一种从母体腹部电极心电信号中检测胎心R波的算法

母体腹部电极心电法通过放置在孕妇腹部的电极片无创检测胎儿心电信号.但腹部无创检测采集的是包含胎儿心电、母体心电及噪声的混合信号,且母体心电信号的幅值远大于胎心信号.基于此问题,提出从母体腹部心电信号中检测胎儿R波的高效算法.该算法避免对腹部信号建立复杂的模型,通过最小化误差函数,自适应地滤除母亲心电信号的波形,以获得较清晰的胎儿心电波形.再经过基于聚类的胎儿R波尖峰检测以及精筛选的步骤,获得正确的胎儿R波尖峰.该算法使用PhysioNet Challenge 2013的腹部心电数据集Set-a进行测试.测试结果中,胎儿R波尖峰提取的平均灵敏度为88%,平均阳性检测率为88%.由于不涉及复杂的计算,该算法运行时间短,效率高,处理持续时长为60s的腹部信号平均用时2.64s,很适合用于可穿戴设备中心电信号的实时检测.     

一种利用单通道母体腹部心电信号 提取胎儿心电信号的新技术

针对母体腹部混合心电信号中胎儿心电信号微弱、包含诸多噪声,难以清晰提取的问题,本文提出了一种基于奇异值分解(SVD)、平滑窗(SW)技术和最小二乘支持向量机(LSSVM)的胎儿心电提取新方法.首先,利用SVD从单通道母体腹部心电信号中重构分解矩阵,估计出母体心电参考信号,并利用SW方法对估计出的母体心电参考信号进行平滑处理;然后,利用LSSVM建立非线性估计模型,通过该模型和平滑后的母体心电参考信号估计出腹部信号中的母体心电成分,并采用布谷鸟搜索算法(CS)优化LSSVM的超参数;最后,将腹部混合信号与CS-LSSVM模型估计出的母体心电成分相减,即可获得初步胎儿心电信号,为了进一步消除干扰,对初步获取的胎儿心电信号再进行SW-SVD操作,从而获得较为清晰的胎儿心电信号.采用Daisy数据集进行实验,结果表明,本文所提出的方法在可视化对比分析和四个统计评价指标上均优于其他三种经典方法,可从腹部混合信号中提取出更清晰的胎儿心电信号.     

基于径向基函数神经网络的胎儿心电提取

针对胎儿心电难以提取问题,提出一种从母体腹壁混合信号中提取胎儿心电的方法.利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络估计母体心电信号传导至腹壁的非线性变换,将非线性变换后的母体心电信号从腹壁混合信号中减去,再通过小波包去噪技术抑制胎儿心电的基线漂移和噪声,得到清晰的胎儿心电.应用临床心电数据完成实验,在胎儿心电和母体心电QRS波完全重叠情况下,提取出清晰的胎儿心电.实验结果验证了方法的有效性.     

基于时域特征的房颤识别方法

针对便携式心电采集设备采集的手部心电信号质量较差、阵发性房颤识别困难问题,提出一种房颤自动识别方法,利用信息熵和连续小波变换(CWT,continuous wavelet transform)筛选奇异波形,准确识别心电信号中的R波,并利用R波信息提取心电信号的时域特征,利用BP神经网络构建阵发性房颤识别模型.在PCinCC2017和AFDB数据集上的实验表明,本文方法的房颤识别的灵敏度和特异性分别高于96%和98%,对失常10秒左右的短时阵发房颤的识别灵敏度和特异性均高于94%,可以应用于家庭便携式房颤监测.     

胎儿心电提取自适应滤波器仿真对比研究

为了提高胎儿心电(FECG)提取的准确性和效率,研究了采用最小均方算法、递归最小二乘(RLS)算法、仿射投影算法、能量归一化最小均方算法的四种自适应滤波器应用于FECG提取的速度和准确性.根据设计的基于MATLAB的FECG提取算法仿真分析了四种自适应滤波器的收敛速度与稳态性能的影响因素,并通过调整和优化FECG提取参数对四种自适应滤波器进行了仿真对比.研究结果表明,RLS算法自适应滤波器性能最优,可以快速准确地从母体心电中分离出FECG.     

心电信号小波分析

心电信号是一种非平稳并具有很多奇异点的微弱信号。小波变换中的模极大值消噪法具有非线性及自适应性,小波的这种特性对于类似于心电信号这种非平稳微弱信号是十分适用的。针对传统的消噪方法在处理心电信号时的局限性,研究了小波变换的时-频局部化特性及基于多分辨率分析的信号小波分解和重构算法———Mallat算法。采用小波分析的模极大值法实现对QRS波R峰值点的检测,以及对心电信号的消噪处理。通过试验研究可知,运用小波进行QRS波检测,QRS波的识别率高达99.9%,经过消噪重构后的心电信号信噪比较原始信号有较大提高。     

一种基于体震信号的快速ICA胎儿心搏信号提取方法

常规胎儿心搏检测方法为胎儿心电信号检测,针对其需要在母体体表粘附多个电极,对检测环境和受试者的状态要求较高等问题,提出一种应用快速独立分量分析算法提取胎儿心搏信号的方法.该方法利用体震信号无需在体表安装电极的非接触检测优势,通过对母体体震信号主成分的分析,获取胎儿心搏成分分量,更适用于日常家庭无感监测的要求.通过采集45组母体体震信号及同步胎儿心电信号,验证算法的准确率为91.3%.     

基于心电信号提取呼吸信号的算法

为了通过心电监护完成对多种生理信号的检测, 降低监护设备的复杂性, 根据呼吸运动对心电信号的影响, 提出一种由心电信号提取呼吸信息(EDR: ECG-Derived Respiratory Signal) 的算法。首先, 根据Pan&Tompkins 算法从心电信号中提取R 波; 然后使用自然三次样条插值算法对心电信号的基线进行估计, 去除基线漂移, 得到干净的心电信号; 最后获取干净的心电信号R 波, 利用自然样条插值算法得到R 波幅值调制信号, 提取出呼吸信息。通过Matlab 软件对该算法进行验证, 并进行相关的分析比较。仿真结果表明, 该算法能从心电信号里提取呼吸信息。通过与数据库中同时记录的呼吸数据进行比对, 证实了算法的有效性。     

基于高斯混合模型的标准心电波形筛选

针对基于心电信号身份识别中,由于随机选取的心电波形不完整(如T波缺失、R波缺失等)、变形等而影响身份识别准确率的问题,提出基于高斯混合模型的心电波形筛选方法.该方法将信号发生器产生的标准的心电信号切割成单心动周期,提取每个心动周期幅值、斜率、弧长及面积等46个特征,建立单心动周期标准心电波形的高斯混合模型,通过计算马氏距离判断某心电波形是否符合标准心电波形的高斯模型分布,实现具有明显PQRST特征的心电波形筛选.该方法在52人实际采集心电数据和ECG-ID数据库上分别进行了三组实验,不完整波形的平均拒绝率分别为97.87%、98.69%,能够有效挑选出完整的心电波形.     

胎儿心电图临床应用评价

胎儿心电图(FECG)是记录胎儿心电活动时产生的电激动传至母体体表的电位改变,可将胎儿心脏活动时产生的生物电流绘成图谱,反映胎儿的瞬间变化。它对母儿均无损害,操作简便,可在孕期反复应用。现将我院2005年7月至2008年5月收治的500例孕妇进行FECG检查,并同时作胎儿监护无负荷试验