Xây dựng giải thuật nhận dạng tín hiệu điện tim phát hiện nhồi máu cơ tim

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ***** ***** NGUYỄN THANH TÚ XÂY DỰNG GIẢI THUẬT NHẬN DẠNG TÍN HIỆU ĐIỆN TIM PHÁT HIỆN NHỒI MÁU CƠ TIM Chuyên ngành: Mã số: VẬT LÝ KỸ THUẬT 60520401 LUẬN VĂN THẠC SĨ - TP HỒ CHÍ MINH, tháng 08 năm 2013 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM Cán hướng dẫn khoa học : TS HUỲNH QUANG LINH Cán chấm nhận xét 1: TS TRẦN THỊ NGỌC DUNG Cán chấm nhận xét 2: TS TRẦN CÔNG TOẠI Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 07 tháng 09 năm 2013 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: PGS TS CẨN VĂN BÉ TS HUỲNH QUANG LINH TS TRẦN CÔNG TOẠI TS TRẦN THỊ NGỌC DUNG PGS TS TRẦN MINH THÁI Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA TS Huỳnh Quang Linh ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN THANH TÚ MSHV: 10120670 Ngày, tháng, năm sinh: 18/09/1976 Nơi sinh: TP.HCM Chuyên ngành: Vật lý kỹ thuật Mã số : 604417 I TÊN ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG GIẢI THUẬT NHẬN DẠNG TÍN HIỆU ĐIỆN TIM PHÁT HIỆN NHỒI MÁU CƠ TIM II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Khảo sát tổng quan phát nhồi máu tim qua tín hiệu điện tim Xây dựng giải thuật đơn giản nhận dạng tín hiệu điện tim nhằm phát nhồi máu tim Thiết lập chƣơng trình nhận dạng phát nhồi máu tim tín hiệu điện tim máy tính hệ điều hành Android III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 21/01/2013 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 21/06/2013 V CÁN BỘ HƢỚNG DẪN: TS Huỳnh Quang Linh Tp HCM, ngày 21 tháng 06 năm 2013 CÁN BỘ HƢỚNG DẪN TS Huỳnh Quang Linh CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO TS Huỳnh Quang Linh TRƢỞNG KHOA KHOA HỌC ỨNG DỤNG TS Huỳnh Quang Linh LỜI CẢM ƠN Tôi xin gửi lời chân thành cảm ơn TS Huỳnh Quang Linh định hƣớng, đóng góp nhiều ý kiến q báu giúp đỡ tơi hiệu chỉnh nhiều q trình hồn thành luận văn Xin cảm ơn q thầy, hội đồng thẩm định đánh giá luận văn đóng góp ý kiến q báu giúp tơi hồn chỉnh cơng trình Xin đƣợc cảm ơn tất nhà khoa học, bạn sinh viên nghiên cứu vấn đề chia sẻ kết nghiên cứu cho ngƣời, giúp tất tiến bộ, khoa học kỹ thuật phát triển Nguyễn Thanh Tú TÓM TẮT LUẬN VĂN Nhồi máu tim bệnh lý phổ biến nguyên nhân gây tử vong hàng đầu Việt Nam giới Tỷ lệ ngƣời bị mắc bệnh dạng tiềm ẩn cao đa số trƣờng hợp đến sở y tế kiểm tra tình trạng bệnh chuyển biến nặng, khó chữa trị Nhồi máu tim tiến triển nhanh dễ dẫn đến tử vong không phát kịp thời Do vậy, thiết bị tự chẩn đoán cá nhân cần thiết cho bệnh nhân để tự kiểm tra tình trạng bệnh Để chẩn đốn phát bệnh nhồi máu tim thiết bị ECG phổ biến, nhiều giải thuật phức hợp có độ tin cậy cao đƣợc xây dựng nhƣ mạng trí tuệ nhân tạo, biến đổi Wavelet vv Tuy nhiên, giải thuật phát khơng tiện lập trình thiết bị đơn giản yêu cầu nhớ tốc độ xử lý Đề tài đề mục tiêu xây dựng giải pháp đơn giản dựa vào cách tính trung bình sai khác mẫu với tín hiệu đo thực sau so sánh chúng với để phát sớm bệnh lý Giải thuật đƣợc lập trình điện thoại di động sử dụng hệ điều hành Android với mục tiêu ngƣời bệnh ln mang theo bên để tự theo dõi điều kiện khơng có bác sĩ bên cạnh Dựa nguyên tắc này, giải thuật đƣợc phát triển rộng với bệnh lý khác ABSTRACT Myocardial infarction is a common heart disease and is the leading cause of death in Vietnam and in the world related to heart diseases The potential incidence is very high and the majority of cases becomes serious after examination Heart disease usually develops very quicklyand leads to death if it is not detected in time Therefore fast and portable self-checking devices should be very essential for mentioned patients to control their cardiac condition In recent years, many sophisticated algorithms for myocardial infarction detection based of ECG records have been developed such as artificial intelligence network, Wavelet transform etc but these algorithms could not be simply implemented on such portable devices The aim of the thesis is designing a simpler solution calculated using comparison of the average difference of signals between symptomatic samples and measurements to identify pathological records Mentioned algorithm can be programmed on a smartphone using Android operating system which is quite popular nowadays In principle, patients can control themselves regularly without doctor to detect casual abnormalities Thereby, mentioned device could help to reduce the risk of severe consequences of infarction Based on this principle the algorithm can be developed for other diseases LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan nội dung luận văn kết nghiên cứu riêng tôi, tất ý tƣởng tham khảo từ kết nghiên cứu từ cơng trình khác đƣợc nêu rõ luận văn Chƣơng trình phần mềm, kết thử nghiệm trình bày luận văn tơi thực xác trung thực Tác giả luận văn Nguyễn Thanh Tú MỤC LỤC Lời cảm ơn 04 Tóm tắt luận văn 05 Lời cam đoan 07 MỤC LỤC 08 PHẦN MỞ ĐẦU, MỤC TIÊU VÀ NHIỆM VỤ LUẬN VĂN 09 Chƣơng TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 12 1.1 Tổng quan hình thành tín hiệu điện tim 12 1.1.1 Giới thiệu chung điện tâm đồ 12 1.1.2 Hệ thống dẫn truyền tim 14 1.1.3 Các trình điện học tim 16 1.1.4 Các chuyển đạo điện tâm đồ 19 1.1.5 Các bệnh lí đƣợc phát từ dạng tín hiệu điện tim 26 1.2 Nhồi máu tim cách nhận biết qua tín hiệu điện tim 29 1.2.1 Nhồi máu tim chẩn đốn từ tín hiệu điện tim 29 1.2.2 Một số giải thuật đƣợc sử dụng để chẩn đoán tự động 33 Chƣơng XÂY DỰNG GIẢI THUẬT NHẬN DẠNG TÍN HIỆU ĐIỆN TIM 38 Chƣơng MƠ TẢ CHƢƠNG TRÌNH ECGRecognize 46 3.1 Giao diện chƣơng trình cách sử dụng 46 3.2 Mã nguồn chƣơng trình 50 3.2.1 Đoạn chƣơng trình thu nhận dãy tín hiệu từ hình hiển thị 50 3.2.2 Đoạn chƣơng trình phát nhồi máu tim 52 Chƣơng NHẬN XÉT KẾT QUẢ THỰC HIỆN 56 Chƣơng KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 58 Tài liệu tham khảo 60 Phụ lục 62 PHẦN MỞ ĐẦU – MỤC TIÊU VÀ NHIỆM VỤ LUẬN VĂN Trong thời đại ngày nay, kinh tế phát triển với phát triển khoa học kỹ thuật làm cho đời sống ngƣời dân ngày tiện nghi Tuy nhiên mặt trái phát triển sống ngày căng thẳng, môi trƣờng sống ô nhiễm, chế độ dinh dƣỡng không phù hợp vv… làm tỉ lệ ngƣời mang chứng bệnh tim nhƣ nhồi máu tim, hở van tim, rung thất, rung nhĩ… ngày nhiều Đây chứng bệnh nguy hiểm gây tử vong nhanh chóng để lại biến chứng nguy hiểm không phát chữa tri kịp thời Nhữnh bệnh gây tác hại mặt kinh tế khơng cho cá nhân gia đình ngƣời bị bệnh, mà gây tổn thất thiệt hại lớn bình diện quốc gia, xã hội nói chung Mặc dù đƣợc phát minh phát triển ứng dụng từ đầu kỷ 20 mà đỉnh cao giải Nobel y học đƣợc trao cho W Eithoven năm 1924 phát minh điện tâm đồ (ECG), từ năm 60 kỷ trƣớc kỹ thuật điện tâm đồ thực trở thành phƣơng pháp chẩn đoán y học thƣờng quy với việc sử dụng điện cực tiếp xúc đời máy điện tim Holter theo dõi 24 nhằm ghi lại thay đổi điện tế bào tim giúp cho việc chẩn đoán bệnh lý tim kịp thời Tuy nhiên nhƣ phần lớn tín hiệu y sinh, tín hiệu điện tâm đồ thƣờng bị gây rối mơi trƣờng nhiễu gây khó khăn cho bác sĩ việc chẩn đoán Các kỹ thuật lọc nhiễu tiên tiến kết hợp kỹ thuật phân tích kỹ thuật số giúp chuyên gia y học thu nhận đƣợc tín hiệu điện tim với đặc trƣng hữu ích với độ tin cậy cao Không giống với điện tâm đồ 12 điện cực tín hiệu điện tim đƣợc ghi nhận điều kiện bệnh nhân tĩnh, việc theo dõi điện tâm đồ vận động Holter đƣợc thực liên tục khoảng thời gian dài nhà bệnh nhân nơi làm việc họ Do đó, nhịp tim tín hiệu điện tim bất thƣờng đƣợc theo dõi ghi nhận suốt 24 Xét nghiệm hữu ích để phát rối loạn nhịp tim tạm thời, rối loạn không đƣợc phát với điện tim thông thƣờng Xét nghiệm đƣợc định cho bệnh nhân mắc chứng tim đập nhanh, chóng mặt, mệt Qua định lƣợng phân loại bất thƣờng điện tim, máy có khả cung cấp thơng tin định lƣợng định tính hiệu loại thuốc đƣợc sử dụng Xét nghiệm hữu ích cho bệnh nhân mắc bệnh thiếu máu tim cục khơng có khả thực kiểm tra tim gắng sức Xét nghiệm giúp bệnh nhân vừa tiến hành thủ thuật xong, đặc biệt ngƣời vừa trải qua liệu pháp điện sinh lý nhằm xác định xem thủ thuật vừa thực có thành cơng hay khơng Trong năm gần đây, xuất dạng máy lai ECG thƣờng quy máy Holter có khả thu nhận điện tim theo thời gian thực, tính tốn, tự động chẩn đốn số nguy bệnh lí với trợ giúp kỹ thuật công nghệ thông tin Các máy có khả kết nối khơng dây với máy tính hay điện thoại di động gửi liệu trực tiếp đến bác sĩ thông qua mạng internet giúp liên lạc bác sĩ bệnh nhân thƣờng trực (hình M1, M2) Hình M1 Thiết bị hệ thống TELE-ECG Chessmedicare nghiên cứu thực Hình M2 Máy đo điện tâm đồ kết nối điện thoại di động truyền tín hiệu kết nối Wifi gần, gửi liệu bệnh viện Việc truyền tải liệu thƣờng kết thúc việc ghi nhận lại tín hiệu ECG bệnh nhân thiết bị di động, việc xử lý đánh giá bác sĩ thực qua theo dõi hình ảnh hình Các chƣơng trình xử lý nhận dạng tín hiệu tự động đƣợc thực công cụ xử lý kỹ thuật số với thuật toán tiên tiến nhƣ biến đổi Wavelet, hệ chuyên gia với mạng trí tuệ nhân tạo vv phần lớn đƣợc cài đặt máy đo điện tim tĩnh đa kênh Lý phần mềm địi hỏi khả máy tính với cơng suất nhớ đủ lớn để tính tốn nhanh cách tƣơng ứng Do vậy, việc nghiên cứu đƣa trình xử lý nhận dạng cách tự động thiết bị di động thực cần thiết để phát huy tính hiệu 10 Bấm nút ―Nhận dạng‖ để máy xác nhận hình ảnh tín hiệu, đƣa thành nét vẽ Hình 3.1d Kết sau bấm nút “Nhận dạng” Trong trƣờng hợp nhận sai xem lại ánh sáng khu vực chụp, dùng bút chì đồ đậm nét tín hiệu Sau thực lại thao tác chụp Cách dùng tay vẽ lên hình dạng tín hiệu Dùng nút ―xóa‖ tồn hình hình vẽ sai Hình 3.1e Sử dụng ngón tay để nhập liệu cách vẽ lên hình 48 Trong q trình vẽ, vẽ chƣa bấm nút hình gơm để xóa bớt nét Sau bấm lại nút để vẽ lại Bƣớc Bấm nút ―Chẩn đoán‖ xem kết cuối hình Nếu bác sĩ, muốn nhập bổ sung mẫu mới: Sau vẽ mẫu hình Bấm nút menu (phím cứng máy hệ điều hành Android) lên menu sau: Hình 3.1f Menu hiển thị cuối hình bấm nút menu Bấm vào mục ―Nhập mẫu‖, chƣơng trình yêu cầu chọn bệnh lí để nhập vào (Ở phiên này, chƣơng trình phiên cho phép nhập ba mục: Bình thƣờng, Nhồi máu tim cấp, Các bệnh lí khác.) Hình 3.1g Menu cho phép chọn bệnh lí tƣơng ứng mẫu đƣợc nhập vào Nếu muốn xóa tất mẫu ngƣời dùng tạo bổ sung vào mẫu tự tạo bấm lại nút menu bấm chọn ―Xóa tồn mẫu‖ Chƣơng trình xóa tồn mẫu ngƣời dùng tạo phục hồi lại nguyên ban đầu chƣơng trình lần đầu cài đặt với mẫu tác giả chƣơng trình tạo 49 3.2 Mã nguồn chƣơng trình 3.2.1 Đoạn chƣơng trình thu nhận dãy tín hiệu từ hình hiển thị publicvoid xulychuoitinhieu() { // Qt hình lấy tín hiệu tinhieu.clear(); chuoitinhieu = ""; // Lấy 100 tín hiệu đầu để xét màu đậm trung bình if (hinhchup) { for (int i=0;i