ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC
ĐÀO DUY THIỆU
CHẨN ĐOÁN BỆNH CƠ TIM PHÌ ĐẠI
BẰNG ÁP DỤNG KỸ THUẬT
PHÂN TÍCH TÍN HIỆU LÊN DỮ LIỆU ĐIỆN TÂM ĐỒ
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH DƯỢC HỌC
Hà Nội - 2022
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC
Người thực hiện: ĐÀO DUY THIỆU
CHẨN ĐOÁN BỆNH CƠ TIM PHÌ ĐẠI
BẰNG ÁP DỤNG KỸ THUẬT
PHÂN TÍCH TÍN HIỆU LÊN DỮ LIỆU ĐIỆN TÂM ĐỒ
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH DƯỢC HỌC
Khóa: QH.2017.Y
Người hướng dẫn 1: ThS. BS. LÊ ĐÌNH KHIẾT
Người hướng dẫn 2: ThS. BS. NGUYỄN THÁI HÀ DƯƠNG
Hà Nội - 2022
LỜI CẢM ƠN
Em xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc tới hai người thầy đã hướng dẫn
em hoàn thành khóa luận tốt nghiệp: ThS. Lê Đình Khiết và ThS. Nguyễn Thái Hà
Dương. Hai thầy đã tận tình hướng dẫn về cả kiến thức và phương pháp luận, đồng thời
luôn sát sao, động viên em trong suốt quá trình thực hiện và hoàn thành khóa luận tốt
nghiệp này. Em cũng xin bày tỏ lòng kính trọng và cảm ơn ThS. Trần Tiến Đạt. Thầy
đã luôn nhiệt tình chỉ bảo, hướng dẫn, lắng nghe, giúp đỡ em giải quyết từ những vấn đề
nhỏ nhất và góp rất nhiều công sức trong nghiên cứu này của em.
Các thầy không chỉ truyền đạt lại kiến thức mà còn truyền cho em niềm đam mê,
lòng nhiệt huyết với nghề và luôn sẵn sàng giúp đỡ mỗi khi em gặp khó khăn.
Em xin gửi lời cảm ơn tới nhà trường, gia đình và bạn bè, những người đã luôn ở
bên, động viên và khích lệ giúp em vượt qua những gia đoạn khó khăn trong suốt 5 năm
đại học cũng như quá trình thực hiện khóa luận này.
Trong quá trình hoàn thành khóa luận, do kiến thức còn hạn hẹp và nhiều thiếu
sót nên không tránh khỏi những lỗi cần bổ sung. Em kính mong nhận được sự góp ý của
các thầy cô, anh chị để khóa luận của mình được hoàn thiện hơn nữa.
Hà Nội, ngày 06 tháng 06 năm 2022
Sinh viên
Đào Duy Thiệu
DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT
Ký hiệu Ý nghĩa
AI Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo)
AV Atrioventricular (Nút nhĩ thất)
CD Cardiovascular Disease (Rối loạn nhịp tim)
CVD Cardiovascular Disease (Bệnh tim mạch)
DT Decision Tree (cây quyết định)
ECG Electrocardiogram (Điện tâm đồ)
FFT Fast Fourier Transform (Biến đổi nhanh Fourier)
FN False Negative (Âm tính giả)
FP False Positive (Dương tính giả)
HYP Hypertrophic Cardiomyopathy (Phì đại cơ tim)
ML Machine Learning (Máy học)
MI Myocardial Infarction (Nhồi máu cơ tim)
NV Naive Bayes (Bộ phân loại Naive Bayes)
NORM Normal (Bình Thường)
TP True Positive (Dương tính thực)
TN True Negative (Âm tính thực)
SA Sinoatrial Node (Nút xoang)
STTC ST/T Change (Thay đổi ST/T)
SVM Support Vector Machine (Máy vector hỗ trợ)
DANH MỤC HÌNH
Hình1.1 Giảiphẫucủatim.......................... 4
Hình 1.2 Hình ảnh nút xoang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
Hình 1.3 Cách mắc điện tâm đồ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
Hình 1.4 Electrocardiogram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
Hình 2.1 Đồ thị hàm số Sigmoid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
Hình 3.1 Biểu diễn điện tâm đồ chuyển đạo DI của 1 bệnh nhân . . . . . . 24
Hình 3.2 Miền tần số của tín hiệu điện tim sau FFT . . . . . . . . . . . . . 25
Hình 3.3 Thuật toán xác định đỉnh R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
Hình 3.4 Biểu diễn khoảng R-R sau chuẩn hóa tại chuyển đạo DI của 20 bệnh
nhân mắc bệnh phì đại cơ tim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
Hình 3.5 Biểu diễn khoảng R-R sau chuẩn hóa tại chuyển đạo DI của 20
ngườibìnhthường............................. 27
Hình 3.6 Biểu diễn khoảng R-R sau chuẩn hóa tại chuyển đạo V2 của 20
người mắc bệnh phì đại cơ tim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
Hình 3.7 Biểu diễn khoảng R-R sau chuẩn hóa tại chuyển đạo V2 của 20
ngườibìnhthường............................. 28
Hình 3.8 Ma trận nhiễu của mô hình phân tích chuyển đạo DI . . . . . . . . 30
Hình 3.9 Ma trận nhiễu của mô hình phân tích chuyển đạo V2 . . . . . . . 31