ỨNG DỤNG PHÉP BIẾN đổi WAVELET TRONG xử lý NHIỄU tín HIỆU điện TIM

i BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA VẬT LÝ NGUYỄN TRUNG HIẾU ỨNG DỤNG PHÉP BIẾN ĐỔI WAVELET TRONG XỬ LÝ NHIỄU TÍN HIỆU ĐIỆN TIM LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Tp HỔ CHÍ MINH – NĂM 2015 ii BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA VẬT LÝ NGUYỄN TRUNG HIẾU ỨNG DỤNG PHÉP BIẾN ĐỔI WAVELET TRONG XỬ LÝ NHIỄU TÍN HIỆU ĐIỆN TIM Ngành: VẬT LÝ HỌC Mã số: 105 Giảng viên hướng dẫn: ThS TRẦN ĐẶNG BẢO ÂN Tp HỔ CHÍ MINH – NĂM 2015 i LỜI CẢM ƠN Trong trình thực hoàn thành luận văn này, nỗ lực thân mình, nhận quan tâm, giúp đỡ, động viên từ ba mẹ, thầy cô bạn bè Tôi xin cảm ơn quý thầy cô khoa Vật lý, Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh tạo điều kiện đưa ý kiến đóng góp quý báu để hoàn thành luận văn Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến ThS Trần Đặng Bảo Ân – giảng viên hướng dẫn luận văn – thầy tận tình hướng dẫn, truyền thụ cho kiến thức bổ ích, kinh nghiệm quý báu tạo điều kiện thuận lợi cho phát triển hoàn thành luận văn Xin chân thành cảm ơn bà Lưu Thị Thúy – Bác sĩ khoa tim mạch bệnh viện Bình Chánh tư vấn dẫn cho vấn đề liên quan đến điện tâm đồ Ngoài ra, xin cảm ơn bạn bè ủng hộ, động viên, giúp đỡ góp ý cho luận văn tốt nghiệp Và cuối cùng, xin cảm ơn gia đình tạo điều kiện hỗ trợ mặt tinh thần giúp hoàn thành luận văn Xin chân thành cảm ơn! Tp Hồ Chí Minh, ngày 22 tháng năm 2015 Sinh viên thực Nguyễn Trung Hiếu ii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i DANH MỤC MỘT SỐ CHỮ VIẾT TẮT iv DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ v MỞ ĐẦU Chương TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu tổng quan 1.2 Cơ sở lý thuyết tín hiệu điện tim 1.2.1 Cấu trúc giải phẫu chức tim 1.2.2 Chu chuyển tim 1.2.3 Cơ sở phát sinh điện tế bào 1.2.4 Quá trình hình thành tín hiệu điện tim 1.2.5 Đặc điểm tín hiệu điện tim 13 1.3.1 Các loại nhiễu 14 1.3.2 Nhiễu Gauss trắng (White Gaussian Noise) 15 Chương CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ TÍN HIỆU .16 2.1 Phép biến đổi Fourier (FT – Fourier Transform) 16 2.1.1 Phép biến đổi Fourier liên tục 16 2.1.2 Biến đổi Fourier rời rạc (DFT – Discrete Fourier Transform) .17 2.1.3 Biến đổi Fourier nhanh (FFT – Fast Fourier Transform) .18 2.1.4 Phép biến đổi Fourier thời gian ngắn (STFT – Short Time Fourier Transform) .19 2.2 Phép biến đổi Wavelet (WT – Wavelet Transform) 21 2.2.1 Điểm bậc so với STFT 21 2.2.2 Một số khái niệm 22 2.2.3 Phép biến đổi Wavelet liên tục (CWT – Continous Wavelet Transform) 24 2.2.4 Biến đổi Wavelet rời rạc (DWT – Discrete Wavelet Transform) 27 2.2.5 Sự tái tạo Wavelet 31 Chương PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN 34 3.1 Xử lý nhiễu tín hiệu Wavelet 34 iii 3.1.1 Mô hình xử lý nhiễu 34 3.1.2 Nguyên tắc khử nhiễu .34 3.2 Phương pháp đặt ngưỡng .35 3.2.1 Lý thuyết ngưỡng 35 3.2.2 Quy tắc chọn ngưỡng 35 3.3 Đánh giá chất lượng tín hiệu 38 3.3.1 Tỷ lệ tín hiệu nhiễu (SNR – Signal to Noise Ratio) 39 3.3.2 Độ lệch bình phương trung bình (MSE – Mean Square Error) 39 3.4 Lưu đồ thuật toán 41 Chương KẾT QUẢ .44 4.1 Chọn Wavelet mẹ tốt 44 4.2 Tìm mức phân tách tốt 47 4.3 So sánh hiệu khử nhiễu ngưỡng cứng ngưỡng mềm 49 4.4 Xây dựng giao diện xử lý nhiễu tín hiệu điện tim 53 4.4.1 Thiết kế giao diện 53 4.4.2 Thực thi hàm GUI 59 4.4.3 Sử dụng giao diện xử lý nhiễu tín hiệu điện tim .64 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN .65 DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ .67 TÀI LIỆU THAM KHẢO 68 iv DANH MỤC MỘT SỐ CHỮ VIẾT TẮT WHO World Health Organization (Tổ chức y tế giới) ECG Electrocardiography (Điện tâm đồ) LMS Least Mean Square (Tối thiểu hóa trung bình bình phương) FT Fourier Transform (Biến đổi Fourier) WT Wavelet Transform (Biến đổi Wavelet) SAN Sinus Atrial Node (Nút xoang nhĩ) AVN Atrioventricular Node (Nút nhĩ thất) EMG Electromyography (Điện đồ) WGN White Gaussian Noise (Nhiễu Gauss trắng) CFT Continous Fourier Transform (Biến đổi Fourier liên tục) DCT Discrete Cosin Transform (Biến đổi Cosin rời rạc) DFT Discrete Fourier Transform (Biến đổi Fourier rời rạc) FFT Fast Fourier Transform (Biến đổi Fourier nhanh) STFT Short Time Fourier Transform (Biến đổi Fourier thời gian ngắn) CWT Continous Wavelet Transform (Biến đổi Wavelet liên tục) DWT Discrete Wavelet Transform (Biến đổi Wavelet rời rạc) SNR Signal to Noise Ratio (Tỷ lệ tín hiệu nhiễu) MSE Mean Square Error (Trung bình bình phương sai số) PRD Percentage Root Mean Square Difference (Phần trăm bậc hai trung bình bình phương sai số) v DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Cấu tạo tim người Hình 1.2 Hệ thống dẫn truyền tim Hình 1.3 Một chu chuyển tim Hình 1.4 Sự khử cực tái cực Hình 1.5 Khử cực tâm nhĩ hình thành sóng P 10 Hình 1.6 Sự khử cực vách liên thất hình thành sóng Q 10 Hình 1.7 Sự khử cực tâm thất hình thành sóng R,S 11 Hình 1.8 Sự tái cực tâm thất hình thành sóng T 12 Hình 1.9 Hàm phân bố Gauss 14 Hình 2.1 Phép biến đổi Fourier 15 Hình 2.2 Phép biến đổi Fourier tín hiệu có chu kỳ 16 Hình 2.3 Tín hiệu liên tục tín hiệu rời rạc 17 Hình 2.4 Phép biến đổi Fourier thời gian ngắn 18 Hình 2.5 Phép biến đổi Wavelet 20 Hình 2.6 STFT Wavelet 21 Hình 2.7 Sóng Sin Wavelet db10 21 Hình 2.8 Sự co dãn sóng Sin 24 Hình 2.9 Dịch chuyển Wavelet 24 Hình 2.10 Bước CWT 25 Hình 2.11 Bước CWT 25 Hình 2.12 Bước CWT 25 Hình 2.13 Mặt phẳng thời gian – tần số với biến đổi Wavelet 26 Hình 2.14 Lọc tầng 27 Hình 2.15 Quá trình giảm mẫu 28 Hình 2.16 Tính Wavelet sóng Sin có nhiễu tần số cao 28 Hình 2.17 Cây Wavelet 29 Hình 2.18 Cây Wavelet phân tách tín hiệu 29 Hình 2.19 Quá trình tái tổng hợp tín hiệu theo Wavelet 30 vi Hình 2.20 Quá trình tăng mẫu 30 Hình 2.21 Bộ lọc xây dựng lại 30 Hình 2.22 Xây dựng lại xấp xỉ A1 31 Hình 2.23 Xây dựng lại chi tiết D1 31 Hình 2.24 Tái tạo lại tín hiệu từ phân tách nhiều mức 32 Hình 2.25 Biến đổi Wavelet nhiều mức 32 Hình 3.1 Ngưỡng cứng ngưỡng mềm 34 Hình 3.2 a) Lưu đồ thuật toán ban đầu; b) Lưu đồ thuật toán cải tiến 39 Hình 4.1 Đồ thị thể mối liên hệ SNR MSE với 54 hàm Wavelet 42 Hình 4.2 Đồ thị thể mối liên hệ PRD với 54 hàm Wavelet 42 Hình 4.3 Đồ thị biểu diễn phụ thuộc SNR MSE vào số mức phân tách 43 Hình 4.4 Đồ thị biểu diễn phụ thuộc PRD vào số mức phân tách 43 Hình 4.5 Khử nhiễu tín hiệu điện tim với mức phân tách 44 Hình 4.6 Khử nhiễu tín hiệu điện tim với mức phân tách 44 Hình 4.7 Đồ thị đánh giá hiệu khử nhiễu ngưỡng cứng ngưỡng mềm 45 Hình 4.8 Tín hiệu nhiễu phân tách mức 46 Hình 4.9 Khử nhiễu tín hiệu điện tim với nhiễu Gauss có SNR = 5dB, 10dB 46 Hình 4.10 Khử nhiễu tín hiệu điện tim với nhiễu Gauss có SNR = 15dB, 18dB 47 Hình 4.11 Khử nhiễu tín hiệu điện tim với nhiễu Gauss có SNR = 10dB 47 Hình 4.12 Giao diện GUIDE 48 Hình 4.13 Thiết kế giao diện hộp thoại Inspector 50 Hình 4.14 Giao diện sau thiết lập thuộc tính 53 Hình 4.15 Hàm Callback cho nút Load Signal 54 Hình 4.16 Hàm Callback cho nút Add to Signal 55 Hình 4.17 Hàm Callback cho hộp thoại Wavelet Function 56 Hình 4.18 Hàm Callback cho hộp thoại Level Decomposition 57 Hình 4.19 Hàm Callback cho hộp thoại Threshold 57 vii Hình 4.20 Hàm Callback cho nút Denoise 58 Hình 4.21 Hàm Callback cho nút RESET 58 Hình 4.22 Hàm Callback cho nút EXIT 59 Hình 4.23 Giao diện xử lý nhiễu tín hiệu điện tim 59 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 4.1 Kết SNR , MSE PRD thu từ 54 hàm Wavelet khác 40 Bảng 4.2 Các giá trị thuộc tính hộp thoại giao diện thiết kế 50 MỞ ĐẦU Trong sống nay, đời sống vật chất tinh thần người không ngừng nâng cao nhu cầu đảm bảo chất lượng sức khỏe người ngày tăng Việc chẩn đoán sớm định hướng điều trị bệnh tim mạch đặt lên hàng đầu mức độ nguy hiểm cao Bệnh tim mạch để lại di chứng nặng nề nguyên nhân hàng đầu gây tử vong giới Theo thống kê Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) giây có người chết bệnh tim mạch, giây có trường hợp nhồi máu tim giây có trường hợp đột quỵ Cũng theo ước tính tổ chức này, năm giới có khoảng 17,5 triệu người tử vong bệnh tim mạch số dự đoán tiếp tục tăng lên đến 25 triệu người vào năm 2020 Hiện nay, tín hiệu điện tim phương tiện hiệu giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh lý tim mạch Phép ghi điện tim phương pháp chẩn đoán đơn giản, không xâm lấn, chi phí thấp giúp phát rối loạn dẫn truyền, bệnh mạch vành, dấu hiệu liên quan đến rối loạn chuyển hóa hay đột tử [1] Tín hiệu điện tim ECG (Electrocardiography) xung tín hiệu tạo trình co bóp tim, phản ánh hoạt động tim Để ghi nhận tín hiệu điện tim, người ta dùng điện cực đặt lên vị trí thể chi thành ngực, sau tín hiệu khuếch đại ghi nhận máy đo điện tim Trong trình thu nhận tín hiệu điện tim, có nhiều nguyên nhân làm tín hiệu bị nhiễu thay đổi tần số nguồn điện, tiếp xúc điện cực không tốt hay run cơ,… gây khó khăn trình chẩn đoán cho bệnh nhân Mặc khác, biên độ tín hiệu điện tim nhỏ (cỡ vài mV) biên độ nhiễu lớn, tín hiệu điện tim có ích thường nằm khoảng tần số – 100 Hz nhiễu tín hiệu nằm khoảng tần số nên vấn đề phải xử lý tín hiệu điện tim để loại bỏ thành phần nhiễu giữ lại phần tín hiệu hữu ích Xử lý nhiễu tín hiệu ECG nước ta lĩnh vực tương đối nên gặp phải hạn chế định Hiện nay, nhờ có phát triển công nghệ thông tin, kỹ thuật toán học khác đời có đóng góp to lớn xử lý tín hiệu thuật toán thích nghi 55 Hình 4.13 Thiết kế giao diện hộp thoại Inspector Bảng 4.2 Các giá trị thuộc tính hộp thoại giao diện thiết kế STT 10 11 Tên thuộc tính Fontsize String Fontsize String Fontsize String Fontsize String Tag Fontsize String Fontsize String Fontsize String Tag Fontsize String Fontsize String Tag Fontsize String Fontsize String Giá trị thuộc tính 13 Ho Chi Minh City University of Education 13 Faculty of Physic 13 Nguyen Trung Hieu – k37.105.046 15 Load Signal Load 13 White Gaussian Noise 13 SNR = 13 Để trống snr 13 dB 15 Add to Signal add 13 Wavelet Function 13 Haar Db1 Db2 Db3 Giải thích 56 12 Tag Fontsize String Db4 Db5 Db6 Db7 Db8 Db9 Db10 Sym2 Sym3 Sym4 Sym5 Sym6 Sym7 Coif1 Coif2 Coif3 Coif4 Coif5 Bior1.1 Bior1.3 Bior1.5 Bior2.2 Bior2.4 Bior2.6 Bior2.8 Bior3.1 Bior3.3 Bior3.5 Bior3.7 Bior3.9 Bior4.4 Bior5.5 Bior6.8 Rbio1.1 Rbio1.3 Rbio1.5 Rbio2.2 Rbio2.4 Rbio2.6 Rbio2.8 Rbio3.1 Rbio3.3 Rbio3.5 Rbio3.7 Rbio3.9 Rbio4.4 Rbio5.5 Rbio6.8 Dmey Wname 13 Decomposition Level 57 Fontsize 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 String Tag Fontsize Title Fontsize String Tag Fontsize String Tag Fontsize String Fontsize String Tag Visible Tag Visible Fontsize String Tag Visible Fontsize String Tag Visible Tag Visible Fontsize String Fontsize String Tag Fontsize String Fontsize String Fontsize String 13 10 N 10 Threshold 15 Denoise denoise 15 RESET clc 15 DENOISING ELECTROCARDIAGRAM SIGNAL USING WAVELET TRANSFORM 13 Signal nhan1 off Axes1 off 13 Noissy Signal nhan2 off 13 Denoise Signal nhan3 off Axes3 off 13 SNR = 13 snro 13 dB 13 MSE = 13 Thuộc tính Visible thuộc tính cho phép chọn (on) hay ẩn (off) 58 28 29 30 31 32 33 34 35 Tag Fontsize String Fontsize String Fontsize String Tag Fontsize String Fontsize String Tag Fontsize String Tag Fontsize String Tag Tag Visible mseo 13 10^-6(mV^2) 13 PRD = 13 prdo 13 % 15 EXIT close 13 Hard hard 13 Soft soft Axes2 off Sau thiết lập thông số thuộc tính hộp thoại, dùng chuột nút chức bố trí hộp thoại theo giao diện hình 4.14 Hình 4.14 Giao diện sau thiết lập thuộc tính Tiếp theo, thiết lập tùy chọn nâng cao cách vào Menu Tool, chọn GUI options Tại hộp thoại GUI options, chọn “Proportional” mục Resize behavior để 59 cho phép người dùng thay đổi kích thước giao diện, sau nhấn OK để lưu thay đổi 4.4.2 Thực thi hàm GUI Thực thi hàm GUI cách thiết lập công việc cho nút thông qua câu lệnh hàm CallBack thiết kế sẵn Mfile Cấu trúc hàm Callback sau: Function Tag_Callback (hObject, eventdata, handles) Trong đó: Tag giá trị thuộc tính tag thiết lập Inspector, hObject hàm truy cập nội function riêng lẻ, eventdata hàm xác định thuộc tính function handles hàm truy cập liên kết function dùng để truy xuất qua điều khiển khác Ngoài ra, người ta thường dùng hàm Get để gọi thuộc tính đối tượng hàm Set để đặt giá trị thuộc tính cho đối tượng Để tạo liên kết hàm Callback với nhau, GUI có hỗ trợ thêm biến chung gọi biến hệ thống, hàm Callback sử dụng Biến hệ thống có cấu trúc: Handles.unit_input Để thực thi hàm Callback cần vào hình giao diện GUI vừa thiết kế, nhấp vào hộp thoại muốn thực thi hàm, nhấp phải chuột, chọn ViewCallback chọn Callback Hàm Callback tự động gọi trỏ chuột tìm đến vị trí Mfile a Nút Load Signal Công việc nút “Load Signal” nhấn vào nút đưa tín hiệu từ bên vào vẽ tín hiệu lên đồ thị thứ Hình 4.15 Hàm Callback cho nút Load Signal 60 Giải thích: Câu lệnh 1: set(handles.nhan1, ‘visible’, ‘off’): dùng để đặt thuộc tính nhan1 trạng thái on (hiển thị) Câu lệnh 2: set(handles.axes1, ‘visible’, ‘off’): dùng để đặt thuộc tính axes1 trạng thái on (hiển thị) Câu lệnh 3: ELEVATE = [] [fname path] = uigetfile(‘*.mat’); fname = strcat(path,fname); load(fname);  Câu lệnh dùng để tải tín hiệu từ bên vào có định dạng mat Câu lệnh 4: handles.unit_input=k; guidata(hObject, handles);  Câu lệnh dùng để lưu k dạng biến hệ thống dùng chung cho tất hàm callback, giá trị biến hệ thống handles.unit_input k Câu lệnh 5: plot(handles.axes1,k): vẽ tín hiệu vừa tải vào đồ thị có thuộc tính tag axes1 b Nút Add to Signal Công việc nút “Add to Signal” nhấn vào nút tín hiệu cộng nhiễu Gauss trắng vào vẽ tín hiệu lên đồ thị thứ hai Hình 4.16 Hàm Callback cho nút Add to Signal 61 Giải thích: Câu lệnh 1: b=str2num(get(handles.snr, ‘string’)): dùng để chuyển liệu hộp thoại có thuộc tính tag snr từ kiểu ký tự sang kiểu số để máy tính hiểu tính toán Câu lệnh 2: set(handles.nhan2, ‘visible’, ‘off’) set(handles.axes2, ‘visible’, ‘off’): để đặt thuộc tính nhan2 axes2 trạng thái on (hiển thị) Câu lệnh 3: plot(handles.axes2,s): vẽ tín hiệu s vào đồ thị có thuộc tính tag axes2 Câu lệnh 4: handles.unit_input1=s; guidata(hObject, handles);  Câu lệnh dùng để lưu s dạng biến hệ thống có tên handles.unit_input1 c Wavelet Function Hình 4.17 Hàm Callback cho hộp thoại Wavelet Function Giải thích: Câu lệnh 1: get (handles.Wname, ‘value’)==1: dùng để lấy thuộc tính (Value) hộp thoại có Tag “Wname” Thuộc tính Value chọn tương ứng với hàng Ví dụ: Nếu chọn Wavelet Haar, Haar dòng thứ nhất, thuộc tính Value tương ứng với dòng thứ tương tự cho dòng lại Câu lệnh 2: handles.unit_input3=Wname; 62 Guidata(hObject, handles);  Câu lệnh dùng để lưu Wname vào biến hệ thống chung cho hàm callback có tên handles.uit_input3 d Decomposition Level Hình 4.18 Hàm Callback cho hộp thoại Decomposition Level Giải thích: tương tự đoạn code hình 4.17, lấy thuộc tính Value hộp thoại có Tag N Sau đó, lưu N vào biến hệ thống chung cho hàm Callback có tên handles.unit_input2 e Threshold Hình 4.19 Hàm Callback cho hộp thoại Threshold Giải thích: tương tự đoạn code hình 4.17, lấy thuộc tính Value hộp thoại có Tag soft Sau đó, lưu IN1 vào biến hệ thống chung cho hàm Callback có tên handles.unit_input4 63 f Nút Denoise Hình 4.20 Hàm Callback cho nút Denoise Giải thích: Câu lệnh 1: set(handles.nhan3, ‘visible’, ‘on’); set(handles.axes3, ‘visible’, ‘on’);  Đặt thuộc tính visible cho hộp thoại có Tag nhan3 axes3 trạng thái on (hiển thị) Câu lệnh 2: set(handles.snro, ‘string’,snr): dùng để chuyển liệu kiểu số thành liệu kiểu chuỗi hiển thị ô có thuộc tính tag snro g Nút RESET Hình 4.21 Hàm Callback cho nút RESET Giải thích: đưa thuộc tính String tất hộp thoại có Tag snr, snro, mseo prdo trạng thái rỗng “ ” ban đầu Mặc khác, đưa thuộc tính Value hộp thoại có Tag Wname N trạng thái mặc định ban đầu wavelet Haar mức phân tách N = 64 h Nút EXIT Hình 4.22 Hàm Callback cho nút EXIT Giải thích: dùng để thoát khỏi giao diện xử lý nhiễu tín hiệu điện tim 4.4.3 Sử dụng giao diện xử lý nhiễu tín hiệu điện tim - Bước 1: nhấn vào nút “Load Signal”, hộp thoại Select File to Open lên, chọn đường dẫn đến nơi chứa tín hiệu cần dùng có dạng Mfile, chọn tín hiệu nhấp chuột vào nút open Tín hiệu chọn hiển thị bên cạnh Đây tín hiệu - Bước 2: nhập SNR nhiễu Gauss trắng vào nhấn vào nút “Add to Signal” , tín hiệu sau cộng nhiễu hiển thị - Bước 3: chọn hàm Wavelet mẹ chọn mức phân tách, sau đó, chọn loại ngưỡng cứng hay ngưỡng mềm nhấn nút “Denoise”, tín hiệu sau khử nhiễu hiển thị với giá trị SNR , MSE PRD hiển thị bên cạnh - Bước 4: để xóa liệu tính toán thiết lập chọn nút “RESET”, để thoát khỏi giao diện chọn nút “EXIT” 65 Hình 4.23 Giao diện xử lý nhiễu tín hiệu điện tim KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận Luận văn “Ứng dụng phép biến đổi Wavelet xử lý nhiễu tín hiệu điện tim” đạt kết định so với mục tiêu ban đầu đề sau: - Tìm hiểu cấu trúc giải phẫu sinh lý tim trình hình thành, thu nhận tín hiệu điện tim - Tìm hiểu phương pháp dùng phân tích xử lý tín hiệu điện tim - Nghiên cứu phép biến đổi Wavelet ứng dụng phép biến đổi xử lý nhiễu tín hiệu điện tim - Xây dựng thuật toán để xử lý nhiễu tín hiệu điện tim - Xác định Wavelet mức phân tách tối ưu cho phân tích, xử lý tái tạo tín hiệu điện tim - Đánh giá hiệu xử lý nhiễu ngưỡng cứng ngưỡng mềm - Xây dựng giao diện xử lý nhiễu Kết luận văn cho thấy tính ưu việt biến đổi Wavelet so với biến đổi Fourier khử nhiễu tín hiệu điện tim nói riêng, phân tích xử lý tín hiệu nói chung Thực tế cho thấy thuật toán đề xuất xử lý lượng lớn nhiễu, nhiên tồn đọng nhiễu tín hiệu sau tái tạo, đặc biệt mức nhiễu nặng cần có giải pháp loại nhiễu hiệu để loại nhiều nhiễu đảm bảo chất lượng tín hiệu sau tái tạo Hướng phát triển Wavelet công cụ mạnh ứng dụng không xử lý tín hiệu mà nhiều lĩnh vực khác nhau, đó, hướng phát triển cho nghiên cứu wavelet rộng: 66 - Xử lý nhiễu điện não đồ, điện nhãn đồ,… - Xử lý ảnh, âm thanh, nhận dạng tiếng nói, nhận dạng dấu vân tay,… - Phát triển ngưỡng kết hợp ưu điểm ngưỡng cứng ngưỡng mềm - Xây dựng hàm Wavelet cho phân tích, xử lý tái tạo ứng với đối tượng tín hiệu cụ thể - Wavelet dừng lại tín hiệu chiều, ảnh chiều chưa nghiên cứu ảnh chiều, đó, ta phát triển Wavelet sang chiều hứa hẹn mang lại kết ứng dụng hiệu y tế CT, MRI, SPECT/CT, PET/CT,… lĩnh vực khác nhằm nâng cao chất lượng sống người Hi vọng đề tài phát triển góp phần nâng cao hiệu chẩn đoán điều trị bệnh tim mạch, khai thác thông tin lâm sàng quý giá từ tín hiệu điện tim, qua tạo tiền đề cho nghiên cứu sâu hơn, chất lượng lĩnh vực xử lý tín hiệu y sinh khoa Vật Lý, trường Đại học Sư phạm thành phố Hồ Chí Minh nói riêng nghành vật lý kỹ thuật y sinh Việt Nam nói chung 67 DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ Trần Đặng Bảo Ân, Nguyễn Hữu Đông, Lê Công Nhân, Nguyễn Trung Hiếu (2015), “Các hàm Wavelet tối ưu xử lý tín hiệu điện cơ”, Hội nghị Khoa học Kỹ thuật Đo lường toàn quốc lần thứ VI – Hà Nội, p503 – 510 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Nhà xuất y học (2009), Điện tâm đồ thực hành lâm sàng, Đại học Y dược Thành phố Hồ Chí Minh, Hồ Chí Minh [2] Nguyễn Hữu Đông (2014), Thu nhận xử lý tín hiệu điện phép biến đổi Wavelet, Luận văn thạc sĩ, Trường Đại học Bách Khoa Thành phố Hồ Chí Minh, Hồ Chí Minh [3] Hoàng Mạnh Hà (2011), Các phương pháp thích nghi lọc nhiễu tín hiệu điện tim, Luận án tiến sĩ toán học, Viện công nghệ thông tin, Hà Nội [4] Nguyễn Hoàng Hải, Nguyễn Việt Anh, Phạm Minh Toàn, Hà Trần Đức (2005), Công cụ phân tích Wavelet ứng dụng Matlab, Nhà xuất khoa học kỹ thuật, Hà Nội [5] Quách Mỹ Phượng (2006), Thiết kế chế tạo thiết bị đo ECG giao tiếp với máy tính, Luận văn tốt nghiệp, Trường Đại học Bách Khoa Thành phố Hồ Chí Minh, Hồ Chí Minh [6] Đoàn Minh Quân, Nguyễn Kim Dung, Nguyễn Hữu Trường, Hà Thị Lan Anh (2011), Phép biến đổi Wavelet, Báo cáo chuyên đề môn học, Học viện công nghệ bưu viễn thông, Hà Nội [7] Vũ Thị Hoài Thanh (2009), Khảo sát tín hiệu điện tim thiết bị Biopac MP30, Luận văn tốt nghiệp, Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh, Hồ Chí Minh [8] Nguyễn Lương Thành (2012), Lập trình GUIDE giao diện, Báo cáo môn học, Trường Đại học Tôn Đức Thắng, Hồ Chí Minh Tiếng Anh 69 [9] Donoho, D.L (1995), “De-noising by soft-thresholding”, IEEE, Trans on Inf Theory, 41, 3, pp 613–627 [10] Galya Georgieva – Tsaneva, Krassimir Tcheshmedjiev (2013), “Denoising of Electrocardiogram Data with Methods of Wavelet Transform”, International Conference on Computer Systems annd Technologies – CompSysTech’13, pp – 16 [11] Himanshu Gothwal, Silky Kedawat, Rajesh Kumar (2011), “Cardiac arrhythmias detection in an ECG beat signal using fast fourier transform and artificial neutron network”, J Biomedical Science and Engineering, pp 289 – 296 [12] Lewis T (1920), “The mechanism and graphic registration of the heart beat”, London: Saw and Sons, pp.252 [13] Mahajan (2014), “Hybrid ECG signal compression system: a step toward efficient telecadiology”, IEEE, pp 437 – 442 [14] Mikhled Aifaouri, Khaled Daqroup (2008), “ECG signal denoising by Wavelet transform thresholding”, American Journal of Applied science, pp.276 – 281 [15] Nopadol Uchaipichat, Sakonthawat Inban (2010), “Development of QRS detection using Short – time Fourier Transform based technique”, Computer Aided Soft Computing Techniques for Imaging and Biomedical Application Trang Web [16] http://physionet.org/cgi-bin/atm/ATM Truy cập 04/02/2015 [...]... các phương pháp đã và đang dùng để xử lý nhiễu tín hiệu điện tim - Nghiên cứu phép biến đổi Wavelet và ứng dụng của phép biến đổi này trong xử lý nhiễu tín hiệu điện tim - Sử dụng công cụ Wavelet trong Matlab để xử lý nhiễu - Đánh giá kết quả thu được Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: luận văn tập trung khảo sát Wavelet phù hợp và áp dụng lọc nhiễu trên tín hiệu điện tim bằng phương pháp đặt ngưỡng Ý... những tín hiệu tuần hoàn và khó phát hiện các đột biến cũng như những tín hiệu không ổn định như tín hiệu điện tim Trong luận văn này, tôi tập trung nghiên cứu xử lý nhiễu tín hiệu điện tim bằng phép biến đổi Wavelet vì biến đổi Wavelet khắc phục được tất cả những hạn chế của thuật toán thích nghi LMS và biến đổi Fourier Mặc khác, biến đổi Wavelet thích hợp với những tín hiệu không ổn định như là tín hiệu. .. số tín hiệu trên nhiễu nằm trong khoảng 0 ≤ SNR ≤ 18dB Chương 2 CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ TÍN HIỆU 2.1 Phép biến đổi Fourier (FT – Fourier Transform) Trong phân tích tín hiệu, người ta thường áp dụng các phép biến đổi lên tín hiệu để có được thông tin khác mà tín hiệu ban đầu không có Có rất nhiều phép biến đổi được áp dụng nhưng biến đổi Fourier là một công cụ rất mạnh được sử dụng phổ biến Đặc biệt, phép. .. Để khắc phục được những nhược điểm trên, phép biến đổi Wavelet là một trong những lựa chọn hàng đầu vì với những tín hiệu không ổn định như là tín hiệu điện tim thì phân tích thời gian – tần số dựa trên phép biến đổi Wavelet là phù hợp nhất Xuất phát từ những cơ sở trên, tôi quyết định chọn đề tài Ứng dụng phép biến đổi wavelet trong xử lý nhiễu tín hiệu điện tim Mục đích - Tìm hiểu các quá trình thu... -1 ; n = 0, 1, , N -1 Trong đó: - x ( n ) : tín hiệu vào - X ( k ) : tín hiệu ra sau phép biến đổi DFT - N : chu kỳ lấy mẫu Từ tín hiệu liên tục tiến hành lấy mẫu ta được tín hiệu rời rạc Hình 2.3 Tín hiệu liên tục và tín hiệu rời rạc 2.1.3 Biến đổi Fourier nhanh (FFT – Fast Fourier Transform) Biến đổi Fourier rời rạc (DFT) được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng của xử lý tín hiệu số để xác định các... đến tín hiệu điện tim ghi nhận b Nhiễu tín hiệu điện cơ Khi bệnh nhân có tâm lý căng thẳng, lo lắng, sợ hoặc mất bình tĩnh sẽ dễ bị run cơ, tạo tín hiệu điện cơ làm nhiễu tín hiệu điện tim Dải tần nhiễu này nằm trong khoảng 20 – 30 Hz c Nhiễu do tiếp xúc điện cực và da Trong quá trình chuẩn bị ghi nhận tín hiệu điện tim, do các yếu tố khách quan lẫn chủ quan có thể gây ra sự tiếp xúc không tốt giữa điện. .. điểm Vậy biến đổi Fourier nhanh đã góp phần cải thiện tốc độ tính toán và giảm đi độ phức tạp của thuật toán Phép biến đổi Fourier nhanh được ứng dụng rộng rãi trong phát hiện nhiễu tín hiệu 2.1.4 Phép biến đổi Fourier thời gian ngắn (STFT – Short Time Fourier Transform) Phép biến đổi Fourier là một công cụ mạnh trong phân tích tín hiệu Tuy nhiên, phép biến đổi này có nhược điểm là khi chuyển tín hiệu. .. số, người ta thường dùng phép biến đổi Fourier Hình 2.1 Phép biến đổi Fourier [6] 2.1.1 Phép biến đổi Fourier liên tục Xét tín hiệu x ( t ) Biến đổi Fourier là tích phân được lấy trong toàn miền thời gian của tín hiệu x ( t ) với hàm mũ cơ số e Sau biến đổi, ta thu được phổ tần số X (ω ) của tín hiệu x ( t ) ban đầu X (ω ) = +∞ ∫ x ( t ).e -∞ Trong đó: - x ( t ) : tín hiệu trong miền thời gian - jωt... lượng tín hiệu điện tim, trong đó, phương pháp được sử dụng rộng rãi là thuật toán thích nghi LMS nhưng thuật toán toán này không thích hợp với những tín hiệu không ổn định như tín hiệu điện tim, nó gây ra sự dư thừa các thông số trung bình trong lọc thông thấp [9] Mặc khác, biến đổi Fourier cũng được ứng dụng trong phân tích và xử lý tín hiệu, tuy nhiên, cũng giống như thuật toán thích nghi LMS, biến đổi. .. phép biến đổi Wavelet được phát triển dựa trên cơ sở nền tảng của phép biến đổi Fourier Các tín hiệu đo được trong thực tế đều là tín hiệu trong miền thời gian được biểu diễn lên đồ thị bằng hai trục thời gian và biên độ Tuy nhiên, trong xử lý tín hiệu thì tín hiệu thường được chuyển sang miền tần số để thực hiện các mục đích khác nhau như lọc nhiễu, nén hoặc nhận dạng tín hiệu, … Để chuyển tín hiệu ... Ứng dụng phép biến đổi wavelet xử lý nhiễu tín hiệu điện tim Mục đích - Tìm hiểu trình thu nhận, phương pháp dùng để xử lý nhiễu tín hiệu điện tim - Nghiên cứu phép biến đổi Wavelet ứng dụng phép. .. biến đổi Fourier thích hợp với tín hiệu tuần hoàn khó phát đột biến tín hiệu không ổn định tín hiệu điện tim Trong luận văn này, tập trung nghiên cứu xử lý nhiễu tín hiệu điện tim phép biến đổi. .. hình thành tín hiệu điện tim loại nhiễu ảnh hưởng đến chất lượng tín hiệu điện tim trình ghi nhận Chương 2: Các phương pháp xử lý tín hiệu: Nội dung chương biến đổi Wavelet – phép biến đổi phát