Tự động chẩn đoán nhồi máu cơ tim dựa trên phân tích QRS tần số cao

VNU Journal of Science: Natural Sciences and Technology, Vol. 36, No. 1 (2020) 25-35 
25 
Original Article 
Automatic Detection of Myocardial Infarction Based on 
High-Frequency QRS Analysis 
Hoang Van Manh1, Pham Manh Thang1, 
1VNU University of Engineering and Technology, Vietnam National University, Hanoi, 
144 Xuan Thuy, Hanoi, Vietnam 
Received 06 November 2019 
Revised 18 November 2019; Accepted 19 November 2019 
Abstract: In this paper, we present an algorithm for automatic detection of myocardial infarction 
using high-frequency components of the ECG signal. Firstly, the QRS complexes and their 
boundaries are identified. Then, the correlation matrix between the detected QRS complexes in each 
lead is determined to eliminate noises and ectopic oscillations. The dominant QRS complexes are 
finally determined using cluster analysis. These resulting values are averaged to have a unique 
representative QRS complex in a given lead. This averaged signal is then passed through a band-
pass filter to obtain high-frequency components of the QRS complex. Finally, the High-Frequency 
Morphological Index (HFMI) for each lead is calculated and diagnosed with myocardial infarction 
based on decision rules. The performance of the proposed algorithm is evaluated on signals from 
the PTB database. The obtained results show that the proposed method reached satisfactory 
performance compared with the results from clinical studies. 
Keywords: Myocardial infarction, High-frequency ECG, RAZ, RMS, HFMI. 
________ 
 Corresponding author. 
 Email address: thangpm686@gmail.com 
 https://doi.org/10.25073/2588-1140/vnunst.4970 
VNU Journal of Science: Natural Sciences and Technology, Vol. 36, No. 1 (2020) 25-35 
 26 
Tự động chẩn đoán nhồi máu cơ tim dựa trên 
phân tích QRS tần số cao 
Hoàng Văn Mạnh1, Phạm Mạnh Thắng1, 
1Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN, 144 Xuân Thủy, Hà Nội, Việt Nam 
Nhận ngày 06 tháng 11 năm 2019 
Chỉnh sửa ngày 18 tháng 11 năm 2019; Chấp nhận đăng ngày 19 tháng 11 năm 2019 
Tóm tắt: Trong báo cáo này, chúng tôi sẽ trình bày một phương pháp phát hiện chứng nhồi máu 
cơ tim sử dụng tín hiệu ECG tần số cao. Trước tiên, thuật toán sẽ xác định vị trí, điểm bắt đầu và kết 
thúc của các phức bộ QRS trong tín hiệu ECG. Tiếp theo, sự tương quan giữa các phức bộ QRS 
trong mỗi chuyển đạo sẽ được xác định nhằm loại bỏ nhiễu và các dao động ngoại vị nhờ sử dụng 
ma trận tương quan. Kế tiếp, phân tích nhóm được sử dụng để phát hiện các phức bộ QRS chiếm ưu 
thế. Kết quả nhận được sẽ được trung bình hóa để có một phức bộ QRS đại diện duy nhất cho mỗi 
chuyển đạo. Sau đó, phức bộ QRS trung bình được lọc bởi bộ lọc thông dải để có được các thành 
phần tần số cao của phức bộ QRS. Cuối cùng, chỉ số HFMI của mỗi chuyển đạo được tính và thuật 
toán sẽ chẩn đoán dựa trên các quy tắc quyết định. Thuật toán đề xuất được thử nghiệm và đánh giá 
trên cơ sở dữ liệu PTB. Kết quả thu được cho thấy phương pháp đề xuất đã đạt được hiệu quả khả 
quan so với kết quả nghiên cứu lâm sàng. 
Từ khóa: Nhồi máu cơ tim, ECG tần số cao, RAZ, HFMI, RMS. 
1. Mở đầu 
Để chẩn đoán bệnh mạch vành, người ta có 
thể sử dụng các công cụ xâm lấn và không xâm 
lấn khác nhau. ECG là công cụ được sử dụng phổ 
biến để đánh giá các chứng bệnh đau ngực và 
chẩn đoán thiếu máu cục bộ hoặc nhồi máu cơ 
tim do không xâm lấn, chi phí thấp, không có bức 
xạ ion hóa và có khả năng sử dụng rộng rãi. Một 
tín hiệu ECG thông thường có tần số 0.05 ÷ 100 
(Hz) và được gọi là các tín hiệu ECG tần số thấp. 
Phương pháp chẩn đoán bệnh mạch vành thông 
qua tín hiệu ECG tần số thấp cho độ nhạy tương 
________ 
 Tác giả liên hệ. 
 Địa chỉ email: thangpm686@gmail.com 
 https://doi.org/10.25073/2588-1140/vnunst.4970 
đối thấp. Vì vậy, các phương pháp chẩn đoán 
hình ảnh cho độ chính xác cao hơn như chụp 
mạch vành hay xạ hình tưới máu cơ tim đôi khi 
được ưa thích hơn. Tuy nhiên, những phương 
pháp này không được sử dụng như một công cụ 
cơ bản để chẩn đoán nhồi máu cơ tim do chi phí 
cao và bệnh nhân sẽ phải tiếp xúc với bức xạ ion 
hóa. Trong những năm gần đây, một số nghiên 
cứu lâm sàng đã chỉ ra khả năng sử dụng tín hiệu 
ECG tần số cao để chẩn đoán nhồi máu cơ tim. 
Các tín hiệu ECG tần số cao cho phép ghi lại các 
thành phần tần số cao hơn mang thông tin hữu 
ích để chẩn đoán nhồi máu cơ tim. Phân tích 
H.V. Manh, P.M. Thang / VNU Journal of Science: Natural Sciences and Technology, Vol. 36, No. 1 (2020) 25-35 
27 
ECG tần số cao có nghĩa là phân tích các thành 
phần tần số 150 ÷ 250 (Hz). ECG tần số cao chủ 
yếu được sử dụng để phân tích phổ của phức bộ 
QRS (HFQRS) ở tần số cao [1-3]. Tuy nhiên, 
phân tích HFQRS cũng có những hạn chế khi 
được sử dụng để chẩn đoán thiếu máu cơ tim ở 
những bệnh nhân có phức bộ QRS rộng hơn 120 
ms, máy tạo nhịp tim và bệnh cơ tim bởi những 
biểu hiện này có thể gây ra các vết lõm (notch) 
và đoạn gãy (break) đặc trưng của thiếu máu cục 
bộ [4-6]. 
Ý nghĩa chẩn đoán của HFQRS đã được 
nghiên cứu từ những năm 1960. Một trong 
những nghiên cứu lâm sàng đầu tiên được thực 
hiện là nghiên cứu của nhóm tác giả Abbouda [7] 
với mục đích nghiên cứu các biểu hiện của bệnh 
thiếu máu cơ tim cấp tính trong dải tần số 150 ÷ 
250 (Hz). Kết quả cho thấy bệnh nhân mắc bệnh 
mạch vành đã làm giảm biên độ HFQRS. 
Goldberger và cộng sự [8] đã chỉ ra sự ảnh hưởng 
của bệnh nhồi máu cơ tim đến tín hiệu tần số cao 
trong dải tần 80 ÷ 300 Hz. Kết quả đạt được của 
nhóm nghiên cứu Petterson [9] cho thấy phương 
pháp chẩn đoán thiếu máu cơ tim cấp sử dụng 
phân tích HFQRS có độ nhạy cao hơn so với 
phương pháp sử dụng phân tích ST. Nghiên cứu 
của Ringborn và cộng sự [5] chỉ ra rằng giá trị 
suy giảm của tham số RMS (Root Mean Square) 
trong HFQRS có tương quan với phạm vi và mức 
độ nghiêm trọng của thiếu máu cục bộ cơ tim. 
Nghiên cứu lâm sàng do nhóm Toledo và 
cộng sự [10] thực hiện đã khẳng định những thay 
đổi trong quá trình khử cực (phức bộ QRS) cho 
kết quả chẩn đoán nhạy và cụ thể hơn so với 
những thay đổi trong quá trình tái cực (phân đoạn 
ST) nhằm phát hiện triệu chứng thiếu máu cơ tim 
khi tham gia bài kiểm tra gắng sức. Nghiên cứu 
được thực hiện trên 133 bệnh nhân nghi ngờ mắc 
bệnh thiếu máu cơ tim. Những người tham gia 
nghiên cứu đã trải qua phép đo ECG trong khi 
thực hiện gắng sức bằng máy tập thể dục chạy bộ 
(treadmill) hoặc xe đạp thể thao tại một phòng 
khám ngoại trú ở Charleston. Sau khi thực hiện 
gắng sức đã có 20 kết quả bị loại do phức bộ 
QRS rộng hơn 120 ms, 8 kết quả do các vấn đề 
liên quan tới kỹ thuật đo ECG, 4 kết quả bị loại 
do kết quả không xác định của hình ảnh xạ hình 
tưới máu cơ tim (MPI) [10-12]. Bên cạnh 
phương pháp phân tích HFQRS sử dụng tham số 
RMS làm chỉ số nhận biết triệu chứng thiếu máu 
cục bộ, phương pháp chẩn đoán nhồi máu cơ tim 
sử dụng phân tích đoạn ST, trong đó độ chênh 
lên hoặc chênh xuống của đoạn ST được đo ở 80 
ms sau điểm J, cũng được thực hiện. Quá trình 
đánh giá kết quả được thực hiện bởi hai bác sĩ 
tim mạch không có thông tin về bệnh nhân. 
Trong số 101 bệnh nhân còn lại, đã có 19 bệnh 
nhân được chẩn đoán nhồi máu cơ tim. Phân tích 
HFQRS được cho là nhạy hơn (79% so với 
41%), độ đặc hiệu cao hơn (71% so với 57%), 
giá trị chẩn đoán âm tính cao hơn (94% so với 
78%) và giá trị tiên đoán dương tính thấp hơn 
(39% so với 78%) khi được so sánh với phương 
pháp phân tích đoạn ST nhằm pháp hiện nhồi 
máu cơ tim ở cả phụ nữ và nam giới. 
Nghiên cứu lâm sàng do nhóm tác giả Conti 
và cộng sự [13] thực hiện với sự tham gia của 
377 bệnh nhân bị đau thắt ngực điển hình và 
thiếu máu cơ tim. Các bệnh nhân đã được kiểm 
tra thể chất, đo điện tâm đồ và đánh giá nồng độ 
troponin trong huyết tương. Trong số 377 bệnh 
nhân, 11 bệnh nhân đã bị loại do sự hiện diện của 
phức bộ QRS rộng hơn 120 ms và 29 bệnh nhân 
do mức độ nhiễu cao trong tín hiệu HFQRS. Với 
phương pháp chẩn đoán thông thường, độ chênh 
của đoạn ST được đo tại điểm 60 ms sau điểm J 
sử dụng phần mềm hệ thống gắng sức HyperQ 
thương mại. Nhồi máu cơ tim được phát hiện khi 
độ chênh lên lớn hơn 0,5 mm hoặc chênh xuống 
lớn hơn 1 mm của đoạn ST được phát hiện trong 
hai đạo trình liền kề. Với phương pháp phân tích 
HFQRS, tham số RMS được sử dụng làm chỉ số 
phát hiện nhồi máu cơ tim. Kết quả nghiên cứu 
lâm sàng cho thấy, phương pháp phân tích 
HFQRS có độ nhạy cao hơn đáng kể (63% so với 
22%), độ đặc hiệu kém hơn (68% so với 95%), 
giá trị tiên đoán âm tính thấp hơn (11% so với 
25%) và giá trị tiên đoán dương tính la tương 
đương (97% so với 96%) khi so sánh với phương 
pháp phân tích dựa trên đoạn ST. 
Một nghiên cứu lâm sàng tiếp theo do nhóm 
tác giả Galante và đồng nghiệp [14] thực hiện sử 
H.V. Manh, P.M. Thang / VNU Journal of Science: Natural Sciences and Technology, Vol. 36, No. 1 (2020) 25-35 
28 
dụng tín hiệu HFQRS nhằm chẩn đoán chứng 
thiếu máu cơ tim cấp tính tại Khoa Cấp cứu 
Soroka. Tiêu chuẩn loại trừ là các bệnh nhân mắc 
chứng rung tâm nhĩ, rối loạn nhịp thất kéo dài và 
sự hiện diện của phức hợp QRS rộng hơn 120 
ms. Bệnh nhân được đánh giá đau ngực lâm 
sàng, xét nghiệm máu, ECG thông thường và tần 
số cao. Trong số 235 bệnh nhân đạt được yêu cầu 
thử nghiệm thì có 104 bệnh nhân mắc hội chứng 
mạch vành cấp tính và 131 bệnh nhân đau ngực 
không do thiếu máu cục bộ. Phương pháp phân 
tích HFQRS cho kết quả tương đương (độ nhạy 
– 67.3% so với 61.5%, độ đặc hiệu – 69.5% so 
với 68.7%, giá trị tiên đoán âm – 63.6% so với 
61.0% và giá trị tiên đoán dương tính – 72.8% so 
với 96.2%) khi so sánh với kết quả do bác sĩ tim 
mạch chẩn đoán qua đoạn ST. 
Phần còn lại của bài báo được tổ chức như 
sau: Phần 2 giới thiệu các tham số HFQRS và 
phương pháp đề xuất chẩn đoán nhồi máu cơ tim. 
Kết quả thử nghiệm và những thảo luận đánh giá 
được trình bày trong Phần 3. Phần cuối là những 
kết luận của bài báo. 
2. Phương pháp đề xuất chẩn đoán nhồi máu 
cơ tim 
2.1. Các tham số HFQRS 
Hai tham số cơ bản được sử dụng để định 
lượng sự thay đổi trong tín hiệu HFQRS là RMS 
(Root Mean Square) và RAZ (Reduced 
Amplitude Zone). Tham số RMS tương ứng với 
tổng số năng lượng được lưu trữ trong các thành 
phần tần số cao của phức bộ QRS và được tính 
theo công thức sau: 
𝑅𝑀𝑆 = √∑
𝐴𝑖
2
𝑛
𝑛
𝑖=1 (1) 
Trong đó n là số lượng mẫu và Ai là biên độ của 
tín hiệu HFQRS. 
Giá trị RMS ở những người khỏe mạnh cao 
hơn so với những người mắc bệnh nhồi máu cơ 
tim hoặc thiếu máu cơ tim. Xác định điểm bắt 
đầu và kết thúc của phức bộ QRS là một bước rất 
quan trọng bởi nếu không chính xác sẽ ảnh 
hưởng đến giá trị RMS. Giá trị RMS rất khác 
nhau giữa các cá nhân và do đó không được sử 
dụng để chẩn đoán bệnh nhồi máu cơ tim. 
[12,15,16]. 
RAZ là một chỉ số hình thái của bệnh lý được 
phát hiện bởi Shimon Abboud và các đồng 
nghiệp vào năm 1987. Tham số này mô tả độ lõm 
xảy ra trên đường bao của tín hiệu HFQRS ở 
bệnh nhân thiếu máu cục bộ hoặc nhồi máu cơ 
tim. RAZ được Abboud định nghĩa là khoảng 
giữa hai điểm cực đại hoặc cực tiểu địa phương 
liền kề trên đường bao của tín hiệu HFQRS. Một 
cực đại hoặc cực tiểu địa phương là một điểm mà 
tại đó giá trị tuyệt đối của điện áp cao hơn giá trị 
của các điểm xung quanh. Bệnh nhân khỏe mạnh 
chỉ có một một điểm cực đại hoặc cực tiểu địa 
phương trên đường bao tín hiệu HFQRS và sẽ 
không được sử dụng để xác định tham số RAZ. 
Các nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng xác suất xuất 
hiện RAZ trong các chuyển đạo có tương quan 
với số lượng các yếu tố nguy cơ của bệnh tim 
mạch. Nếu nhồi máu cơ tim xảy ra thì sẽ có ít 
nhất hai cực trị địa phương trên đường bao 
HFQRS cho phép xác định RAZ. Do đó, RAZ là 
khu vực giữa hai cực đại hoặc cực tiểu liền kề. 
Để chẩn đoán bệnh nhồi máu cơ tim thì tham số 
RAZ sẽ hữu ích hơn so với tham số RMS (chỉ 
báo cường độ tín hiệu HFQRS) [3,11,17]. 
2.2. Chẩn đoán nhồi máu cơ tim dựa trên phân 
tích QRS tần số cao 
Thuật toán chẩn đoán chứng nhồi máu cơ tim 
đề xuất trong bài báo này sử dụng tham số RAZ 
để định lượng sự thay đổi hình thái trong tín hiệu 
HFQRS. Chỉ số HFMI được tính nhằm xác định 
kích thước RAZ trên đường bao tín hiệu 
HFQRS. Tham số này xác định tỷ lệ phần trăm 
của phần lõm giữa hai cực đại địa phương liền 
kề (RAZ) so với diện tích bên dưới đường bao 
của tín hiệu HFQRS. Tham số RMS được sử 
dụng để tính biên độ năng lượng trung bình của 
tín hiệu HFQRS và cho phép xác định sự khác 
biệt về giá trị RMS ở những người khỏe mạnh và 
bệnh nhân nhồi máu cơ tim. Thuật toán phân tích 
HFQRS nhằm phát hiện nhồi máu cơ tim thực 
hiện theo sơ đồ trong Hình 1. 
H.V. Manh, P.M. Thang / VNU Journal of Science: Natural Sciences and Technology, Vol. 36, No. 1 (2020) 25-35 
29 
Xác định điểm bắt đầu 
và kết thúc QRS
Sắp xếp phức bộ QRS 
trong chuyển đạo
Tương quan giữa các 
phức bộ QRS
Trung bình hóa phức 
bộ QRS
Lọc thông dải 
(150-250 Hz)
Tính toán đường bao 
tín hiệu
Tính HFMI
Hình 1. Thuật toán phân tích HFQRS. 
Trước tiên, thuật toán sẽ xác định vị trí, điểm 
bắt đầu và điểm kết thúc của các phức bộ QRS 
trong một đạo trình nhất định. Tiếp theo, các 
phức bộ QRS tại mỗi đạo trình riêng biệt sẽ được 
trích xuất tại thời điểm 250 ms trước điểm bắt 
đầu và kết thúc tại thời điểm 250 ms sau điểm 
kết thúc phức bộ QRS. Điều này là do yêu cầu sự 
liên kết chính xác hơn của các phức bộ QRS 
riêng lẻ. Tại bước kế tiếp, tất cả các phân đoạn 
phức bộ QRS này được liên kết với phức bộ QRS 
đầu tiên như Hình 2. 
Hình 2. Các phức bộ QRS được liên kết với nhau. 
Tiếp theo, thuật toán sẽ xác định mối tương 
quan giữa các phức bộ QRS liên kết nhằm loại 
bỏ nhiễu và dao động ngoại vị cũng như để phát 
hiện các phức bộ QRS chiếm ưu thế. Để thực 
hiện điều này, một ma trận tương quan sẽ được 
tính. Các hệ số trong ma trận tương quan cho biết 
sự tương đồng về hình dạng của các phức bộ 
QRS riêng lẻ để từ đó xác định được các phức bộ 
QRS chiếm ưu thế. Nếu không có hệ số nào trong 
ma trận tương quan nhỏ hơn 0,95 (các phức bộ 
QRS có mặt trong đạo trình rất giống nhau) thì 
có nghĩa là không có phức bộ QRS nào được phát 
hiện dưới dạng nhiễu hoặc dao động ngoại vị. 
Mặt khác, phân tích nhóm được sử dụng để phát 
hiện các phức bộ QRS chiếm ưu thế. Nghiên cứu 
đã sử dụng phương pháp phân tích nhóm 
UPGMA kết tụ phân cấp. Số lượng các cụm 
được xác định trên cơ sở cắt cây phả hệ bằng 
phương pháp UPGMA trong đó khoảng cách 
giữa các phức bộ QRS là lớn nhất. Nhóm có số 
lượng phức bộ QRS lớn nhất được chỉ định là 
nhóm có phức bộ QRS chiếm ưu thế. Kết quả thu 
được sẽ được trung bình hóa để thu được một 
phức bộ QRS đại diện duy nhất cho một đạo 
trình. Hình 3 trình bày một phức bộ QRS trung 
bình đại diện đại diện cho một chuyển đạo với 
điểm bắt đầu và điểm kết thúc được phát hiện. 
H.V. Manh, P.M. Thang / VNU Journal of Science: Natural Sciences and Technology, Vol. 36, No. 1 (2020) 25-35 
30 
Hình 3. Phức hợp QRS trung bình. 
Bước tiếp theo, phức bộ QRS trung bình được 
lọc bởi bộ lọc thông dải tần số 150 ÷ 250 (Hz). 
Sau khi lọc, chúng ta sẽ thu được một tín hiệu có 
chứa các thành phần tần số cao của phức bộ 
QRS. Tín hiệu tần số cao được cắt tại thời  ... của parabol. Chúng tôi đã chọn những điểm 
này là những điểm cạnh và điểm nằm ở giữa của 
parabol. Các tọa độ này có thể nhận được bằng 
cách giải hệ 3 phương trình sau đây: 
𝑦1 = 𝑎𝑥1
2 + 𝑏𝑥1 + 𝑐 
𝑦2 = 𝑎𝑥2
2 + 𝑏𝑥2 + 𝑐 (2) 
𝑦3 = 𝑎𝑥3
2 + 𝑏𝑥3 + 𝑐 
H.V. Manh, P.M. Thang / VNU Journal of Science: Natural Sciences and Technology, Vol. 36, No. 1 (2020) 25-35 
31 
Trong đó, 𝑥𝑖 và 𝑦𝑖 với i = 1, 2, 3 là tọa độ của 
các điểm. 
Giải hệ phương trình này sẽ thu được các hệ 
số a, b và c cho phép xác định phương trình của 
parabol. Parabol này được giới hạn bởi một 
đường nằm ngang phía trên có phương trình 
dạng tổng quát: 
𝑦 = 𝑒 (3) 
Trong đó, y là tọa độ của đường thẳng và e là 
hằng số biểu thị phần bù dọc theo đường thẳng 
từ gốc tọa độ. 
Diện tích của parabol bị hạn chế ở trên được 
tính theo công thức sau: 
𝑆 = ∫ (𝑒 − (𝑎𝑥2 + 𝑏𝑥 + 𝑐))𝑑𝑥
𝑥𝑚𝑎𝑥
𝑥𝑚𝑖𝑛
 (4) 
Trong đó, e là phương trình đường thẳng, 
(𝑎𝑥2 + 𝑏𝑥 + 𝑐) là công thức parabol và 𝑥𝑚𝑖𝑛, 
𝑥𝑚𝑎𝑥 là tọa độ 𝑥 của các điểm cạnh parabol. 
Tham số RAZ là phần diện tích được tạo 
thành từ 2 parabol với đường giới hạn ở trên. 
Hình 5 trình bày một tín hiệu tần số cao với 
đường bao trong đó RAZ được chỉ ra. 
RAZ
Hình 5. Tín hiệu tần số cao – RAZ. 
Nhồi máu cơ tim được chẩn đoán dựa trên chỉ 
số HFMI là tỷ lệ phần trăm giữa diện tích phần 
RAZ so với diện tích bên dưới đường bao của 
phức bộ HFQRS và có thể được tính bằng công 
thức sau: 
𝐻𝐹𝑀𝐼 =
𝑅𝐴𝑍
𝐴
. 100 [%] (5) 
Trong đó, A là diện tích bên dưới đường bao 
tín hiệu HFQRS. Chỉ số HFMI sẽ được tính cho 
mỗi đạo trình và giá trị chỉ số HFMI cuối cùng 
sẽ là giá trị trung bình của 6 đạo trình có giá trị 
chỉ số HFMI lớn nhất. Chỉ số HFMI không được 
đánh giá ở các chuyển đạo có mức nhiễu cao. 
Các chuyển đạo với mức nhiễu cao được đánh 
giá bằng cách tìm kiếm giá trị cực đại của phức 
bộ HFQRS và các đỉnh trong một cửa sổ có độ 
rộng 100 ms bắt đầu từ điểm 50 ms sau điểm kết 
thúc của HFQRS. Nếu giá trị lớn nhất của cửa sổ 
lớn hơn hoặc bằng 20% giá trị cực đại của phức 
bộ HFQRS thì chuyển đạo được xem như là 
nhiễu. Các bản ghi có số chuyển đạo được coi là 
nhiễu lớn hơn 2/3 tổng số chuyển đạo có trong 
bản ghi trở lên sẽ bị loại ra khỏi quá trình phân 
tích khi mà kết quả phân tích HFQRS được coi 
là không đáng tin cậy. Hình 6 trình bày một tín 
hiệu có mức nhiễu cao không thể đánh giá chỉ số 
HFMI. Tham số RMS cũng được tính cho mỗi 
chuyển đạo. Giá trị RMS cuối cùng sẽ là giá trị 
trung bình được tính từ các giá trị thành phần đối 
với các chuyển đạo được coi là không nhiễu. 
Hình 6. Chuyển đạo với mức nhiễu cao. 
Bất kỳ chuyển đạo nào có giá trị chỉ số HFMI 
lớn hơn 8% được coi là thiếu máu cục bộ. Một 
bản ghi ECG được coi là thiếu máu cục bộ nếu 
phát hiện ít nhất 3 chuyển đạo thiếu máu cục bộ 
và đồng thời chỉ số HFMI được chẩn đoán trong 
ít nhất 5 chuyển đạo, hoặc giá trị chỉ số HFMI 
(được tính trung bình từ 6 chuyển đạo có chỉ số 
HFMI lớn nhất) có giá trị lớn hơn 9%. 
H.V. Manh, P.M. Thang / VNU Journal of Science: Natural Sciences and Technology, Vol. 36, No. 1 (2020) 25-35 
32 
3. Kết quả và thảo luận 
3.1. Các tham số đánh giá kết quả 
Độ nhạy (Se) là tham số cho biết xác suất kết 
quả xét nghiệm sẽ dương tính khi có bệnh (tỷ lệ 
dương tính thật) và được tính theo [18]. 
𝑆𝑒 =
𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁
 (6) 
Trong đó, TP là số bệnh nhân được chẩn đoán 
chính xác bị nhồi máu cơ tim và FN là số bệnh 
nhân bị chẩn đoán nhầm là khỏe mạnh. 
Độ đặc hiệu cho biết xác suất kết quả xét 
nghiệm sẽ âm tính khi không có bệnh (tỷ lệ âm 
tính thật). Độ đặc hiệu (Sp) được tính theo công 
thức. [18] 
𝑆𝑝 =
𝑇𝑁
𝑇𝑁+𝐹𝑃
 (7) 
Trong đó, TN là số bệnh nhân được chẩn đoán 
chính xác là khỏe mạnh và FP là số bệnh nhân 
được chẩn đoán sai mắc bệnh nhồi máu cơ tim. 
Giá trị tiên đoán dương tính cho biết xác xuất 
một người thực sự bị bệnh khi được chẩn đoán là 
dương tính và được tính theo công thức sau [18]. 
𝑃+ =
𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑃
 (8) 
Trong đó, TP là số bệnh nhân được chẩn đoán 
chính xác bị nhồi máu cơ tim và FP là số bệnh 
nhân được chẩn đoán không chính xác bị nhồi 
máu cơ tim. 
Giá trị tiên đoán âm tính cho biết xác suất một 
người không bị bệnh khi được chẩn đoán là âm 
tính và được tính theo công thức [18]. 
𝑃− =
𝑇𝑁
𝑇𝑁+𝐹𝑁
 (9) 
Trong đó, TN là số bệnh nhân được chẩn đoán 
chính xác là khỏe mạnh và FN là số bệnh nhân 
bị chẩn đoán nhầm là khỏe mạnh. 
Ngoài ra, tham số chính xác cho biết xác suất 
chung một bệnh nhân được chẩn đoán chính xác 
cũng được sử dụng để đánh giá hiệu suất của 
thuật toán [19]. 
𝐴 =
𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
 (10) 
3.2. Đánh giá kết quả của thuật toán đề xuất 
Hiệu suất của thuật toán chẩn đoán bệnh nhồi 
máu cơ tim sử dụng phương pháp phân tích tín 
hiệu ECG tần số cao được thử nghiệm trên 446 
bản ghi tín hiệu ECG của cơ sở dữ liệu PTB [19]. 
Trong đó, 6 bản ghi đã bị loại do lỗi thuật toán 
xác định phức bộ QRS và 9 bản ghi bị loại do 
mức nhiễu cao trong tín hiệu HFQRS. Như vậy, 
thuật toán đã được thử nghiệm trên 431 bản ghi 
dữ liệu ECG (trong đó bao gồm 353 bản ghi ECG 
của bệnh nhân bị nhồi máu cơ tim và 78 bản ghi 
ECG của người khỏe mạnh). Các kết quả chẩn 
đoán được trình bày trong Bảng 1 và ma trận 
nhầm lẫn trong Hình 7. Giá trị 0 đại diện cho 
không mắc bệnh nhồi máu cơ tim (người khỏe 
mạnh). Trong khi đó, giá trị 1 đại diện cho mắc 
bệnh nhồi máu cơ tim. Các giá trị 0 và 1 bên trái 
là kết quả chẩn đoán của thuật toán, các giá trị 0 
và 1 bên dưới là giá trị thực tế. Số lượng người 
chẩn đoán chính xác được biểu diễn bởi các ô 
màu xanh (TN – 33, TP – 259). Các ô màu đỏ chỉ 
ra số lượng người được chẩn đoán sai (FN – 94, 
FP – 45). Cột bên phải ngoài cùng cho biết giá 
trị tiên đoán dương tính (85.2%), âm tính 
(25.98%) và độ chính xác của thuật toán 
(67.75%). Hai ô giá trị còn lại tại hàng cuối biểu 
diễn cho giá trị độ đặc hiệu (42.31%) và độ nhạy 
(73.37%) của thuật toán đề xuất. 
Bên cạnh đó, Bảng 2 cũng trình bày các giá 
trị trung bình của các chỉ số HFMI và RMS ở 
những bệnh nhân nhồi máu cơ tim và các đối 
tượng hoàn toàn khỏe mạnh trong khi thử 
nghiệm thuật toán trên cơ sở dữ liệu. 
Bảng 1. Kết quả chẩn đoán nhồi máu cơ tim bằng 
thuật toán HFQRS 
Tham số 
Thuật toán 
đề xuất 
Độ nhạy (%) 73.37 
Độ đặc hiệu (%) 42.31 
Giá trị tiên đoán dương tính (%) 85.20 
Giá trị tiên đoán âm tính (%) 25.98 
H.V. Manh, P.M. Thang / VNU Journal of Science: Natural Sciences and Technology, Vol. 36, No. 1 (2020) 25-35 
33 
Hình 7. Ma trận nhầm lẫn biểu diễn kết quả của 
phương pháp đề xuất. 
Bảng 2. Giá trị trung bình của chỉ số HFMI và RMS 
HFMI 
[%] 
RMS 
[µV] 
Bệnh nhân bị nhồi máu 
cơ tim 
12.3 2.78 
Người khỏe mạnh 10.64 3.1 
Qua phân tích các giá trị trong Bảng 2, chúng 
ta thấy rằng giá trị RMS trung bình ở người khỏe 
mạnh cao hơn so với bệnh nhân nhồi máu cơ tim 
và phù hợp với các giả định lý thuyết. Nhồi máu 
cơ tim làm giảm tổng năng lượng được lưu trữ 
trong tín hiệu HFQRS dẫn đến thông số RMS 
thấp hơn. Giá trị của chỉ số HFMI ở bệnh nhân 
nhồi máu cơ tim là cao hơn một chút so với 
những người khỏe mạnh. Sự khác biệt nhỏ này 
cho thấy sự tương đồng về hình thái của tín hiệu 
HFQRS tần số cao ở các đối tượng khỏe mạnh 
và bệnh nhân nhồi máu cơ tim có thể khiến cho 
kết quả chẩn đoán chưa chính xác. Hình 8 trình 
bày tín hiệu HFQRS với đường bao của một 
bệnh nhân khỏe mạnh có hình thái giống với hình 
thái của tín hiệu HFQRS của bệnh nhân nhồi 
máu cơ tim. Việc sử dụng kết hợp chỉ số HFMI 
và RMS để phát hiện nhồi máu cơ tim dường như 
cho kết quả chính xác hơn nhiều so với RAZ. 
Hình 8. Tín hiệu HFQRS cùng với đường bao của 
một bệnh nhân khỏe mạnh. 
Hiệu suất của thuật toán đề xuất cũng được so 
sánh với kết quả được công bố trong 3 thử nhiệm 
lâm sàng (Toledo [10], Conti [13], Galante [14]). 
Cả 3 nghiên cứu lâm sàng đều chỉ ra được lợi ích 
của việc sử dụng tín hiệu ECG tần số cao trong 
quá trình chẩn đoán bệnh thiếu máu cơ tim. Hình 
9 so sánh kết quả của thuật toán HFQRS được đề 
xuất với kết quả phân tích HFQRS được công bố 
bởi các nghiên cứu này. 
Kết quả của thuật toán đề xuất có thể so sánh 
với kết quả nghiên cứu lâm sàng. Chỉ có giá trị 
tiên đoán âm tính là thấp do tín hiệu HFQRS của 
những người khỏe mạnh có hình thái giống với 
những người mắc bệnh nhồi máu cơ tim nên 
thuật toán đã chẩn đoán sai. Kết quả phát hiện 
thành công nhồi máu cơ tim bị ảnh hưởng bởi 
quy mô của bệnh nhân tham gia xét nghiệm và 
tỷ lệ giữa bệnh nhân nhồi máu cơ tim và đối 
tượng khỏe mạnh trong quần thể xét nghiệm. Giá 
trị tiên đoán dương tính và âm tính cho thấy các 
đối tượng khỏe mạnh chiếm ưu thế trong nghiên 
cứu của Conti [13]. Ngược lại, trong nghiên cứu 
của Toledo [10] và của chúng tôi, ECG ghi nhận 
từ bệnh nhân nhồi máu cơ tim chiếm ưu thế. Với 
nghiên cứu của Galante [14], tỷ lệ bệnh nhân 
nhồi máu cơ tim và các đối tượng khỏe mạnh 
trong quần thể xét nghiệm là cân bằng. 
H.V. Manh, P.M. Thang / VNU Journal of Science: Natural Sciences and Technology, Vol. 36, No. 1 (2020) 25-35 
34 
Hình 9. So sánh kết quả thu được từ phân tích HFQRS với một số kết quả nghiên cứu lâm sàng. 
4. Kết luận 
Bài báo đã đề xuất một phương pháp chẩn 
đoán bệnh nhồi máu cơ tim sử dụng tín hiệu ECG 
tần số cao dựa trên chỉ số HFMI để định lượng 
giá trị RAZ trên đường bao của tín hiệu HFQRS. 
Hiệu suất đạt được của thuật toán đề xuất được 
thử nghiệm trên 333 bản ghi ECG từ các bệnh 
nhân được chẩn đoán mắc bệnh nhồi máu cơ tim 
và 78 bản ghi ECG từ các đối tượng khỏe mạnh 
trong cơ sở dữ liệu PTB. Kết quả cho thấy nhồi 
máu cơ tim dẫn tới những thay đổi trong tín hiệu 
từ ECG tần số cao. 
Tài liệu tham khảo 
[1] S. Abboud, S. Zlochiver, High-frequency QRS 
electrocardiogram for diagnosing and monitoring 
ischemic heart disease, Journal of Electrocardiology 
39 (2006) 82-86. https://doi.org/10.1016/j.jelectro 
card.2005.09.007. 
[2] J.A. Lipton, S.G. Warren, M. Broce, S. Abboud, A. 
Beker, L. Sörnmo, D.R. Lilly, C. Maynard, B.D. 
Lucas Jr., G.S. Wagner, High-frequency QRS 
electrocardiogram analysis during exercise stress 
testing for detecting ischemia, International 
Journal of Cardiology 124 (2008) 198-203. https:// 
doi.org/10.1016/j.ijcard.2007.02.002. 
[3] T.T. Schlegel, W.B. Kulecz, J.L. DePalma, A.H. 
Feiveson, J.S. Wilson, M.A. Rahman, M.W. 
Bungo, Real-Time 12-Lead High-Frequency QRS 
Electrocardiography for Enhanced Detection of 
Myocardial Ischemia and Coronary Artery 
Disease, Mayo Clinic Proceedings 79 (2004) 339-
350. https://doi.org/10.4065/79.3.339. 
[4] B.H. Langner, Further Studies in High Fidelity 
Electrocardiography: Myocardial Infarction, 
Circulation VIII (1953) 905-913. https://doi.org/ 
10.1161/01.CIR.8.6.905. 
[5] M. Ringborn, J. Pettersson, E. Persson, S.G. 
Warren, P. Platonov, O. Pahlm, G.S. Wagner, 
Comparison of high-frequency QRS components 
and ST-segment elevation to detect and quantify 
acute myocardial ischemia, Journal of 
Electrocardiology 43 (2010) 113-120. https://doi. 
org/10.1016/j.jelectrocard.2009.11.009. 
[6] D. Rosenmann, Y. Mogilevski, G. Amit, L.R. 
Davrath, D. Tzivoni, High-frequency QRS 
analysis improves the specificity of exercise ECG 
testing in women referred for angiography, Journal 
of Electrocardiology 46 (2013) 19-26. https://doi. 
org/10.1016/j.jelectrocard.2012.08.007. 
[7] S. Abboud, Subtle alterations in the high-
frequency QRS potentials during myocardial 
ischemia in dogs, Computers and Biomedical 
Research 20 (1987) 384-395. https://doi.org/10. 
1016/j.jelectrocard.2012.08.007. 
73,37
42,31
85,2
25,98
79
71
94
39
63
68
11
97
67,3 69,5
63,6
72,8
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Se Sp P+ P-
H
iệ
u
 s
u
ất
 [
%
]
Tham số so sánh
Thuật toán đề xuất
Eran Toledo [10]
Alberto Conti [13]
Ori Galante [14]
H.V. Manh, P.M. Thang / VNU Journal of Science: Natural Sciences and Technology, Vol. 36, No. 1 (2020) 25-35 
35 
[8] A.L. Goldberger, V. Bhargava, V. Froelicher, J. 
Covell, Effect of myocardial infarction on high-
frequency QRS potentials, Journal 
Electrocardiology 13 (1980) 367-372. https://doi. 
org/10.1161/01.CIR.64.1.34. 
[9] J. Pettersson, O. Pahlm, E. Carro, L. Edenbrandt, 
M. Ringborn, L. Sörnmo, S.G. Warren, G.S. 
Wagner, Changes in high-frequency QRS 
components are more sensitive than ST-segment 
deviation for detecting acute coronary artery 
occlusion, Journal of the American College of 
Cardiology 36 (2000) 1827-1834. https://doi.org/ 
10.1016/S0735-1097(00)00936-0. 
[10] E. Toledo, J.A. Lipton, S.G. Warren, S. Abboud, 
M. Broce, D.R. Lilly, C. Maynard, B.D. Lucas Jr., 
G.S. Wagner, Detection of stress-induced 
myocardial ischemia from the depolarization 
phase of the cardiac cycle-a preliminary study, 
Journal of Electrocardiology 42 (2009) 240-247. 
https://doi.org/10.1016/j.jelectrocard.2008.12.023. 
[11] G. Amit, O. Galante, L.R. Davrath, O. Luria, S. 
Abboud, D. Zahger, High-frequency QRS analysis 
in patients with acute myocardial infarction: A 
preliminary study, Annals of Noninvasive 
Electrocardiology 18 (2013) 149-156. https://doi. 
org/10.1111/anec.12023. 
[12] E. Trägårdh, O. Pahlm, G.S. Wagner, J. Pettersson, 
Reduced high-frequency QRS components in 
patients with ischemic heart disease compared to 
normal subjects, Journal of Electrocardiology 37 
(2004) 157-162. https://doi.org/10.1016/j.jelectro 
card.2004.02.004. 
[13] A. Conti, A. Alesi, G. Aspesi, N.D. Bernardis, S. 
Bianchi, A. Coppa, C. Donnini, C. Grifoni, A. 
Becucci, C. Casula, High-frequency QRS analysis 
compared to conventional ST-segment analysis in 
patients with chest pain and normal ECG referred 
for exercise tolerance test, Cardiology Journal 22 
(2015) 141-149. https://doi.org/10.1016/j.ajem.2015. 
11.044. 
[14] O. Galante, G. Amit, Y. Granot, L.R. Davrath, S. 
Abboud, D. Zahger, High-frequency QRS analysis 
in the evaluation of chest pain in the emergency 
department, Journal of Electrocardiology 50 (2017) 
457-465. https://doi.org/10.1016/j.jelectrocard. 
2017. 02.009. 
[15] D. Rosenmann, Y. Mogilevski, G. Amit, L.R. 
Davrath, D. Tzivoni, High-frequency QRS 
analysis improves the specificity of exercise ECG 
testing in women referred for angiography, Journal 
of Electrocardiology 46 (2013) 19-26. https://doi. 
org/10.1016/j.jelectrocard.2012.08.007. 
[16] G. Amit, Y. Granot, S. Abboud, Quantifying QRS 
changes during myocardial ischemia: Insights 
from high frequency electrocardiography, Journal 
of Electrocardiology 47 (2014) 505-511. https:// 
doi.org/10.1016/j.jelectrocard.2014.03.006. 
[17] T. Sharir, K. Merzon, I. Kruchin, A, Bojko, E. 
Toledo, A. Asman, P. Chouraqui, Use of 
electrocardiographic depolarization abnormalities 
for detection of stress-induced ischemia as defined 
by myocardial perfusion imaging, American 
Journal of Cardiology 109 (2012) 642-650. https:// 
doi.org/10.1016/j.amjcard.2011.10.022. 
[18] https://www.medcalc.org/calc/diagnostic_test.ph, 
(accessed 13 October 2019). 
[19] https://physionet.org/content/ptbdb/1.0.0/ 
(accessed 10 September 2019).