intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện tử: Xây dựng mô hình phối hợp các mạng Nơ-rôn nhận dạng tín hiệu điện tim (ECG)

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:94

Thêm vào BST
Báo xấu
42
lượt xem 8
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề tài nghiên cứu tổng quan về các phương pháp nhận dạng tín hiệu điện tim; giới thiệu chung về mạng Nơ-rôn; xây dựng mô hình phối hợp các mạng Nơ-rôn nhận dạng tín hiệu điện tim (ECG); kết quả tính toán và mô phỏng. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện tử: Xây dựng mô hình phối hợp các mạng Nơ-rôn nhận dạng tín hiệu điện tim (ECG)

  1. BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SAO ĐỎ NGUYỄN QUANG LONG XÂY DỰNG MÔ HÌNH PHỐI HỢP CÁC MẠNG NƠ-RÔN NHẬN DẠNG TÍN HIỆU ĐIỆN TIM (ECG) LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS. ĐỖ VĂN ĐỈNH HẢI DƯƠNG – NĂM 2021
  2. BỘ CÔNG THƯƠNG CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC SAO ĐỎ Độc lập – Tự do – Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Nguyễn Quang Long Mã học viên: 1800997 Ngày, tháng, năm sinh: 18/8/1987 Nơi sinh: Hải Dương Ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 8520203 1. Tên đề tài: Xây dựng mô hình phối hợp các mạng Nơ-rôn nhận dạng tín hiệu điện tim (ECG) 2. Nội dung: - Tổng quan về các phương pháp nhận dạng tín hiệu điện tim; - Giới thiệu chung về mạng Nơ-rôn; - Xây dựng mô hình phối hợp các mạng Nơ-rôn nhận dạng tín hiệu điện tim (ECG); - Kết quả tính toán và mô phỏng. 3. Ngày giao nhiệm vụ: Tháng 9/2020 4. Ngày hoàn thành nhiệm vụ: Tháng 4/2021 5. Người hướng dẫn khoa học: TS. Đỗ Văn Đỉnh Hải Dương, ngày 9 tháng 10 năm 2020 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TRƯỞNG BỘ MÔN (Ký, ghi rõ họ tên) (Ký, ghi rõ họ tên) TS. Đỗ Văn Đỉnh Nguyễn Thị Phương Oanh TL. HIỆU TRƯỞNG
  3. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam các kết quả nghiên cứu trong luận văn tốt nghiệp này là các kết quả thu được trong quá trình nghiên cứu của riêng học viên với sự hướng dẫn của TS. Đỗ Văn Đỉnh. Không sao chép kết quả nghiên cứu của các công trình nghiên cứu khác. Nội dung nghiên cứu có tham khảo và sử dụng một số thông tin, tài liệu từ các nguồn tài liệu đã được liệt kê trong danh mục tài liệu tham khảo. Nếu sai tôi xin chịu mọi hình thức kỷ luật theo quy định. Hải Dương, ngày 31 tháng 3 năm 2021 Tác giả luận văn Nguyễn Quang Long Học viên: Nguyễn Quang Long i Ngành: Kỹ thuật điện tử
  4. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ LỜI CẢM ƠN Với lòng kính trọng và biết ơn, đầu tiên em xin chân thành gửi lời cảm ơn tới TS. Đỗ Văn Đỉnh, Thầy đã tận tình giảng dạy, hướng dẫn, giúp đỡ tác giả trong quá trình học tập và hoàn thiện làm luận văn. Tác giả xin chân thành cảm ơn các thầy, cô đã trực tiếp giảng dạy trong toàn khóa học; cám ơn tập thể các thầy cô giáo Khoa Điện, trường Đại học Sao Đỏ; lãnh đạo Trường Cao đẳng Cơ giới Xây dựng; tập thể khoa Điện - trường Cao đẳng Cơ giới Xây dựng đã quan tâm, tạo điều kiện và giúp đỡ tác giả trong quá trình học tập, nghiên cứu; cảm ơn anh, em, bạn bè, đồng nghiệp và gia đình đã động viên, hỗ trợ, đóng góp ý kiến giúp em hoàn thành luận văn này. Dưới sự hướng dẫn của TS. Đỗ Văn Đỉnh và sự cố gắng, nỗ lực của bản thân đến nay Luận văn đã hoàn thành. Tuy nhiên, báo cáo của Luận văn không tránh khỏi những thiếu sót, rất mong nhận được sự góp ý của các thầy, cô và bạn đọc để Luận văn của tác giả được hoàn thiện hơn. Xin trân trọng cảm ơn! Học viên: Nguyễn Quang Long ii Ngành: Kỹ thuật điện tử
  5. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ MỤC LỤC Trang LỜI CAM ĐOAN .............................................................................................................i LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................. ii MỤC LỤC ..................................................................................................................... iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC TỪ VIẾT TẮT ....................................................vi DANH MỤC CÁC BẢNG .......................................................................................... viii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ .........................................................................x MỞ ĐẦU .........................................................................................................................1 1. Lý do chọn đề tài .....................................................................................................1 2. Tính cấp thiết của đề tài ..........................................................................................1 3. Mục tiêu nghiên cứu ................................................................................................2 3.1. Mục tiêu tổng quát .............................................................................................2 3.2. Mục tiêu cụ thể ..................................................................................................2 4. Nội dung nghiên cứu ...............................................................................................2 5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ...........................................................................2 5.1. Đối tượng nghiên cứu ........................................................................................2 5.2. Phạm vi nghiên cứu ...........................................................................................2 6. Phương pháp nghiên cứu .........................................................................................2 7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài ................................................................2 7.1. Ý nghĩa khoa học ...............................................................................................2 7.2. Ý nghĩa thực tiễn................................................................................................2 8. Cấu trúc đề tài .........................................................................................................3 Chương 1. TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ...................................................4 NHẬN DẠNG TÍN HIỆU ĐIỆN TIM ............................................................................4 1.1. Đặt vấn đề.............................................................................................................4 1.2. Tình hình nghiên cứu ngoài nước ........................................................................6 1.3. Tình hình nghiên cứu trong nước .......................................................................10 1.4. Định hướng nghiên cứu của đề tài .....................................................................12 1.5. Kết luận chương 1 ..............................................................................................12 Chương 2. GIỚI THIỆU CHUNG VỀ MẠNG NƠ-RÔN ............................................13 2.1. Trí tuệ nhân tạo ..................................................................................................13 2.2. Nơ-rôn sinh học ..................................................................................................16 2.3. Mạng nơ-rôn nhân tạo ........................................................................................17 Học viên: Nguyễn Quang Long iii Ngành: Kỹ thuật điện tử
  6. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ 2.3.1. Lịch sử hình thành và phát triển ...................................................................17 2.3.2. Mô hình mạng nơ-rôn nhân tạo ....................................................................18 2.3.3. Các hàm kích hoạt ........................................................................................21 2.3.4. Phân loại các mạng nơ-rôn ...........................................................................23 2.4. Huấn luyện mạng nơ-rôn....................................................................................25 2.5. Một số ứng dụng của mạng nơ-rôn ....................................................................25 2.6. Một số mạng nơ-rôn được đề xuất để ứng dụng nhận dạng tín hiệu điện tim ...27 2.6.1. Mạng MLP ....................................................................................................27 2.6.2. Mạng nơ-rôn mờ TSK ..................................................................................30 2.6.3. Máy véc-tơ hỗ trợ SVM ................................................................................37 2.6.4. Rừng ngẫu nhiên RF .....................................................................................38 2.7. Kết luận chương 2 ..............................................................................................39 Chương 3. XÂY DỰNG MÔ HÌNH PHỐI HỢP CÁC MẠNG NƠ-RÔN NHẬN DẠNG TÍN HIỆU ĐIỆN TIM ......................................................................................40 3.1. Trích chọn đặc tính tín hiệu điện tim ECG ........................................................40 3.1.1. Phát hiện đỉnh R ............................................................................................41 3.1.2. Phân tích phức bộ QRS theo các hàm Hermite cơ sở ...................................44 3.2. Xây dựng các mô hình nhận dạng đơn ...............................................................48 3.2.1. Quy trình xây dựng các mô hình đơn ...........................................................48 3.2.2. Xây dựng mô hình mạng MLP .....................................................................49 3.2.3. Xây dựng mô hình mạng TSK ......................................................................49 3.2.4. Xây dựng mô hình véc-tơ hỗ trợ SVM .........................................................49 3.2.5. Mô hình rừng ngẫu nhiên RF........................................................................50 3.3. Phối hợp mạng nơ-rôn nhận dạng tín hiệu điện tim bằng mô hình cây quyết định 51 3.3.1. Đề xuất mô hình kết hợp...............................................................................51 3.3.2. Quy trình xây dựng cây quyết định cho khối tổng hợp kết quả ...................53 3.3.3. Cây quyết định ..............................................................................................54 3.4. Kết luận chương 3 ..............................................................................................60 Chương 4. KẾT QUẢ TÍNH TOÁN, MÔ PHỎNG ......................................................54 4.1. Xây dựng các bộ số liệu mẫu .............................................................................54 4.1.1. Cơ sở dữ liệu MIT-BIH ................................................................................54 4.1.2. Cơ sở dữ liệu MGH/MF ...............................................................................57 4.2. Các chỉ tiêu đánh giá chất lượng mô hình nhận dạng tín hiệu điện tim.............58 4.3. Kết quả mô hình nhận dạng đơn ........................................................................59 Học viên: Nguyễn Quang Long iv Ngành: Kỹ thuật điện tử
  7. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ 4.3.1. Trên bộ cơ sở dữ liệu MIT-BIH ...................................................................59 4.3.2. Trên bộ cơ sở dữ liệu MGH/MF ...................................................................62 4.4. Kết quả thử nghiệm mô hình kết hợp mạng nơ-rôn bằng cây quyết định..........63 4.4.1. Thử nghiệm kết hợp giữa ba mạng cơ sở MLP, TSK và SVM ....................63 4.4.2. Các thử nghiệm kết hợp khác .......................................................................66 4.5. Kết luận chương 4 ..............................................................................................69 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .......................................................................................70 Kết luận .....................................................................................................................70 Kiến nghị ...................................................................................................................70 Học viên: Nguyễn Quang Long v Ngành: Kỹ thuật điện tử
  8. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ, cụm từ Tiếng Anh Tiếng Việt viết tắt ANN Artificial Neural Network Mạng nơ-rôn nhân tạo BPN Back Propagation Network Mạng lan truyền ngược CHF Congestive heart failure Suy tim sung huyết DNN Deep Neural Networks Mạng nơ-rôn sâu DT Decision Tree Cây quyết định ECG ElectroCardioGram Điện tâm đồ ELM Elaboration Likelihood Model Xây dựng khả năng mô hình Independent Component FastICA Phân tích thành phần độc lập Analysis FFN Feed Forward Network Mạng truyền thẳng FIR Finite Impulse Response Filter Bộ lọc có đáp ứng xung hữu hạn FN False Negative Chẩn đoán âm tính sai FP False Positive Chẩn đoán dương tính sai Independent Component ICA Phân tích thành phần độc lập Analysis KNN K-nearest neighbors Thuật toán học máy có giám sát L Left Bundle Branch Block Beat Block nhánh trái LVQ Learning Vector Quantization Học tập Vector sự lượng tử hóa MGH/MF MGH/MF Waveform Database Cơ sở dữ liệu MGH/MF MIT-BIH MITBIH Arrhythmia Database Cơ sở dữ liệu MITBIH Multi-Layer Perceptron Mạng nơ-rôn truyền thẳng nhiều MLP Network lớp PCA Principal Components Analysis Phép phân tích thành phần chính PCA Principal Component Analysis Phân tích theo thành phần chính QRS QRS Complex Phức bộ QRS R Right Bundle Branch Block Beat Block nhánh phải RF Random Forest Rừng ngẫu nhiên RR Relative Risk Tỷ số nguy cơ tử vong S raventricular Premature Beat Loạn nhịp thất trên SNR Signal-to-noise ratio Tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu SVD Singular Value Decomposition Phân tích theo các giá trị kỳ dị Học viên: Nguyễn Quang Long vi Ngành: Kỹ thuật điện tử
  9. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ Từ, cụm từ Tiếng Anh Tiếng Việt viết tắt SVM Support Vector Machine Máy vectơ hỗ trợ TN True Negative Số trường hợp chẩn đoán âm tính đúng Số trường hợp chẩn đoán dương TP True Positive tính đúng Takaga – Sugeno – Kang neuro TSK Mạng nơ-rôn logic mờ TSK fuzzy network TTNT Artificial intelligence Trí tuệ nhân tạo Premature Ventricular V Ngoại tâm thu thất Contraction Học viên: Nguyễn Quang Long vii Ngành: Kỹ thuật điện tử
  10. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 3.1. Bảng phân chia số lượng mẫu học và mẫu kiểm tra của 3 loại nhịp ............56 Bảng 3.2. Ví dụ số liệu cụ thể của sáu mẫu học (từ 1 6) và ba mẫu kiểm tra (từ 7 9) .......................................................................................................................................56 Bảng 3.3. Ma trận phân bố kết quả nhận dạng ba loại mẫu nhịp bằng cây quyết định .57 Bảng 3.4. Bảng phân chia số lượng mẫu học và mẫu kiểm tra của 3 loại nhịp ............57 Bảng 3.5. Bảng số liệu học và kiểm tra cho ví dụ 2 ......................................................58 Bảng 3.6. Kết quả nhận dạng của Ví dụ 2 .....................................................................60 Bảng 4.1. Bảng phân chia số lượng mẫu học và mẫu kiểm tra của 7 loại rối loạn nhịp tim từ CSDL MIT-BIH ..................................................................................................55 Bảng 4.2. Bảng phân chia số lượng mẫu học và mẫu kiểm tra của 2 loại nhịp ............55 Bảng 4.3. Bảng phân chia số lượng mẫu học và mẫu kiểm tra của 3 loại nhịp ............57 Bảng 4.4. Bảng phân chia số lượng mẫu học và mẫu kiểm tra của 2 loại nhịp ............57 Bảng 4.5. Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 7 loại mẫu nhịp bằng mạng MLP ........59 Bảng 4.6. Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 7 loại mẫu nhịp bằng mạng TSK .........60 Bảng 4.7. Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 7 loại mẫu nhịp bằng mạng SVM........60 Bảng 4.8. Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 7 loại mẫu nhịp bằng RF .....................60 Bảng 4.9. Các thông số đánh giá chất lượng của bốn mô hình cơ sở MLP, TSK, SVM và RF khi nhận dạng 7 loại nhịp, thử nghiệm trên bộ CSDL MIT-BIH .......................61 Bảng 4.10. Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 2 loại mẫu nhịp: Normal và abnormal .......................................................................................................................................61 Bảng 4.11. Các thông số đánh giá chất lượng của bốn mô hình cơ sở MLP, TSK, SVM và RF khi nhận dạng hai loại nhịp, thử nghiệm trên bộ CSDL MIT-BIH ....................62 Bảng 4.12. Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 3 loại mẫu nhịp bằng mạng MLP ......62 Bảng 4.13. Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 3 loại mẫu nhịp bằng mạng TSK .......62 Bảng 4.14. Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 3 loại mẫu nhịp bằng mạng SVM......62 Bảng 4.15. Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 3 loại mẫu nhịp bằng mạng RF .........63 Bảng 4.16. Các thông số đánh giá chất lượng của bốn mô hình cơ sở MLP, TSK, SVM và RF khi nhận dạng ba loại nhịp, thử nghiệm trên bộ CSDL MGH/MF .....................63 Bảng 4.17. Các thông số đánh giá chất lượng của bốn mô hình cơ sở MLP, TSK, SVM và RF khi nhận dạng hai loại nhịp, thử nghiệm trên bộ CSDL MGH/MF ....................63 Bảng 4.18. Ma trận phân bố kết quả nhận dạng 7 loại mẫu nhịp bằng mô hình kết hợp MLP, TSK, SVM ...........................................................................................................64 Học viên: Nguyễn Quang Long viii Ngành: Kỹ thuật điện tử
  11. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ Bảng 4.19. Các thông số đánh giá chất lượng của bốn mô hình cơ sở MLP, TSK, SVM và mô hình kết hợp MLP-TSK-SVM khi nhận dạng 7 loại nhịp ..................................64 Bảng 4.20. Bảng kết quả của các mô hình kết hợp kết quả của ba mô hình nhận dạng đơn MLP-TSK-SVM .....................................................................................................65 Bảng 4.21. Kết quả nhận dạng 7 loại nhịp (CSDL MIT-BIH) bằng các mô hình đơn và các mô hình kết hợp.......................................................................................................66 Bảng 4.22. Kết quả nhận dạng 2 loại nhịp (CSDL MIT-BIH) bằng các mô hình đơn và các mô hình kết hợp.......................................................................................................67 Bảng 4.23. Kết quả nhận dạng 3 loại nhịp (CSDL MGH/MF) bằng các mô hình đơn và các mô hình kết hợp.......................................................................................................67 Bảng 4.24. Kết quả nhận dạng 2 loại nhịp (CSDL MGH/MF) bằng các mô hình đơn và các mô hình kết hợp.......................................................................................................68 Học viên: Nguyễn Quang Long ix Ngành: Kỹ thuật điện tử
  12. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Trang Hình 1.1. Tín hiệu điện tim và các phân tích cơ bản từ tín hiệu điện tim .......................5 Hình 1.2. Hình dáng và thành phần chính của tín hiệu điện tim ECG ............................6 Hình 1.3. Mô hình chung của hệ thống nhận dạng tín hiệu điện tim ECG .....................6 Hình 1.4. Sơ đồ khối của bộ phân tích tín hiệu ECG ......................................................7 Hình 1.5. Sơ đồ khối hệ thống phân tích ECG dựa trên mạng nơ-rôn ............................7 Hình 1.6. Các khối xử lý tín hiệu ...................................................................................11 Hình 2.1. Các quá trình phát triển của trí tuệ nhân tạo [37]. .........................................14 Hình 2.2. Ảnh hưởng của TTNT tới các lĩnh vực[37]...................................................14 Hình 2.3. Mô hình xử lý ngôn ngữ điển hình của TTNT [37] ......................................15 Hình 2.4. Mô hình mạng nơ-rôn sinh học .....................................................................16 Hình 2.5. Mô hình một nơ-rôn nhân tạo ........................................................................18 Hình 2.6. Hình hàm đồng nhất ......................................................................................21 Hình 2.7. Hàm bước nhị phân (Binary step function) ...................................................22 Hình 2.8. Hàm Sigmoid .................................................................................................22 Hình 2.9. Hàm sigmoid lưỡng cực ................................................................................22 Hình 2.10. Mô hình mạng nơ-rôn một lớp ....................................................................23 Hình 2.11. Mô hình mạng nơ-rôn 3 lớp truyền thẳng ...................................................24 Hình 2.12. Mô hình mạng nơ-rôn 3 lớp hồi quy ...........................................................24 Hình 2.13. Mô hình học có thầy (Supervised learning model) .....................................25 Hình 2.14. Mạng MLP với một lớp ẩn ..........................................................................27 Hình 2.15. Mạng nơ–rôn mờ TSK.................................................................................31 Hình 2.16. Vùng dữ liệu ................................................................................................37 Hình 2.17. SVM phân tách dữ liệu bằng dải bóng mờ chia các quan sát thành hai nhóm. Đường thẳng ở giữa dải bóng mờ là đường biên (boundary). ............................38 Hình 3.1. Sơ đồ quy trình xây dựng véc tơ đặc tính cho tín hiệu điện tim ...................41 Hình 3.2. Sơ đồ hoạt động của thuật toán phát hiện đỉnh R ..........................................41 Hình 3.3. Phân bố phổ năng lượng của tín hiệu ECG ...................................................42 Hình 3.4. Phân bố phổ năng lượng của tín hiệu ECG gốc (a), kết quả sau khi lọc (b) .42 Hình 3.5. Mối quan hệ giữa QRS (a) và tín hiệu lấy trung bình tín hiệu theo thời gian (b) .......................................................................................................................................43 Hình 3.6. Ví dụ các bước phát hiện đỉnh R: ..................................................................44 Hình 3.7. Đồ thị của hàm Hermite bậc n: ......................................................................45 Học viên: Nguyễn Quang Long x Ngành: Kỹ thuật điện tử
  13. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ Hình 3.8. Xấp xỉ tín hiệu ECG bằng N hàm Hermite cơ sở đầu tiên: ...........................47 Hình 3.9. Đồ thị khảo sát sai số xấp xỉ theo số lượng các hàm Hermite cơ sở .............47 Hình 3.10. Hình ảnh khai triển các loại nhịp tím khác theo 16 hàm Hermite đầu tiên .48 Hình 3.11. Quá trình xây dựng các cây quyết định thành phần ....................................50 Hình 3.12. Quá trình kiểm tra của mô hình rừng ngẫu nhiên RF ..................................50 Hình 3.13. Sơ đồ chung của mô hình kết hợp sử dụng nhiều mô hình nhận dạng đơn 51 Hình 3.14. Sơ đồ khối chung của hệ thống kết hợp song song nhiều mô hình đơn ......52 Hình 3.15. Sơ đồ nguyên lý quá trình tạo cây quyết định .............................................53 Hình 3.16. Mô hình cây quyết định dạng nhị phân [3] .................................................54 Hình 3.17. Chuyển một nút bậc cao (a) thành một nút nhị phân (b) [3] .......................55 Hình 3.18. Cây quyết định xây dựng từ bộ số liệu có 90 mẫu (ví dụ 1) .......................56 Hình 3.19. Cấu trúc cây quyết định tạo ra từ bộ số liệu trong bảng 3.5 ........................59 Hình 4.1. Hình dáng mẫu phức bộ QRS của các loại nhịp A, E, L, R, I và V ..............57 Hình 4.2. Hình dáng mẫu phức bộ QRS của các loại nhịp V, S, N ...............................58 Hình 4.3. So sánh số mẫu nhận dạng sai, chẩn đoán âm tính sai FN, chẩn đoán dương tính sai FP của ba mô hình nhận dạng cơ sở và mô hình kết hợp .................................64 Học viên: Nguyễn Quang Long xi Ngành: Kỹ thuật điện tử
  14. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Ngày nay, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ kỹ thuật điện tử, công nghệ thông tin và trí tuệ nhân tạo đã mở ra nhiều ứng dụng hữu ích và đem lại hiệu quả kinh tế cao trong đời sống xã hội. Trong y học, công nghệ thông tin và điện tử đã đem lại nhiều ứng dụng trong việc chăm sóc, bảo vệ sức khỏe con người. Mặt khác, các bác sĩ luôn cần có các thông tin chính xác phục vụ công tác chuẩn đoán, xác định bệnh, điều trị, tư vấn và theo dõi diễn biến bệnh của bệnh nhân. Tín hiệu điện tim (ECG) là tín hiệu y sinh cơ bản và quan trọng được sử dụng để xác định tình trạng sức khỏe của một người. Tín hiệu ECG là nguồn thông tin quý giá để xác định các bệnh lý về tim mạch. Nhận dạng tín hiệu ECG là một trong những vấn đề mà khoa học và công nghệ hiện nay đang được tiếp tục quân tâm, đầu tư nghiên cứu, đây là một vấn đề khó, yêu cầu độ chính xác và độ tin cậy cao. Một trong những nguyên nhân gây khó khăn cho nhận dạng tín hiệu ECG là sự ảnh hưởng bởi quá trình chuyển động của người bệnh đặc biệt là các hoạt động của quá trình hô hấp gây ra. Đã có nhiều nghiên cứu về phương pháp nhận dạng tín hiệu điện tim dùng mạng Nơ-rôn như: mạng Nơ-rôn mờ STK, mạng Nơ-rôn kinh điểm MLP, mạng Nơ- rôn tích chập…. Để nâng cao chất lượng, độ chính xác khi nhận dạng tín hiệu điện tim Luận văn đề xuất phối hợp nhiều mạng Nơ-rôn khác nhau. 2. Tính cấp thiết của đề tài Tim là một bộ phận quan trọng trong hệ tuần hoàn cơ thể của con người cũng như cơ thể của động vat. Việc hoạt động của tim rất quan trọng đối với cơ thể, khi có bất cứ tổn thương nào tới tim sẽ có thể ảnh hưởng tới sự sống. Chính vì vậy việc kiểm tra sức khoẻ của tim thường xuyên là yếu tố hàng đầu giúp đánh giá tình trạng sức khỏe của mỗi người. Hoạt động của tim được thể hiện qua nhiều yếu tố khác nhau, trong đó những tín hiệu điện sinh học do tim phát ra là một trong những yếu tố quan trọng nhất để đánh giá hoạt động của tim. Thông qua những tín hiệu điện tim dưới dạng sóng hay điện tâm đồ các bác sĩ có thể chuẩn đoán được một số vấn đề liên quan đến tim như: dị tật bẩm sinh ở tim, bênh van tim, loạn nhịp tim, tiểu đường, đái tháo đường,… Đã có nhiều công trình nghiên cứu về nhận dạng tín hiệu điện tim ECG sử dụng mạng nơ-rôn cho kết quả chính xác. Tác giả để xuất giải pháp kết hợp/phối hợp nhiều mô hình mạng nơ-rôn sử dụng cây quyết định. Việc phối hợp nhiều mạng Nơ-rôn nhận dạng tín hiệu điện tim ECG giúp tín hiệu nhận dạng được chính xác hơn từ đó hỗ trợ bác sĩ chuyên khoa chẩn đoán bệnh lý cũng như theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân, đồng thời đưa ra pháp đồ điều trị cho các bệnh về tim phù hợp hơn. Học viên: Nguyễn Quang Long 1 Ngành: Kỹ thuật điện tử
  15. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ 3. Mục tiêu nghiên cứu 3.1. Mục tiêu tổng quát Nghiên cứu, áp dụng mạng Nơ – rôn để xây dựng mô hình dự báo cho bài toán phi tuyến 3.2. Mục tiêu cụ thể - Xây dựng mô hình nhận dạng tín hiệu điện tim dựa trên hình ảnh bộ tín hiệu điện tim mẫu. - Đề xuất mô hình nhận dạng tín hiệu điện tim sử dụng mô hình phối hợp các mạng Nơ – rôn 4. Nội dung nghiên cứu - Tổng quan về các phương pháp nhận dạng tín hiệu điện tim. - Giới thiệu chung về mạng Nơ – rôn. - Xây dựng mô hình phối hợp các mạng nơ-rôn nhận dạng tín hiệu điện tim. - Kết quả tính toán, mô phỏng. 5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 5.1. Đối tượng nghiên cứu - Bộ tín hiệu mẫu tín hiệu điện tim - Các mô hình mạng Nơ-rôn (MLP, TSK, SVM, RF, và mô hình phối hợp giữa các mạng MPL-TSK-SVM, MLP-TSK-RF, MLP-RF-SVM, RF-TSK-SVM, MLP- TSK-SVM-RF). 5.2. Phạm vi nghiên cứu Nghiên cứu, nhận dạng tín hiệu điện tim từ bộ tín hiệu mẫu. 6. Phương pháp nghiên cứu - Nghiên cứu tài liệu: Các mô hình, phương pháp nhận dạng tín hiệu điện tim đã được công bố trên sách, tạp chí,... - Nghiên cứu thực nghiệm: tính toán, mô phỏng trên phần mềm Matlab kết quả nhận dạng tín hiệu điện tim ECG. 7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 7.1. Ý nghĩa khoa học Đề xuất mô hình phối hợp các mạng Nơ-rôn nhận dạng tín hiệu điện tim để tăng độ chính xác. 7.2. Ý nghĩa thực tiễn Bài toán nhận dạng tín hiệu ECG có ý nghĩa thực tiễn cao, chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim sẽ hỗ trợ bác sĩ chuyên khoa chẩn đoán tình trạng sức khỏe của người Học viên: Nguyễn Quang Long 2 Ngành: Kỹ thuật điện tử
  16. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ bệnh. Vì vậy, đề xuất một giải pháp nhằm nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu ECG có ý nghĩa quan trọng trong thực tiễn, góp phần bổ sung vào các giải pháp hỗ trợ cho quá trình chẩn đoán, xác định, điều trị và theo dõi bệnh của bác sĩ tuyến cơ sở. 8. Cấu trúc đề tài Cấu trúc của luận văn gồm 04 chương, ngoài ra còn mục lục, danh sách các ký hiệu, từ viết tắt; bảng/hình vẽ, đồ thị; các tài liệu tham khảo; cụ thể: Chương 1: Tổng quan về các phương pháp nhận dạng tín hiệu điện tim Chương 2: Giới thiệu chung về mạng nơ-rôn Chương 3: Xây dựng mô hình phối hợp các mạng nơ-rôn nhận dạng tín hiệu điện tim Chương 4: Kết quả tính toán, mô phỏng Kết luận và khuyến nghị Học viên: Nguyễn Quang Long 3 Ngành: Kỹ thuật điện tử
  17. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ Chương 1. TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG TÍN HIỆU ĐIỆN TIM 1.1. Đặt vấn đề Tim là một bộ phận quan trọng trong hệ tuần hoàn cơ thể của con người cũng như cơ thể của động vật. Với chức năng bơm máu đều đặn qua các đường động mạch, đem dưỡng khí và chất dinh dưỡng đi lên não bộ và nuôi toàn bộ cơ thể, mặt khác tim cũng có nhiệm vụ đào thải các chất không phù hợp với cơ thể trong quá trình trao đổi chất. Tim sẽ hút máu chứa CO2 trở lại tim và đưa tới phổi trao đổi khí này lấy O2,… Việc hoạt động của tim rất quan trọng đối với cơ thể, khi có bất cứ tổn thương nào tới tim sẽ có thể ảnh hưởng tới sự sống. Chính vì vậy việc kiểm tra sức khỏe của tim thường xuyên là yếu tố hàng đầu giúp đánh giá tình trạng sức khỏe của mỗi người. Tim hoạt động được là nhờ một xung điện truyền qua hệ thống thần kinh tự trị của tim. Xung điện được bắt đầu từ một hạch gọi là nút xoang nhĩ (SA sinoatrial) gồm các tế bào có khả năng tự tạo xung điện (Electric Impulse). Xung điện này truyền ra các cơ chung quanh làm co bóp hai tâm nhĩ. Sau đó dòng điện tiếp tục truyền theo 1 chuỗi tế bào đặc biệt tới một hạch khác gọi là nút nhĩ thất (AV Atrioventricular) nằm gần khu tiếp giáp giữa các tâm thất rồi theo chuỗi tế bào sợi Purkinje chạy dọc theo vách chia hai tâm thất lan vào các cơ chung quanh làm hai tâm thất co bóp (tạo nên phức bộ QRS). Sau đó xung điện giảm đi, tâm thất dãn ra. Hoạt động của tim được thể hiện qua nhiều yếu tố khác nhau, trong đó những tín hiệu điện sinh học do tim phát ra là một trong những yếu tố rất quan trọng nhất để đánh giá hoạt động của tim. Thông qua những tín hiệu điện tim dưới dạng sóng hay điện tâm đồ (ElectroCardioGram gọi tắt là ECG). Để thu được tín hiệu ECG, người ta đặt các điện cực của máy ghi ECG lên cơ thể. Tùy theo vị trí đặt các điện cực mà hình dáng của tín hiệu ECG sẽ khác nhau. Tín hiệu ECG chứa thông tin chủ yếu để xác định các bệnh lý về tim mạch. Như trên hình 1.2 tín hiệu điện tim là một đường cong ghi lại sự biến thiên của điện áp do tim sinh ra khi hoạt động, hình dáng chính của tín hiệu điện tim ECG là tổng hợp của các sóng P, phức bộ QRS và sóng T. Trong đó, phức bộ QRS chứa nhiều thông tin quan trọng nhất, cụ thể [5, 21]: Học viên: Nguyễn Quang Long 4 Ngành: Kỹ thuật điện tử
  18. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ Hình 1.1. Tín hiệu điện tim và các phân tích cơ bản từ tín hiệu điện tim - Có 12 chuyển đạo được xây dựng dựa trên vị trí đặt các điện cực, trong đó chuyển đạo tay trái – tay phải là chuyển đạo được quan tâm nhiều nhất vì nó biểu hiện rõ nét nhất các pha co dãn của tim; - Sóng P đại diện cho làn sóng khử cực lan truyền từ nút xoang sang tâm nhĩ. Khoảng PR là khoảng thời gian cần thiết để xung điện đi từ nút xoang qua nút nhĩ thất (AV) vào các tâm thất. Phức bộ QRS là quá trình khử cực tâm thất. Sóng Q đại diện quá trình khử cực từ trái sang phải của vách ngăn lên tâm thất. Sóng R đại diện quá trình khử cực sớm của tâm thất. Sóng S đại diện quá trình khử cực muộn của tâm thất. Đoạn ST là thời điểm tâm thất được khử cực hoàn toàn và đoạn này có điện thế trùng với đường đẳng điện. Khoảng QT là thời gian xảy ra cả hai quá trình khử cực và tái cực tâm nhĩ. - Sóng T đại diện tái cực thất và thời gian kéo dài hơn so với quá trình khử cực; Một tín hiệu ECG bình thường có các thông số cơ bản như sau: - Số nhịp tim trung bình của một người bình thường là từ 50÷100 nhịp/phút; - Biên độ (mV): Phức bộ QRS < 1,5; sóng P < 0,25; sóng Q bằng khoảng 25 % so với sóng R kế đó, cuối cùng sóng T có giá trị trong khoảng 0,1÷0,5; - Thời gian tồn tại (ms): Phức bộ QRS là 50 ÷ 100, P-R là 120 ÷ 200, QT là 350÷440, S-T là 50÷150, sóng P < 120. Học viên: Nguyễn Quang Long 5 Ngành: Kỹ thuật điện tử
  19. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ Hình 1.2. Hình dáng và thành phần chính của tín hiệu điện tim ECG Thông qua tín hiệu điện tim bác sĩ có thể chẩn đoán được một số vấn đề liên quan đến tim như: dị tật bẩm sinh ở tim, bệnh van tim, loạn nhịp tim, tiểu đường, đái tháo đường, … Mô hình chung của một hệ thống nhận dạng tín hiệu điện tim thể hiện như hình 1.3, gồm bốn khối chính: Thu thập, tiền xử lý, trích chọn đặc tính, nhận dạng. Hình 1.3. Mô hình chung của hệ thống nhận dạng tín hiệu điện tim ECG 1.2. Tình hình nghiên cứu ngoài nước Nhận dạng tín hiệu ECG là một trong những vấn đề kỹ thuật vẫn đang được quan tâm, đầu tư nghiên cứu. Hiện nay, do đây là một vấn đề khó, phức tạp liên quan đến con người đòi hỏi yêu cầu độ chính xác và độ tin cậy cao. Việc nhận dạng tín hiệu ECG đã được nghiên cứu từ rất lâu ở những nước phát triển. Điển hình như các hãng sản xuất thiết bị y tế như hãng Advanced, hãng Kalamed, hãng Fukuda, hãng Contec... đã cho ra đời nhiều loại thiết bị đo điện tim. Mỗi thiết bị có những phương pháp nhận dạng khác nhau, cụ thể như: Xử lý tín hiệu ECG để phát hiện sự bất thường bằng việc sử dụng phương pháp phân loại sóng đa độ phân giải và mạng nơ-rôn nhân tạo [5] Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đưa ra hướng nghiên cứu sử dụng nơ – rôn nhân tạo kết hợp với tính năng biến đổi sóng rời rạc và hình thái để phân tích tín hiệu ECG. Tín hiệu ECG được phân tích thành hai lớp tín hiệu (tín hiệu ECG bất thường và tín hiệu bình thường) bằng việc sử dụng nhiều mạng nơ rơn khác nhau để phân tích. Cơ sở dữ liệu loạn nhịp tim được sử dụng là MITH BIH. Học viên: Nguyễn Quang Long 6 Ngành: Kỹ thuật điện tử
  20. Trường Đại học Sao Đỏ Luận văn Thạc sĩ Hình 1.4. Sơ đồ khối của bộ phân tích tín hiệu ECG Các mạng nơ-rôn được sử dụng trong nghiên cứu để phân tích tín hiệu gồm mạng nơ-rôn lan truyền ngược (BPN), mạng nơ-rôn truyền thẳng (FFN), mạng nơ-rôn nhiều lớp (MLP). Hiệu suất phân loại được đo theo độ nhạy (Se), tiên lượng dương tính (PP), tính đặc hiệu (SP). Qua nghiên cứu nhóm tác giả đã đạt được độ chính xác tổng thể lên tới 97,8% khi sử dụng mạng nơ-rôn lan truyền ngược và mạng nơ-rôn truyền thẳng và đạt được độ chính xác 100% khi sử dụng mạng nơ-rôn truyền thẳng nhiều lớp với các lớp tế bào thần kinh (20,20,10) trong các lớp ẩn. Phần lớn kết quả dạy học và kiểm tra mẫu dữ liệu đạt lớn hơn 90%. Khai thác đặc tính và phân tích tín hiệu ECG dựa trên mạng nơ-rôn nhân tạo và phương pháp học máy [11] Nghiên cứu này được phân loại tín hiệu ECG thành hai lớp, tín hiệu bình thường và bất thường. Dạng sóng ECG được phát hiện và phân tích bằng 48 bản ghi của cơ sở dữ liệu rối loạn nhịp tim MIT-BIH. Hiệu suất phân loại được đo lường về độ nhạy (Se), dự đoán tích cực (PP) và độ đặc hiệu (SP). Trong bài viết này, tác giả đã trình bày một thuật toán KNN để phân loại và phát hiện phức bộ QRS. Trong đó một thuật toán để phát hiện đỉnh R. Và sử dụng ba loại phân loại là Mạng lan truyền ngược (BPN), mạng nơ-rôn truyền thẳng và Mạng nơ-rôn nhiều lớp (MLP). Tiền xử lý Tín hiệu điện Loại bỏ biến Phát hiện đỉnh sóng trong tâm đồ từ CSDL tính tín hiệu tín hiệu điện tâm đồ Phân loại MIT-BIH điện tâm đồ Bình thường Khác thường Hình 1.5. Sơ đồ khối hệ thống phân tích ECG dựa trên mạng nơ-rôn Tín hiệu đầu vào được lựa chọn từ cơ sở dữ liệu loạn nhịp MIT-BIH. Tiền xử lý sẽ khử nhiễu cho tín hiệu ECG. Nó được sử dụng làm đầu vào cho giai đoạn sau. Học viên: Nguyễn Quang Long 7 Ngành: Kỹ thuật điện tử
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.26: Bộ 320 Luận Văn Thạc Sĩ Y Học
320 tài liệu
1253 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
21=>0