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
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
(Ký, ghi rò họ tên)
TRƯỞNG BỘ MÔN
(Ký, ghi rò họ tên)
TS. Đỗ Văn Đỉnh
Nguyễn Thị Phương Oanh
TL. HIỆU TRƯỞNG
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
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!
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
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
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
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC TỪ VIẾT TẮT
Tiếng Anh | Tiếng Việt | |
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 |
FastICA | Independent Component Analysis | Phân tích thành phần độc lập |
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 |
ICA | Independent Component Analysis | Phân tích thành phần độc lập |
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 |
MLP | Multi-Layer Perceptron Network | Mạng nơ-rôn truyền thẳng nhiều 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 |
Có thể bạn quan tâm!
