Mô hình lọc nhiễu thở được đề xuất là sự kết hợp của biến đổi wavelet và lọc trung bình toàn bộ. Mô hình này phát huy những ưu điểm và khắc phục những điểm hạn chế của từng phương pháp để đem đến hiệu quả lọc nhiễu cuối cùng tốt nhất. Bộ lọc wavelet cho phép hiển thị tín hiệu với thành phần nhiễu thở đã được lọc sơ bộ, hình dạng tín hiệu có thể quan sát được một cách trực quan và rõ ràng, trong khi đó bộ lọc trung bình toàn bộ sẽ hỗ trợ khả năng tính toán thông số huyết động. Trên thực tế các thông số huyết động tính được là các thông số được tính trung bình trong một phút chứ không phải các giá trị tức thời.
Ý tưởng đề xuất mô hình được xây dựng dựa trên tính chất của bộ lọc sử dụng phép biến đổi wavelet. Dựa vào phép biến đổi wavelet, tín hiệu có thể phân tách thành nhiều băng tần khác nhau tùy theo số lượng mức phân tách. Số lượng mức phân tách sẽ phụ thuộc vào dải tần của tín hiệu và nhiễu. Về cơ bản, các băng tần sau khi phân tách có thể chia thành ba nhóm băng tần chính, bao gồm: nhóm băng tần chỉ chứa nhiễu thở, nhóm băng tần chỉ chứa tín hiệu ICG, và nhóm băng tần chứa cả nhiễu thở và tín hiệu ICG. Phân bố về mặt năng lượng của từng nhóm băng tần sẽ thay đổi phụ thuộc theo cường độ thở, nhịp độ thở, và nhịp độ hoạt động của tim. Bằng cách chỉ sử dụng các băng tần chứa tín hiệu ICG và băng tần chứa tín hiệu giao thoa phổ để thực hiện quá trình khôi phục tín hiệu, nhiễu thở có thể được loại bỏ. Phương pháp
100
này cho phép loại bỏ nhiễu thở mà ít làm biến dạng tín hiệu gốc, ưu việt hơn việc sử dụng bộ lọc thông cao (thường gây biến dạng tín hiệu). Đây là một tiêu chí quan trọng trong việc lựa chọn bộ lọc để xử lý. Điều này có được là do sự linh hoạt trong việc lựa chọn hàm sóng wavelet gốc. Khác với biến đổi Fourier chỉ có hàm tín hiệu cơ bản là hàm sin hoặc cos, biến đổi wavelet có thể sử dụng một bộ các hàm wavelet, do đó cho phép lựa chọn hàm wavelet cách phù hợp với tín hiệu cần phân tách. Phép biến đổi wavelet xoay quanh phép dịch và co dãn sóng wavelet. Hiệu quả của phép lọc nhiễu phụ thuộc khá lớn vào khâu lựa chọn hàm wavelet; do đó, sóng wavelet nên được lựa chọn sao cho có sự tương đồng cao nhất về mặt hình dạng với tín hiệu cần xử lý.
Tuy nhiên, nhìn vào nguyên lý hoạt động của bộ lọc sử dụng biến đổi wavelet, một nhược điểm có thể nhận ra của phương pháp này đó là không thể loại bỏ triệt để thành phần nhiễu thở do băng tần chứa cả tín hiệu và nhiễu vẫn được sử dụng để khôi phục tín hiệu để đảm bảo tính toàn vẹn của tín hiệu có ích. Trong trường hợp nhịp độ thở của bệnh nhân tăng cao, năng lượng của vùng tín hiệu chồng phổ sẽ càng mạnh làm cho độ suy hao đối với thành phần nhiễu bị giảm xuống, từ đó, làm giảm hiệu quả lọc nhiễu.
Nhằm bổ trợ cho phương pháp sử dụng biến đổi wavelet, tác giả đề xuất sử dụng thêm bộ lọc trung bình toàn bộ để tăng hiệu quả lọc nhiễu. Lí do của việc sử dụng bộ lọc wavelet làm bước tiền xử lý trước khi sử dụng bộ lọc trung bình toàn bộ là nhằm mục đích hạn chế sự làm phẳng các điểm đặc trưng nếu chỉ sử dụng bộ lọc trung bình toàn bộ đơn thuần. Việc sử dụng bộ lọc wavelet giúp loại bỏ sơ bộ thành phần nhiễu thở mà không gây biến dạng tín hiệu, còn bộ lọc trung bình toàn bộ sẽ có chức năng loại bỏ các thành phần nhiễu còn sót lại trên tín hiệu. Bằng việc kết hợp hai phương pháp này, thuật toán lọc nhiễu sẽ cho hiệu quả lọc nhiễu cao hơn với độ biến dạng tín hiệu thấp hơn.