BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HC ứng dụng hệ logic mờ loại hai khoảng phân lớp tín hiệu điện tim NGNH: công nghệ thông tin M S: Hoàng thị ngọc diệp Ngời hớng dẫn khoa học: PGS TS TRầN ĐìNH KHANG H NI 2009 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn kết nghiên cứu thân tơi hướng dẫn PGS.TS.Trần Đình Khang Nếu có sai phạm tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm Tác giả luận văn Hoàng Thị Ngọc Diệp LỜI CẢM ƠN Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thầy giáo, PGS TS Trần Đình Khang Thầy tạo điều kiện vật chất lẫn tinh thần trực tiếp hướng dẫn, bảo nghiêm khắc tơi, giúp tơi hồn thành luận văn Tơi xin chân thành cảm ơn thầy giáo, ThS Phan Anh Phong, giảng viên khoa Công nghệ thông tin, trường Đại học Vinh cung cấp tài liệu chuyên môn định hướng trình làm luận văn tốt nghiệp Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy cô giáo khoa Công nghệ thông tin trường Đại học Bách Khoa Hà Nội giảng dạy, giúp đỡ tơi suốt q trình học tập trường Cuối xin gửi lời cảm ơn thương yêu đến gia đình, anh chị em học viên lớp CNTT 07-09 bạn bè quan tâm khuyến khích tơi suốt thời gian học tập hoàn thành luận văn MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ MỞ ĐẦU CHƯƠNG CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN 12 1.1 TẬP MỜ LOẠI 12 1.1.1 Tổng quan 12 1.1.2 Các phép toán tập hợp 13 1.2 TẬP MỜ LOẠI 17 1.2.1 Định nghĩa 17 1.2.2 Hàm thuộc thứ cấp 18 1.2.3 Hàm thuộc sơ cấp .19 1.2.4 Độ thuộc thứ cấp 19 1.2.5 Chân đế không chắn (Footprint of Uncertainty) 20 1.3 TẬP MỜ LOẠI KHOẢNG .22 1.3.1 Tổng quan 22 1.3.2 Hàm thuộc hàm thuộc 23 1.3.3 Các phép toán 25 CHƯƠNG 2: BÀI TỐN PHÂN LỚP TÍN HIỆU ĐIỆN TIM 26 2.1 CẤU TẠO VÀ CHỨC NĂNG CỦA TIM 26 2.2.TÍN HIỆU ĐIỆN TIM (ECG) .26 2.2.1 Sóng P 27 2.2.2 Sóng T 27 2.2.3 Khoảng PQ .28 2.2.4 Phức hợp QRS 28 2.2.5 Đoạn ST 28 2.2.6 Khoảng QT .29 2.3 BÀI TỐN PHÂN LỚP TÍN HIỆU ĐIỆN TIM 29 2.4 XỬ LÝ VÀ TRÍCH RÚT ĐẶC TRƯNG CỦA TÍN HIỆU 31 2.4.1 Xử lý nhiễu tín hiệu sử dụng lọc số 31 2.4.2 Trích rút đặc trưng tín hiệu điện tim 34 CHƯƠNG MÔ HÌNH PHÂN LỚP ĐIỆN TIM SỬ DỤNG HỆ LOGIC MỜ LOẠI KHOẢNG 38 3.1 GIỚI THIỆU 38 3.2 CẤU TRÚC CỦA MƠ HÌNH PHÂN LỚP MỜ LOẠI KHOẢNG 38 3.2.1 Khối mờ hóa .39 3.2.2 Cơ sở luật 39 3.2.3 Cơ sở luật mơ hình phân lớp điện tim 41 3.2.4 Mô tơ suy diễn 43 3.2.5 Khối giảm loại khử mờ 48 3.2.6 Khối định .50 3.3 XÁC ĐỊNH THAM SỐ CỦA MƠ HÌNH PHÂN LỚP MỜ LOẠI KHOẢNG 51 3.3.1 Xác định tham số mơ hình mờ sử dụng phương pháp tối ưu hàm sai số 52 3.3.2 Kết hợp thuật tốn gom nhóm mờ phương pháp lan truyền ngược để xác định tham số mơ hình mờ 54 3.4 KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ .60 3.4.1 Dữ liệu thử nghiệm 60 3.4.2 Kết thử nghiệm đánh giá .60 CHƯƠNG SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN (GA) ĐỂ TỐI ƯU THAM SỐ HỆ MỜ 64 4.1 GIỚI THIỆU 64 4.2 TỔNG QUAN VỀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 66 4.2.1 Giải thuật di truyền 66 4.2.2 Biểu diễn cá thể toán tử di truyền 68 4.2.3 Nền tảng toán học giải thuật di truyền .70 4.2.4 Giải thuật di truyền áp dụng vào tốn phân lớp tín hiệu điện tim 73 4.3 CẤU TRÚC CỦA MƠ HÌNH PHÂN LỚP MỜ SỬ DỤNG GA ĐỂ TỐI ƯU THAM SỐ 74 4.3.1 Khái niệm hệ mờ không đơn trị .75 4.3.2 Khối tiền xử lý 75 4.3.3 Khối mờ hóa .77 4.3.3 Khối định 79 4.4 KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM 81 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 83 5.1 KẾT LUẬN 83 5.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN 84 TÀI LIỆU THAM KHẢO 85 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT THUẬT NGỮ Ý NGHĨA ECG – Electrocardiogram Điện tâm đồ T1FS – Type Fuzzy Set Tập mờ loại T2FS – Type Fuzzy Set Tập mờ loại hai IT2FS – Interval Type Fuzzy Set Tập mờ loại hai khoảng T1FLS – Type Fuzzy Logic System Hệ logic mờ loại T2FLS – Type Fuzzy Logic System Hệ logic mờ loại hai NSFLS - Non-Singleton Fuzzy Logic Hệ logic mờ không đơn trị System FOU – Footprint Of Uncertainty Chân đế không chắn UMF – Upper Membership Function Hàm thuộc LMF – Lower Membership Function Hàm thuộc Rules Cơ sở luật Fuzzy Inference Suy diễn mờ Fuzzifier Khối mờ hóa Type-reducer Khối giảm loại Defuzzifier Khối giải mờ Training Data Dữ liệu huấn luyện Testing Data Dữ liệu kiểm tra VT – Ventricular tachycardia Bệnh tâm thất đập nhanh VF – Ventricular fibrillation Bệnh rung tâm thất NSR – Normal sinus rhythm Nhịp tim bình thường Centroid of T2FS Trọng tâm tập mờ loại hai FCM – Fuzzy c-means c-trọng tâm mờ GA- Genetic Algorithm Giải thuật di truyền Chroniosome Nhiễm sắc thể DANH MỤC CÁC BẢNG TÊN BẢNG Bảng 1: Cơ sở luật mơ hình phân lớp điện tim Bảng 2: Kết phân lớp tập liệu (%) hệ mờ loại hệ mờ loại hai Bảng 3: Ký hiệu sử dụng giống độ nhạy cảm đặc trưng Bảng 4: Kết phân lớp có sử dụng GA để tối ưu tham số Bảng 5: Kết phân lớp tập liệu (%) hệ mờ loại hai giải thuật di truyền (GA) TRANG 43 63 81 81 82 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ TÊN HÌNH TRANG Hình 1.1 Các tập mờ điển hình bệnh sốt 13 Hình 1.2 Các hàm thuộc tập mờ 15 Hình 1.3 Hàm thuộc tập mờ loại không gian rời rạc Hình 1.4 Lát cắt dọc x=2 hàm thuộc tập mờ loại hai hình 1.3 18 19 Hình 1.5 Ví dụ FOU 20 Hình 1.6 Hàm thuộc hàm thuộc tập mờ loại hai 22 Hình 1.7 Ví dụ hàm thuộc tập mờ loại khoảng 23 Hình 1.8 FOU tập mờ Gaussian loại hai khoảng 25 Hình 2.1 Hình dạng chung điện tâm đồ 27 Hình 2.2 Sơ đồ tốn phân lớp điện tim 30 Hình 2.3 Đồ thị khơng gian đầu vào 30 Hình 2.4 Đặc tính biên độ tần số lọc thơng dải lý tưởng 32 Hình 2.5 Hai đặc trưng T PW tín hiệu 35 Hình 2.6 Tín hiệu điện tim đầu vào 35 Hình 2.7 Tín hiệu điện tim chuỗi nhị phân tương ứng 36 Hình 3.1 Cấu trúc hệ phân lớp mờ loại khoảng 39 Hình 3.2 Các tập mờ loại hai khoảng đầu vào 42 Hình 3.3 Tập mờ tương ứng với tín hiệu điện tim 42 l Hình 3.4 Xác định f l f sử dụng minimum t-norm Hình 3.5 Xác định µ ~ Bl Hình 3.6 Xác định µ ~ B 46 ( y ) sử dụng minimum t-norm 47 ( y ) sử dụng minimum t-norm 48 Hình 3.7 Minh hoạ cho tập mờ loại khoảng đơn trị có hai luật 57 Hình 3.8 Các tập mờ loại hai khoảng với b= 0.6 61 Hình 3.9 Các tập mờ loại hai khoảng với b= 61 Hình 3.10 Các tập mờ loại hai khoảng với b= 62 Hình 4.1 Các thành phần trình tự thiết kế phân loại sử dụng GA 65 Hình 4.2 Cấu trúc Nhiễm sắc thể 74 Hình 4.3 Cấu trúc hệ phân loại mờ sử dụng GA 74 Hình 4.4 Ba dạng tín hiệu điện tim khác với chuỗi nhị phân tương ứng 77 MỞ ĐẦU Như biết đặc điểm liệu y học nói chung liệu điện tim nói riêng thường có nhiễu không ổn định Trong khi, hệ logic mờ loại hai có nhiều ưu điểm việc xử lý với liệu không chắn Luận văn thực nhằm mục đích xây dựng mơ hình phân lớp tín hiệu điện tim sử dụng hệ logic mờ loại hai khoảng, đánh giá khả ứng dụng hệ mờ loại hai khoảng vào toán phân lớp điện tim Luận văn trình bày bước xây dựng mơ hình phân lớp điện tim sử dụng hệ logic mờ loại hai khoảng Đầu tiên, tín hiệu điện tim cho qua khối tiền xử lý để loại nhiễu môi trường ghi điện tâm đồ gây Tín hiệu sau xử lý nhiễu phân tích trích rút đặc trưng thích hợp Các đặc trưng đầu vào hệ phân lớp mờ loại hai Sau xác định cấu trúc mơ hình phân lớp, thuật tốn gom nhóm mờ phương pháp lan truyền ngược sử dụng để xây dựng tham số mơ hình qua trình học dựa vào tập liệu huấn luyện Sau đó, dùng giải thuật di truyền để tối ưu tham số nhằm thu kết tốt Mơ hình phân lớp thử nghiệm với tập liệu trích từ sở liệu điện tim từ dự án hợp tác học viện kỹ thuật Massachusetts bệnh viện Beth Israel (MIT-BIH) Đây sở liệu điện tim phong phú đầy đủ, sử dụng rộng rãi nghiên cứu học tập giới Kết thử nghiệm với mơ hình phân lớp mờ loại hai khoảng sử dụng giải thuật di truyền để tối ưu tham số cho độ xác 99.45% với nhịp tim NSR, 99.17% với nhịp VF, 100% với nhịp VT Phần cuối luận văn trình bày kết luận hướng phát triển tương lai Luận văn bao gồm phần sau: 72 trị sức khoẻ trung bình tồn quần thể theo hàm số mũ cách song song tất giản đồ có quần thể Một cách tổng quát tính xác suất tồn qua tốn tử lai ghép giản đồ là: Ps = − δ (H ) l −1 tính thêm xác suâtá lai ghép pc lúc có xác suất tồn giản đồ thơng qua tốn tử lai ghép: Ps ≥ − Pc δ (H ) (4.3) l −1 Thông qua biểu thức (2.3) (2.1) tính hiệu ứng chung hai toán tử chọn lọc lai ghép Giả định toán tử chọn lọc lai ghép hoạt động cách độc lập với nhau, tính số mẫu giản đồ H cho hệ là: m( H , t + 1) ≥ m( H , t ) × f (H ) ⎡ δ (H ) ⎤ − Pc × ⎢ l − ⎥⎦ f ⎣ (4.4) Toán tử cuối cần nghiên cứu toán tử đột biến Sử dụng định nghĩa toán tử đột biến thay ngẫu nhiên độc lập với gen chuỗi với xác suất Pm, có xác suất tồn gen chuỗi 1- Pm Để cho giản đồ tồn tất vị trí cố định giản đồ phải tồn Số vị trí cố định giản đồ bậc giản đồ o(H) Nhân xác suất tồn gen cố định (1-Pm) có giản đồ o(H) lần có xác suất tồn giản đồ H qua toán tử đột biến là: (1-pm)o(H) Đối với giá trị Pm