3.5 Kết luận chương 3
Trong Chương 3, tác giả đã hồn thành ba nội dung quan trọng, đó là: (1) xây dựng được một hệ thống hoàn chỉnh cho phép thu nhận đồng thời hai loại tín hiệu là TEB và ECG áp dụng kĩ thuật số hóa trực tiếp đỉnh sóng mang tần số cao, đây là kỹ thuật đã được nghiên cứu và hoàn thiện trong Chương 2; (2) xây dựng được bộ công cụ phần mềm hỗ trợ việc xử lý tín hiệu gồm các phép xử lý như lọc số, phân tích phổ, biến đổi wavelet, thực thi phép trung bình tồn bộ, phát hiện đỉnh R trong tín hiệu ECG để sử dụng trong các nghiên cứu liên quan đến nhiễu thở và lọc nhiễu thở; và
(3) phát triển một phương pháp tách nhiễu thở trực tiếp thì tín hiệu trở kháng ngực TEB, bảo toàn được biên độ và dải tần của nhiễu thở, từ đó xây dựng được bộ dữ liệu về nhiễu thở trên tập dữ liệu của 26 tình nguyện viên với ba trạng thái thở khác nhau, phân tích và đánh giá về công suất và dải tần số của nhiễu thở trong tín hiệu TEB. Kết quả sơ bộ của nghiên cứu này đã được công bố trong [CT5]. Đây cũng là một trong những cơ sở quan trọng cho việc xây dựng và đánh giá thuật toán giảm nhiễu thở được trình bày trong Chương 4.
dZ /d t ( Ω /s )
CHƯƠNG 4. PHÁT TRIỂN THUẬT TỐN GIẢM NHIỄU THỞ TRONG PHÉP ĐO TÍN HIỆU ICG
Chương 4 trình bày thuật tốn giảm ảnh hưởng của nhiễu thở trong phép đo tín hiệu ICG dựa trên sự kết hợp ưu điểm của hai phép xử lý tín hiệu là biến đổi wavelet và trung bình tồn bộ. Đồng thời, tác giả cũng đề xuất một mơ hình và quy trình đánh giá định lượng mức độ hiệu quả của thuật toán lọc nhiễu thở. Mơ hình này sử dụng tín hiệu đầu vào được tổng hợp từ hai nguồn dữ liệu đã biết trước, đó là tín hiệu ICG từ thiết bị giả lập và nhiễu thở đã thu được trong Chương 3. Việc tổng hợp có kiểm sốt tín hiệu vào cho phép tác giả thử nghiệm thuật toán một cách linh động và đánh giá kết quả lọc nhiễu một cách chính xác bằng các phép so sánh. Kết quả này và các phân tích về khả năng ứng dụng của thuật toán lọc nhiễu thở vào thực tế được trình bày trong phần cuối cùng để đóng lại Chương 4 và cũng để hồn thành mục tiêu nghiên cứu cuối cùng của luận án.
4.1 Đề xuất và xây dựng thuật toán lọc nhiễu thở4.1.1 Đề xuất ý tưởng 4.1.1 Đề xuất ý tưởng
Mơ hình lọc nhiễu thở được đề xuất là sự kết hợp của biến đổi wavelet và lọc trung bình tồn bộ. Mơ 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 tồn bộ sẽ hỗ trợ khả năng tính tốn thơng số huyết động. Trên thực tế các thơng số huyết động tính được là các thơng số được tính trung bình trong một phút chứ khơng phải các giá trị tức thời.
Ý tưởng đề xuất mơ 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 q trình khơi phục tín hiệu, nhiễu thở có thể được loại bỏ. Phương pháp
này cho phép loại bỏ nhiễu thở mà ít làm biến dạng tín hiệu gốc, ưu việt hơn việc sử dụng bộ lọc thơng 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 khơng thể loại bỏ triệt để thành phần nhiễu thở do băng tần chứa cả tín hiệu và nhiễu vẫn được sử dụng để khơi phục tín hiệu để đảm bảo tính tồn 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 tồn 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 tồn bộ là nhằm mục đích hạn chế sự làm phẳng các điểm đặc trưng nếu chỉ sử dụng bộ lọc trung bình tồn bộ đơn thuần. Việc sử dụng bộ lọc wavelet giúp loại bỏ sơ bộ thành phần nhiễu thở mà khơng gây biến dạng tín hiệu, cịn bộ lọc trung bình tồn bộ sẽ có chức năng loại bỏ các thành phần nhiễu cịn 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.
4.1.2 Thiết kế mơ hình và triển khai chi tiết thuật toán lọc nhiễu
Thiết kế mơ hình lọc nhiễu
Sơ đồ thực hiện mơ hình lọc nhiễu đã đề xuất được mơ tả như trong Hình 4.1.
Trong mơ hình này, tín hiệu ECG được thu đồng thời với tín hiệu ICG (ban đầu là TEB) thơng qua chính các điện cực đo ICG. Một mạch phần cứng sẽ có nhiệm vụ tách thành phần tín hiệu ECG từ tổ hợp tín hiệu thu được từ các điện cực, sau đó được khuếch đại lên mức biên độ có ích. Tín hiệu ECG thu được giúp phân đoạn tín hiệu theo các chu kì nhịp tim, hỗ trợ thực hiện bộ lọc trung bình tồn bộ.
Dãy tín hiệu ECG Dãy tín hiệu TEB Phát hiện đỉnh R (Pan-Tompkins)Đạo hàm và lọc thông thấp
Lọc wavelet
Vị trí các đỉnh R Dãy tín hiệu dTEB/dt sau lọc
Tách dãy dTEB/dt đã lọc thành các chu kỳ
Chu kỳ 1 Chu kỳ 2 Chu kỳ 3 Chu kỳ ... Chu kỳ n
Chuẩn hóaChuẩn hóaChuẩn hóaChuẩn hóaChuẩn hóa chiều dàichiều dàichiều dàichiều dàichiều dài
Tính trung bình cộng của n chu kỳ Một chu kì tín hiệu ICG
(đại diện cho n chu kỳ)