1. Họ và tên: Hoàng Văn Mạnh                                       2. Giới tính: Nam

3. Ngày sinh: 08/9/1987                                                 4. Nơi sinh: Hưng Yên

5. Quyết định công nhận nghiên cứu sinh số: 778/QĐ-CTSV, ngày 21 tháng 08 năm 2017

6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo: Gia hạn 06 tháng

7. Tên đề tài luận án: Nhận dạng tự động cụm tín hiệu QRS trong hệ thống điện tâm đồ gắng sức

8. Chuyên ngành: Cơ kỹ thuật                                        9. Mã số: 9520101.01

10. Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Phạm Mạnh Thắng

11. Tóm tắt các kết quả mới của luận án:

Đề xuất phương pháp nhận dạng vị trí các phức bộ QRS phù hợp với cả tín hiệu ECG gắng sức cũng như tĩnh dựa trên nguyên lý xác định các đỉnh trội và lấy ngưỡng thích nghi. Phương án đã được thử nghiệm, so sánh với một số nghiên cứu khác trên thế giới và cho kết quả tốt. 

Đề xuất thuật toán xác định 5 điểm quan trọng có trong tín hiệu ECG dựa trên phép biến đổi Hilbert, lấy ngưỡng và quy tắc lựa chọn. Kết quả được đánh giá trên cơ sở ECG gắng sức cũng như nghỉ và đáp ứng được các tiêu chí đề ra.

Phương án thiết kế cho mỗi chuyển đạo riêng lẻ đã được sửa đổi để có thể áp dụng cho hệ thống ECG đa chuyển đạo nhờ sử dụng phép phân tích nhóm và quy tắc toàn cục thay cho các quy tắc lựa chọn riêng lẻ nhạy cảm với từng chuyển đạo. Sự thay đổi này mang lại hiệu quả hoạt động tốt hơn cho các phương án đề xuất.

12. Khả năng ứng dụng trong thực tiễn:

13. Những hướng nghiên cứu tiếp theo:

Tiếp tục cải thiện các giải pháp đề xuất để nâng cao hiệu quả và xây dựng các gói phần mềm thay vì sử dụng Matlab để có thể cài đặt, thử nghiệm, đánh giá và sử dụng trong thực tế.

Tích hợp các giải pháp đề xuất dưới dạng phần cứng kết hợp với phần mềm được cài đặt trên máy tính để hình thành hệ thống theo dõi và chăm sóc sức khỏe bệnh nhân tim mạch từ xa sử dụng các công nghệ truyền thông không dây như Bluetooth, WiFi, … tại các khu vực trong bệnh viện, nhà riêng.

Thử nghiệm trên các bệnh nhân thực tế để tiếp tục kiểm chứng và đánh chất lượng giải pháp đề xuất.

14. Các công trình đã công bố có liên quan đến luận án:

[CT1].  Hoang Van Manh, Ngoc-Viet Nguyen, Pham Manh Thang (2021), “An innovative method based on Shannon energy envelope and Summit navigation for detecting R peaks of Noise Stress Test Signals”, Journal of Electrocardiology, ISSN: 0022-0736, ISI, Elsevier, Vol. 65, pp. 8-17. 

[CT2]. Manh Hoang Van, Viet Dang Anh, Quan Dang Hong and Thang Pham Manh (2019), “Automated the QRS complex detection for monitoring the electrical activity of the heart”, Proceedings of the 5th International Conference on Engineering Mechanics and Automation (ICEMA-5), pp. 236-241. 

[CT3]. Manh Hoang Van, Viet Dang Anh, Tuan Ngo Anh, and Thang Pham Manh (2019), “Automatic detection of QRS complex based on wavelet transform and cluster analysis”, Proceedings of the 5th International Conference on Engineering Mechanics and Automation (ICEMA-5), pp. 242-247. 

[CT4]. Thang Pham Manh, Manh Hoang Van, and Viet Dang Anh (2019), “Enhancing the stress test ECG signal for real-time QRS detector”, Proceedings of the 5th International Conference on Engineering Mechanics and Automation (ICEMA-5), pp. 271-276.