Phân tích khả năng chẩn đoán các bệnh tim mạch bằng ảnh pha thông qua mô hình tín hiệu điện tim nhân tạo

Bài báo nghiên cứu một cách tiếp cận mới trong việc phân tích tín hiệu điện tim trong không gian pha, từ đó có thể tham số hóa các đặc tính của ảnh pha tín hiệu làm cơ sở cho việc xây dựng hệ tự động chẩn đoán bằng ảnh pha tín hiệu điện tim. Các kết quả khảo sát, mô phỏng tín hiệu điện tim nhân tạo trên mô hình tổng các hàm Gaus đã chứng minh được hiệu quả của phương pháp được đề xuất.

Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hóa VCCA 2015 DOI: 10.15625/vap.2015.0008 Phân tích khả chẩn đoán bệnh tim mạch ảnh pha thông qua mô hình tín hiệu điện tim nhân tạo Analyzing the diagnostic ability of heart diseases using phase diagram of artificial ECG signal model Phạm Văn Thuận Học viện kỹ thuật Quân e-Mail: thuanysinh@gmail.com Vương Trí Tiếp Học viện kỹ thuật Quân e-Mail: vuongtritiep90@gmail.com Phạm Xuân Năng Học viện Quân Y e-Mail: xuannang.dtys@gmail.com Tóm tắt Bài báo nghiên cứu cách tiếp cận việc phân tích tín hiệu điện tim không gian pha, từ tham số hóa đặc tính ảnh pha tín hiệu làm sở cho việc xây dựng hệ tự động chẩn đoán ảnh pha tín hiệu điện tim Các kết khảo sát, mô tín hiệu điện tim nhân tạo mô hình tổng hàm Gaus chứng minh hiệu phương pháp đề xuất Từ khóa: Cơ sở liệu MIT-BIH, ST-T, Không gian pha, Điện tim nhân tạo, hàm Gaus Abstract The paper presents a new approach in analyzing ECG signal in phase domain, which can parameterize the feature of signal phase image The selected feature will be used for building an ECG diagnostic automation system The experimental results base on Gaus function show that the proposed menthod can be a useful approach Keywords: MIT-BIH Database, European ST-T Database, Phase domain, artificial ECG signal, Gaus Chữ viết tắt: ECG Electrocardiogram Phần mở đầu Ghi điện tâm đồ phương pháp thông dụng để chẩn đoán chức bệnh lý tim mạch Trong đó, theo nhận định chuyên gia tim mạch công cụ máy tính có để phân tích phiên giải tín hiệu điện tim không đủ đảm bảo độ tin cậy yêu cầu kết chẩn đoán vì: Thứ nhất, ghi tín hiệu điện tim miền thời gian ranh giới rõ ràng phân đoạn mang thông tin, gây khó khăn việc tự động nhận dạng VCCA 2015 Thứ hai, tín hiệu điện tim quan sát môi trường có nhiều dạng nhiễu loạn khác mà chắn đưa thành nhiễu cộng tính Thứ ba, sử dụng phương pháp lấy trung bình chuỗi chu trình tim (tín hiệu điện tim) miền thời gian dẫn đến phân đoạn mang thông tin bị nhoè thay đổi không độ dài chu trình (từ chu trình đến chu trình khác), hậu dẫn đến sai số đo giá trị chẩn đoán tập trung phân đoạn Trong năm gần điện tim số sử dụng rộng rãi để chẩn đoán bệnh hệ thống tim mạch để theo dõi, giám sát trạng thái hệ thống Tuy nhiên theo nhận định chuyên gia y tế phương pháp phân tích diễn giải truyền thống chưa đảm bảo tính xác thực kết chẩn đoán Vì chuyên gia không ngừng hoàn thiện thuật toán, tập trung vào phương pháp tách thông tin chẩn đoán từ tín hiệu thực điều kiện nhiễu loạn Mặc dù với y học chứng trước khuyến nghị áp dụng phương pháp vào thực tế cần kiểm chứng cách kỹ lưỡng tín hiệu test, mà gặp thực tế Một cách kiểm tra thử nghiệm tín hiệu nhân tạo, việc tạo giả tín hiệu điện tim bình thường hay bệnh lý khác Nội dung 2.1 Ảnh pha tín hiệu điện tim khả chẩn đoán bệnh lý tim mạch ảnh pha Một cách tiếp cận đối ngược lại phương pháp truyền thống khẳng định hiệu thí nghiệm lâm sàng phương pháp phân tích tín hiệu điện tim không gian pha (mặt phẳng pha) Cơ sở phương pháp phương pháp nghiên cứu hệ động học mô tả tập hợp x1 , x2 , x3 , , x N tham số trạng thái, phân tích tiến hành không gian N chiều với 46 Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hóa VCCA 2015 DOI: 10.15625/vap.2015.0008 toạ độ x1 , x , x3 , , x N Không gian gọi xác định tần số lấy mẫu không gian pha, toạ độ gọi toạ độ pha, họ quĩ đạo pha biểu diễn thay đổi trạng thái hệ gọi pha ảnh pha Để khảo sát tín hiệu phản ánh trạng thái hệ động học thông thường người ta sử dụng phương pháp giữ chậm (phương pháp trễ) Trong trường hợp toạ độ mặt phẳng pha biên độ tín hiệu thời gian y (t ) thời điểm t ,  thời gian trễ Một cách tiếp cận khác phân tích tín hiệu điện tim mặt phẳng pha đánh giá số vận tốc tín hiệu tâm đồ Cách tiếp cận có nguồn gốc xuất từ lâu Amoxop cộng nghiên cứu khả khảo sát chức co bóp tim không gian pha mà tọa độ chúng biên độ y (t ) đạo hàm theo thời gian Fd  500 Hz bước   s Tiếp đến thực khử trôi đường đẳng điện lọc số lọc cắt kỹ thuật san thích nghi Sau thực lấy vi phân tương ứng với việc đặn hoá tín hiệu để nhận  giá trị đạo hàm phù hợp y (t k ) thời điểm  trình quan sát y (t ) [2] Giá trị chẩn đoán phương pháp nằm chỗ sử dụng thông tin phụ có đặc trưng vận tốc trình khảo sát, khẳng địng nghiên cứu chuyên gia tim mạch Như sau ảnh pha tín hiệu điện tâm đồ hệ  toạ độ y (t ) , y (t ) cho khả đánh giá hình dạng trích đoạn riêng lẻ tín hiệu điện tim với độ xác cao phát sai lệch kích hoạt, dẫn truyền mà bác sĩ tìm với phương pháp phân tích truyền thống miền thời gian [3,4] Biểu diễn tín hiệu điện tim hệ toạ độ y (t ) , Fd Ví dụ với rời rạc t k Kết tạo chuỗi vectơ chiều nằm  quĩ đạo pha mặt phẳng y (t ) - y (t ) :   ( y (t ), y (t ) ),….,( y (t k 1 ), y (t k 1 ) ) (5) Hiện với phát triển nhanh công nghệ internet có khả khảo sát thuật toán xử lý liệu y sinh ghi tín hiệu thực lưu trữ sở liệu chuyên dụng Lợi nghiên cứu chỗ với ghi tín hiệu điện tim khác sở liệu lưu trữ file chuyên dụng có chứa kết phiên giải chuyên gia kinh nghiệm (các bác sĩ, chuyên gia tim mạch) Bằng việc xử dụng công cụ Matlab xử lí ghi tín hiệu ECG sở liệu chuẩn ta thu tập ảnh pha chúng [1] Tín hiệu Ảnh pha số tín hiệu sở liệu: ST-T MIT-BIH Bản ghi: E0118 (ST-T): Bình thường Tín hiệu Ảnh pha  y (t ) phương pháp phân tích đồ hoạ khảo sát hệ thống mà trạng thái mô tả phương trình vi phân sau:  (1) x1  x2  (2) x2  F ( x1, x2 ) Trong x1  y(t ) - toạ độ đầu hệ thống (biên độ tín hiệu điện tim thời điểm t),  x2  y(t ) – đạo hàm bậc nó, F ( x1, x2 ) hàm phi tuyến Chia (2) cho (1) ta nhận phương trình không t dạng tường minh: dx2 F ( x1 , x2 )  dx1 x2 (3) Bản ghi: E0119 (ST_T): Bình thường Tín hiệu Ảnh pha Bản ghi: E0121 (ST-T): Bình thường Tín hiệu Ảnh pha Nghiệm phương trình (3) x2   ( x1 ) (4)  x1  y(t ) , x2  y(t ) biểu diễn  dạng: y (t )   ( y (t )) xác định quĩ đạo pha  mặt phẳng y (t ) , y (t ) với kí hiệu Ảnh pha tín hiệu điện tâm đồ mặt phẳng  y (t ) , y (t ) xây dựng sau Tín hiệu điện tim ban đầu số hoá biểu diễn chuỗi hữu hạn giá trị y (t k ) khoảng thời gian rời rạc Bản ghi: 116 (MIT-BIH): Bình thường Tín hiệu Ảnh pha tk  t. , k=0, 1,2,3…K-1,  - bước lấy mẫu VCCA 2015 47 Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hóa VCCA 2015 Bản ghi: E0155 (ST-T): Nhồi máu tim Tín hiệu Ảnh pha Bản ghi: E0305 (ST-T) : Nhồi máu tim Tín hiệu Ảnh pha DOI: 10.15625/vap.2015.0008 phức tạp đáng kể phải thêm vào tham số Một mô hình tương đối thông dụng mô hình động học dựa việc giải hệ phương trình vi phân hệ toạ độ không gian chiều (x,y,z) Tính chu kỳ mô tả chuyển động chất điểm mặt phẳng (x,y), phân đoạn mang thông tin chu trình mô tả chuyển động điểm ánh xạ theo hướng z [5,6] Mô hình Generative tạo tín hiệu điện tim nhân tạo Với mô hình tín hiệu điện tim mẫu tạo dạng tổng hàm Gauss không đối xứng  t  2 i  (6) y0 (t )  A exp   iP,Q, R, S , ST ,T  i  bi (t )        Ai ,  i - tham số xác định biên độ thời gian phân đoạn đạt cực đại ( Ai >0) hay cực tiểu ( Ai