− Wavelet bank: là các mảng hữu hạn các phần tử được cấu thành từ các hàm wavelet trực giao, được gọi là các bộ lọc tỉ lệ (chưa chuẩn hóa).
− norm: là hàm tính giá trị hệ số chuẩn hóa, trả về giá trị độ lớn của một vector hay còn gọi là độ dài Euclidean có cơng thức:
‖𝑣‖ = √∑ |𝑣𝑘|2 𝑁
𝑘=1
(4.1)
− qmf: là hàm lọc gương cầu phương (quadrature mirror filter), có chức năng đảo dấu các phần tử lẻ và nghịch đảo vị trí các phần tử trong mảng với công thức:
𝐻𝑖_𝑅(𝑘) = (−1)𝑘𝐿𝑜_𝑅(2𝑁 + 1 − 𝑘), với k = 1, 2, …, 2N. (4.2) − wrev: là hàm ngịch đảo vị trí các phần tử trong mảng hệ số bộ lọc.
Dựa vào đặc trưng về dải phổ của tín hiệu và nhiễu mà tác giả đã xác định, chúng ta có thể phân chia những bộ hệ số đại diện cho tín hiệu có ích, những bộ hệ số nào
đại diện cho nhiễu. Bằng cách loại bỏ đi những hệ số đại diện cho nhiễu, tín hiệu có
thểđược khơi phục mà khơng cịn sự có mặt của thành phần nhiễu. Tuy nhiên, vẫn sẽ
có sự xuất hiện của các băng tần chứa cả nhiễu và tín hiệu do hiện tượng chồng phổ.
Đối với tín hiệu ICG, tác giả tiến hành quá trình đánh giá thử nghiệm bộ lọc dựa trên
biến đổi wavelet trên bộ dữ liệu trên bằng công cụ Wavelet Signal Designer của phần mềm Matlab với các họ hàm wavelet khác nhau, các mức phân giải và khơi phục tín hiệu ở các bậc hệ số khác nhau để đạt được bộ tham số lọc tốt nhất. Sau quá trình thử nghiệm, kết quả cho thấy mức phân giải phù hợp cho xử lý tín hiệu ICG là 10 mức, họ hàm wavelet phù hợp nhất cho giảm nhiễu là Daubechies 8 (db8) [82], nhiễu thở xuất hiện hiện chủ yếu ở các mức phân giải 8, 9, 10. Bằng cách loại bỏ các hệ số chi tiết ở các mức phân giải 8, 9, 10, các hệ số xấp xỉ được giữ nguyên, nhiễu thở có thể
được loại bỏ sơ bộ mà ít làm méo dạng đến tín hiệu sau khi thực hiện q trình khơi
phục tín hiệu. Lo_R = W / norm(W) Hi_R = qmf(Lo_R) Lo_D = wrev(Lo_R) Hi_D = wrev(Hi_R) Wavelet bank
104
Phép trung bình toàn bộ
Thuật tốn trung bình tồn bộ tính tốn một mẫu tín hiệu ICG đại diện cho một chuỗi các chu kỳ tín hiệu ICG tại đầu vào. Việc thực hiện thuật toán được tiến hành dựa trên sựphân đoạn tín hiệu ICG (ban đầu là TEB) thành các chu kì tim. Các chu kì tim này được đánh dấu bằng cách đồng bộ trên trục tọa độ thời gian với đỉnh R của tín hiệu ECG tham chiếu. Do đó việc thu nhận tín hiệu ECG đồng thời với việc thu nhận tín hiệu ICG là cần thiết. Phần thuật tốn trung bình tồn bộ sẽ bao gồm hai pha chính là phát hiện đỉnh R trong tín hiệu ECG và trung bình tồn bộ.
a) Thuật tốn phát hiện đỉnh R trong tín hiệu ECG
Thuật toán được tác giả lựa chọn sử dụng để phát hiện đỉnh R trong tín hiệu ECG là thuật toán Pan-Tompkins. Thuật toán Pan-Tompkins là một thuật toán điển hình trong phát hiện đỉnh R của tín hiệu ECG, được sử dụng một cách phổ biến và cho kết quả phát hiện đỉnh R với độ chính xác cao. Độ chính xác của thuật tốn đã được khẳng
định qua nhiều công bố trên thế giới. Do thuật toán Pan-Tompkins đã được giới thiệu
tại Mục 1.2.2.3 của Chương 1, trong phần này, tác giả khơng trình bày lại nguyên lý hoạt động. Thuật toán sẽđược thực hiện với độ dài tập tín hiệu ECG cốđịnh là 3.000 mẫu tương ứng với 15 giây (tần số lấy mẫu fs = 200 mẫu/giây).
b) Thuật tốn trung bình tồn bộ
Bằng cách ánh xạ tương ứng các vị trí của các đỉnh R trong tín hiệu ECG tham chiếu theo thuật tốn được mơ tả ở phần trước, các tập dữ liệu con này được phân
đoạn thành các chu kỳ dữ liệu của tim. Tập dữ liệu đại diện của thành phần dao động
tim được xây dựng bằng cách lấy trung bình tất cả các chu kỳ của dữ liệu. Tuy nhiên, độ dài của tất cả các chu kỳ dữ liệu không giống nhau do biến đổi nhịp tim. Để khắc
phục tình trạng này, độ dài tối thiểu của chu kỳ dữ liệu được xác định trước khi thực hiện tính trung bình tổng thể. Thuật tốn tính trung bình tất cả các chu kỳ dữ liệu để tạo ra một mẫu đại diện duy nhất của thành phần dao động tim. Việc tính từng phần tử của mẫu trung bình được thực hiện theo cơng thức (3.1).
Thuật tốn được thực hiện với độ dài tập tín hiệu ICG cố định là 3.000 mẫu, tương
ứng với 15 giây (tần số lấy mẫu fs = 200 mẫu/giây). Với nhịp tim của thiết bị tạo tín
hiệu ICG giả lập là 68 nhịp/phút, tổng cộng sẽ có 17 chu kì tín hiệu được trung bình.
Đầu ra của bộ lọc sẽlà chu kì trung bình đại diện của 17 chu kì trên. Việc thực hiện thuật toán với các độ dài khác là hồn tồn có thể. Với các mức độ dài ngắn khác nhau, thuật tốn sẽ có những ưu điểm và nhược điểm tương ứng.
105
4.2 Đề xuất phương pháp và quy trình đánh giá việc lọc nhiễu thở
4.2.1 Phương pháp đánh giá
Trong chương này, bên cạnh đề xuất một thuật toán giảm nhiễu thở mới dựa trên phép biến đổi wavelet và trung bình tồn bộ, tác giả cũng đề xuất thêm một mơ hình
đánh giá hiệu quả lọc nhiễu của các bộ lọc nhiễu thở trong tín hiệu ICG. Mơ hình này cho phép đánh giá một cách chi tiết và định lượng về chất lượng của tín hiệu sau lọc
so với trước lọc. Sơ đồ mơ tả mơ hình đánh giá được thể hiện trong Hình 4.4.