Loại trừ nhiễu và nén tín hiệu điện tim để ứng dụng trong môi trường truyền dẫn vô tuyến

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Dương Trọng Lượng LOẠI TRỪ NHIỄU VÀ NÉN TÍN HIỆU ĐIỆN TIM ĐỂ ỨNG DỤNG TRONG MÔI TRƯỜNG TRUYỀN DẪN VÔ TUYẾN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Hà Nội - 2017 i BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Dương Trọng Lượng LOẠI TRỪ NHIỄU VÀ NÉN TÍN HIỆU ĐIỆN TIM ĐỂ ỨNG DỤNG TRONG MÔI TRƯỜNG TRUYỀN DẪN VÔ TUYẾN Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 62520203 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS.TS NGUYỄN ĐỨC THUẬN TS HOÀNG VĂN VÕ Hà Nội - 2017 ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu riêng Các kết đạt luận án trung thực chưa công bố công trình khác Tác giả luận án Dương Trọng Lượng iii LỜI CÁM ƠN Trước hết, xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành sâu sắc tới thầy hướng dẫn khoa học GS.TS Nguyễn Đức Thuận TS Hoàng Văn Võ Các thầy định hướng cho triển khai ý tưởng khoa học, tận tình hướng dẫn suốt thời gian làm nghiên cứu Đặc biệt, thầy GS.TS Nguyễn Đức Thuận quan tâm, tận tình hướng dẫn, đưa gợi ý định hướng cho để triển khai, thực ý tưởng khoa học Tôi xin trân trọng cám ơn Lãnh đạo môn Công nghệ Điện tử & Kỹ thuật y sinh, Viện Điện tử Viễn thông, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội giúp đỡ nhiều sở vật chất, trang thiết bị nghiên cứu góp ý định hướng nghiên cứu suốt thời gian thực nghiên cứu hoàn thành công trình nghiên cứu Tôi xin chân thành cảm ơn anh, chị, bạn đồng nghiệp thuộc môn Công nghệ Điện tử & Kỹ thuật y sinh, Viện Điện tử Viễn thông trường Đại học Bách Khoa Hà Nội chia sẻ kinh nghiệm quý báu động viên để hoàn thành công trình nghiên cứu Tôi xin trân trọng cảm ơn tới Viện Đào tạo Sau đại học viện Điện Tử Viễn Thông trường Đại học Bách Khoa Hà Nội tạo điều kiện cho trình học tập nghiên cứu Tôi xin chân thành cám ơn thành viên nhóm nghiên cứu phòng Lab kỹ thuật y sinh thuộc môn Công nghệ Điện tử & Kỹ thuật y sinh hỗ trợ tham gia với việc triển khai thí nghiệm đo lường, phân tích tín hiệu ECG Cuối cùng, dành lời cám ơn yêu thương đến gia đình tôi: bố mẹ, anh chị đặc biệt vợ Sự động viên, giúp đỡ kiên nhẫn họ động lực mạnh mẽ giúp vượt qua khó khăn để hoàn thành luận án Hà nội, ngày tháng năm 2017 Tác giả luận án Dương Trọng Lượng iv MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT ix MỞ ĐẦU…………… Mục đích nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu luận án Các vấn đề cần giải luận án Phạm vi nghiên cứu luận án Phương pháp nghiên cứu luận án Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận án Cấu trúc luận án Các đóng góp luận án CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ THU NHẬN, XỬ LÝ VÀ TRUYỀN TÍN HIỆU ĐIỆN TIM TRONG HỆ THỐNG THEO DÕI VÀ HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH NHÂN TIM MẠCH 1.1 Tín hiệu điện tim đặc điểm tín hiệu điện tim 1.1.1 Tín hiệu điện tim 1.1.2 Đặc điểm tín hiệu điện tim…………………….…………… 1.2 Ứng dụng tín hiệu điện tim theo dõi, chẩn đoán nghiên cứu bệnh tim mạch 1.3 Các loại nhiễu ảnh hưởng tới tín hiệu điện tim 11 1.4 Hệ thống chẩn đoán theo dõi bệnh nhân tim mạch 12 1.4.1 Hệ thống chẩn đoán 12 1.4.2 Hệ thống theo dõi bệnh nhân tim mạch 13 1.5 Tóm lược số công nghệ vô tuyến ứng dụng hệ thống theo dõi hỗ trợ chẩn đoán bệnh tim mạch 17 1.5.1 Zigbee 17 1.5.1.1 Giới thiệu Zigbee 17 1.5.1.2 Tóm lược số nghiên cứu, ứng dụng Zigbee để truyền tín hiệu điện tim 18 v 1.5.2 Bluetooth 19 1.5.2.1 Sơ lược Bluetooth 19 1.5.2.2 Tóm lược số nghiên cứu, ứng dụng Bluetooth để truyền tín hiệu điện tim 20 1.5.3 WiFi 21 1.5.3.1 Giới thiệu sơ lược công nghệ WiFi 21 1.5.3.2 Tóm lược số nghiên cứu, ứng dụng WiFi để truyền tín hiệu điện tim 22 1.5.4 Công nghệ GPRS/3G 23 1.5.4.1 Giới thiệu sơ lược công nghệ GPRS/3G 23 1.5.4.2 Tóm lược số nghiên cứu, ứng dụng công nghệ GPRS/3G để truyền tín hiệu điện tim 24 1.6 Định hướng nội dung nghiên cứu luận án 25 1.7 Kết luận chương 25 CHƯƠNG ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ LỌC NHIỄU TRONG TÍN HIỆU ĐIỆN TIM 27 2.1 Lọc nhiễu nguồn xoay chiều 27 2.1.1 Đặt vấn đề 27 2.1.2 Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu lọc nhiễu nguồn xoay chiều dùng lọc triệt tần thích nghi dựa biến đổi Fourier nhanh nhiều vòng lặp 28 2.1.2.1 Phương pháp thực 28 2.1.2.2 Kết thử nghiệm 32 2.2 Lọc nhiễu trôi dạt đường sở 38 2.2.1 Đặt vấn đề 38 2.2.2 Đề xuất phương pháp lọc nhiễu trôi dạt đường sở miền thời gian dựa điểm đẳng 40 2.2.2.1 Phương pháp thực 40 2.2.2.2 Kết thực 45 2.3 Kết luận chương 49 vi CHƯƠNG ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP NÉN DỮ LIỆU ĐIỆN TIM (ECG) ỨNG DỤNG TRONG HỆ THỐNG THEO DÕI VÀ CHẨN ĐOÁN BỆNH TIM MẠCH TỪ XA …………………………………………………………………….50 3.1 Đặt vấn đề 50 3.2 Thuật toán nén hai trạng thái 58 3.2.1 Tổng quan thuật toán nén hai trạng thái 58 3.2.2 Phân loại trạng thái tín hiệu ECG 61 3.2.3 Nén mẫu chênh lệch dựa trạng thái 62 3.2.4 Đánh dấu thay đổi trạng thái 63 3.2.5 Biểu diễn mẫu chênh lệch 64 3.2.6 Phân loại lại trạng thái liệu 64 3.2.7 Khôi phục mẫu chênh lệch 65 3.3 Thử nghiệm kết 66 3.3.1 Các tiêu chí đánh giá thuật toán nén 66 3.3.2 Thử nghiệm với sở liệu MIT-BIH 67 3.3.3 Thử nghiệm với sở liệu nhịp nhanh tâm thất CU ventricular tachyarrhythmia 70 3.4 Nhận xét 72 3.4.1 Ảnh hưởng việc chọn tỷ lệ nén tới hiệu thuật toán 72 3.4.2 Tính linh hoạt thuật toán 73 3.4.3 So sánh hiệu thuật toán với số phương pháp khác 74 3.5 Kết luận 76 CHƯƠNG THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ CỦA THUẬT TOÁN NÉN HAI TRẠNG THÁI TÍN HIỆU ECG TRONG MÔI TRƯỜNG WIFI 77 4.1 Lựa chọn điều kiện thử nghiệm 77 4.2 Thử nghiệm hệ thống truyền–nhận với tín hiệu ECG, ứng dụng công nghệ WiFi thuật toán nén hai trạng thái tín hiệu ECG 78 4.2.1 Xây dựng mô hình hệ thống thử nghiệm 78 vii 4.2.2 Quy trình thử nghiệm tham số đánh giá chất lượng hệ thống thử nghiệm 81 4.2.2.1 Lựa chọn số lượng mẫu nén tỉ lệ nén liệu ECG 81 4.2.2.2 Các tham số đánh giá chất lượng hệ thống thử nghiệm 81 4.2.3 Điều kiện thử nghiệm hệ thống 85 4.2.4 Kết thử nghiệm 86 4.2.4.1 Thử nghiệm hệ thống điều kiện có vật cản 86 4.2.4.2.Thử nghiệm hệ thống điều kiện vật cản (tầm nhìn thẳng) 91 4.3 Kết luận chương 92 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 93 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 95 TÀI LIỆU THAM KHẢO 97 viii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT ADC BER CR DTD DLMS ECG GPRS HR hCR IEEE Analog to Digital converter Bit Error Ratio Compression ratio Direct-time domain compression Difference Least Mean Squares Electrocardiography General Packet Radio Service Heart Rate Higher Compression Ratio Institude of Electrical and Electronics Engineers Least Mean Squares Lower Compression Ratio Model based compression methods Mean Square Error Normalized Least Mean Squares Bộ chuyển đổi tương tự - số Lỗi bit Hệ số nén Nén trực tiếp miền thời gian Bình phương trung bình nhỏ sai phân Điện tâm đồ Dịch vụ vô tuyến gói chung Nhịp tim Tỉ số nén cao Viện kỹ thuật điện điện tử Bình phương trung bình nhỏ Tỉ số nén thấp Nén cách mô hình hóa tín hiệu Sai số bình phương trung bình Bình phương trung bình nhỏ chuẩn hóa Overall compression ratio Hệ số nén toàn oCR Personal Computer Máy tính cá nhân PC Personal Digital Assistant Thiết bị số trợ giúp cá nhân PDA Packet Error Ratio Lỗi gói liệu PER Percentage RMS difference Sai lệch bậc hai phương sai PRD RMS Difference Sai lệch bậc hai phương sai chuẩn hóa PRDN Percentage Normalized Recursive Least Squares Bình phương nhỏ đệ quy RLS Root mean square Căn bậc hai bình phương trung bình sai số RMS Signal-to-noise ratio Tỉ số tín hiệu nhiễu SNR Transmission Control Protocol Giao thức điều khiển đường truyền TCP Transform domain compression Nén cách chuyển đổi miền tín hiệu TD User Datagram Protocol Giao thức khuôn dạng liệu người sử UDP dụng Vector Quantization Lượng tử hóa véc tơ VQ Mạng cục thể không dây WBAN Wireless Body Area Network Mạng cục không dây WLAN Wireless Local Area Network Wireless Sensor Network Mạng cảm biến không dây WSN LMS lCR MB MSE NLMS ix DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1 Biên độ sóng thành phần tín hiệu điện tim (nguồn:[22]) Bảng 1.2 Khoảng thời gian sóng thành phần tín hiệu điện tim Bảng 1.3 Tốc độ truyền liệu Zigbee ứng với dải tần khác (nguồn:[68]) 18 Bảng 1.4 So sánh Zigbee với Bluetooth WiFi (IEEE 802.11b/g) (nguồn:[68]) 18 Bảng 1.5 Một số chuẩn IEEE dùng cho WiFi (nguồn: [29]) 22 Bảng 2.1 Khảo sát giá trị ngưỡng độ lớn nhiễu 50Hz sau lọc sử dụng phương pháp lọc nhiễu nguồn xoay chiều đề xuất 33 Bảng 2.2 Khảo sát giá trị ngưỡng độ lớn nhiễu 60Hz sau lọc sử dụng phương pháp lọc nhiễu nguồn xoay chiều đề xuất 35 Bảng 2.3 Bảng so sánh giá trị SNR thuật toán lọc nhiễu nguồn 60Hz tác giả Syed A.Rehman với giá trị SNR phương pháp đề xuất 36 Bảng 2.4 So sánh kết lọc nhiễu 50Hz thuật toán đề xuất với nghiên cứu số [2] 37 Bảng 2.5 Giá trị MSE ứng với số mức nhiễu trắng xác định đỉnh P, Q, R, S T 46 Bảng 2.6 Giá trị MSE ứng với số mức nhiễu trắng xác định điểm Isoelectric 46 Bảng 2.7 Bảng so sánh hệ số tương quan trung bình phương pháp đề xuất phương pháp Na Pan 49 Bảng 3.1 Bảng thống kê phương pháp tiêu biểu ưu điểm, nhược điểm 54 Bảng 3.2 Giá trị tiêu chí CR, PRD, PRDN, RMS SNR 48 ghi sở liệu ECG loạn nhịp sau nén với hCR-lCR = 25-5 67 Bảng 3.3 Toàn tiêu chí CR, PRD, PRDN, RMS SNR ghi sở liệu nhịp nhanh tâm thất tái tạo Kết trường hợp có lCR nhóm lại thành nhóm biểu diễn giá trị trung bình (Average Avr) độ lệch chuẩn (Standard) 71 Bảng 3.4 Bảng so sánh hiệu phương pháp nén liệu ECG có thông tin, thử nghiệm với số ghi ECG loạn nhịp MIT-BIH Với x ng 4.3 Kết qu thử nghiệm truyền 90 mẫu liệu ECG không nén có nén theo tỉ lệ, môi trường WiFi có vật c n, ngày nghỉ CR Không nén Tỷ lệ nén (hCRlCR) 4-2 6-2 8-2 6-3 10-2 9-3 12-3 15-3 PER (%) Through Put (Bytes/s) PRD PRDN (ms) NÉN + TRUYỀN CHỈ NÉN NÉN + TRUYỀN CHỈ NÉN 1.00 8.0 724 0.60662 33.3503 22.9 4.96 6.41 6.58 7.39 8.23 8.83 8.94 9.92 7.4 5.8 2.3 2.3 1.9 1.7 1.1 0.6 146 113 110 98 88 82 81 73 0.57021 0.43920 0.29707 0.30841 0.25989 0.30177 0.24063 0.21838 0.11238 0.13677 0.14242 0.14271 0.14812 0.14965 0.17152 0.18248 31.3489 24.1463 16.3322 16.9557 14.2882 16.5906 13.2296 12.0059 6.18129 7.50603 7.83362 7.84980 8.12873 8.23143 9.43433 10.01458 50.9 57.2 25.6 52.73 47.32 52.63 10.06 14.47 ng 4.4 Kết qu thử nghiệm truyền 180 mẫu liệu ECG không nén có nén theo tỉ lệ, môi trường WiFi có vật c n, ngày nghỉ CR Không nén - ThroughPut (Bytes/s) PRD PRDN (ms) NÉN + TRUYỀN CHỈ NÉN NÉN + TRUYỀN 1.00 7.6 722 0.56628 31.1328 6-2 6.02 8.20 5.4 4.5 120 88 0.49426 0.36126 0.11608 0.12591 27.1734 19.8610 8-2 6-3 8.49 8.91 3.3 2.4 85 81 0.32143 0.29496 0.13657 0.14611 17.6717 16.2163 10-2 10.03 2.3 72 0.31895 0.14698 9-3 11.11 1.5 65 0.29511 12-3 11.65 1.3 62 0.26411 15-3 12.45 1.1 58 0.24073 4-2 Tỷ lệ nén (hCRlCR) PER (%) CHỈ NÉN 6.38204 6.92260 7.50865 62.0 24.3 58.2 8.03295 55.5 21.2 17.5354 8.08057 52.5 0.15346 16.2244 0.16679 14.5201 8.43721 9.17010 29.77 0.17598 13.2348 9.67531 26.0 27.5 Với kết thể bảng 4.1, bảng 4.2, bảng 4.3 bảng 4.4; có vật cản với hai loại kích thước liệu truyền 90 mẫu 180 mẫu cho thấy với tỉ lệ nén từ 4-2, 6-2, 8-2, 6-3, 10-2, 9-3, 12-3, 15-3 tỉ lệ nén 15-3 cho kết tốt thể qua tham số hệ số nén CR, lỗi gói PER, throughput, PRD, PRDN thời gian trễ 90 4.2.4.2.Thử nghiệm hệ thống điều kiện vật cản (tầm nhìn thẳng) Trong điều kiện thử nghiệm này, khoảng cách client server 150m Tại khoảng cách này, cường độ tín hiệu phía client -78dBm có biến thiên lớn so với trường hợp thử nghiệm có vật cản Kết thử nghiệm truyền 90 mẫu 180 mẫu liệu ECG không nén có nén theo tỉ lệ, môi trường WiFi vật cản, ngày làm việc thể bảng 4.5 bảng 4.6 ng 4.5 Kết qu thử nghiệm truyền 90 mẫu liệu ECG không nén có nén theo tỉ lệ, môi trường WiFi tầm nhìn thẳng (không có vật c n), ngày làm việc CR Không nén Tỷ lệ nén (hCRlCR) 4-2 6-2 8-2 6-3 10-2 9-3 12-3 15-3 PER (%) ThroughPut (Bytes/s) PRD PRDN (ms) NÉN + TRUYỀN CHỈ NÉN NÉN + TRUYỀN CHỈ NÉN 1.00 6.0 724 0.53468 29.3951 32.6 4.96 6.41 6.58 7.39 8.23 8.83 8.94 9.92 5.2 3.8 3.0 3.2 2.6 2.4 1.8 1.2 146 113 110 98 88 82 81 73 0.48632 0.33204 0.31278 0.33015 0.32784 0.33023 0.29854 0.24840 0.11238 0.13677 0.14242 0.14271 0.14812 0.14965 0.17152 0.18248 26.7364 18.2546 17.1957 18.1507 18.0237 18.1551 16.4128 13.6563 6.18129 7.50603 7.83362 7.84980 8.12873 8.23143 9.43433 10.0145 34.7 41.4 51.3 17.3 19.5 36.8 25.6 20.5 ng 4.6 Kết qu thử nghiệm truyền 180 mẫu liệu ECG không nén có nén theo tỉ lệ, môi trường WiFi tầm nhìn thẳng (không có vật c n), ngày làm việc CR Không nén Tỷ lệ nén (hCRlCR) 4-2 6-2 8-2 6-3 10-2 9-3 12-3 15-3 PER (%) ThroughPut (Bytes/s) PRD PRDN (ms) NÉN + TRUYỀN CHỈ NÉN NÉN + TRUYỀN CHỈ NÉN 1.00 5.4 722 0.50132 27.5611 25.6 6.02 8.20 8.49 8.91 10.03 11.11 11.65 12.45 5.1 4.2 3.8 2.9 2.1 1.4 1.2 0.8 120 88 85 81 72 65 62 58 0.48023 0.35026 0.37127 0.31961 0.29312 0.27691 0.25038 0.22653 0.116086 0.125918 0.136578 0.146114 0.146981 0.153468 0.166799 0.175988 26.4016 19.2562 20.4113 17.5712 16.1149 15.2237 13.7651 12.4539 6.38204 6.92260 7.50865 8.03295 8.08057 8.43721 9.17010 9.67531 39.3 51.7 44.7 52.1 54.6 20.8 13.4 15.1 91 Từ kết thử nghiệm thể bảng 4.5 bảng 4.6 ta thấy, với điều kiện vật cản, tham số PER, throughput, PRD PRDN giảm ứng với tỉ lệ nén liệu ECG (hCR-lCR) từ 4-2 đến 15-3 Trong trường hợp không nén, tỉ lệ gói PER, throughput, PRD PRDN cao so với trường hợp có nén theo tỉ lệ nén 4.3 Kết luận chương Trong chương này, tác giả luận án thiết lập hệ thống thử nghiệm truyền - nhận tín hiệu ECG sử dụng công nghệ WiFi môi trường thực thời gian thực Hệ thống thử nghiệm với tín hiệu ECG chuẩn từ sở liệu điện tim MITBIH Tín hiệu ECG thử nghiệm với hai dạng: hông nén nén thuật toán đề xuất “hai trạng thái” Tác giả đưa tham số đánh giá chất lượng tín hiệu thu nhận khôi phục phía thu gồm CR, PER, Throughput, PRD, PRDN Trên sở đó, so sánh chất lượng, hiệu việc truyền tín hiệu có nén không nén môi trường WiFi theo mô hình client-server Hệ thống thử nghiệm trường hợp có vật cản vật cản (tầm nhìn thẳng) Các kết thử nghiệm (từ bảng 4.1 đến bảng 4.6) cho thấy hiệu việc nén hai trạng thái liệu ECG hệ thống truyền-nhận tín hiệu ECG tỉ lệ lỗi gói PER, throughput, sai lệch tín hiệu PRD PRDN giảm có giá trị thấp nhiều so với trường hợp không nén (từ 10 lần) Giá trị tham số giảm dần tỉ lệ nén tăng lên từ 4-2, 6-2, 8-2, 6-3, 10-2, 9-3, 12-3 đến 15-3 Đặc biệt, với tỉ lệ nén hCR-lCR 15-3 cho kết tốt Bên cạnh đó, thuật toán cho thấy linh hoạt việc thay đổi kích thước gói tin truyền thông qua việc thay đổi số mẫu trước nén (đã thử nghiệm 90 mẫu 180 mẫu) Qua kết thử nghiệm cho thấy khả ứng dụng thuật toán nén hai trạng thái hoàn toàn có khả ứng dụng có hiệu thực tế (Các nghiên cứu tác giả đăng tạp chí nước Quốc tế Công bố số 3,5, danh mục công trình công bố) 92 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Luận án tập trung nghiên cứu nội dung bao gồm: xử lý nhiễu nguồn xoay chiều 50Hz, nhiễu trôi dạt đường sở - hai loại nhiễu nằm dải phổ tín hiệu ECG chẩn đoán; nén hai trạng thái tín hiệu ECG trước truyền môi trường mạng WiFi Các đóng góp luận án bao gồm:  Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu lọc nhiễu nguồn xoay chiều 50Hz có tín hiệu ECG sử dụng lọc triệt tần thích nghi dựa biến đổi Fourier nhanh nhiều vòng lặp  Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu lọc nhiễu trôi dạt đường sở có tín hiệu ECG miền thời gian dựa điểm đẳng  Đề xuất thuật toán nén hai trạng thái tín hiệu ECG trước truyền để giảm gói liệu, giảm thời gian trễ, giảm dung lượng liệu đường truyền giảm độ méo tín hiệu ECG thu nhận trạm thu hệ thống truyền - nhận tín hiệu ECG sử dụng công nghệ WiFi so với trường hợp truyền không nén tín hiệu ECG Thông qua việc tính toán dựa tham số đánh giá chất lượng tín hiệu giải nén so với tín hiệu gốc tham số Sai lệch bậc hai phương sai (PRD), sai lệch bậc hai phương sai chuẩn hóa (PRDN), tỉ số tín hiệu nhiễu (SNR), bậc hai bình phương trung bình sai số (RMS) Kết tính toán, thử nghiệm với loại tín hiệu ECG lấy từ sở liệu điện tim MIT-BIH gồm 48 ghi loạn nhịp (có phức QRS rõ ràng) ghi tâm thất nhanh (phức QRS không rõ ràng), cho thấy tín hiệu ECG thu sau giải nén có chất lượng độ trung thực cao, đủ đáp ứng tiêu chuẩn dùng cho theo dõi chẩn đoán bệnh tim mạch Tác giả tiến hành thử nghiệm truyền - nhận tín hiệu ECG sử dụng công nghệ WiFi môi trường thực, thời gian thực với nhiều loại nhiễu từ môi trường khẳng định tín hiệu thuật toán nén hai trạng thái tín hiệu ECG đề xuất Kết thử nghiệm với tín hiệu điện tim mẫu loạn nhịp cho thấy tham số đánh giá chất lượng tín hiệu ECG khôi phục sau giải nén phía thu gồm tỉ lệ lỗi gói (PER), thông lượng tín hiệu (Throughput), Sai lệch bậc hai phương sai (PRD), Sai lệch bậc hai phương sai chuẩn hóa (PRDN) thời gian trễ ( ) , cho giá trị tốt nhiều lần (từ đến 10 lần tùy theo tham số) so với trường hợp tín hiệu ECG truyền không nén Cụ thể, giá trị tham số PRD, throughput 93 PER trường hợp có nén tín hiệu ECG nhỏ khoảng 10 lần so với giá trị tham số trường hợp không nén Còn tham số PRDN trường hợp có nén giảm khoảng lần so với trường hợp không nén Thông qua kết giải pháp lọc nhiễu đề xuất; giải pháp nén-giải nén hai trạng thái tín hiệu ECG đề xuất; ứng dụng việc xử lý tín hiệu ECG ứng dụng hệ thống truyền - nhận tín hiệu ECG môi trường WiFi bệnh viện, sở y tế nước nhằm nâng cao hiệu việc theo dõi hỗ trợ chẩn đoán bệnh tim mạch Hướng phát triển Trên sở kết đạt được, tác giả luận án đề xuất số hướng phát triển là:  Tích hợp giải pháp đề xuất lọc nhiễu, giải pháp nén - giải nén hai trạng thái tín hiệu ECG thành dạng phần cứng với phần mềm nhúng thiết bị PDA để thu nhận tín hiệu ECG từ điện cực có dây không dây, phát WiFi khu vực bệnh viện nhà riêng để theo dõi bệnh nhân tim mạch  Tích hợp thành hệ thống theo dõi chăm sóc sức khỏe bệnh nhân tim mạch từ xa công nghệ vô tuyến kết hợp hữu tuyến bao gồm hệ thống WiFi, bluetooth khu vực hẹp bệnh viện, nhà riêng kết hợp với mạng internet, mạng GPRS/3G để tạo thành mạng tổng hợp cho phép dịch vụ theo dõi, chẩn đoán, cấp cứu thông tin cho người thân giải pháp tổng thể việc theo dõi, chăm sóc tư vấn sức khỏe cho bệnh nhân tim mạch 94 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN Duong Trong Luong, Nguyen Duc Thuan, Nguyen Hung (2012) “ECG signal transmission using wireless technology in patient health-care and monitoring system” Tạp chí khoa học Công nghệ, Đại học Đà Nẵng, số 12(61), pp 8085 Duong Trong Luong, Nguyen Duc Thuan, Chu Duc Hoang, Nguyen Van Trang, Trinh Quang Duc (2013) “Study on limitation of removal of baseline noise from electrocardiography signal in measurement using wavelet analysis” The 5th International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN) IEEE Xplore, ISSN 2165-8528, pp 481-486 Duong Trong Luong, Nguyen Duc Thuan (2013) “Evaluation of packet errors in wireless ECG signal transmission system using wifi technology” Tạp chí Khoa học & Công nghệ trường Đại học kỹ thuật, số 96, pp 40-46 Duong Trong Luong, Nguyen Duc Thuan, Trinh Quang Duc (2014) “Removal of baseline noise from ECG signal based on time domain approach” International Journal of Biomedical Science and Engineering (IJBSE), Vol.2, No.2, pp 11-16 Duong Trong Luong, Nguyen Duc Thuan, Nguyen Thai Ha (2015) “New Design of 12-Lead ECG Simulation Signal System with Simulated Noise Added” International Journal of Soft Computing and Engineering (IJSCE), ISSN: 2231-2307, Vol 4, Issue 6, pp 126-130 Duong Trong Luong, Nguyen Duc Thuan, Dang Huy Hoang (2015) “Removal of power line interference from Electrocardiograph (ECG) using proposed adaptive filter” Global Journal of Computer Science and Technology, ISSN 0975-4172 (online), ISSN 0975-4350 (print), Volume 15-C, issue version 1.0, pp 11-14 Duong Trong Luong, Nguyen Duc Thuan, Nguyen Minh Duc, Dang Huy Hoang, Nguyen Ngoc Xuan (2015).“Design of Electrocardiography Signal Acquisition and Processing Software Module” International Journal of Biomedical Science and Engineering, Vol.3, No.2, pp 11-17 Duong Trong Luong, Nguyen Minh Duc, Nguyen Tuan Linh, Nguyen Duc Thuan (2015).“A novel two-state ECG compression Algorithm used in 95 telemedicine” Tạp chí khoa học công nghệ trường Đại học, số 109, pp.022-027 Duong Trong Luong, Nguyen Minh Duc, Nguyen Tuan Linh, Nguyen Thai Ha, Nguyen Duc Thuan (2016) “Advanced Two-State Compressing Algorithm: A Versatile, Reliable and Low-Cost Computational Method for ECG Wireless Applications” International Journal of Soft Computing and Engineering (IJSCE), Vol.5, Issue 6, pp 56-70 96 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Bệnh học tim mạch Việt Nam (03/2016), bệnh học tim mạch trực tuyến [Online] http://www.cardionet.vn [2] Hoàng Mạnh Hà (2011) “Các phương pháp thích nghi lọc nhiễu tín hiệu điện tim” Viện khoa học công nghệ Việt nam, Luận án Tiến sỹ [3] Trần Đỗ Trinh, Trần Văn Đồng (2011), “ ướng dẫn đọc điện tim” Nhà Xuất Bản Y học Tiếng Anh [4] A Boskovic, M Despotovic (2005), “An Efficient Approach to ECG Signal Transmission via GPRS” Eurocon, IEEE explore, pp 76-79 [5] A Bilgin, M.W Marcellin, M.I Altbach (2003), “Compression of electrocardiogram signals using JPEG2000” IEEE Trans Consum Electron, 49(4), pp 833–840 [6] Akanksha Deo, D B.V Singh (2013), “Denoising ECG Signals with Adaptive filter algorithms & Patch ased Method” International Journal of Computer Networks and Wireless Communications (IJCNWC), ISSN: 2250-3501, Vol.3, No3 [7] Ashraf Darwish, Aboul Ella Hassanien (2011), “Wearable and Implantable Wireless Sensor Network Solutions for Healthcare Monitoring” Open access sensors, ISSN 1424-8220, pp 5561-5595 [Online] www.mdpi.com/journal/sensors [8] A Fasano, V.Villani, L Vollero (2011), “ aseline wander Estimation and Removal by Quadratic Variation Reduction” The 33rd Annual International Conference of the IEEE EMBS, pp 977-980 [9] Álvaro Alesanco and José García (2010), “Clinical Assessment of Wireless ECG Transmission in Real time Cardiac Telemonitoring” IEEE transactions on Information Technology in Biomedical, Vol.14, No.5, pp 1144-1152 [10] Behzad Mozaffary, Mohammad A.Tinati (2007), “ECG aseline Wander Elimination using Wavelet Packets” World Academy of Science, Engineering and Technology 3, pp 550-552 [11] Benny P.L Lo, Surapa Thiemjarus, Rachel King and Guang-Zhong Yang, “Body Sensor Network - A Wireless Sensor Platform for 97 pervasive healthcare monitoring” Department of Computing, Imperial College London, South Kensington Campus, UK [Online] http://www.pervasive.ifi.lmu.de/adjunct-proceedings/demo/p077-080.pdf [12] Bo Yu, Liuqing Yang, Chia-Chin Chong (2010), “ECG Monitoring over luetooth: Data Compression and Transmission” IEEE Wireless Communication and Networking Conference, ISSN : 1525-3511, pp 1-5 [13] B.S.Kim, S.K.Yoo, M.H Lee (2006), “Wavelet-based low-delay ECG compression algorithm for continuous ECG transmission” IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine Vol.10, No.1, pp 77–83 [14] B.Widrow, S.D.Steams (1 85), “Adaptive signal processing” Prentice Hall [15] CaiKen, Liang Xiaoying (2010) “Development of WiFi based Telecardiology Monitoring system” IEEE, 978-1-4244-5874-5/10 [16] C.T Ku, H.S Wang, K.C Hung, Y.S Hung (2006), “A novel ECG data compression method based on nonrecursive discrete periodized wavelet transform” IEEE Transactions on Bio-medical Engineering 53(12), pp 2577–2583 [17] Chissanuthat Bunluechokchai and Theera Leeudomwong (2010), “Discrete Wavelet Transform-based Baseline Wandering Removal for High Resolution Electrocardiogram” International Journal of applied biomedical engineering Vol.3, No.1, pp 26-31 [18] C.W.Mueller (1978),“Arrhythmia detection software for an ambulatory ECG monitor” Biomed Sci Inst., Vol.14, pp 81–85 [19] Duck Hee Lee, Ahmed Rabbi (2012), “Development of a Mobile Phone Based e- ealth Monitoring Application” International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol 3, No 3, pp 38-43 [20] E.B.L Filho, N.M.M Rodrigues, E.A.B da Silva, S.M.M de Faria, V.M.M da Silva, M.B de Carvalho (2008), “ECG Signal Compression Based on Dc Equalization and Complexity Sorting” IEEE Transactions on Bio-medical Engineering, vol.55, No.7, pp 1923–1926 [21] Fabio Badilini, Arthur J.Moss and Edward L.Titlebaum (1991) “Cubic spline baseline estimation in ambulatory ECG recordings for the measurement of ST segment displacements” Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, vol.13, No.2, pp 584-585 98 [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] Gari D.Clifford, Francisco Azuaje, Patrick E McSharry (2006), “Advanced Methods and tools for ECG data analysis” Artech house Inc, Boston London Haiying Zhou, Kun Mean Hou, Jean Ponsonnaille, Laurent Gineste and Christophe De Vaulx (2005), “A Real-Time Continuous Cardiac Arrhythmias Detection System: RECAD” Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference, Proceedings of the IEEE, pp 875-881 Hakan Gurkan (2012) “Compression of ECG signals using variablelength classifıed vector sets and wavelet transforms” EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, doi:10.1186/1687-6180-2012-119, pp 1-17 Hanwoo Lee, K M Buckley (1999), “ECG data compression using cut and align beats approach and 2-D transforms” IEEE Transactions on Bio-medical Engineering, vol.46, No.5, pp.556– 564 Heikki Karjaluoto (2006), “An Investigation of Third Generation (3G) Mobile Technologies and Services” Contemporary Management Research, Pages 91-104,Vol.2, No.2, pp 91-104 Hemant K.Gupta, Ritu Vijay, Neetu Gupta (2013), “Designing and Implementation of Algorithms on Matlab for Adaptive Noise Cancellation from ECG Signal” International Journal of Computer Applications (0975 – 8887),Vol 71, No.5, pp 1-8 Hossein Mamaghanian, Nadia Khaled, IEEE, David Atienza, Pierre Vandergheynst (2011), “Compressed Sensing for Real-Time EnergyEfficient ECG Compression on Wireless ody Sensor Nodes” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol 58, No 9, pp 2456-2466 H.Labiod, H.Afifi, C Desantis (2007 ), “WifiTM, BluetoothTM, ZigbeeTM and WimaxTM” All Rights Reserved, Spinger, ISBN 978-1-4020-5397-9 H.H.Chou, Y.J.Chen, Y.C.Shiau, T.S.Kuo (2006), “An Effective and Efficient Compression Algorithm for ECG Signals With Irregular Periods” IEEE Transactions on Bio-medical Engineering, vol.53, No.6, pp.1198–1205 Hsieh-Wei Lee, King-Chu Hung, Tsung-Ching Wu, Cheng-Tung Ku (2011), “A Modified Run-Length Coding towards the Realization of a RRO-NRDPWT- ased ECG Data Compression System” EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, doi:10.1155/2011/703752, pp 1-8 99 [32] H.H Abbas (2011), “Removing 0.5 Hz Baseline Wander From ECG Signal Using Multistage Adaptive Filter” Eng.&Tech Journal, Vol.29, No.11, pp 2312-2328 [33] I Romeo, D Geng, T Berset (2012), “Adaptive Filtering in ECG Denoising: A Comparative Study” Computing in Cardiology pp 45-48 [34] J Korhonen, Ye Wang (2005), “Effect of packet size on loss rate and delay in wireless links” Wireless Communications and Networking Conference, 2005 IEEE 3, pp 1608–1613 [35] J.P Abenstein, W.J Tompkins (1982), “A New data reduction algorithm for real-time ECG analysis” IEEE Transactions on Bio-medical Engineering 29(1), pp 43–48 [36] J.H Husoy, T Gjerde (1996), “Computationally efficient sub-band coding of ECG signals” Medical Engineering and Physics 18(2), pp 132–142 [37] J.R Cox, F.M Nolle, H.A Fozzard, G.C Oliver (1968), “AZTEC, a preprocessing program for real-time ECG rhythm analysis” IEEE Transactions on Bio-medical Engineering 15(4), pp 128–129 [38] Jungkuk Kim, Minkyu Kim, Injae Won, Seungyhul Yang, Kiyoung Lee, and Woong Huh (2009), “An ECG signal processing Algorithm based on removal of wave deflections in time domain” The 31st Annual International Conference of the IEEE EMBS, pp.1335-1338 [39] Jun Yin, Xiaodong Wang and Dharma P Agrawal (2004), “Optimal Packet Size in Error prone Channel for IEEE 802.11 Distributed Coordination Function” WCNC / IEEE Communications Society, pp 1654-1659 [40] J.J Wei, C.J Chang, N.K Chou, G.J Jan (2001), “ECG data compression using truncated singular value decomposition” IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, vol.5, No.4, pp 290–295 [41] Kenguka M Kenguka, Atindimile S Kumchaya (2006), “Improving WLAN performance with enhanced mac, node cooperation and twostage FEC scheme” Journal of Theoretical and Applied Information Technology, pp.14-20 [42] Khalid Abu Al-Saud, Massudi Mahmuddin and Amr Mohamed (2012), “Wireless Body Area Sensor Networks Signal Processing and Communication Framework: Survey on Sensing, Communication Technologies, Delivery and Feedback” Journal of Computer Science, ISSN 1549-3636, (1): pp.121-132 100 [43] Kyungtae Kang (2014), “An Adaptive Framework for Real-Time ECG Transmission in Mobile Enviroments” The ScientificWorld Journal, Volume 2014, Article ID 678309, pp 1-13 [44] Kyungtae Kang, Junhee Ryu, Junbeom Hur, and Lui Sha (2013), “Design and QoS of a Wireless System for Real-Time Remote Electrocardiography” IEEE journal of biomedical and health informatics, vol 17, no.3, pp 745-755 [45] Kyungtae Kang, Kyung - Joon Park, Jae-Jin Song, Chang - Hwan Yoon, and Lui Sha (2011), “A Medical-Grade Wireless Architecture for Remote Electrocardiography” IEEE transactions on information technology in biomedicine, vol 15, No.2, pp 260-267 [46] M A Mneimneh, E.E Yaz, M.T Johnson, R J Povinelli (2006), “An Adaptive Kalman Filter for Removing Baseline Wandering in ECG Signals” Computers in Cardiology, ISSN 0276−6547, pp 253−256 [47] M.Ishijima, S.B.Shin, G.H.Hostetter, J.S klansky (1983), “Scan-along polygon approximation for data compression of electrocardiograms” IEEE Transactions on Bio-medical Engineering, vol.30, No.11, pp 723–729 [48] Metin Akay (1994), “ iomedical Signal Processing” Academic Press [49] M.E Womble, J.S Halliday, S.K Mitter, M.C Lancaster, J.H Triebwasser (1977), “Data compression for storing and transmitting ECGs/VCG’s” Proceeding of the IEEE 65(5), pp 702–706 [50] M.L Hilton (1997), “Wavelet and wavelet packet compression of electrocardiograms”.IEEE Transactions on Bio-medical Engineering 44(5), pp 394–402 [51] Mohd Fadlee A Rasid and Bryan Woodward (2005), “ luetooth Telemedicine Processor for Multichannel Biomedical Signal Transmission via Mobile Cellular Networks” IEEE transactions on information technology in biomedicine, vol.9, no.1, pp 35-43 [52] M.S.Manikandan, S.Dandapat (2008), “Wavelet threshold based TDL and TDR algorithms for real-time ECG signal compression” Biomedical Signal Processing and Control 3(1), pp 44–66 [53] Na Pan, Vai Mang I, M.Peng Un and P.S Hang (2007), “Accurate Removal of Baseline Wander in ECG Using Empirical Mode Decomposition” Proceedings of NFSI & ICFBI, IEEE, pp 177-180 [54] N.Yaakob, I.Khalil, Jiankun Hu (2010) “Performance Analysis of Optimal Packet Size for Congestion Control in Wireless Sensor Networks” The 101 [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] 9th IEEE International Symposium on Network Computing and Applications (NCA), pp 210–213 P.S Hamilton, W.J Tompkins (1991), “Compression of ambulatory ECG by average beat subtraction and residual differencing” IEEE Transactions on Bio-medical Engineering 38(3), pp 253–259 PhysioBank ATM (03/2014) [Online] http://physionet.org/cgi-bin/atm/ P Dash (2002) “Electrocardiogram monitoring” Indian Journal of Anaesthesia, 46(4): pp 251-260 P R Manjare, V H Deshmukh, S S Agrawal, S W Puranik (2014), "Advance Wireless ECG Monitoring system based on GSM 3G" Certified Journal, vol 4, Issue 6, pp 192-196 Rakesh Kumar Singh, Neeraj Tiwari (2015), “An Investigation on Wireless Mobile Network and Wireless LAN (Wi-Fi) for Performance Evaluation” International Journal of Computer Applications, Volume 126 – No.6, pp 1-8 Robert Plonsey (2015) Bioelectromagnetism [Online] www.bem.fi/book R.S.H.Istepanian, A.A.Petrosian (2000), “Optimal zonal wavelet-based ECG data compression for a mobile telecardiology system” IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, vol.4, No.3, pp 200–211 R.S.H Istepanian, L.J Hadjileontiadis, S.M Panas (2001), “ECG data compression using wavelets and higher order statistics methods” IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, vol.5, No.2, pp 108–115 Saad Daoud Al Shamma (2014), “Adaptive power line and baseline wander removal from ECG signal” International Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT), Vol 3, Issue 10, pp 186-190 Sangjoon Lee, Jungkuk Kim, Jong-Ho Lee (2011), “A Real-Time ECG Data Compression and Transmission Algorithm for an e-Health Device” IEEE Transactions on Bio-medical Engineering 58(9), pp 2448–2455 Sateh M.S Jalaleddine, C.G Hutchens, R.D Strattan, W.A Coberly (1990), “ECG data compression techniques–a unified approach” IEEE Transactions on Bio-medical Engineering, vol.37, No.4, pp.329–343 Sayantan Choudhury, I Sheriff, J D Gibson and E Belding-Royer (2006) Effect of payload length variation and retransmissions on multimedia in 802.11a WLANs Proceedings of the 2006 international 102 [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] conference on Wireless communications and mobile computing ISBN:1-59593-306-9, pp 377-382 Sachin Singh, K.L.Yadav (2010), “Performance Evaluation of Different Adaptive Filters For ECG Signal Processing” International Journal on Computer Science and Engineering (IJCSE), Vol 02, No 05, pp 18801883 Shahin Farahani (2008), “Zigbee Wireless networks and Transceivers” Copyright @, Elsevier Ltd All rights reserved ISBN: 978-0-7506-83937 Shaou-Gang Miaou, C.Lung Lin (2002), “A quality-on-demand algorithm for wavelet-based compression of electrocardiogram signals” IEEE Transactions on Bio-medical Engineering 49(3), pp 233–239 Shaou-Gang Miaou, H.L Yen (2001), “Multichannel ECG compression using multi-channel adaptive vector quantization” IEEE Transactions on Bio-medical Engineering 48(10), pp 1203– 1207 Shaou-Gang Miaou, H.L Yen, C.L Lin (2002), “Wavelet-based ECG compression using dynamic vector quantization with tree codevectors in single codebook” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol.49, No.7, pp 671–680 Shen-Chuan Tai, C.C.Sun, W.C.Yan (2005),“A 2-D ECG compression method based on wavelet transform and modified SPI T” IEEE Transactions on Bio- medical Engineering, vol.52, No.6, pp 999– 1008 Soroor Behbahani (2007), “Investigation of Adaptive Filter for Noise Cancellation in ECG signals” Second International Multisymposium on Computer and Computational Sciences IEEE, 0-7695-3039-7/07, pp 144-149 Syed Ateequr Rehman, R.Ranjith Kumar (2012) “Performance Comparison of Adaptive Filter Algorithms for ECG Signal Enhancement” International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering,Vol 1, Issue 2, pp 86-90 V.R.Lele and K.S.Holkar (2013), “Removal of aseline Wander from ECG Signal” International Conference on Recent Trends in engineering & Technology CRTET'2013, ISSN: 2277-9477, pp 60-65 Wei Lin (2011), “Real time Monitoring of Electrocardiogram through IEEE 802.15.4 Network” IEEE, 978-1-4577-1591-4/11, pp 1-6 103 [77] W.J.Hwang, C.F.Chine, K.J.Li (2003), “Scalable medical data compression and transmission using wavelet transform for telemedicine applications” IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, 7(1), pp 54–63 [78] W Philips (1993), “ECG data compression with time-warped polynomials” IEEE Transactions on Bio-medical Engineering 40(11), pp 1095–1101 [79] William H Press, Brian P Flannery, Saul A Teukolsky and William T.Vetterling (1992), “Numerical Recipes in Fortran 77: The Art of Scientific Computing” Cambridge University Press, The second edition [80] Xin ge, Dakun Lai, Xiaomei Wu (2008 ), “A real time continuous ECG transmitting Method through GPRS with low power consumption”, Department of Electronic Engineering Fudan University Shanghai, China IEEE 978-1-4244-1748, pp 556-559 [81] Xuedong Liang, Ilangko Balasingham (2007), “Performance analysis of the IEEE 802.15.4 based ECG monitoring network” Proceedings of the Seventh IASTED international conferences: wireless and optical communications, ISBN: 978-0-88986-659-1 , pp 99-104 [82] Yaniv Zigel, A Cohen, A Katz (2000), “ECG signal compression using analysis by synthesis coding” IEEE Transactions on Biomedical Engineering 47(10), pp 308–316 [83] Young-Dong Lee (2010), “Wireless Vital signs monitoring system for ubiquitous healthcare with practical test and Reliability Analysis” Department of Electrical and InformationEngineering, University of Oulu [Online] http://jultika.oulu.fi/files/isbn9789514263880.pdf [84] Zhenhu Liang, Y Wang, Shuaiting Wang, Longzhou Guan, Yingwei Li, Xiaoli Li (2011), “A Remote Electrocardiogram Monitoring System ased on Smart Phone Platform” Advances in information Sciences and Service Sciences(AISS),vol.3, issue11, pp 1-9 [85] Zhitao Lu, D.Y.Kim, W.A.Pearlman (2000), “Wavelet compression of ECG signals by the set partitioning in hierarchical trees method” IEEE Transactions on Bio-medical Engineering 47(7), pp 849–856 104 ... GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Dương Trọng Lượng LOẠI TRỪ NHIỄU VÀ NÉN TÍN HIỆU ĐIỆN TIM ĐỂ ỨNG DỤNG TRONG MÔI TRƯỜNG TRUYỀN DẪN VÔ TUYẾN Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã... BỆNH NHÂN TIM MẠCH 1.1 Tín hiệu điện tim đặc điểm tín hiệu điện tim 1.1.1 Tín hiệu điện tim Tín hiệu điện tim (Electrocardiography - ECG) ghi lại hoạt động mang tính chất điện tim Tín hiệu ECG... NHẬN, XỬ LÝ VÀ TRUYỀN TÍN HIỆU ĐIỆN TIM TRONG HỆ THỐNG THEO DÕI VÀ HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH NHÂN TIM MẠCH 1.1 Tín hiệu điện tim đặc điểm tín hiệu điện tim 1.1.1 Tín hiệu điện tim