ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘITRƯỜNG 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 NGÀ
Giải phẫu, cấu tạo và sinh lý hệ tim mạch
Giải phẫu của tim
Tim là cơ quan chứa bốn ngăn nằm bên trái đường giữa của khoang ngực, gồm hai buồng trên (tâm nhĩ) và hai buồng thấp hơn (tâm thất) Các buồng trên và dưới được phân chia bởi vách ngăn nội tâm mạc và vách ngăn liên thất, giúp duy trì sự phân chia rõ ràng của các ngăn chứa máu Van giữa tâm nhĩ và tâm thất đảm bảo máu chảy theo một chiều, ngăn chặn dòng chảy ngược, đảm bảo hoạt động hiệu quả của tim Bề mặt bên trong của tim được đặc trưng bởi các hình vân và gờ cơ, hỗ trợ chức năng co bóp của cơ tim Các mạch máu chính cung cấp máu cho tim bao gồm động mạch liên thất trước, động mạch mũ, và động mạch vành phải, đảm bảo cung cấp oxy và dưỡng chất cần thiết cho cơ tim hoạt động liên tục.
Trong tâm thất trái và vách liên thất, cấu trúc gồm có lớp dưới màng tim, lớp đồng tâm ở giữa và lớp dưới cơ tim, giúp đảm bảo chức năng chính của tim Phần còn lại của tim chủ yếu được cấu tạo bởi lớp dưới màng tim và lớp dưới cơ tim, đóng vai trò bảo vệ và hỗ trợ hoạt động của các cơ tim Cơ tim còn chứa các cấu trúc quan trọng như mô nút và hệ thống dẫn điện, giúp kiểm soát nhịp đập của tim một cách chính xác Hướng chảy của máu trong tim được điều chỉnh bởi các van tim, là những lá mỏng, mềm dẻo, liên kết bởi nội tâm mạc giúp đảm bảo máu chảy đúng hướng và ngăn ngừa trào ngược.
Van nhĩ - thất ngăn cách nhĩ và thất, với van hai lá ở bên trái và van ba lá ở bên phải, giúp máu chảy một chiều từ nhĩ xuống thất Các cột cơ gắn với van nhĩ-thất qua dây chằng, co rút khi tâm thất co để kéo chân van về phía tâm thất, ngăn sự lồi của các lá van vào nhĩ trong kỳ thất co Nếu dây chằng hoặc cột cơ bị tổn thương, máu có thể trào ngược về nhĩ khi thất co, gây rối loạn chức năng tim nghiêm trọng Van bán nguyệt ở các vị trí giữa tâm thất trái và động mạch chủ, cũng như giữa tâm thất phải và động mạch phổi, giúp máu chỉ chảy một chiều ra mạch máu Hệ động mạch vành, gồm hai động mạch chính là động mạch vành trái và phải, dựa trên động mạch chủ và có vai trò nuôi dưỡng trái tim bằng các mạch nhỏ.
Hình 1.1: Giải phẫu của tim [2]
Hệ thống dẫn truyền tim
Các khu vực bắt đầu phát ra xung động qua cơ tim chính là hệ thống dẫn truyền tim, trong đó Nút xoang nhĩ (nút SA) đóng vai trò trung tâm Nút SA, nằm gần lỗ mở của tĩnh mạch chủ trên, liên kết với các sợi hợp bào tâm nhĩ và có khả năng tự đạt đến ngưỡng để tạo ra các xung động Những xung động này kích thích các sợi cơ tim co bóp nhịp nhàng, điều chỉnh hoạt động tim hàng ngày Hoạt động này xảy ra đều đặn trung bình 70 đến 80 lần mỗi phút ở người bình thường, tạo thành nhịp tim ổn định, thường được gọi là máy tạo nhịp tự nhiên của cơ thể.
Xung đi từ nút SA qua hệ thống dẫn truyền vào hợp bào tâm nhĩ khiến tâm nhĩ bắt đầu co lại gần như đồng thời Xung động sau đó tiếp tục di chuyển dọc theo các sợi dẫn truyền đến khối nút nhĩ thất (nút AV), đóng vai trò quan trọng trong việc điều hòa nhịp đập của tim.
Nút AV đóng vai trò là con đường dẫn truyền duy nhất giữa tâm nhĩ và tâm thất hợp bào, đảm bảo truyền tín hiệu chính xác Do xung truyền qua điểm nối sợi có độ dài giới hạn, xung bị trễ, giúp tâm nhĩ có nhiều thời gian hơn để co bóp và đổ máu vào tâm thất Điều này là cần thiết để duy trì nhịp tim đều đặn và hiệu quả Vì vậy, chức năng của nút AV vô cùng quan trọng trong hệ thống dẫn truyền điện của tim, ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động co bóp của trái tim.
Các sợi Purkinje kéo dài vào các cơ nhú, tiếp tục đến đỉnh của tim và uốn quanh tâm thất, giúp truyền tín hiệu kích thích qua các nhánh nhỏ liên tục với sợi cơ tim Khi các sợi Purkinje được kích thích, chúng gây ra sự co lại theo chuyển động xoắn của thành tâm thất, từ đó đẩy máu vào động mạch chủ và phổi, đảm bảo quá trình bơm máu hiệu quả của tim.
Nút xoang là trung tâm phát sinh xung động nhịp nhàng, tạo ra sóng điện thế lan tỏa khắp hai nhĩ và qua đường liên nhĩ đến nút nhĩ thất Tại nút nhĩ thất, xung động chậm lại trong vòng 0,1 giây trước khi truyền qua bó His, chia thành nhánh phải và trái Nhánh phải dẫn đến mạng Purkinje trong thất phải, trong khi nhánh trái gồm một nhánh mỏng và một nhánh dày, sau đó phân chia thành mạng Purkinje để dẫn truyền tới thất trái, đảm bảo hệ thống dẫn truyền điện tim hoạt động chính xác và hiệu quả.
Điện thế hoạt động của tim
Tim có khả năng hoạt động đều đặn là nhờ một hệ thống các tế bào dẫn điện đặc biệt nằm trong cơ tim.
Nút xoang nhị có khả năng tự tạo xung điện, kích hoạt các cơ tâm nhĩ co bóp tạo thành sóng P Xung điện sau đó truyền qua chuỗi tế bào đặc biệt đến nút nhĩ thất gần vách liên thất, tiếp tục di chuyển qua các sợi Purkinje chạy dọc vách liên thất để kích thích co bóp của hai thất Quá trình này giúp kiểm soát nhịp tim hiệu quả, với xung điện giảm dần sau khi lan qua các cơ thất dẫn đến giãn thất, tạo thành sóng T quang trọng trong điện tâm đồ.
Hình 1.2: Hình ảnh nút xoang [2]
Các kênh ion đặc biệt trên màng tế bào cơ tim đóng vai trò quan trọng trong quá trình vận chuyển ion, tạo ra hiện tượng khử cực và tái cực giúp hình thành điện thế hoạt động của tế bào cơ tim Khi bắt đầu điện thế hoạt động, tế bào cơ tim trải qua quá trình khử cực từ điện thế tâm trương -90 mV lên tới -50 mV, sau đó các kênh Natri nhanh bị bất hoạt sớm nhằm ngăn dòng ion Natri đổ vào tế bào Thay vào đó, các kênh ion phụ thuộc thời gian và điện thế mở ra để đưa dòng ion Canxi xâm nhập vào tế bào, tiếp tục quá trình khử cực và đồng thời kích hoạt dòng ion Kali thoát ra khỏi tế bào, duy trì chu kỳ điện thế hoạt động của tế bào cơ tim.
Ban đầu, hai quá trình cân bằng duy trì điện thế hoạt động dương qua màng tế bào, kéo dài giai đoạn của điện thế hoạt động để tạo nhịp tim đều đặn Trong pha này, ion canxi vào tế bào giúp kết nối giữa hoạt động điện học và cơ học, tạo ra nhát bóp cơ tim mạnh mẽ Khi dòng ion canxi ngừng lại và dòng ion Kali tăng lên, quá trình tái cực diễn ra nhanh chóng, giúp điện thế màng trở lại mức -90 mV khi tế bào nghỉ ngơi Trong thời kỳ trơ tuyệt đối, các xung động ngoại lai không thể gây khử cực tế bào cơ tim, còn trong thời kỳ trơ tương đối, các xung động ngoại lai có thể gây khử cực nhưng chậm hơn, phản ánh hai loại mô cơ tim chính theo cách đáp ứng điện học của chúng.
Mô hoạt hóa nhanh, bao gồm tế bào cơ nhĩ, cơ thất và hệ thống His-Purkinje, có mật độ cao các kênh natri nhanh giúp tăng tốc độ khử cực Tim ít hoặc không có khả năng khử cực tự động trong giai đoạn tâm trương, dẫn đến nhịp tim chậm nếu các mô này kiểm soát nhịp đập Tốc độ khử cực ban đầu rất nhanh, giúp vận tốc dẫn truyền xung động trong tim đặc biệt cao, góp phần duy trì hoạt động tim hiệu quả.
Mô hoạt hóa chậm, như nút xoang và nút nhĩ thất, có mật độ thấp các kênh Natri nhanh, khiến quá trình khử cực tự động trong giai đoạn tâm trương nhanh hơn Điều này dẫn đến nhịp tim nhanh hơn nếu các mô này đảm nhận vai trò làm chủ nhịp của tim.
Nút xoang có tần số phát xung nhanh nhất, giúp hình thành điện thế hoạt động tự nhiên cho tim với tần suất cao hơn các mô khác Do đó, nút xoang là mô tự động chiếm ưu thế nhất và đóng vai trò chủ nhịp của tim người bình thường, đảm bảo nhịp tim ổn định và đều đặn.
Chu kỳ hoạt động của tim
Chu kỳ tim là quá trình hoạt động của trái tim bắt đầu từ đầu một nhịp tim đến đầu nhịp tiếp theo, gồm hai giai đoạn chính Giai đoạn đầu là tâm trương, khi cơ tim giãn ra để nạp máu vào buồng tim, đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì lượng máu lưu thông Giai đoạn sau là tâm thu, khi cơ tim co lại mạnh mẽ để bơm máu vào hệ tuần hoàn, đảm bảo cung cấp oxy và dưỡng chất cho các bộ phận cơ thể Hiểu rõ chu kỳ tim giúp chúng ta nắm bắt cách hoạt động của trái tim và tầm quan trọng của việc duy trì sức khỏe tim mạch.
Sau khi đẩy máu đi, tim lập tức giãn ra để nhận thêm máu từ phổi và các hệ thống khác trong cơ thể, trước khi co bóp để bơm máu đi đến các bộ phận này Tim gồm hai khoang của tâm nhĩ và tâm thất, hoạt động theo cặp trái phải như một hệ thống đồng bộ để duy trì chu kỳ co bóp liên tục, đảm bảo tuần hoàn máu hiệu quả.
Trong chu kỳ tim, giai đoạn tâm trương sớm bắt đầu với sự giãn nở của tim khi nhận máu vào cả hai tâm thất thông qua các tâm nhĩ Gần cuối tâm trương muộn, hai tâm nhĩ bắt đầu co lại, chuẩn bị cho giai đoạn tiếp theo Trong giai đoạn tâm thu, tâm thất co lại và đẩy máu ra, phân chia thành lượng máu đi đến phổi và các cơ quan trong cơ thể Sự phối hợp chính xác giữa các pha này giúp đảm bảo quá trình lưu thông máu hiệu quả và tối ưu hóa chức năng tim.
Nguyên lý điện tâm đồ dựa trên việc sử dụng hệ thống 10 điện cực đặt trên da để ghi lại hoạt động điện của tim Hệ thống ECG tiêu chuẩn gồm 12 chuyển đạo, mỗi chuyển đạo được xác định bởi một hoặc hai điện cực gắn trên cơ thể, giúp đánh giá hoạt động của tim từ các góc độ khác nhau Điện tâm đồ cung cấp các dữ liệu quan trọng để chẩn đoán các bệnh tim mạch như tần số, nhịp tim, và các hiện tượng như block nhánh hoặc phì đại buồng tim.
Hình 1.3: Cách mắc điện tâm đồ[11]
Các chuyển đạo bao gồm:
Ba chuyển đạo tiêu chuẩn, còn gọi là chuyển đạo song cực chi, được đo bằng hai điện cực và bao gồm các chuyển đạo DI, DII và DIII Các chuyển đạo này cung cấp thông tin quan trọng về hoạt động điện của tim, giúp chẩn đoán các vấn đề về tim mạch một cách chính xác Việc hiểu rõ các chuyển đạo tiêu chuẩn là phần không thể thiếu trong quá trình phân tích ECG, hỗ trợ bác sĩ trong việc đưa ra chẩn đoán chính xác và kịp thời.
– DI: hiệu số điện thế chênh lệch giữa tay trái và tay phải.
– DII: hiệu số điện thế chênh lệch giữa chân trái và tay phải.
– DIII: hiệu số điện thế chênh lệch giữa chân trái và tay trái.
Chuyển đạo tăng cường, còn gọi là chuyển đạo đơn cực chi, gồm có các loại aVR, aVL và aVF, đo điện thế lần lượt tại các vị trí tay phải, tay trái và chân trái để đánh giá chính xác hoạt động điện của tim.
• 6 chuyển đạo trước ngực: gồm V1, V2, V3, V4, V5, V6 Các chuyển đạo V1 đến V4 gọi là các chuyển đạo trước vách, hai chuyển đạo V5 và V6 gọi là các chuyển đạo bên.
*1.1.5.2 Cách đọc điện tâm đồ
Trong bản ghi điện tim, trục hoành biểu thị thời gian và trục tung là điện thế:
• Thời gian: với tốc độ ghi tiêu chuẩn là 25mm/s thì mỗi ô vuông nhỏ tương đương 0,04s và ô vuông to tương đương 0,2s.
Biên độ ECG được quy ước là 1 mm chiều cao, tương đương với 0,1 mV, giúp đo chính xác các tín hiệu điện tim Tuy nhiên, các máy đo ECG có thể có chuẩn biên độ khác nhau hoặc ghi với các tốc độ khác nhau, do đó cần kiểm tra các thông số ghi hoặc chuẩn biên độ trước khi tiến hành đo để đảm bảo kết quả chính xác.
Hình dạng sóng được cấu thành từ các sóng sau [12, 13, 14]:
Sóng P thể hiện quá trình khử cực nhĩ bắt nguồn từ nút xoang và lan truyền khắp hai nhĩ, trong đó sóng P có chiều âm tại chuyển đạo aVR Nửa đầu của sóng P phản ánh sự khử cực của nhĩ phải, còn nửa sau thể hiện sự khử cực của nhĩ trái Độ rộng của sóng P cũng là một yếu tố quan trọng để đánh giá hoạt động điện của tim.
P vào khoảng 3 ô vuông nhỏ, tương ứng với khoảng thời gian 0,12 giây Chiều cao
Phức hợp QRS xuất hiện sau sóng P và thể hiện quá trình dẫn truyền xung động qua tâm thất, gồm sóng Q, R và S Sóng Q là sóng âm có thể không xác định được, trong khi sóng R là sóng dương thể hiện sự kích thích điện khi xung truyền xuống tâm thất Sóng S là sóng âm thứ hai sau sóng Q, tượng trưng cho khử cực các sợi Purkinje Phức hợp QRS có thể chỉ gồm một hoặc hai thành phần hoặc có sự biến đổi, nhưng độ dài tiêu chuẩn dưới 0,12 giây (ít hơn 3 ô vuông nhỏ), phản ánh quá trình dẫn truyền điện trong tim bình thường.
Sóng T thể hiện hiện tượng tái cực thất và có đặc điểm dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố liên quan hoặc không liên quan đến tim như thần kinh hay nội tiết Biên độ sóng T bình thường thường dưới 10mm (tương đương dưới 1mV), phản ánh tình trạng điện sinh lý tim bình thường và không có sự bất thường đáng chú ý.
Sóng U xuất hiện sau sóng T và thể hiện sự tái cực của mạng lưới Purkinje trong tim Trong một số trường hợp, sóng T có thể không rõ trên bản ghi ECG, nhưng sự xuất hiện của sóng U vẫn có thể nhận biết được Sóng U có thể là dấu hiệu của hạ kali máu, mặc dù ở người bình thường, kết quả đo ECG cũng có thể cho thấy sự có mặt của sóng U, phản ánh các yếu tố bình thường hoặc bất thường của quá trình điện sinh lý tim.
Khoảng thời gian PQ, còn gọi là thời gian dẫn truyền từ nhĩ đến thất, bình thường kéo dài từ 0.12 đến 0.2 giây Khi PQ dài hơn mức bình thường, điều này thể hiện quá trình dẫn truyền chậm do bị block Ngược lại, PQ ngắn có thể là dấu hiệu của hội chứng kích thích sớm, điển hình như hội chứng Wolff-Parkinson-White (WPW) Việc đánh giá chính xác khoảng PQ giúp chẩn đoán sớm các rối loạn dẫn truyền và đưa ra hướng điều trị phù hợp.
Đoạn ST là giai đoạn tái cực thất sớm, trong đó hình dạng của đoạn ST quan trọng hơn thời gian xuất hiện Thông thường, đoạn ST nằm chênh lệch rất ít so với đường đẳng điện, có thể chênh lên hoặc chênh xuống nhẹ nhàng Đoạn ST cực kỳ quan trọng trong việc chẩn đoán nhồi máu cơ tim; nếu ST chênh lên cao hơn 1mm ở chuyển đạo chi hoặc hơn 2mm ở chuyển đạo trước ngực, đó có thể là dấu hiệu của nhồi máu cơ tim cấp Ngược lại, ST chênh xuống dưới đường đẳng điện hơn 0.5mm cũng là tín hiệu cần lưu ý.
Đoạn QT là thời gian tâm thu điện học của thất, có khoảng giá trị bình thường phụ thuộc vào tần số tim QT kéo dài bất thường liên quan đến tăng nguy cơ loạn nhịp thất, đặc biệt là xoắn đỉnh Gần đây, hội chứng QT ngắn bẩm sinh đã được phát hiện liên quan đến nguy cơ cao mắc rung nhĩ và đột tử do tim, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đánh giá chính xác thời gian QT trong chẩn đoán và phòng ngừa các biến chứng tim mạch nguy hiểm.
*1.1.5.3 Ý nghĩa của điện tâm đồ Điện tâm đồ được sử dụng trong nhiều trường hợp y học:
Chẩn đoán nhồi máu cơ tim dựa trên việc phát hiện sự thay đổi trong hoạt động điện của tim, do cơ tim bị thiếu máu và dưỡng khí dẫn đến tổn thương hoặc hoại tử Những biến đổi này có thể được ghi nhận rõ ràng qua điện tâm đồ, góp phần quan trọng trong xác định chính xác tình trạng bệnh Điện tâm đồ là phương pháp cận lâm sàng không thể thiếu trong chẩn đoán nhồi máu cơ tim, giúp bác sĩ đưa ra phác đồ điều trị phù hợp và kịp thời.
• Chẩn đoán thiếu máu cơ tim: cơ tim bị thiếu máu sẽ cho thấy hình ảnh sóng T trên điện tâm đồ dẹt, âm.
Trí tuệ nhân tạo và ứng dụng trong y học
Trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến việc sử dụng máy tính để mô hình hóa hành vi thông minh với sự can thiệp tối thiểu của con người AI đã phát triển từ việc phát minh ra robot, được xem là lĩnh vực khoa học và kỹ thuật chế tạo máy thông minh since 1956 Thuật ngữ này được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực y học như robot y học, chẩn đoán bệnh tự động, thống kê y học và sinh học, góp phần nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong chăm sóc sức khỏe.
Trí tuệ nhân tạo đang chuẩn bị thúc đẩy những thay đổi đột phá trong thực hành y tế AI đã được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nâng cao hiệu quả và chính xác trong chẩn đoán và điều trị Đặc biệt, các ứng dụng của AI trong các tác vụ trực quan, còn gọi là máy tính thị lực, đã thu hút sự quan tâm lớn trong ngành y tế cộng đồng, mở ra cơ hội mới để cải thiện chất lượng dịch vụ y tế.
AI liên quan chặt chẽ đến các chuyên ngành định hướng trực quan như X-quang, bệnh học, nhãn khoa và da liễu nhờ vào việc sử dụng các bộ dữ liệu kỹ thuật số lớn để đào tạo các thuật toán học sâu thực hiện nhiệm vụ nhận diện tổn thương trong hình ảnh Mặc dù công nghệ thông tin đã phát triển vượt bậc trong thập kỷ qua, mang lại nhiều bước tiến đáng kể trong cuộc sống, nhưng tiến bộ trong lĩnh vực y học lại diễn ra chậm hơn.
Việc triển khai hồ sơ sức khỏe điện tử tại các bệnh viện đang tăng nhanh, dẫn đến sự chuyển đổi sang bệnh án điện tử đòi hỏi quản lý khối lượng và độ phức tạp của thông tin y tế ngày càng cao, đồng thời làm tăng kỳ vọng về chẩn đoán và điều trị nhanh chóng, chính xác Tuy nhiên, sự gia tăng này cũng làm tăng nguy cơ xảy ra sai sót trong chẩn đoán và điều trị Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo sẽ hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán và phân biệt bệnh thông qua phân tích hình ảnh, giúp đề xuất các phương án điều trị phù hợp Việc khai thác và phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe mở ra tiềm năng lớn cho nghiên cứu insilico cũng như cung cấp các khuyến nghị chẩn đoán và điều trị dựa trên dữ liệu thực nghiệm, nâng cao chất lượng dịch vụ y tế.
Trong lĩnh vực y học, AI được phân thành hai nhánh chính là AI ảo và AI vật lý AI ảo bao gồm các phương pháp tiếp cận dựa trên công nghệ tin học như quản lý hồ sơ sức khỏe điện tử và hỗ trợ quyết định điều trị của bác sĩ Trong khi đó, AI vật lý thể hiện qua các robot hỗ trợ chăm sóc bệnh nhân cao tuổi hoặc thực hiện các ca phẫu thuật, giúp nâng cao hiệu quả chăm sóc y tế Tiềm năng của AI trong y học nằm ở khả năng khai thác dữ liệu lâm sàng để hỗ trợ chẩn đoán, điều trị và dự đoán kết quả trong các tình huống y học phức tạp.
Các nghiên cứu liên quan
Năm 2021, Sandra Smigiel và cộng sự đã thực hiện nghiên cứu nhằm xác định các tín hiệu mang lại kết quả tốt nhất cho mục đích phân loại bệnh tim, bao gồm tín hiệu ECG thô, các đặc trưng dựa trên entropy tính từ tín hiệu ECG thô, các phức hợp QRS đã trích xuất và các đặc trưng entropy từ các phức QRS Nghiên cứu được thực hiện trên cơ sở dữ liệu PTB-XL với các xét nghiệm phân loại dựa trên 2, 5 và 20 loại bệnh tim khác nhau Phương pháp nghiên cứu bao gồm xử lý dữ liệu ECG đã qua lọc từ PTB-XL, sau đó trích xuất các đỉnh trong tín hiệu thô nhằm phân tích đặc trưng và so sánh hiệu quả của các tín hiệu khác nhau trong việc phân loại bệnh tim.
Trong quy trình này, tín hiệu ECG được đánh dấu và tách thành các đoạn chứa đúng một đỉnh sóng R để đảm bảo độ chính xác Các đặc trưng entropy của tín hiệu thô và phức hợp QRS sau đó được tính toán để phục vụ phân tích Dữ liệu được chia thành các bộ đào tạo, xác thực và kiểm tra, sử dụng phương pháp xác thực chéo để đảm bảo tính khách quan của mô hình Mạng nơ-ron được huấn luyện để phân loại và giải thích các tín hiệu ECG phức tạp Cuối cùng, mô hình tốt nhất được chọn dựa trên hiệu suất, trong đó các mô-đun giải thích tín hiệu thô, phức hợp QRS và entropy đạt độ chính xác trung bình cao, chỉ thấp hơn khoảng 0,2% so với các mô hình hàng đầu trong các tác vụ phân loại 20 lớp.
Các mô hình được đánh giá cho thấy sự khác biệt nhỏ hơn độ lệch chuẩn, cho thấy độ ổn định trong kết quả Cấu hình mô-đun này thể hiện tính linh hoạt cao, đạt độ chính xác trung bình 90,0% ± 0,4% trên 2 lớp, 76,2% ± 1,8% trên 5 lớp và 68,5% ± 1,3% trên 20 lớp Việc bổ sung các đặc trưng dựa trên entropy và các phức hợp QRS trích xuất từ tín hiệu thô giúp nâng cao hiệu suất mô hình Trong tất cả các tác vụ, mạng kết hợp cho kết quả tốt nhất, chứng minh tính ưu việt của phương pháp này.
Năm 2019, S Sahoo và cộng sự đã thực hiện nghiên cứu hệ thống về các phương pháp phát hiện rối loạn nhịp tim dựa trên tín hiệu điện tâm đồ Nghiên cứu này đề cập đến các kỹ thuật phân rã tín hiệu, trích xuất đặc trưng và các phương pháp tiếp cận tự động trong quá trình nhận diện và chẩn đoán rối loạn nhịp tim Các phương pháp này đóng vai trò quan trọng trong cải thiện độ chính xác và hiệu quả của việc chẩn đoán bệnh qua tín hiệu điện tâm đồ.
Cơ sở dữ liệu về rối loạn nhịp tim MIT-BIH gồm 48 bản ghi tín hiệu ECG 2 kênh trong 30 phút, thu thập từ 47 đối tượng tại phòng thí nghiệm rối loạn nhịp tim BIH, với 23 bản ghi được chọn ngẫu nhiên từ hơn 4000 bản ghi điện tâm đồ của bệnh nhân nội trú và ngoại trú tại bệnh viện Các phương pháp xử lý dữ liệu phổ biến như hình thái toán học, lọc thích ứng, bộ lọc trung bình có trọng số, phân tích thành phần độc lập, lọc và làm mịn đã được sử dụng để tăng độ chính xác trong phát hiện rối loạn nhịp tim Các bộ phân loại tiêu chuẩn như mạng nơ-ron và SVM đạt tỷ lệ chính xác hơn 99% trong việc phát hiện rối loạn nhịp tim dựa trên các đặc trưng thời gian, tần số và hình thái học Nghiên cứu gần đây cho thấy, các kỹ thuật học sâu cho kết quả chính xác hơn và giảm độ phức tạp tính toán, đóng vai trò quan trọng trong việc cứu sống bệnh nhân mắc rối loạn nhịp tim.
Trong năm 2014, Qiao Li và các cộng sự đã xây dựng mô hình SVM được đào tạo để phân loại dữ liệu rối loạn nhịp tim, đảm bảo độ chính xác cao thông qua thử nghiệm trên tập dữ liệu mô phỏng và dữ liệu thực từ cơ sở dữ liệu MIT-BIH (MITDB) Các phân tích kết hợp 13 chỉ số khác nhau đã được đào tạo và thử nghiệm trên cả dữ liệu mô phỏng và dữ liệu thực, cho thấy khả năng phân loại chính xác cao của mô hình SVM trong chẩn đoán rối loạn nhịp tim.
Dữ liệu điện tâm đồ (ECG) được phân loại thành các mức chất lượng khác nhau một cách tự động nhờ vào một chương trình thiết kế đặc biệt Hiệu suất của hệ thống được đánh giá qua tập dữ liệu đào tạo và kiểm tra mô phỏng, mang lại độ chính xác cao trong việc phân loại Nghiên cứu đã giới thiệu một thuật toán phân loại chất lượng tín hiệu ECG sử dụng Machine Learning, giúp xác định rõ các mức chất lượng khác nhau của dữ liệu Thuật toán đã được xác thực trên dữ liệu mô phỏng và cơ sở dữ liệu rối loạn nhịp tim MIT-BIH, cho thấy khả năng phân loại chính xác phù hợp cho các ứng dụng lâm sàng Việc đánh giá chủ quan về mức chất lượng dữ liệu thường gặp phải sự chồng chéo và biến đổi giữa các quan sát viên Kết quả cho thấy, độ chính xác phân loại (Ac) đạt 80,26% và độ chính xác khi xác thực (OAc) là 98,60% trên bộ thử nghiệm, trong khi đó trên dữ liệu MITDB không cần đào tạo lại, Ac đạt 57,26% và OAc là 94,23% Khi thực hiện xác thực chéo năm lần, hệ thống đạt kết quả xuất sắc với Ac là 88,07±0,32% và OAc là 99,34±0,07%, khẳng định tính đáng tin cậy của thuật toán trong việc phân loại chất lượng tín hiệu ECG.
Chúng tôi sử dụng bộ dữ liệu điện tâm đồ mở PTB-XL cùng các thuật toán tiên tiến để xác định chính xác đỉnh R Tiếp theo, chúng tôi phân tích khoảng R-R, thực hiện phép kết hợp và chuẩn hóa để đảm bảo dữ liệu đồng bộ và chính xác Dữ liệu sau khi xử lý sẽ được dùng để xây dựng mô hình dự đoán và trực quan hóa, giúp giải thích các kết quả một cách rõ ràng và dễ hiểu.