Các nghiên cứu liên quan đến việc lọc nhiễu thở
Từ năm 1988 đến nay, thế giới đã có khá nhiều nghiên cứu về phương pháp loại bỏ thành phần nhiễu thở khỏi tín hiệu ICG nhằm cải thiện chất lượng tín hiệu và nâng cao độ chính xác của các thông số huyết động tính toán được từ phương pháp này. Các phương pháp được đề xuất từ những phép xử lý đơn giản đến các phép xử lý sử dụng các phép biến đổi tiên tiến. Bảng 1.2 trong trang tiếp theo tổng hợp một số phương pháp lọc nhiễu thở tiêu biểu cũng như các phân tích về ưu, nhược điểm của các phương pháp đó.
38
Bảng 1.2 Tổng hợp các phương pháp lọc nhiễu thở trong phép đo tín hiệu ICG
TT Phương pháp
Tác giả,
năm Nội dung phương pháp Ưu điểm Nhược điểm
1 Trung bình toàn bộ
Kelsey, 1990 [62]
Sử dụng tín hiệu ECG làm tham chiếu để xác định các chu kỳ tín hiệu
Lấy trung bình toàn bộ các phần tử tương ứng của một số chu kỳ nhất định để tạo ra tín hiệu đại diện.
Cải thiện tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR)
Làm phẳng các điểm đặc trưng của tín hiệu ICG, thậm chí có thể biến mất các điểm đặc trưng.
Làm mờ sự thay đổi giữa các chu kỳ tín hiệu.
Chỉ hoạt động hiệu quả khi tín hiệu ổn định theo thời gian trong quá trình theo dõi và xử lý. 2 Bộ lọc dải hẹp IIR Yamamoto, 1988 [63]
Đo đồng thời 4 tín hiệu ΔZ, dZ/dt, ECG và CT (đánh giá sự thay đổi chu vi lồng ngực khi thở) để phân tích phổ tín hiệu.
Thiết kế bộ lọc số IIR từ bộ lọc tương tự Butterworth qua phép biến đổi song tuyến để lọc bỏ tín hiệu thở.
Tần số trung tâm của bộ lọc được xác định bởi tần số nhịp tim thông qua tín hiệu ECG.
Khối lượng tính toán ít, bộ nhớ lưu trữ thấp, phù hợp với xử lý tín hiệu thời gian thực.
Biến dạng tín hiệu do sự phi tuyến về pha.
Suy hao các thành phần tần số cao của tín hiệu ICG.
39
TT Phương pháp
Tác giả,
năm Nội dung phương pháp Ưu điểm Nhược điểm
3 Lọc thích nghi kết hợp với biến đổi Fourier
Barros, 1995 [64]
Chu kỳ chuỗi Fourier được xác định từ khoảng thời gian giữa 2 đỉnh R liên tiếp trong tín hiệu ECG.
Hệ số trong chuỗi Fourier được tính toán từ thuật toán thích nghi LMS.
Đơn giản, thời gian tính toán ngắn, không méo pha.
Không thể loại bỏ nhiễu thở trong trường hợp chồng phổ tín hiệu. 4 Biến đổi wavelet Pandey, 2007 [65]
Phân tích tín hiệu thành tín hiệu dịch chuyển (tần số thấp) và tín hiệu co dãn (tần số cao) thông qua biến đổi wavelet.
Phân tích tín hiệu thành 3 dải: dải thấp chỉ chứa tín hiệu ICG, dải cao chỉ chứa nhiễu thở và dải trung gian có mặt cả ICG và nhiễu thở. Tín hiệu ICG được biến đổi thành 10 lớp sử dụng sóng wavelet Mayer dựa trên bộ lọc FIR. Tín hiệu nhiễu thở được xác định từ lớp thứ 8 trở đi. Sau đó người ta loại bỏ từ lớp thứ 8 trở đi và dùng các lớp trước để khôi phục lại tín hiệu. Loại bỏ nhiễu thở mà không yêu cầu bất kỳ tín hiệu tham chiếu nào. Trường hợp nhiễu thở chồng phổ mạnh với tín hiệu thì không loại bỏ được.
Không loại bỏ hoàn toàn được nhiễu thở.
5 Lọc thích nghi kết hợp với biến đổi wavelet
MalLam, 2016 [66]
Sử dụng biến đổi wavelet xây dựng tín hiệu tham chiếu cho bộ lọc thích nghi.
Loại bỏ nhiễu thở mà không yêu cầu bất kỳ tín hiệu Trường hợp nhiễu thở chồng phổ mạnh với tín hiệu thì không loại bỏ được.
Không loại bỏ hoàn toàn được nhiễu thở.
40
TT Phương pháp
Tác giả,
năm Nội dung phương pháp Ưu điểm Nhược điểm
tham chiếu nào. 6 Lọc thích nghi LMS FIR kết hợp với tín hiệu tham chiếu từ cảm biến dòng khí Pandey, 2005 [67]
Sử dụng kỹ thuật lọc nhiễu thích nghi FIR dựa trên thuật toán LMS kết hợp với tín hiệu tham chiếu từ cảm biến dòng khí.
Làm suy hao thành phần nhiễu thở trong tín hiệu ICG một cách hiệu quả (độ suy hao 16 dB) ngay cả trong trường hợp chồng phổ mạnh.
Phải đặt cảm biến luồng khí ở mũi của bệnh nhân.
Tín hiệu từ cảm biến dòng khí không hoàn toàn giống nhiễu thở trong phép đo ICG.
7 Lọc thích nghi LMS FIR kết hợp với tín hiệu tham chiếu từ trở kháng phổi Xinuy, 2014 [68]
Sử dụng kỹ thuật lọc nhiễu thích nghi FIR dựa trên thuật toán LMS kết hợp với tín hiệu tham chiếu từ trở kháng phổi.
Sử dụng 4 điện cực thẳng đứng dùng để đo ICG, 4 điện cực nằm ngang được dùng để đo tín hiệu thở. Làm suy hao hiệu quả thành phần nhiễu thở trong tín hiệu ICG.
Yêu cầu các điện cực bổ sung để thu được tín hiệu tham chiếu.
Tín hiệu từ các điện cực đo trở kháng phổi không hoàn toàn giống nhiễu thở trong phép đo ICG
41
TT Phương pháp
Tác giả,
năm Nội dung phương pháp Ưu điểm Nhược điểm
8 Lọc thích nghi LMS rò rỉ Rahman, 2019 [69] Sử dụng bộ lọc thích nghi rò rỉ LLMS (Leaky Least Mean Square) với các biến thể khác nhau như SRLLMS (Sign Regressor LLMS), SLLMS (Sign LLMS) và SSLLMS (Sign Sign LLMS) kết hợp với các mẫu tín hiệu thở tham chiếu. Khắc phục được các nhược điểm như tốc độ hội tụ thấp, trôi trọng số của phương pháp lọc thích nghi LMS. Cải thiện tỉ số SNR của tín hiệu.
Yêu cầu tín hiệu nhiễu tham chiếu, do đó hiệu quả lọc nhiễu phụ thuộc vào độ chính xác của tín hiệu tham chiếu.
9 Biến đổi wavelet kết hợp phương pháp ngưỡng phụ thuộc tỉ lệ Benabdallah, 2021[70]
Sử dụng biến đổi wavelet rời rạc với hai dạng sóng wavelet là Daubechies (db) và Symlet (sym) kết hợp với các phương pháp ngưỡng như Sureshrink, NeighBlock và một số phương pháp ngưỡng cổ điển như Rigrsure và Sqtwolog. Kết quả lọc nhiễu tốt nhất khi sử dụng sóng wavelet sym8 với 5 mức phân giải kết hợp ngưỡng Rigrsure.
Không cần sử dụng tín hiệu thở làm tham chiếu. Độ phức tạp tính toán thấp do chỉ sử dụng 5 mức phân giải. Trường hợp nhiễu thở chồng phổ mạnh với tín hiệu thì không loại bỏ được.
Không loại bỏ hoàn toàn được nhiễu thở.
42
Các nghiên cứu liên quan đến vấn đề tách nhiễu thở từ tín hiệu TEB
Bất cứ hoạt động nào trong vùng ngực cũng có thể gây nên một sự thay đổi trong tín hiệu TEB. Do đó, khi đối tượng quan tâm là tín hiệu ICG, ảnh hưởng của hoạt động thở được coi là nhiễu. Ngược lại, khi đối tượng cần quan tâm là chính nhiễu thở, sự thay đổi tín hiệu TEB do hoạt động của tim lại cần được loại trừ. Trong thực tế, tách riêng sự ảnh hưởng do hô hấp đến tín hiệu TEB là nền tảng cho việc xây dựng dữ liệu mẫu về nhiễu thở. Dữ liệu mẫu về nhiễu thở, sau đó, được phân tích các đặc trưng và làm cơ sở cho các kỹ thuật lọc chính nó ra khỏi tín hiệu TEB.
Trong đo lường trở kháng phổi (IP – impedance pneumography), thành phần dao động do tim được xem là nhiễu trong tín hiệu đo được. Một số phương pháp đã được nghiên cứu để triệt tiêu thành phần trở kháng do hoạt động của tim. Vì dải tần của thành phần biến đổi do tim là cao hơn so với thành biến đổi do hoạt động hô hấp, một bộ lọc thông thấp đẳng hướng tuyến tính rõ ràng là phương pháp đầu tiên được nghĩ đến để loại bỏ thành phần biến đổi do tim [71]. Bộ lọc thông thấp thiết kế với tần số cắt được điều chỉnh một cách thích nghi bằng 0,9 lần so với HR trung bình và độ suy hao dải chắn là 40 dB (Fpass = 0,9 × HR – 0,4 (Hz), Fstop = 0,9 × HR, Astop = 40 dB, Apass = 1 dB). Mặc dù bộ lọc cho độ suy hao mạnh ở tần số HR, nó gây ra méo dạng lớn của đầu ra do sự suy hao mạnh của các thành phần bên ngoài tần số HR bao gồm một phần của thành phần thở.
Phương pháp thứ hai được Schuessler và các đồng nghiệp giới thiệu vào năm 1998 [72] và một phiên bản cải tiến đã được Seppä giới thiệu vào năm 2010 [73]. Cả hai phương pháp về cơ bản đều dựa trên bộ lọc thông cao với tần số cắt là 0,6 lần nhịp tim và kỹ thuật lấy trung bình để xử lý tín hiệu ICG ở trạng thái thở bình thường để tạo ra mẫu đại diện cho tín hiệu dao động do tim. Phần dao động tim đại diện thu được sau đó được đảo pha (đổi dấu) và cộng vào tín hiệu IP. Phương pháp này cho độ méo tín hiệu đầu ra nhỏ trong khi làm suy hao mạnh thành phần dao động tim. Tuy nhiên, vì lý do sử dụng bộ lọc thông cao, thuật toán không hiệu quả trong trường hợp thở nhanh, khi có sự chồng lấn đáng kể giữa dải phổ của thành phần do tim và thành phần do thở.
Các nghiên cứu liên quan đến xây dựng cơ sở dữ liệu nhiễu thở
Hiện nay, thế giới đã có khá nhiều cơ sở dữ liệu mở về tín hiệu thở cho phép các nhà khoa học tiếp cận và nghiên cứu. Tuy nhiên nguồn tín hiệu thở được thu thập lại đến từ các thiết bị đo lưu lượng (spirometry), thiết bị đo thể tích màng phổi (plethysmography) thông qua sự thay đổi của các đại lượng trung gian như áp suất
43
[74], nhiệt độ [75], hay thông qua sự thay đổi của chu vi lồng ngực [76]. Trong khi đó, nhiễu thở xuất hiện trong phép đo ICG được ghi lại thông qua đại lượng là trở kháng sinh học. Sự khác nhau về đại lượng đo trung gian sẽ dẫn đến sự sai khác nhất định về nhiễu thở giữa các phương pháp với nhau. Bên cạnh đó, theo các nghiên cứu trước đây [48-50], trong phép đo trở kháng vùng ngực, nhiễu thở xuất hiện không chỉ do sự thông khí của phổi mà còn do sự dịch chuyển của khối cơ hoành-gan, thành ngực trước cũng như sự dịch chuyển của điện cực gắn trên da. Do đó các phương pháp đo tiếp cận thành phần nhiễu thở thông qua lưu lượng hay nhiệt độ của khí ra vào phổi không phản ánh đúng hoàn toàn thành phần nhiễu thở trong phép đo ICG. Trong một phương pháp khác [77], tuy sử dụng cùng một đại lượng là trở kháng nhưng các vị trí đặt điện cực lại hoàn toàn khác với đo ICG do đối tượng quan tâm là trở kháng phổi.
Vấn đề còn tồn tại
Phương pháp ICG theo dõi cung lượng tim liên tục trong quá trình điều trị; do đó, cần phải xây dựng phương pháp lọc nhiễu thở hiệu quả nhưng cũng cần hạn chế tối đa sự bất tiện cho người bệnh. Tuy nhiên, việc loại bỏ thành phần nhiễu này là không dễ dàng vì tín hiệu ICG và thành phần nhiễu thở đều là các tín hiệu biến thiên chậm, có sự chồng lấn ít nhiều về phổ tần số.
Để phân tích điều này, đầu tiên, ta cần làm rõ bản chất của nhiễu thở. Trong phép đo tín hiệu ICG, quá trình thở (vận động cơ học) gây biến thiên không mong muốn trong giá trị trở kháng (đại lượng điện) của vùng ngực. Vì vậy về mặt bản chất, nhiễu thở không phải là một tín hiệu điện. Thay vào đó, nhiễu thở là khái niệm dùng để chỉ một sự biến động về điện áp tương ứng với sự biến thiên trở kháng do thở và chỉ do sự thở gây ra. Tiếp theo, vùng ngực con người có cấu trúc phức tạp và bất đối xứng. Vì vậy, vị trí đặt điện cực khác nhau sẽ dẫn đến sự thay đổi trong hình thái và biên độ của cả tín hiệu ICG và nhiễu thở tương ứng. Nói cách khác, tín hiệu nhiễu thở trong phép đo ICG cần được thu bằng đúng bộ điện cực ICG và đúng tại vị trí đo tín hiệu ICG. Các nhiễu thở thu ở vị trí khác (hoặc quy đổi từ các đại lượng trung gian khác sang) không thể dùng để nội suy chính xác ảnh hưởng của hoạt động hô hấp tới tín hiệu ICG đo tại vị trí ban đầu.
Các nghiên cứu trong Mục 1.4.3.1 có thể được chia thành hai nhóm: nhóm các phương pháp không sử dụng tín hiệu thở [62-66, 70] và nhóm các phương pháp có sử dụng tín hiệu thở làm tham chiếu [67-69]. Ưu điểm nổi bật nhất của các phương pháp trong nhóm thứ nhất là tính đơn giản của quá trình đo, do không yêu cầu đo tín hiệu thở làm tín hiệu tham chiếu. Tuy nhiên, nhóm phương pháp này chỉ hiệu quả
44
trong trường hợp ít hoặc không có sự chồng phổ giữa tín hiệu ICG và nhiễu thở. Điều kiện này là khó đảm bảo và phụ thuộc hoàn toàn vào đối tượng đo.
Nhóm các phương pháp sử dụng tín hiệu thở làm tín hiệu tham chiếu có thể lọc nhiễu hiệu quả hơn ngay cả khi có sự chồng phổ mạnh giữa tín hiệu ICG và nhiễu thở. Thuật toán lọc nhiễu của nhóm phương pháp này phụ thuộc mạnh vào tín hiệu thở. Tuy nhiên, việc thu tín hiệu tham chiếu bằng các thiết bị bổ sung như cảm biến luồng khí ở mũi hoặc điện cực đo trở kháng phổi quanh lồng ngực làm phức tạp thêm quá trình đo. Quan trọng hơn, như đã phân tích phía trên, các tín hiệu này không phản ánh đúng nhiễu thở vốn có trong tín hiệu ICG. Điều này gây khó khăn đáng kể cho việc thiết kế và tối ưu hóa các thuật toán lọc nhiễu. Không những thế, việc đánh giá định lượng các phương pháp lọc cũng trở nên khó khăn vì không có dữ liệu nhiễu thở gốc làm tham chiếu.
Có thể thấy rằng việc xây dựng được một bộ cơ sở dữ liệu về nhiễu thở trong phép đo ICG là cực kì quan trọng. Thông qua việc phân tích các đặc trưng về dải tần và biên độ của nhiễu thở, các thuật toán lọc nhiễu có thể được phát triển với hiệu suất lọc nhiễu hiệu quả và toàn diện hơn. Thêm vào đó, việc có một bộ cơ sở dữ liệu phản ánh đúng các đặc trưng của nhiễu thở trong phép đo ICG sẽ giúp đánh giá được các thuật toán giảm nhiễu thở một cách chính xác và khách quan. Do đó, mục tiêu thứ ba của luận án này là xây dựng một bộ dữ liệu nhiễu thở mẫu khi đo tín hiệu ICG, xây dựng một thuật toán lọc nhiễu thở mới, và dùng bộ tín hiệu nhiễu thở mẫu để đánh giá định lượng thuật toán đã đề xuất. Chi tiết về quá trình đề xuất ý tưởng, triển khai nghiên cứu, và đánh giá kết quả liên quan đến nội dung này được trình bày trong Chương 3 và Chương 4.