việc sử dụng phát hiện dựa trên đặc điểm gặpkhó khăn việc chọn các điểm đáng tin cậy, trong khi đó phát hiện dựa trên hìnhdạng lại gặp trở ngại đối với những nhịp bất thường có hình dạng dường như tươngđồng với nhịp bình thường Do đó phương pháp tạo cụm mẫu và phát hiện nhịp bấtthường bằng kết hợp cả hai phương pháp dựa trên đặc điềm và hình dạng được đềxuât.

Ở đề tài này, chúng tôi đề xuất thiết kế phần cứng phân tích tín hiệu điện tâm đồ

dựa trên thuật toán phân cụm mẫu giúp phát hiện và phân loại nhịp tim bat thuong

nhanh chóng, ngoài ra nó còn có thé giúp tạo ra nhiều tệp dit liệu khác nhau bằngcách thay đổi ngưỡng giá trị Từ đó không chỉ có thê giải quyết vấn đề theo dõi timmạch cho người mà còn giải quyết được dữ liệu cần thiết để dạy cho mô hình máy

học khác.

Phương pháp này đã phân cụm và phân loại hiệu quả 4 loại nhịp tim, bao gồm

nhịp tim bình thường và các loại nhịp tim bất thường loại V (co tâm thất sớm), A(nhịp nhĩ sớm), F (kết hợp của nhịp thất và nhịp bình thường) Hệ thống đạt đượccác thông số cao như độ chính xác là 92.92%, độ nhạy là 93.96% và độ đặc hiệu là80.35%, do đó phù hợp cho áp dụng vào y tế dé theo dõi và phát hiện nhịp tim batthường Thuật toán này triển khai trên nền tảng Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU102FPGA với tần số là 166.67MHz Thời gian xử lý mỗi mẫu khoảng trên dưới 1 giây,

có thé áp dụng vào thời gian thực

12

MỞ ĐẦU

Phân cụm và phân loại nhịp tim bất thường trong ECG là quan trọng trong dựđoán và điều trị bệnh lý tim mạch Điện tâm đồ cho thông tin về hoạt động điện củatim, giúp bác sĩ phát hiện những bat thường trong nhịp tim Việc phân cụm va phânloại các nhịp tim bat thường từ tín hiệu điện tâm đồ giúp tự động hóa quá trình phantích, giảm thiêu sai sót và tăng tốc độ xử lý thông tin Hơn nữa, những kỹ thuật nàycho phép quan sát liên tục và phát hiện sớm bắt thường, từ đó tăng hiệu quả điều trị

và cứu sông nhiều bệnh nhân Công nghệ y tế hiện đại yêu cầu giải pháp chính xác

và hiệu quả hơn, trong đó việc phát triển thuật toán tiên tiến kết hợp với thiết kếphần cứng chuyên dụng là thiết yếu, mở ra triển vọng mới cho y học trong chăm sóc

sức khỏe bệnh nhân.

Mục tiêu của nghiên cứu này là tối ưu hóa chân đoán và điều trị bệnh tim mạch

Cụ thể, phân cụm giúp nhóm các mẫu nhịp tim có đặc điểm tương đồng lại với

nhau, từ đó hỗ trợ việc phân loại một cách nhanh chóng Trong khi đó, phân loại

giúp xác định các loại nhịp tim bất thường, như nhịp nhĩ sớm hay co tâm thất sớm,qua đó có chân đoán chính xác và kịp thời Các kỹ thuật này giảm sai sót do conngười, tăng tốc độ và hiệu quả xử lý thông tin Điều này rất quan trọng trong y tế,nơi mà việc phát hiện sớm và điều trị kịp thời giúp cứu sống nhiều người và tăngchất lượng chăm sóc

Đối tượng nghiên cứu bao gồm tín hiệu điện tâm đồ từ các bệnh nhân được lay từ

tập dữ liệu MIT-BIH được cung cấp bởi PhysioNet bao gồm những bệnh nhân đãđược ghi lại điện tâm đồ trong các điều kiện lâm sàng Nó gồm các loại nhỊp bìnhthường và những loại bất thường như loạn nhịp tim và các dạng bệnh tim khác của

hệ thống điện tim Việc nghiên cứu trên tập dit liệu MIT-BIH còn giúp đánh giá và

so sánh với các phương pháp xử lý tín hiệu và thuật toán phân loại, qua đó có đềxuất và cải tiến mới trong lĩnh vực này Sự đa dạng dữ liệu trong MIT-BIH cungcấp cơ sở lý thuyết cho nghiên cứu và ứng dụng thực tế trong y học điện tử và xử lý

tín hiệu y khoa.

13

Phạm vi nghiên cứu bao gồm phân tích và tiền xử lý tín hiệu điện tâm đồ, pháttriển và tối ưu hóa thuật toán, thiết kế và thực thi thuật toán xuống phần cứng, cùngvới việc kiểm thử và đánh giá hệ thống Đầu tiên, việc phân tích và tiền xử lý tínhiệu điện tâm đồ là bước khởi đầu cực kỳ quan trọng Quá trình này nhằm loại bỏnhiễu, chuẩn hóa dữ liệu và phát hiện các đặc điểm biên độ nhịp tim để chuẩn bịcho các bước phân tích tiếp theo Tiếp theo, sau khi đã có dữ liệu được tiền xử lý, tatập trung vào phát triển và tôi ưu hóa thuật toán phân cụm và phân loại với mục tiêu

cải thiện độ chính xác và hiệu suất của quá trình phân tích điện tâm đồ Sau khi đã

hoàn thiện và kiểm tra thuật toán trên phần mềm, nghiên cứu tiến đến giai đoạn thiết

kế và thực thi thuật toán lên thiết bị phần cứng Điều này đảm bảo răng các thuậttoán có thể hoạt động hiệu quả trong thực tế và có thé được tích hợp trực tiếp vào

các thiết bị y tế để hỗ trợ chân đoán và điều trị lâm sàng Cuối cùng, quá trình kiểm

thử và đánh giá hệ thống nhằm đảm bảo tính hiệu quả và đáng tin cậy của phươngpháp đề ra Việc này bao gồm thử nghiệm thuật toán đề ra trên cùng tập dữ liệuMIT-BIH và đánh giá các yếu tố như độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu của hệthống so với trên phần mềm Đồng thời, nghiên cứu cũng so sánh và đánh giá hiệu

suất của phương pháp đề ra so với những phương pháp khác cùng lĩnh vực nghiên

cứu.

Lựa chọn dé tài này là bước tiến cần thiết trong việc kết hợp giữa công nghệphần cứng và thuật toán phân cụm, phân loại nhịp tìm bất thường, nhằm tạo ra hệthống chân đoán y tế hiệu quả và đáng tin cậy Qua đó, góp phần vào quá trình tạo

ra các thiết bị nhúng có thể sử dụng trong y tế với tốc độ cao có thé áp dụng vào

thời gian thực và có độ chính xác cao, nâng cao năng lực của các bác sĩ trong việc

phân tích và đưa ra quyết định chân đoán chính xác, đồng thời hướng đến mục tiêutối ưu hóa chăm sóc sức khỏe toàn diện và đảm bảo hiệu quả trong theo dõi và điều

tri.

14

Chương 1 TONG QUAN DE TÀI

Điện tam đồ (ECG) là một thành phan quan trọng dé theo dõi tín hiệu sinh học

dé theo dõi và chan đoán các bệnh tim mạch chăng hạn như nhồi máu cơ tim, rốiloạn nhịp tim, bởi vì những bệnh này có liên quan chặt chẽ đến những đặc điểmtrong điện tâm đồ (tức là hình dạng sóng, phức hợp QRS, khoảng R-R, ) [1] Vìnhững bệnh tim này xảy ra một cách bất thường và cần sự can thiệp ngay lập tức để

giảm thiểu tỷ lệ tử vong, việc theo dõi liên tục điện tâm đồ là 1 việc không thê thiếu

trong y tế [2] Do đó, nghiên cứu về phát hiện sớm nhịp tim bất thường và theo dõibệnh tim thông qua phân tích tín hiệu điện tâm đồ đang rất được quan tâm [3], [4].Các nghiên cứu về lay và phân tích tín hiệu của điện tâm đồ bằng các thiết bị nhúngđang được tiễn hành tích cực bang các hệ thống đeo nhẹ [5], [6] Đặc biệt, kỹ thuật

xử lý tín hiệu ECG thời gian thực trong môi trường tiêu thụ ít năng lượng và tốn ít

bộ nhớ là cần thiết [7], [8] Ngoài ra, trong hệ thống theo dõi điện tâm đồ, việc pháthiện nhịp và phân loại nhịp bất thường theo thời gian thực là quan trọng Nhịp cóthể được phát hiện đáng tin cậy bằng phương pháp của Pan Tompkins [9] Trongtrường hợp phát hiện nhịp bat thường, các phương pháp có thé dựa trên đặc điểm sửdụng các điểm cơ sở [10]-[13] hoặc dựa trên hình dạng sử dụng hình dạng của nhịp

tim, tập trung vao đỉnh R [14]-[16].

Thông thường, các nhịp tim bình thường có các đặc điểm hoặc hình dạng tương

tự nhau vì các nhịp tim có hình dạng tương tự lặp lại định kỳ Ngược lại, các nhịp

bất thường có các đặc điểm nằm ngoài phân phối bình thường hoặc có hình dạng íttương đồng với các nhịp tim bình thường Phát hiện nhịp tim bat thường được tiến

hành dựa trên các đặc điểm này Phát hiện nhip tim bất thường dựa trên đặc điểm là

dựa vào phát hiện các điểm cơ sở như điểm bắt đầu, đỉnh và điểm kết thúc của mỗisóng Sau đó, các giá trị đặc điểm của các điểm cơ sở, như khoảng cách, đoạn vàbiên độ, sẽ được tiễn hành phân tích và áp dụng vào phát hiện nhịp tim bat thường

Phát hiện dựa trên hình dạng tạo ra một mẫu dé lưu trữ thông tin hình dạng của

nhịp bình thường và do độ tương đồng với mau đã tạo dé phát hiện nhịp bất thường

15

Hình 1.1 cho thấy cụm tín hiệu đầu vào và mẫu Việc phát hiện dựa trên sự biếndạng hình dạng do nhịp bat thường gây ra rất dễ dàng và đáng tin cậy Tuy nhiên,

phát hiện nhịp tim bat thường dựa trên hình dạng đòi hỏi một mẫu được xác định

bằng phương pháp thủ công hoặc yêu cầu nhiều bộ nhớ để xác định mẫu từ các tínhiệu đầu vào

1.6

Input signals Template

Hình 1.1: Vi du vê cum tín hiệu va mau

Hién nay, van con it bai bdo thuc hién giai thuat phan cum trén phan cung Mot

số nghiên cứu đã áp dụng giải thuật này nhưng chưa đạt được tần số đủ cao chothực tế hiện nay [17] [18] [19] Trong nghiên cứu [17], mặc dù đã phân loại được 16loại nhịp khác nhau, nhưng tỉ lệ chính xác và tần số rất thấp, khiến việc áp dụngtrong thời gian thực trở nên khó khăn Bài [18] đã đạt được tần số ổn định 95 MHz

và độ chính xác 100%, nhưng chỉ sử dụng hình dạng đỉnh R và chỉ phân cụm được

2 cụm mẫu, do đó vẫn cần nghiên cứu phát triển thêm Nghiên cứu [19] phân cụm

được 4 loại nhịp tim nhưng không đề cập đến độ chính xác, chỉ nêu độ nhạy là 75%,

một con số không đủ cao Phương pháp này chỉ đạt tần số 50 MHz, nên cũng khó áp

16

dụng trong thời gian thực Các thuật toán phân cụm mẫu trên phần mềm đạt độchính xác cao nhưng chỉ thực hiện trên một số ít bản ghi nhịp tim bat thường trongtập dữ liệu MIT-BIH [20] [21] Cụ thé, nghiên cứu [20] đạt độ chính xác 96,86%với các bản ghi số 105, 109, 200, 208, 213, 217, 221, 228, phân cụm được 4 loạinhịp là N, V, A, F Nghiên cứu [21] đạt độ chính xác 99,93% với các bản ghi số

101, 102, 117, 202, 230, phân cụm được 4 loại nhịp là N, S, V, F.

Vì vậy, chúng tôi sử dụng một phương pháp phát hiện nhịp bất thường dựa trênphân cụm mẫu thực hiện trên ZCU-102 FPGA Phương pháp kết hợp phát hiện dựatrên đặc điểm bằng cách sử dụng khoảng RR và phát hiện dựa trên hình dạng củamẫu Phát hiện dựa trên đặc điểm bằng cách sử dụng khoảng RR có thể phát hiệnPVC và PAC Tuy nhiên, trong trường hợp nhịp hợp nhất mà nhịp thất và nhịp bìnhthường được trộn lẫn, nó không thể được phát hiện vì khoảng RR tương tự như bìnhthường Phát hiện dựa trên hình dạng có thê phát hiện PVC và nhịp hợp nhất, nhưngkhông thé phát hiện PAC vì hình dạng của chúng tương tự như bình thường Do đó,một mẫu được áp dụng với khoảng RR và hình dạng được tạo ra để phát hiện PVC,PAC và nhịp hợp nhất Độ tương đồng được sử dụng trong quá trình tạo mẫu vàphát hiện nhịp bất thường Độ tương đồng của khoảng RR sử dụng tỷ lệ RR, và độtương đồng hình dạng sử dụng độ tương đồng Pearson Chúng tôi đề xuất một cụmmẫu thay vì một mẫu đơn lẻ để cải thiện vấn đề do nhận diện sai các nhịp bìnhthường có biến dạng hình dạng nhỏ là nhịp bất thường Ngoài ra, quy trình cập nhật

cụm mẫu độc lập cho mỗi nhịp sẽ tối thiểu hóa việc sử dụng bộ nhớ và thời gian xử

lý Sau đó, cụm được tối ưu hóa bang cách loại bỏ các mẫu không cần thiết và cácmẫu được sắp xếp theo mức độ quan trọng Sau khi tạo cụm mẫu, một nhịp đầu vàođược so sánh tuần tự với các mẫu đã sắp xếp và được xác định là bình thường nếu

có một mẫu tương tự Trong hầu hết các trường hợp của nhịp bình thường, nó đượcxác định là nhịp bình thường thông qua độ tương đồng với mẫu đầu tiên có mức độquan trọng cao nhất Do đó, độ phức tạp thuật toán và thời gian thực thi của việcphát hiện nhịp bất thường có thé được giảm bớt một cách đáng kể

17

Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYET

2.1 Điện tâm đồ

2.1.1 Khái niệm

Điện tâm đồ, còn được gọi là ECG (electrocardiogram), ghi lại những thay đổitrong dòng điện của tim dưới dang đồ thị để các người có chuyên môn y tế có thể

đánh giá chức năng và nhịp tim Điện tâm đồ là một phương pháp chân đoán không

gây đau đớn ghi lại hoạt động điện của tim Trong thực hành lâm sàng, nó được

dùng rộng rãi để theo doi trong điều trị, đánh giá và dự đoán các bệnh tim

ECG được thực hiện bang cách đặt các điện cực (elektrodes) lên da của bệnh

nhân, thông thường trên ngực, cánh tay và chân Những điện cực này ghi lại những

thay đổi điện của tim và gửi tín hiệu đến máy ghi Máy ghi khuếch đại những thayđổi này và ghi lại chúng trên biéu đồ gọi là điện tâm đò

Electrocardiogram

— AR interval

Tim giãn bóp theo chu kỳ thông qua sự điều khiến do hệ thống truyền dẫn của cotim Điện tâm đồ là dùng dé dự đoán sớm về bệnh tim và đánh giá sức khỏe tim củabệnh nhân Khi tim đập, những thay đổi về dòng điện xảy ra trong quá trình co bóp

và điện tâm đồ ghi lại những thay đổi này dưới dạng đường cong Kết quả điện tam

18

đồ sẽ cho bạn thấy khả năng bơm đây máu, xung nhịp và tần số của tim Một ví dụ

về tín hiệu ECG liên quan đến chu kỳ tim điển hình như ở Hình 2.2

2.1.2 Co chế hoạt động

Trái tim con người được tạo thành từ bốn phan: tâm nhĩ, được bao gồm hai phan

nhỏ ở trên, và tâm thất, được bao gồm hai phần lớn ở dưới Máu từ các bộ phận của

cơ thê đi vào tĩnh mạch phải, trong khi máu từ phổi đi vào tĩnh mạch trái Khi tâmnhĩ trái co, máu đi vào tâm thất trái Trong khi máu đi vào tâm thất phải, tâm nhĩphải co lại Tâm thất phôi đi qua các động mạch đến phối, trong khi tâm thất trái cobóp và day máu đến các cơ quan Nhờ có hệ thống truyền dẫn của tim mà cơ tim cóthể hoạt động liên tục và hiệu quả

Các tế bào có thé tạo ra xung điện phải được tìm thấy trong nút xoang của tâmnhĩ Khi xung điện lan truyền đến các cơ bắp lân cận, nó tạo ra sóng P Khi dòng

điện đi qua mạng tế bào riêng biệt đến nút nhĩ thất, nó tạo ra sóng QRS Sau đó, nó

19

đi đến các cơ bắp lân cận thông qua các sợi đọc theo vách liên thất Khi các xungđiện dừng lại, khi đó tâm thất thư giãn, nó tạo ra sóng T.

Hình 2.3: Hình ảnh các giai đoạn hoạt động của tim

2.1.3 Ghi lại hoạt động của tim

Điện tâm đồ (ECG) là một công cụ chân đoán phô biến được dùng để xem hoạtđộng điện của tim Có ba loại ECG chính, khác nhau về số lượng điện cực và ứng

dụng lâm sàng: ECG tiêu chuẩn mười hai đạo trình được phé biến sử dụng dé phát

hiện các bệnh về tim; các máy Holter ba hoặc năm đạo trình được dùng dé ghi lai

các loạn nhịp tim không thường xuyên hon va cho việc theo dõi lâu dài và các máy

theo dõi nhịp tim một đạo trình được dùng như các thiết bị tại nhà hoặc sản phẩmtiêu dùng Số lượng và vi trí của điện cực (elektrodes) khác nhau cho mỗi loại, do

đó ảnh hưởng đến thông tin có thé thu được

Các điện cực được đặt trên da tại các vị trí tiêu chuẩn quanh ngực, tay và chân déthu thập tín hiệu điện từ tim Các điện cực này ghi lại sự khác biệt điện thế do các

xung điện tim tạo ra.

ECG tiêu chuẩn mười hai đạo trình sử dụng mười điện cực được đặt trên ngực vàchi của bệnh nhân được minh họa trong Hình 2.4 dé tạo ra sáu đạo trình chi (I, II,

II, aVE, aVL, và aVR) và sáu đạo trình ngực (V1I—V6) Các cấu hình đạo trình kháctồn tại cho các môi trường lâm sàng khác nhau, tăng cường phát hiện hoạt động của

tâm nhĩ, hoặc cải thiện hình ảnh hóa của sóng Epsilon, và chúng đã được xem xét ở

20

nơi khác Cau hình đạo trình phải cân bằng giữa tiện ích lâm sàng, sự thoải mái củabệnh nhân và chất lượng và khả năng thu thập tín hiệu.

Electrodes

V1: right sternal edge - 4th ICS

V2: left sternal edge - 4th ICS V3: between V2 and V4

V4: mid-clavicular line - Sth ICS

V5: between V4 and V6 - Sth ICS

V6: mid-axiliary line - Sth ICS

RA: right arm

LA: left arm

biết, sự dẫn truyền điện qua tim tuân theo một lộ trình nhất định trong điều kiện

bình thường Ngay cả những xáo trộn nhỏ trong dẫn truyền điện cũng sẽ làm thayđổi lộ trình khử cực và thay đổi thời gian của các sự kiện điện Sự thay đổi như vậytrong tín hiệu ECG có thê có nghĩa là tim đang gặp phải vấn đề nghiêm trọng Theocác nghiên cứu trước đây, mỗi khoảng và thời gian của tín hiệu phải năm trong mộtphạm vi cụ thé dé được coi là nhịp tim bình thường, điều này đóng vai trò quantrọng khi viết các thuật toán dé phát hiện và phân loại nhịp đập chính xác Do đó, dé

dam bao rang các giá trị ngưỡng được phân tích bởi một thuật toán phát hiện nhịp là

chính xác, các tính toán chính về khoảng và thời gian sau đây cần được xem xét

nghiêm ngặt.

21

Hình 2.5: Hình ảnh mô tả các phức bộ và khoảng trong ECG

e Khoảng PR: là khoảng từ đầu sóng P đến đầu phức hop QRS Vector điện

lan truyền từ tâm nhĩ phải sang tâm nhĩ trái tạo ra sóng P trong quá trìnhkhử cực tâm nhĩ Khoảng này tương ứng với sự trì hoãn tại nút nhĩ thất(AV) Sự trì hoãn này chịu trách nhiệm kích hoạt nút AV để kiểm soátnhịp tim Khoảng này cung cấp các triệu chứng ban đầu của một số rối

loạn nhịp tim Pham vi bình thường của khoảng nay được cho là từ 0,12

đến 0,20 giây

e Phuc hop QRS: Đại diện cho sự khử cực của tâm thất, xảy ra ngay trước

khi tâm thất co bóp Vì tâm thất có khối lượng cơ nhiều hơn tâm nhĩ, tínhiệu điện có tốc độ dẫn truyền cao hơn, dẫn đến các đỉnh R nhọn cao Cácđỉnh R này thường là tiêu chí phổ biến nhất dé phát hiện nhịp tim trong cácthuật toán phát hiện nhịp đập vì nó có đỉnh rất dốc và có thé dễ dàng phânbiệt với nhiễu Chiều dài bình thường của phức hợp QRS nên được duy trìtrong khoảng từ 0,06 đến 0,10 giây (60 đến 100ms)

e Đoạn ST: Doan ST theo sau phức hop QRS là thời điểm mà cả hai tâm thất

đều hoàn toàn khử cực Doan nay quan trong dé chân đoán thiếu máu cơ

tim hoặc thiếu oxy tâm thất vì trong các điều kiện này, đoạn ST có thé bị

tring xuống hoặc nâng lên Tổng thời gian khử cực tâm thất lên đến 0,43

giây.

22

e Sóng T: Sự tái cực của tâm thất, được hiểu đơn giản là quá trình phục hồi

của tâm that, được biểu thị bằng sóng T Hình dang của sóng T thường là

tròn nhọn hoặc tròn cùn với biên độ dưới 5mm Thời gian của sóng T

thường được cho là khoảng từ 0,10 đến 0,25 giây Các bất thường của sóng

T có thé liên quan đến các bệnh nguy hiểm như tăng kali máu, do đó việcloại bỏ nhiễu hoàn hảo của tín hiệu ECG trở nên rất quan trọng khi xử lýcác đỉnh có biên độ thấp như vậy dé không bi bỏ sót trong quá trình chân

đoán ECG.

e Khoảng R-R: Đây là thời gian giữa các phức hợp QRS Khoảng nay quan

trọng dé xác định nhịp tim tức thời trong các cảm biến ECG đeo được hiện

đại Khoảng R-R nên nằm trong khoảng từ 0,6 đến 1 giây Nhịp tim là bìnhthường nếu nó đập khoảng từ 60 đến 100 nhịp mỗi phút Khoảng R-R kiểmtra nhịp tâm thất trong khi khoảng P-P kiểm tra nhịp tâm nhĩ Đảm bảorằng các khoảng này duy trì 6n định trong suốt điện tâm đồ là quan trọng,nếu không các nhịp không đều sẽ là triệu chứng sớm của các vấn đề về

tim.

2.2.MIT-BIH Arrhythmia Database

MIT-BIH Arrhythmia Database là một bộ bản ghi điện tâm đồ (ECG) đã được

dùng nhiều cho nghiên cứu về các loại rối loạn nhịp tim Nó được tạo bởi viện côngnghệ Massachusetts (MIT) và bệnh viện Beth Israel (BIH) dé cung cap dữ liệu ECG

đã được chú thích để nghiên cứu các loại rỗi loạn nhịp tim khác nhau và đánh giácác thuật toán phát hiện và phân loại rỗi loạn nhịp tim Cơ sở dữ liệu nay bao gồmcác bản ghi từ cả các người bình thường và bệnh nhân mắc các loại rối loạn nhịptim, được chú thích dé chỉ ra thời điểm và loại của mỗi rối loạn nhịp có mặt Cácnhà nghiên cứu sử dụng cơ sở dữ liệu này để phát triển và kiểm tra các phương

pháp mới dé chân đoán và điêu tri các roi loạn nhịp tim.

MIT-BIH Arrhythmia Database chứa 48 đoạn trích dài nửa giờ của các ghi chép

ECG (điện tâm đồ) hai kênh di động, được thu thập từ 47 người được nghiên cứu từ

23

1975 đến 1979 Hai mươi ba bản ghi được chọn ngẫu nhiên từ một tập hợp gồm

4000 bản ghi ECG 24 giờ được thu thập từ một nhóm dân cư hỗn hợp bao gồmbệnh nhân nội trú (khoảng 60%) và bệnh nhân ngoại trú (khoảng 40%) tại Bệnhviện Beth Israel 6 Boston; 25 bản ghi còn lại lay từ cùng tập hợp dé có các rối loạnnhịp tim ít gặp nhưng có ý nghĩa lâm sàng, những rối loạn này sẽ không được đại

diện đây đủ trong một mẫu ngâu nhiên nhỏ.

crocse moat IRI tones sen: Hep Light WAVE

Hình 2.6: Hình ảnh dữ liệu nhịp tim bất thường MIT-BIH từ PhysioNet

Một trong số đặc điểm đáng chú ý của MIT-BIH Arrhythmia Database là sự đadạng của dữ liệu Các bản ghi được thu thập từ nhiều người với nhiều tinh trạng timmạch khác nhau, bao gồm cả những người có nhịp tim bình thường và những ngườimắc rối loạn nhịp tim Do đó, cần thiết cho phát triển và kiểm thử các thuật toánchân đoán và phân tích nhip tim Độ chính xác cao được đảm bảo nhờ các nhãn chúthích của chuyên gia là một nhân tố làm tăng sự tin cậy vào kết quả của các thuật

toán được huân luyện trên cơ sở dữ liệu này.

24

2.3 Giải thuật Pan Tompkins dé phát hiện đỉnh R

2.3.1 Định nghĩa

Giải thuật Pan-Tompkins thường được dùng để phát hiện các phức hợp QRStrong các tín hiệu điện tâm đồ (ECG) Phức hợp QRS đại diện cho sự khử cực củatâm thất và là đỉnh chính dễ thấy trong tín hiệu ECG Đặc điểm này làm cho nó đặcbiệt phù hợp dé đo nhịp tim, phương pháp đầu tiên dé đánh giá trạng thái sức khỏecủa tim Trong điện tâm đồ sinh lý của một trái tim bình thường, phức hợp QRS baogồm một sóng đi xuống (sóng Q), một sóng đi lên cao (sóng R) và một sóng đi

xuông cuôi cùng (sóng S).

Giải thuật Pan-Tompkins áp dụng một loạt các bộ lọc để làm nổi bật nội dungtần số của quá trình khử cực nhanh của tim và loại bỏ nhiễu nền Sau đó, tín hiệuđược bình phương dé khuếch đại phần QRS, giúp việc xác định phức hop QRS trởnên đơn giản hơn Cuối cùng, giải thuật áp dụng các ngưỡng thích ứng dé phát hiệncác đỉnh của tín hiệu đã được lọc Giải thuật này được đề xuất bởi Jiapu Pan và

Willis J Tompkins vào năm 1985, trong tap chí IEEE Transactions on Biomedical

Engineering Hiệu suất của phương pháp đã được kiểm tra trên một cơ sở dữ liệu rối

loạn nhip được chú thích (MIT/BIH) và cũng được đánh gia trong điều kiện cónhiễu Pan và Tompkins đã báo cáo rằng 99.3% các phức hợp QRS đã được pháthiện chính xác.

2.3.2 Các bước của giải thuật

Một bộ lọc tương tự (analog) giới hạn băng tần tín hiệu ECG ở mức 50 Hz bộ

chuyên đổi ADC lay mẫu ECG với tốc độ 200 mẫu/giây Tín hiệu số kết quả đi qua

lần lượt các bước gồm ba bộ lọc số tuyến tính được triển khai trong phần mềm Đầu

tiên là bộ lọc thông dải có hệ số nguyên, bao gồm các bộ lọc thông thấp và thông

cao nối tiếp nhau Chức năng của nó là loại bỏ nhiễu Tiếp theo là bộ lọc xấp xi đạo

hàm Sau quá trình bình phương biên độ, tín hiệu đi qua bộ tích hợp cửa số di

chuyền Tiếp theo là dung các ngưỡng thích ứng, sau đó xác định vị trí của các phứchợp QRS.

25

2.3.2.1 Lọc nhiễu

Bộ lọc thông dải giảm thiểu sự ảnh hưởng của nhiễu cơ, nhiễu tần số 60 Hz, độlệch đường cơ sở và nhiễu sóng T Dải thông lý tưởng để tối đa hóa năng lượngQRS là xấp xi 5-15 Hz Bộ lọc được sử dụng là một bộ lọc đệ quy thời gian thựcnhanh, trong đó các cực được đặt dé triệt tiêu các không trên vòng tròn đơn vị củamặt phăng z Cách tiếp cận này dẫn đến thiết kế bộ lọc với các hệ số nguyên Vì chỉcần số nguyên, bộ lọc thời gian thực có thé được triển khai bằng một vi xử lý đơngiản và vẫn còn đủ năng lực tính toán dé thực hiện nhiệm vụ nhận dạng phức hợpQRS.

Loại bộ lọc này, với các cực và không chỉ trên vòng tròn đơn vi, cho phép thiết kếdải thông bị giới hạn Với tốc độ mẫu đã chọn nên không thẻ thiết kế bộ lọc thôngdải trực tiếp cho dải thông mong muốn là 5-15 Hz bằng kỹ thuật thiết kế chuyênbiệt này Do đó cần nói tiếp các bộ lọc thông thấp va thông cao được mô tả dướiđây dé đạt được dai thông 3 dB từ khoảng 5-12 Hz, tương đối gần với mức mongmuốn

Dap ứng biên độ là:

sin?(3œT)

sin? (wT /2)

|H(wT)| = (2.2)

Trong đó T là chu ky lay mẫu Phương trình sai phân của bộ lọc là:

y(nT) = 2y(nT — T) — y(nT — 2T) + x(nT) — 2x(mT — 6T) + x(mT — 12T) (2.3)

Với tần số cắt khoảng 11 Hz và độ khuếch đại là 36 Độ trễ xử lý của bộ lọc là

Sau khi lọc, giải thuật tính đạo hàm của tín hiệu đã được lọc Việc này giúp làm

nổi bật sự thay đôi đột ngột trong tín hiệu, đặc biệt là các cạnh dốc của phức hợpQRS Sử dụng đạo hàm năm điểm với hàm truyền:

H(z) = C T)(—z ?— 227-2 + 2z!1+ z?) — (27)

Đáp ứng biên độ của nó là:

|H(wT)| = (7) Isin2øT) + 2 sin (ø1)] — (2.8)

27

Phương trình sai phân của bộ lọc là:

Amplitude res; onve

Hình 2.8: Dap ứng biên độ của bộ lọc đạo ham SỐ

2.3.2.3 Bình phương biên độ

Sau khi phân biệt, tín hiệu được bình phương từng diém một Phương trình của

phép toán này là:

y(nT) = [x(nT)]? (2.10)

Điêu nay làm cho tat ca các diém dit liệu trở nên dương va thực hiện khuéch dai

phi tuyên của dau ra của đạo hàm, nhân mạnh các tân sô cao hơn (nghĩa là chủ yêu

là các tần số của ECG)

2.3.2.4 Tích hợp cửa số di chuyển

Mục đích của tích phân cửa số di chuyền là dé thu thập thông tin đặc trưng của

dạng sóng ngoài độ dốc của sóng R Nó được tính từ phương trình:

y(nT) = (1/N) [x(nT — (N — 1)T) + x(mT —(NT— 2)T)+ + x(mnT)| (2.11)

28

Trong đó N là sô mẫu trong độ rộng của cửa sô tích phân.

Hình 2.9 cho thấy mỗi quan hệ giữa dạng sóng tích phân cửa số di chuyên vàphức bộ QRS Số lượng mẫu N trong cửa số di chuyên rất quan trọng Thông

thường, độ rộng của cửa số nên xấp xi bang độ rộng lớn nhất có thé của phức bộQRS Nếu cửa số quá rộng, dạng sóng tích phân sẽ gộp phức bộ QRS và T lại với

nhau Nếu cửa số quá hẹp, một số phức bộ QRS sẽ tạo ra nhiều đỉnh trong dạngsóng tích phân Điều này có thé gây khó khăn trong các quá trình phát hiện QRStiếp theo Độ rộng của cửa số được xác định theo kinh nghiệm Với tốc độ lay maucủa chúng tôi là 200 mẫu/giây, cửa số có độ rộng 30 mẫu (150 ms)

Hình 2.9: Mối quan hệ của phức hợp QRS với dạng sóng tích hợp chuyền động.

2.3.2.5 Xác định vị trí phức hợp QRS

Cuối cùng, giải thuật sử dụng một bộ ngưỡng dé xác định các đỉnh R từ tín hiệu

đã được xử lý Bộ ngưỡng này được thiết lập dựa trên độ cao của tín hiệu và khoảngthời gian giữa các đỉnh để đảm bảo rằng chỉ các đỉnh R thực sự mới được phát hiện.Những đỉnh được xác định sau đó sẽ được kiểm tra và xác nhận dựa trên các tiêu

chí bổ sung dé đảm bảo tính chính xác

29

Phức hop QRS tương ứng với cạnh đốc dương của dạng sóng tích phân Thời giankéo dài của cạnh dốc dương này bằng với độ rộng của phức bộ QRS Điểm dấufiducial cho vị trí thời gian của phức bộ QRS có thể được xác định từ cạnh dốcdương này theo đặc điểm của dạng sóng mong muốn được đánh dấu như độ dốc cực

đại hoặc đỉnh của sóng R.

Các ngưỡng được tự động điều chỉnh để phù hợp với tần số của nhiễu Cácngưỡng thấp có thể được áp dụng nhờ vào việc cải thiện tỷ lệ tín hiệu so với nhiễubởi bộ lọc thông dải số Ngưỡng cao hơn trong mỗi bộ ngưỡng trong hai bộ được sửdụng cho phân tích đầu tiên của tín hiệu Ngưỡng thấp hơn được sử dụng nếu không

có phức bộ QRS nào được phát hiện trong một khoảng thời gian nhất định, dé thực

hiện kỹ thuật tìm kiếm ngược thời gian để tìm phức bộ QRS Bộ ngưỡng ban đầu

được áp dụng cho dạng sóng tích phân.

SPKI = 0.125 PEAKI + 0.875 SPKI (Nếu PEAKI là đỉnh tín hiệu) (2.12)

NPKI = 0.125 PEAKI + 0.875 NPKI (Nếu PEAK] là đỉnh nhiễu) (2.13)

THRESHOLD Il = NPKI + 0.25 (SPKI — NPKT) (2.14)

THRESHOLD I2 = 0.5 THRESHOLD II (2.15)

Trong do:

e PEAKI: Dinh toàn bộ của dang sóng tích phan.

e SPKI: Ước tính chạy của đỉnh tín hiệu (signal peak).

e NPKI: Ước tính chạy của đỉnh nhiễu (noise peak).

e_ THRESHOLD I: Ngưỡng 1 được áp dung đầu tiên

e THRESHOLD 2: Ngưỡng 2 được áp dụng sau.

Một đỉnh là một cực đại cục bộ được xác định bằng cách quan sát khi tín hiệuthay đôi hướng trong một khoảng thời gian được xác định trước Đỉnh tín hiệu SPKI

là một đỉnh mà thuật toán đã xác định là một phức bộ QRS Đỉnh nhiễu NPKI là bất

kỳ đỉnh nào không liên quan đến phức bộ QRS (ví dụ như sóng T) Các ngưỡng dựa

trên các ước tính chạy của SPKI và NPKI Điêu này có nghĩa là các giá trị mới của

30

các biến này được tính toán một phần từ các giá trị trước đó của chúng Khi một

đỉnh mới được phát hiện, nó phải được phân loại trước là đỉnh nhiễu hay đỉnh tín

hiệu Dé là một đỉnh tín hiệu, đỉnh đó phải vượt qua THRESHOLD I1 khi tín hiệuđược phân tích lần đầu, hoặc THRESHOLD 12 nếu cần tìm kiếm ngược thời gian

dé tìm phức bộ QRS

2.4 Tỉ lệ khoảng RR

Dinh R thu được không chỉ được sử dụng làm tham chiếu dé lấy hình dạng sóng,

mà khoảng RR từ đỉnh R trước đó đến đỉnh R hiện tại còn có thé được sử dụng như

một giá tri đặc trưng quan trong.

Thông thường, nhịp tim bình thường có khoảng cách đỉnh R (khoảng RR) cố

định Tuy nhiên, khi xảy ra nhịp bất thường, sự biến dạng xảy ra ở khoảng RR, và

sự co bóp sớm thường làm ngắn khoảng RR Do đó, khi đo tỷ lệ của khoảng RR

(RR ratio) của nhịp bình thường (RRN) và nhịp bắt thường (RRA), tỷ lệ này sẽ nhỏ

hơn 1, và thường nhỏ hơn 0,9.

RRratio = (2.16)

RRA

Nhịp tim bình thường xảy ra sau một nhịp bat thường có đặc điểm là khoảng RR

dài hơn bình thường do sự tạm ngừng bù trừ Trong trường hợp này, tỷ lệ khoảng

RR có giá trị lớn hơn 1, và nó được điều chỉnh đề có giá trị nhỏ hơn so với 1 để nógiống với tỷ lệ khoảng RR của các nhịp bình thường khác

io = mi RRN

RR ratio = min (1, Ta) (2.17)

Dựa trên cơ sở này, khoảng RR của nhịp bat thường có thé được nhân mạnh và

dễ dàng phát hiện hơn Tuy nhiên, trong trường hợp nhịp bất thường xảy ra liên tục

hơn 3 lần một lúc, tỷ lệ khoảng RR giữa các nhịp ấy gần bằng 1, do đó các nhịp bất

thường bên trong sẽ được xem là nhịp bình thường Để giải quyết vấn đề này, cần

có một quá trình phân loại lại cho giữa các đoạn bất thường.

31

2.5 Hệ số tương quan Pearson

2.5.1 Định nghĩa

Hệ số tương quan Pearson là một đại lượng đo lường mối quan hệ giữa hai biến

Nó xác định mức độ và hướng giữa hai tập điểm đữ liệu Hệ số này dao động từ -1đến +1, trong đó +1 cho thấy mối tương quan tuyến tính dương hoàn hảo, -1 chothấy mối tương quan tuyến tính âm hoàn hảo và 0 cho thấy không có mối tươngquan tuyến tính nào Hệ số này được dùng nhiều trong thống kê và phân tích dit liệu

để đánh giá mức độ tương quan giữa hai biến dựa trên hiệp phương sai và độ lệch

chuẩn của chúng

~

—— —_- +

_ Positve Correlation - No correlation Negative

Hình 2.10: Hình ảnh miêu tả mối quan hệ giữa hai biến

e_ Y; là những giá trị của biến thứ hai.

e X là giá trị trung bình của biến thứ nhất

e Y là giá trị trung bình của biến thứ hai

2.5.3 Bang giá trị

Quan hệ, mức độ và chiêu hướng của tương quan Pearson phụ thuộc chặt chẽ vào giá tri của giá tri Pearson như bang dưới đây:

Bảng 2.1: Bảng mô tả mức độ và quan hệ của các giá trị Pearson

Giá trị hệ số tương quan Pearson Mức độ Chiêu hướng

r <-0.5 Mạnh Âm

2.6 Kiến trúc SoC

Hệ thống trên chip (SoC) là hệ thống tích hợp toàn bộ các thành phần cần thiết

của một hệ thống hay một máy tính trên một chip duy nhất Bằng cách giảm thiểu

các kết nối bên ngoài và các điểm có thé gây sợ có, nhờ đó đơn giản hóa, mang lại

hiệu suat vượt trội, giảm chi phí sản xuât và cải thiện độ tin cậy.

Câu trúc của một SoC bao gôm:

e CPU (Central Processing Unit): CPU là trái tim cua SoC, chịu trách nhiệm

thực hiện các lệnh và điều khién toàn bộ hệ thống CPU trong SoC có thé

bao gôm một hoặc nhiêu lõi (cores), môi lõi có thê xử lý các tác vụ riêng

33

lẻ hoặc phối hợp để tăng hiệu suất Các loại CPU phổ biến trong SoCthường là các thiết kế dựa trên kiến trúc ARM với hiệu suất cao và tiết

kiệm năng lượng.

e Bus hệ thống (System BUS): là các đường truyền dit liệu giữa các thành

phần trong SoC Nó cho phép CPU, bộ nhớ và các khối nội bộ khác giaotiếp với nhau Có nhiều loại dây khác nhau trong một SoC như dây địachỉ, day dir liệu, dây điều khiển, Một trong những giao thức bus phôbiến trong SoC là AMBA (Advanced Microcontroller Bus Architecture)

do ARM phat trién

e Khối điều khiến nội (Internal block): Các khối nội bộ trong SoC bao gồm

nhiều module và đơn vị chức năng khác nhau dé hỗ trợ như khối taoclock, khối tạo reset, khối quản lý năng lượng, và các khối giám sát

e_ Bộ nhớ (Memory): đề cập đến các thành phần lưu trữ được tích hợp dé lưu

trữ dữ liệu và lệnh Nó thường bao gồm các loại bộ nhớ khác nhau nhưRAM 4é lưu trữ dữ liệu tam thoi, ROM cho firmware và quy trình khởi

động, và bộ nhớ không bay hơi như flash đề lưu trữ lâu dài.

e© Ngoại vi (Peripheral): là các thành phan phần cứng tích hợp cung cấp

thêm cho các đơn vi xử lý chính như UART, các chân GPIO, bộ chuyềnđổi ADC,

2.7 Giao thức AXI

2.7.1 Tổng quan về giao thức AXI

AMBA (Advanced Microcontroller Bus Architecture) là một tiêu chuẩn kết nối

mở được dùng nhiều cho thiết kế các bộ điều khiển nhúng hiệu suất cao Được

phát triển bởi ARM, AMBA định nghĩa một tiêu chuẩn cho việc kết nối và quản lýcác khối chức năng trong SoC, đảm bảo tính tương thích và giao tiếp hiệu quả giữacác thành phần AMBA bao gồm nhiều giao thức, chang hạn như AHB, APB vàAXI, mỗi giao thức tối ưu cho yêu cầu khác nhau Việc sử dụng AMBA giúp tăng

34

tính mô-đun, tính mở rộng và dễ dé tích hợp các lõi IP từ nhiều nhà cung cấp khác

Hình 2.11: Lich sử phát triển của họ AMBA

Phiên bản đầu tiên của AXI lần đầu tiên được đưa vào AMBA 3.0 vào năm

2003 AMBA 4.0 được phát hành vào năm 2010, bao gồm phiên bản chính thứ hai

của AXI là AXI4 Phiên bản mới nhất là AXI5 được phát hành vào năm 2013 Với

giao diện mở rộng nâng cao, giao thức AXIS dựa trên kết nối điểm tới điểm détránh chia sẻ bus, do đó băng thông cao và độ trễ thấp hơn AXI được cho là phổbiến nhất trong AMBA

Giao thức AXI, có tên tiếng anh là Advanced eXtensible Interface, là một trongnhững giao thức BUS thuộc họ AMBA của ARM và là một giao thức kết nối busquan trọng và phô biến trong thiết kế hệ thống nhúng Giao thức AXI được thiết kếvới mục đích nâng cao hiệu suất và tính linh động trong việc kết nỗi các thành phầntrong hệ thống SoC (System on Chip) Giao thức AXI hỗ trợ thiết kế hệ thống cóhiệu suất và tần số cao nhằm giao tiếp giữa các Master và Slave Giao thức này hỗtrợ truyền dữ liệu có độ rộng và độ sâu tùy chỉnh, đồng thời có thể cho phép truyềngửi dữ liệu không đồng bộ giữa các bộ xử lý và các bộ nhớ hoặc thiết bị ngoại vi.Một điểm đáng chú ý của giao thức AXI là khả năng hỗ trợ truyền nhiều transactionchồng lắn (multiple outstanding transactions), giúp cải thiện băng thông và hiệu quảtruyền dữ liệu Hơn nữa, giao thức AXI cung cấp các kênh độc lập cho địa chỉ, dữ

35

liệu đọc và dữ liệu ghi, giúp giảm thiểu độ trễ và tăng cường kha năng song song

của các hoạt động truyền dữ liệu Sự linh hoạt và hiệu suất cao của giao thức AXI

khiến nó là lựa chon tốt nhất trong thiết kế vi xử lý hiện dai

Interface AMBA AXI

Hình 2.12: Hình anh hệ thống kết nối sử dung giao thức AXI

2.7.2 Đặc điểm về giao thức AXI

Giao thức AXI có các đặc điêm sau:

Tach riêng giai đoạn dia chỉ và giai đoạn dữ liệu.

Hỗ trợ các transfer có dữ liệu unaligned bang cách sử dụng write strobe

Sử dụng các transaction dựa trên burst chỉ với địa chỉ bắt đầu

Kênh đọc và ghi độc lập với nhau.

Hỗ trợ nhiều địa chỉ chồng 1an nhau

Hỗ trợ việc hoàn thành các transaction không theo thứ tự.

Giao thức AXI là dựa trên burst và có 5 kênh độc lập:

Kênh AR (Read Address): truyền tín hiệu gồm dữ liệu địa chỉ và điều khiển

của transaction đọc.

Kênh R (Read): truyền dữ liệu đọc và tín hiệu phản hồi của transaction đọc

Kênh AW (Write Address): truyền tín hiệu bao gồm dit liệu về địa chỉ và

điêu khiên của transaction ghi.

Kênh W (Write): truyén các tín hiệu dữ liệu ghi

Kênh B (Write Response): truyền các tín hiệu phản hồi

36

Write address channel Address and ) )

Control

Write data channel

write data write data write data ———*

Write response channel

Hình 2.13: Hình anh mô tả 5 kênh của AXIPhương pháp bắt tay 2 bước:

AXI Basic Handshake

acik | LJ LJ n Tala LJ 2 Ẻ

DATA 222 ry 8.9.9" -= TELE:

VALID 6 ore a Cy READY e8 / @ @ /8\ /@\

Hình 2.14: Hình ảnh mô tả quá trình bắt tay 2 bước

e 1: Master bật và giữ VALID khi dữ liệu sẵn sàng.

e 2: Slave bat READY nếu có thé nhận dữ liệu

e 3: Dữ liệu và tín hiệu khác được gửi khi VALID và READY bật.

e 4: Master tắt VALID nếu không còn dữ liệu dé truyền

e 5: Slave tat READY nếu không thê nhận dữ liệu

2.7.3 Mô tả các tín hiệu cơ bản của giao thức AXI

Ký hiệu các tín hiệu cơ bản, nguồn xuất phát và ý nghĩa của chúng như bảng dưới

đây:

37

Bảng 2.2: Bảng các tín hiệu cơ bản của giao thức AXI

Tín hiệu kênh dia chi ghi

AWVALID Master Tin hiéu bao dia chi ghi

hợp lệ

AWREADY Slave Tín hiệu báo slave sẵn

sàng nhận yêu cầu ghi

AWADDR{31:0] Master Địa chỉ cần ghi di liệu

AWID[3:0] Master ID cho transaction ghi

AWLENJ3:0] Master Số transfer trong

transaction ghi

AWSIZE[2:0] Master Kích thước của một

transfer trong transaction ghi

AWBURSTỊI:0] Master Kiểu truyền địa chỉ của

transaction ghi

AWPROT|2:0] Master Tín hiệu đề đặt chế độ bảo

vệ của transaction ghi

Tín hiệu kênh ghi

38