RÚT TRÍCH CÁC THÔNG SỐ ĐẶC TRƯNG VAØ HỆ SUY DIỄN DỰA TRÊN TẬP LUẬT MỜ
4.1.7 Phân loại phức hợp QRS
Bằng cách sử dụng các giải thuật phát hiện sóng R, người ta ghi nhận được chuỗi thời điểm R-R. Chuỗi thời điểm R-R cho biết nhịp nhanh, chậm hay trung bình và đều hay không đều. Tuy nhiên căn cứ vào hình dáng của phức hợp QRS người ta có thể xác định được thương tổn ở tim. Chẳng hạn một phức hợp QRS có sóng Q sâu hơn 1/3 sóng R cho biết một nhồi máu cơ tim, hoặc một phức hợp QRS rộng cho biết dầy thất,…. Do đó cần phân loại phức hợp QRS theo hình dạng của nó : bình thường, bất thường, kỳ lạ,…. Có nhiều phương pháp để phân loại. Sau đây là phương pháp phân loại bằng hàm xấp xỉ Chebychev.
Sử dụng các giá trị tín hiệu trước đỉnh R 60milisec và sau đỉnh R 180 milisec vào xấp xỉ Chebysev bậc 5, thu được các hệ số c1, c2, c3, c4, c5. Phân bố các hệ số c2 theo c1 và phân bố c5 theo c1 của các trường hợp phức hợp QRS bình thường và QRS thất được cho thấy rất dễ dàng phân biệt. Trong đó, các kí hiệu tròn là điểm tương ứng với phức hợp QRS bình thường và các kí hiệu * là điểm tương ứng với phức hợp thất (hình vẽ)
Sau đó khoảng cách Euclide được tính.
So sánh dnormal và dventricular để xác định loại của phức hợp QRS So sánh với các phương pháp khác :
-Một số phương pháp khác đo bề rộng của QRS để phân loại. Trong trường hợp này cần định vị chính xác điểm khởi đầu của phức hợp (tức là khởi đầu của sóng Q) và kết thúc của phức hợp (tức là kết thúc của sóng S hay điểm J). Trong nhiều trường hợp rất khó xác định các điểm này.
-Sử dụng vài đặc trưng trong phức hợp QRS như diện tích, giá trị min, max, hệ số tương quan với phức hợp QRS bình thường. Phương pháp này cũng gặp khó khăn giống như phương pháp đo bề rộng của QRS.
-Dùng mạng neuron với input là giá trị trung bình với trong các khoảng thời gian đều đặn.