1.3 Một số phương pháp tự động nhận dạng QRS và trích
1.3.1 Phương pháp lấy ngưỡng trong miền thời gian
Kỹ thuật lấy ngưỡng biên độ: Kỹ thuật này được ưu tiên sử dụng để ngăn chặn tác động không mong muốn của các sóng P và T lên sóng R. Phép lấy đạo
hàm bậc nhất được áp dụng để tăng độ dốc của phức bộ QRS. Ngưỡng biên độ được tính tốn theo các tiêu chí nhất định dưới dạng một phần nhỏ của tín hiệu ECG. Khả năng kháng nhiễu của kỹ thuật này được đánh giá không cao bởi một số nhược điểm kỹ thuật xác định. Ngoài ra, việc lựa chọn tham số yêu cầu sự hiểu biết về các phân đoạn dữ liệu ECG có độ dài cố định và thường được xác định theo kinh nghiệm. Bên cạnh đó, giá trị ngưỡng biên độ là khơng đổi và chỉ có thể điều chỉnh một lần trước khi thực hiện các giai đoạn phân tích tín hiệu. Friesen và cộng sự đã phân tích dữ liệu ECG với các phân đoạn có độ dài cố định là 33 giây [88]. Mặc dù độ chính xác thu được tương đối cao nhưng người ta tin rằng việc lựa chọn các phân đoạn nhỏ đã giúp thuật toán thu được kết quả như vậy và hiệu suất của thuật tốn khi chọn các đoạn tín hiệu ECG có độ dài lớn hơn được cho là sẽ kém hơn. Ngồi ra, vẫn có khả năng mất dữ liệu dưới dạng thiếu nhịp ở đầu và cuối mỗi đoạn dữ liệu xử lý.
Kỹ thuật lấy đạo hàm bậc nhất: Pan và Tompkins được coi là những người đi tiên phong trong việc phát triển kỹ thuật này như một trong những giai đoạn chính của thuật tốn xác định vị trí phức bộ QRS [63]. Trong khi, nghiên cứu [31] đã thực hiện phép lấy đạo hàm trước khi lấy ngưỡng thì [56] lại thực hiện phép lấy ngưỡng biên độ trước khi lấy đạo hàm bậc nhất và sau đó lại lấy ngưỡng. Đề xuất sử dụng đạo hàm bậc nhất trước bộ lọc số hay áp dụng bộ lọc số cho tín hiệu ECG trước khi thực hiện lấy đạo hàm bậc nhất và lấy ngưỡng có thể tìm thấy tương ứng trong các tài liệu [22] và [63]. Phép lấy đạo hàm bậc nhất hỗ trợ đáng kể trong việc giảm bớt nhiễu gây ra do sự chuyển động và nhiễu trôi đường cơ sở nhưng không giảm được nhiễu tần số cao [96]. Nghiên cứu [2] đã ứng dụng kỹ thuật lấy đạo hàm bậc nhất và bậc hai kết hợp với một số phép biến đổi nhằm loại bỏ nhiễu trôi đường cơ sở và xác định các điểm quan trọng của tín hiệu ECG. Biên độ và lớp đạo hàm bậc nhất là đơn giản khi chỉ sử dụng duy nhất một phương trình để trích xuất đặc trưng. Tuy nhiên, kỹ thuật này sẽ phức tạp hơn nếu q trình phân đoạn tín hiệu diễn ra.
sử dụng một bộ vi phân ở giai đoạn tiền xử lý. Mehta và Lingaya đã sử dụng bộ lọc số để giảm nhiễu lưới điện và nhiễu trơi đường cơ sở [52]. Sau đó, các tác giả cũng phát triển và sử dụng một bộ vi phân số trước bộ phân loại SVM để mô tả các phức bộ QRS và đạt độ chính xác 99,75% [51]. Nghiên cứu [61] đề xuất thuật toán lọc ECG theo kiểu song song sử dụng hai bộ lọc thơng thấp có tần số cắt riêng biệt. Sự khác biệt giữa đầu ra của các bộ lọc biểu diễn cho tín hiệu ECG được lọc bởi bộ lọc thông dải. Nguyên tắc kết hợp giữa lọc số với biến đổi wavelet cũng được sử dụng [60]. Bộ lọc số được sử dụng trước giai đoạn phát hiện đỉnh R. Các bộ lọc được xây dựng bằng cách sử dụng bộ lọc thông thấp dựa trên biến đổi wavelet rời rạc và bộ lọc thông cao dựa trên biến đổi wavelet nhị nguyên. Thuật toán này cho kết quả phát hiện chính xác đỉnh R là 99,26%. Pan và Tompkins (PT) là những người tiên phong cải tiến phương pháp này [63]. Các tác giả đã giới thiệu một cơ chế phân loại phức bộ QRS thời gian thực dựa trên một bộ xử lý sử dụng phân tích số về độ dốc, biên độ và độ rộng của phức bộ QRS sau bước tiền xử lý. Sau đó, nghiên cứu đã được Hamilton và Tompkins phát triển với việc sử dụng thêm một ngưỡng thích nghi [27]. Nghiên cứu [1] đã cải tiến thuật toán do Pan, Hamilton, Tompkins đề xuất bằng cách thêm vào các module quy chuẩn các đỉnh tín hiệu, lựa chọn các phức bộ QRS, dịch chuyển cửa sổ, thiết lập ngưỡng đỉnh Q, R, S, chuẩn hoá và điều chỉnh các véc tơ và tích hợp các nguồn dữ liệu vào khác nhau. Mơ hình cho phép tích hợp các dạng dữ liệu đầu vào khác nhau nhờ quá trình tiền xử lý tín hiệu. Các bộ lọc số có thể được sử dụng như một bộ lọc thơng dải theo sau là bộ lọc thích ứng và lấy ngưỡng [44] hay kết hợp với kỹ thuật lấy đạo hàm [85], được áp dụng trước khi thực hiện phép biến đổi Hilbert [63], hoặc trước khi áp dụng phép biến đổi wavelet [96]. Các bộ lọc số cho thấy khả năng kháng nhiễu khi có thể cải thiện giá trị SNR theo bản chất và số bậc của bộ lọc được sử dụng. Đối với việc lựa chọn tham số, các phân đoạn dữ liệu được xử lý có độ dài bằng nhau và cố định. Hơn nữa, các phép tốn trong lớp bộ lọc số như bình phương, đạo hàm và phép nhân khơng được tổng qt hóa.
Kỹ thuật dựa trên hình thái tốn học: Kỹ thuật này giúp loại bỏ các nguồn nhiễu dựa trên hình thái tốn học. Phương pháp này lần đầu xuất hiện trong xử lý hình ảnh, và sau đó được sử dụng để trích xuất thuộc tính ECG. Bộ lọc hình thái tốn học sử dụng hai tốn tử hình thái cơ bản là phép co và phép giãn. Để nâng cao khả năng miễn nhiễm với nhiễu, một bộ lọc thơng thấp với mơ-đun tích lũy được áp dụng. Cuối cùng, giai đoạn phát hiện đỉnh được thực hiện với việc sử dụng ngưỡng thích nghi và một bộ quy tắc quyết định. Nghiên cứu [95] đã áp dụng bộ lọc hình thái tốn học cho tín hiệu ECG. Phương pháp này có độ phức tạp tính tốn thấp, u cầu phần cứng đơn giản cũng như không cần biết trước về phổ tần số. Tuy nhiên, việc tính tốn các tốn tử co và giãn cho tín hiệu ECG rất tốn thời gian [94].