Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện tử: Ứng dụng phương pháp học tập chuyển đổi trong nhận diện bệnh tim

Mục tiêu của đề tài là ứng dụng phương pháp học chuyển đổi trong nhận diện bệnh tim. Sau khi hoàn thành đề tài người thực hiện mong muốn áp dụng phương pháp học chuyển đổi để tăng độ chính xác của bộ phân loại tín hiệu điện tim ECG.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện tử: Ứng dụng phương pháp học tập chuyển đổi trong nhận diện bệnh tim BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ DƯƠNG VĂN BÌNHỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC TẬP CHUYỂN ĐỔI TRONG NHẬN DIỆN BỆNH TIM NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 S K C0 0 5 9 0 6 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 05/2018[1] BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ DƯƠNG VĂN BÌNH ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC TẬP CHUYỂN ĐỔI TRONG NHẬN DIỆN BỆNH TIM NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 62520203 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 05/2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ DƯƠNG VĂN BÌNHỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC TẬP CHUYỂN ĐỔI TRONG NHẬN DIỆN BỆNH TIM NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ- 62520203 Hướng dẫn khoa học: TS. NGUYỄN THANH HẢI Tp. Hồ Chí Minh, tháng 05/2018QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI iBIÊN BẢN CHẤM LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ_NĂM 2018 iiPHIẾU NHẬN XÉT LUẬN VĂN THẠC SĨ CỦA GIẢNGVIÊN HƯỚNG DẪN iiiPHIẾU NHẬN XÉT LUẬN VĂN THẠC SĨ CỦA GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN THỨ 1 ivXXX vPHIẾU NHẬN XÉT LUẬN VĂN THẠC SĨ CỦA GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN THỨ 2 viviiLÝ LỊCH KHOA HỌC viiiixx LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai côngbố trong bất kỳ công trình nào khác Tp. Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng 04 năm 2018 DƯƠNG VĂN BÌNH xi LỜI CẢM TẠ Đầu tiên, người thực hiện đề tài muốn gửi lời cảm ơn chân thành và tri ân sâusắc đến Thầy TS. Nguyễn Thanh Hải đã dành thời gian quý báu trực tiếp hướng dẫnvà tận tình giúp đỡ, tạo điều kiện để tác giả hoàn thành tốt đề tài. Bên cạnh đó, ngườithực hiện đề tài cũng xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô trường Đại học Sư phạmKỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh nói chung và quý Thầy Cô khoa Điện – Điện tửnói riêng cùng với tri thức và tâm huyết của mình đã truyền đạt những kiến thức quýbáu, tạo dựng nền móng đầu tiên cho tác giả có sơ sở cũng như những kiến thức cầnthiết trong suốt thời gian học tập tại trường, nhờ đó người thực hiện đã hoàn thành tốtLuận Văn Tốt Nghiệp. Và đặc biệt người thực hiện đề tài cũng xin chân thành gửi lời đồng cảm ơn đếncác anh chị học viên lớp KDT16B đã chia sẻ, trao đổi kiến thức, kinh nghiệm quýbáu của mình để góp phần giúp hoàn thành luận văn tốt hơn. Cuối cùng tác giả xinphép được cảm ơn gia đình, bạn bè đã luôn bên cạnh hỗ trợ động viên tác giả cả vềmặt tinh thần lẫn tài chính trong suốt thời gian thực hiện luận văn tốt nghiệp. Xin chân thành cảm ơn ! Tp. Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng 04 năm 2018 DƯƠNG VĂN BÌNH xii TÓM TẮT Trong khoảng thời gian gần đây, với sự gia tăng số lượng bệnh nhân bị mắc bệnhtim mạch thì nghiên cứu phân loại tự động các tín hiệu điện tâm đồ (ECG) đóng mộtvai trò cực kỳ quan trọng trong việc chẩn đoán lâm sàng bệnh tim mạch. ECG đượcnghiên cứu và sử dụng một số phương pháp để chẩn đoán nhịp tim và chẩn đoán nàyđược điều chỉnh để đạt độ chính xác cao. Đặc trưng của các tín hiệu ECG là một tậphợp các sóng P, Q, R, S, T. Năm sóng này được hình thành, chuyển đổi và phân loạitrong quá trình chẩn đoán bệnh tim. Trong nghiên cứu này các sóng P, Q, R, S, T củatín hiệu ECG được phân loại bằng một số kỹ thuật máy học. Trong nghiên cứu này,tác giả đề tài sử dụng phương pháp học chuyển đổi LMNN và phân loại lan truyềnngược Neural Network, đây là một trong những phương pháp mới trong lĩnh vực máyhọc phân loại tín hiệu điện tim. Nghiên cứu này có mục tiêu là tìm ra một phươngpháp hiệu quả hơn so với các phương pháp phân loại tín hiệu điện tim trong cácnghiên cứu trước đây đã đóng góp vào lĩnh vực này. Ngoài ra, các kỹ thuật chuyểnđổi sóng điện tim DWT, giảm chiều dữ liệu PCA và LDA sẽ được sử dụng để giatăng mức độ tin cậy của bộ phân loại. Đề tài hướng đến việc phát triển một phươngpháp cải thiện thời gian tính toán và hiệu suất phân loại chuẩn của LMNN và NeuralNetwork. Ngoài ta đề tài còn thực hiện các thí nghiệm để đưa ra cách xây dựng vàthu thập dữ liệu đầu vào trước khi phân loại và huấn luyện bộ phân loại mang lại độchính xác tốt nhất. Tập dữ liệu đầu vào phải có tỷ lệ mẫu của các loại bệnh tươngđương nhau và thực hiệu thu thập trên nhiều dây điện cực để bao gồm được hầu hếtcác trường hợp bệnh tim hiện có trên thế giới. Đây là một trong những đề tài khôngmới nhưng mang lại tính cải thiện và giúp phát triển phương pháp phân loại tín hiệuđiện tim trong lĩnh vực máy học. xiii ABSTRACT Recently, with the obvious increasing number of cardiovascular disease, theautomatic classification research of Electrocardiogram signals (ECG) has beenplaying a significantly important part in the clinical diagnosis of cardiovasculardisease. The ECG uses some methods to diagnose these cardiac arrhythmias and triesto correct the diagnosis. ECG signals are characterized by a collection of waves suchas P, Q, R, S, T. These five waves are preformed, wave ...