a) Thở bình thường
Chỉ số SNR trung bình đối với tín hiệu ICG can nhiễu thở bình thường sau bộ lọc dựa trên biến đổi wavelet đạt 21,99 ± 3,20 dB. Dạng sóng tín hiệu ICG chuẩn hóa sau khi thêm nhiễu thở và sau bộ lọc wavelet của một trường hợp thở bình thường điển
hình được minh họa trong Hình 4.11. 5 10 15 20 25 30 NB_SNR FB_SNR RB_SNR S N R ( d B )
113
Hình 4.11 Dạng sóng tín hiệu ICG chuẩn hóa sau khi thêm nhiễu thở và sau bộ lọc wavelet của một trường hợp thởbình thường điển hình
b) Thở gắng sức
Chỉ số SNR trung bình đối với tín hiệu ICG can nhiễu thở gắng sức sau bộ lọc dựa trên biến đổi wavelet đạt 20,40 ± 2,88 dB. Dạng sóng tín hiệu ICG chuẩn hóa sau khi thêm nhiễu thở và sau bộ lọc wavelet của một trường hợp thở gắng sức điển hình
được minh họa trong Hình 4.12.
Hình 4.12 Dạng sóng tín hiệu ICG chuẩn hóa sau khi thêm nhiễu thở và sau bộ lọc wavelet của một trường hợp thở gắng sức điển hình
c) Thở nhanh
Chỉ sốSNR trung bình đối với tín hiệu ICG can nhiễu thở nhanh sau bộ lọc dựa trên biến đổi wavelet đạt 15,57 ± 4,79 dB. Dạng sóng tín hiệu ICG chuẩn hóa sau khi thêm nhiễu thở và sau bộ lọc wavelet của một trường hợp thở nhanh điển hình được minh họa trong Hình 4.13.
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 d Z /d t ( Ω /s ) Thời gian (s) ICG trước xử lý ICG sau lọc wavelet
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 d Z /d t ( Ω /s ) Thời gian (s) ICG trước xử lý ICG sau lọc wavelet
114
Hình 4.13 Dạng sóng tín hiệu ICG chuẩn hóa sau khi thêm nhiễu thở và sau bộ lọc wavelet của một trường hợp thởnhanh điển hình
4.3.2 Bàn luận
Thuật tốn và mơ hình đánh giá
Trong xử lý tín hiệu ICG, tiêu chí về độ méo dạng tín hiệu là cực kì quan trọng do hình thái xung của tín hiệu sau xử lý liên quan trực tiếp đến việc xác định các điểm
đặc trưng trên tín hiệu, do đó ảnh hưởng trực tiếp đến các kết quả tính tốn được. Một
số nghiên cứu đã chỉ ra rằng hình thái của tín hiệu ICG có tiềm năng rất lớn trong việc phát hiện sớm một số bệnh liên quan đến tim mạch thơng qua các bất thường có thể quan sát được trên dạng sóng tín hiệu [44, 45, 47]. Trên cơ sở nghiên cứu các công bố về xử lý nhiễu thở trong thu nhận tín hiệu ICG, tác giảđã đề xuất một thuật toán dựa trên sự kết hợp của phép biến đổi wavelet và phép trung bình tồn bộ nhằm thực hiện chức năng giảm nhiễu thở trong tín hiệu ICG. Sự kết hợp này phát huy được
các ưu điểm và hạn chế được các nhược điểm của hai phương pháp trên, khi sử dụng
riêng lẻ.
Ở pha xửlý đầu tiên, tác giả sử dụng một bộ lọc dựa trên phép biến đổi wavelet với ưu điểm là làm suy hao cơ bản thành phần nhiễu thở với độ méo dạng không đáng
kể. Tín hiệu sau lọc dựa trên phép biến đổi wavelet giúp cho việc phân tích và đánh giá dạng sóng tín hiệu được trực quan và chính xác hơn do đó giúp hỗ trợ cho chuẩn
đốn cận lâm sàng các bất thường của tín hiệu. Bên cạnh đó, việc giảm nhiễu cũng
góp phần nâng cao độ chính xác khi tính tốn các thơng số huyết động tức thời theo từng nhịp (beat-to-beat). Sựthay đổi tức thời của các thông số huyết động cũng mang
lại ý nghĩa lớn trong chẩn đoán. Nhược điểm của bộ lọc sử dụng phép biến đổi wavelet chính là nhiễu thở khơng được loại bỏ một cách hoàn toàn do sự chồng phổ của tín hiệu. Nhược điểm này sẽ được giải quyết ở pha thứ hai của thuật toán.
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 d Z /d t ( Ω /s ) Thời gian (s) ICG trước xử lý ICG sau lọc wavelet
115
Ở pha xử lý thứ hai, tác giả sử dụng thuật toán trung bình tồn bộ. Thuật tốn trung bình tồn bộ sẽ giúp loại bỏ hoàn toàn các thành phần nhiễu thở cịn sót lại. Dạng sóng đại điện sau trung bình sẽ được sử dụng để tính các thơng số huyết động
trung bình. Nhược điểm của phương pháp này khi sử dụng riêng lẻ là sẽ không quan sát được sự biến thiên về dạng sóng tín hiệu cũng như giá trị các thông số huyết động (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
khi trạng thái cơ thể thay đổi. Tuy nhiên tín hiệu sau pha xử lý thứ nhất hồn tồn có thểđáp ứng được yêu cầu trên. Thêm vào đó, việc sử dụng phép trung bình tồn bộ
với nhiễu thở khi chưa lọc sơ bộ cũng sẽ gây sai lệch lớn hơn về hình dạng của tín hiệu đại diện.
Thuật tốn giảm nhiễu thở dựa trên phép biến đổi wavelet và phép trung bình tồn bộ do tác giả đề xuất cho kết quả lọc nhiễu với ba trạng thái thở khác nhau can nhiễu
đến tín hiệu với SNR = 21,99 ± 3,20 dB cho thở bình thường, SNR = 20,40 ± 2,88
dB cho thở gắng sức và SNR = 15,57 ± 4,79 dB cho thở nhanh. Giá trị của chỉ số SNR giảm dần theo thứ tựđối với ba trạng thái thở là thởbình thường, thở gắng sức và thở nhanh. Kết quả trên là hoàn toàn hợp lý và có thểđược giải thích là do trạng thái thở bình thường cho biên độ nhiễu nằm mức trung bình trong khi trạng thái thở gắng sức cho biên độ nhiễu mức cao nhất. Trạng thái thở nhanh cho kết quả kém nhất do tần số cơ bản của nhiễu thở tăng lên nhiều so với trạng thái thở bình thường và thở gắng sức, do đó có sự chồng lấn phổ mạnh nhất giữa tín hiệu và nhiễu. Điều này làm cho chỉ số SNR thấp hơn so với các trạng thái khác.
Kết quả của các chỉ số RMSPE đã cho thấy sự cải thiện đáng kể vềđộ biến dạng tín hiệu ở cả ba trạng thái thở của phương pháp được đề xuất so với phương pháp của Seppä và cộng sự. Tuy nhiên, đối với trường hợp thở nhanh cho giá trị RMSPE khá cao do sự chồng phổ giữa tín hiệu và nhiễu dẫn đến chỉ số SNR đạt được giảm và
tăng độ méo dạng tín hiệu sau cùng. Một số TNV cho giá trị RMSPE cao bất thường
do sự méo dạng tín hiệu sau lọc xảy ra tại gần điểm lận cận 0. Để khắc phục hiện
tượng này, tín hiệu ICG có thể được lấy mẫu với tần số lấy mẫu cao hơn so với tần
số lấy mẫu là 200 SPS. Hiện tại, việc lựa chọn tần số lấy mẫu là 200 SPS được tác giả căn cứ theo tần số lấy mẫu của thiết bị Niccomo đối với tín hiệu ICG để có thể
đưa về cùng một hệ quy chiếu so sánh.
Khả năng ứng dụngcủa thuật toán vào thực tế
Thuật toán giảm ảnh hưởng của nhiễu thở được tác giả đề xuất trong luận án được thực hiện cho xử lý tín hiệu off-line. Điều này đòi hỏi cần có một q trình thu thập mẫu dữ liệu đủ dài trước khi xử lý, không phù hợp cho xử lý tín hiệu on-line hay thời gian thực. Nhược điểm này có thể khắc phục bằng phương pháp biến đổi wavelet trên
116
từng đoạn (segment-to-segment) [83]. Việc thực hiện thuật toán sử dụng biến đổi wavelet với số mức phân giải là 10 đòi hỏi mẫu dữ liệu có chiều dài tối thiểu 210 = 1024 mẫu. Kĩ thuật trung bình tồn bộ có thể được thay thế bằng kĩ thuật trung bình cửa sổ dịch chuyển để tạo nguồn tín hiệu đầu ra liên tục.
Bên cạnh đó, phép biến đổi wavelet trong thực tế sẽ gây ra hiện tượng méo dạng tín hiệu tại biên do sự thiếu hụt thơng tin tín hiệu khi càng tiến về hai vùng biên của
phân đoạn dữ liệu. Trên thực tế sau khi nối các đoạn dữ liệu sau xử lý wavelet với nhau sẽ tạo ra các đoạn dữ liệu đứt gãy và không ổn định tại các vùng biên từ các
đoạn tín hiệu rời rạc. Việc loại bỏ các biến dạng tại biên do biến đổi wavelet đối với
các phân đoạn tín hiệu khi xử lý tín hiệu trên miền thời gian có thể được thực hiện
bằng cách cắt bỏ các vùng này. Tuy nhiên điều này sẽ dẫn đến sự không liên tục của tín hiệu và chỉ phù hợp với xử lý tín hiệu off-line.
Để khắc phục nhược điểm méo dạng tại biên nêu trên của phương pháp biến đổi
wavelet khi ứng dụng xử lý tín hiệu on-line mà khơng phải lược bỏ phần tín hiệu tại biên, một sốphương pháp mở rộng tín hiệu ra hai đầu của mẫu dữ liệu rồi cắt bỏ sau khi thực hiện biến đổi đã được nghiên cứu như là phương pháp zero-padding, mở rộng theo chu kì (periodic extension), mở rộng đối xứng (symmetric extension) [84, 85] và phương pháp overlap-save [86].
Về yêu cầu đối với phần cứng, việc kết hợp nhiều thuật tốn xử lý tín hiệu như thuật toán phát hiện đỉnh R của tín hiệu ECG, kỹ thuật biến đổi wavelet thuận và nghịch, trung bình cửa sổ dịch chuyển, v.v. làm cho hiệu năng của một vi điều khiển về cơ bản là khơng đủ. Trên thực tế, thuật tốn sẽ phù hợp với các nền tảng mạnh hơn
như Linux hay Windows để tạo thành một hệ thống thu nhận, xử lý, hiển thị, và lưu
trữ hoàn chỉnh.
4.4 Kết luận chương 4
Chương này của luận án trình bày một phương pháp giảm ảnh hưởng của nhiễu
thở lên tín hiệu ICG do tác giả đề xuất dựa trên sự kết hợp của hai phép xử lý tín hiệu là biến đổi wavelet và trung bình tồn bộ. Thuật tốn đã được triển khai thử nghiệm
và đánh giá trên bộ 26 dữ liệu giả lập để kiểm chứng khả năng giảm ảnh hưởng của
nhiễu thở lên tín hiệu ICG trong ba trạng thái thở khác nhau. Kết quả định lượng thu (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
được cho thấy sự hiệu quả của thuật tốn, tạo tiền đề trong việc nâng cao độ chính xác của các thơng số huyết động dựa trên tín hiệu ICG. Nghiên cứu này được công bố trong [CT6]. Đây cũng chính là đóng góp mới cuối cùng của quyển luận án.
117
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN KẾT LUẬN
Với mục tiêu tổng quát là nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật thu nhận tín hiệu
tim đồ trở kháng ngực ICG để ứng dụng trong phép đo thông số cung lượng tim, nghiên cứu sinh đã trải qua một quá trình nghiên cứu dài, đầy thử thách, và đóng góp
được ba đề xuất mới thông qua sáu bài báo đã cơng bố.
Kết quả của tồn bộ q trình đó đã được trình bày đầy đủ và trọn vẹn trong luận
án này. Đầu tiên, nghiên cứu sinh đã lần lượt làm rõ các nền tảng lý thuyết quan trọng
nhất, đã khảo sát các cơng trình nghiên cứu liên quan, và đã xây dựng một bức tranh toàn cảnh về lĩnh vực nghiên cứu của luận án. Thơng qua đó, những vấn đề tồn tại
được chỉ rõ để củng cố cho ba mục tiêu nghiên cứu. Tiếp theo, nghiên cứu sinh đã
hiện thực hóa hai mục tiêu đầu tiên là giải quyết rào cản kỹ thuật về chế tạo thiết bị và rào cản phi kỹ thuật về ứng dụng thực tế của thiết bị trong các cơ sở y tế bằng cách
đề xuất một giải pháp về thiết bị thu nhận tín hiệu ICG theo hướng số hóa đỉnh sóng
mang tần số cao và một giải pháp thay đổi vịtrí đặt điện cực so với cách đo tiêu chuẩn
trong trường hợp bị chồng lấn. Cuối cùng, nghiên cứu sinh xây dựng một bộ cơ sở
dữ liệu nhiễu thở, đề xuất thuật toán tách nhiễu nhở, và đánh giá thuật toán đã xây
dựng bằng dữ liệu thật với sự hỗ trợ của các thiết bị chuyên dụng để giải quyết mục tiêu thứ ba của luận án.
Các đóng góp chính của luận án liên quan chặt chẽ đến ba mục tiêu nghiên cứu đã đặt ra. Cụ thể:
− Đóng góp số 1: đề xuất được kỹ thuật số hóa đỉnh sóng mang để cải tiến hệ thống
đo tín hiệu ICG. Giải pháp này cho phép ghi đo tín hiệu ICG bằng các nền tảng
phần cứng hiệu năng thấp, giúp giảm giá thành nghiên cứu phát triển sản phẩm và mở rộng khả năng tiếp cận lĩnh vực nghiên cứu cho các nhà khoa học đồng nghiệp. − Đóng góp số 2: đề xuất được và triển khai đánh giá thực nghiệm thành cơng một
số vị trí đặt điện cực mới, thay thế cho vị trí tiêu chuẩn. Đóng góp này giúp cho việc ứng dụng kỹ thuật tim đồ trở kháng ngực trên thực tế lâm sàng được đầy đủ và dễ dàng hơn cho các đối tượng bệnh nhân khác nhau.
− Đóng góp số 3: xác định được các đặc trưng của nhiễu thở trong phép đo tín hiệu
ICG và đề xuất thuật toán lọc nhiễu thở bằng phương pháp kết hợp giữa biến đổi
118
Toàn bộ kết quả nghiên cứu chính của luận án cũng đã được nghiên cứu sinh gửi tới các tạp chí và hội nghịchuyên ngành để bình duyệt. Tuy cịn nhiều điểm thiếu sót
và chưa hoàn thiện, nhưng sáu bài báo khoa học đã được đăng tải phần nào chứng tỏ
nội dung của luận án này là chính xác và có ý nghĩa về mặt khoa học. Nghiên cứu
sinh cũng tin rằng các cải tiến kỹ thuật, các đề xuất khoa học, và các dữ liệu đã xây
dựng trong luận án này có thể trở thành những tài liệu tham khảo tin cậy cho các nghiên cứu khác trong cùng lĩnh vực.
HƯỚNG PHÁT TRIỂN (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Do giới hạn về điều kiện triển khai và thời gian nghiên cứu, một số nội dung của luận án chưa được hoàn thiện ở mức độ cao nhất. Những hạn chế đó cũng chính là những hướng phát triển tiềm năng cho luận án như:
− Đánh giá độ chính xác của thơng số cung lượng tim khi sử dụng kỹ thuật số hóa đỉnh sóng mang đểghi đo tín hiệu ICG.
− Thử nghiệm các vịtrí đặt điện cực thay thế với tập mẫu là các bệnh nhân có nhiều thể trạng khác nhau để đánh giá thêm về độ chính xác và giới hạn phạm vi áp dụng (nếu có) trong thực tế.
− Tiếp tục nghiên cứu mở rộng để hoàn thiện bộ dữ liệu nhiễu thở với đối tượng là
người bệnh như tăng số lượng mẫu, phân loại mẫu theo các đặc trưng khác nhau
về tuổi, giới tính, tình trạng bệnh.
− Nghiên cứu các thuật toán xác định các điểm đặc trưng của tín hiệu ICG, cải thiện
độ chính xác của phép xác định điểm đặc trưng và đánh giá hiệu quả của việc nâng
cao chất lượng tín hiệu ICG đã đề xuất đối với việc tính tốn các thơng số huyết
động trong thực tế.
− Phát triển phần mềm tính tốn và hiển thị thông số cung lượng tim và các thông số huyết động khác, từng bước đưa thuật toán và giải pháp phần cứng đã đề xuất vào thử nghiệm thực tế nhằm đánh giá tiềm năng ứng dụng và hướng phát triển.
119
DANH MỤC
CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
[CT1] Phan Dang Hung, Vu Duy Hai, Dao Viet Hung, Chu Quang Dan, Dinh
Thi Nhung, Lai Huu Phuong Trung, (2018), “A Review of Techniques to Remove the Respiratory Noise for Cardiac Output Measurement using Impedance Cardiography” The 2018 IEEE Seventh International
Conference on Communications and Electronics (IEEE ICCE 2018), pp 505-510.
[CT2] Vu Duy Hai, Lai Huu Phuong Trung, Pham Manh Hung, Dao Viet Hung, Pham Phuc Ngoc, Phan Dang Hung, Chu Quang Dan, Tran
Quoc Vi (2018), “Design of Noninvasive Hemodynamic Monitoring
Equipment using Impedance Cardiography”, The 7th International
Conference on the Development of Biomedical Engineering in Vietnam, pp 1-10. DOI: 10.1007/978-981-13-5859-3_1 (Scopus Proceedings
Index)
[CT3] Dao Viet Hung, Phan Dang Hung, Dinh Thi Nhung, Vu Duy Hai, Chu
Quang Dan, (2018), “A New Method of Measuring Impedance
Cardiography for Cardiac Output Estimation by Directly Digitizing the High Frequency Modulated Signal at Lower Sampling Rate”, Journal of
Science & Technology Vol 131, pp 94-99.