CHƯƠNG II : CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.3 Phương pháp đề xuất phân loại tín hiệu ECG
Phân loại tín hiệu ECG đóng một vai trị quan trọng trong việc chẩn đốn lâm sàng bệnh tim mạch. Vấn đề chính trong việc chẩn đốn bệnh tim bằng điện tâm đồ là tín hiệu ECG bình thường ở mỗi người là khác nhau và thỉnh thoảng một bệnh tim mạch có các dấu hiệu khác nhau trên các tín hiệu ECG của các bệnh nhân khác nhau. Ngồi ra, các bệnh riêng biệt có thể có các triệu chứng xấp xỉ giống hệt nhau trên các tín hiệu ECG bình thường. Đây là những vấn đề phức tạp trong việc chẩn đốn bệnh tim. Do đó việc sử dụng các kỹ thuật phân loại mẫu có thể cải thiện việc chẩn đốn loạn nhịp ECG của bệnh nhân mới. Một chu kỳ tim gồm các sóng P, Q, R, S, T và U. Một tín hiệu ECG chứa hàng ngàn nhịp như vậy. Các bước phân loại chính của bộ phân loại ECG là tiền xử lý, khai thác tính năng, tiêu chuẩn hóa, và phân loại.
Tín hiệu ECG có thể chứa nhiều loại nhiễu, các loại nhiễu này có thể ảnh hưởng đến việc khai thác các tính năng sử dụng để phân loại. Do đó, bước tiền xử lý là bước cần thiết để loại bỏ nhiễu. Bước khai thác tính năng dùng để trích xuất các tính năng điện tâm đồ khác nhau và các tính năng này được sử dụng như là đầu vào cho mơ hình phân loại. Các nhà nghiên cứu đã áp dụng kỹ thuật tiền xử lý khác nhau để phân loại ECG. Đối với việc loại bỏ nhiễu, các kỹ thuật như bộ lọc thơng thấp tuyến tính, bộ lọc thơng cao tuyến tính,… có thể được sử dụng. Đối với điều chỉnh cơ bản, sử dụng các bộ lọc trung bình, bộ lọc thơng cao pha tuyến tính,…
Các kỹ thuật khai thác tính năng được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu là: DWT (Discrete Wavelet Transform), CWT (Continuous Wavelet Transform), DCT (Discrete Cosine Transform), ST (S-Transform), DFT (Discrete Cosine Transform), PCA (Principal Component Analysis), Db4 (Daubechies wavelet), Pan-Tompkins algorithm, ICA (Independent Component Analysis).
Phương pháp tiêu chuẩn hóa các tính năng sử dụng các kỹ thuật như Z-score và SD (Unity Standard Deviation). Kỹ thuật phân loại được sử dụng là: MLPNN (Multilayer Perceptron Neural Network), FCM (Fuzzy C-Means clustering), Feed forward neuro – fuzzy, ID3 decision tree, SVM (Support Vector Machine), QNN (Quantum Neural Network), RBFNN (Radial Basis Function Neural Network), T2FCNN (Type2 Fuzzy Clustering Neural Network), PNN (Probabilistic Neural Network).