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.     

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.     

人类生物信息的提取

临床上通常通过记录怀孕和分娩时母亲腹部心电图来探测胎儿心率和三个月以上胎儿数量,然而这种腹部心电图常常被肌肉活动和胎儿运动所引起的背景噪声所污染,胎儿心跳的探测更被强与其两倍的母体心跳所淹没。以下将介绍自适应滤波器原理及如何使用自适应滤波器来从母亲腹部心电信号中提取胎儿心电信号,并对参数选取对于滤波结果的影响做出分析。     

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%.     

基于小波分析和神经网络的胎儿心电提取

通过小波分析方法和自适应线性神经网络相结合,对围产期母体腹壁混合心电信号进行处理,采用两种方案进行仿真并分析对比。分别采用小波变换和小波包分解技术对心电信号消噪处理,探索一种提取出胎儿清晰心电信号的方法,为下一步胎儿心电信号特征提取和健康状况的诊断奠定基础。实验结果表明,先提取胎儿心电信号,再进行消噪处理效果较好。     

基于聚类分析和模糊数学的胎儿心电检测

为提高在母体腹壁信号中胎儿心电信号微弱、基线漂移和噪声干扰较大的情况下匹配滤波法进行胎儿心电检测的能力,提出了基于聚类分析和模糊数学的胎儿心电检测方法：首先采取聚类分析的方法进行胎儿心电模板的提取,以提高胎儿心电模板和初始胎儿心电标准周期的准确度;而后用模糊模式识别的方法检测胎儿心电。提高了检测成功率和准确率,并使早搏的检测成为可能。     

一种改进的非线性PCA胎儿心电信号提取算法

传统非线性主分量分析(PCA)算法在提取胎儿心电信号(FECG)时,对信道参数变化的跟踪能力较差,为有效地跟踪信道参数的变化,快速提取胎儿心电信号,提出一种通过预测误差调整遗忘因子的非线性PCA算法.该算法具有收敛速度快,参数估计误差小的优点.仿真结果表明,该算法与传统算法相比,可以快速有效地抑制掉母亲心电信号(MECG)和各种噪声,提取更清晰的胎儿心电信号.     

一种新的基于模型的T波定量分析方法

T波的定量分析是T波交替定量分析的基础.针对T波定量分析中面临的T波非对称性、逐搏间动态变化以及动态监护环境下的脉冲噪声干扰问题,从随机系统动态建模与估计理论出发,提出一种新的适用于T波定量分析的心电信号动态模型,建立逐搏T波波形检测与分析的非线性Bayes估计框架,实现强噪声背景下单通道T波的逐搏定量分析,为动态监护环境下基于简单导联的逐搏T波交替信号定量分析奠定理论与技术基础.最后通过实测数据验证了文中算法的有效性.     

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     

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.     

基于小波变换的多普勒胎儿心率检测研究

为了解决从超声多普勒胎儿心脏回波信号中提取胎音信号时,去除各种干扰和噪声的问题,分析了超声多普勒回波信号的特点,应用了基于小波变换的阈值去噪方法,并对该方法的去噪阈值和原始噪声方差的估计进行了研究.在实际应用中对该阈值算子的系数作了改进,使得该算法能根据实际信号的强度、噪声的方差以及分解的层数,自适应地得到不同尺度的去噪阈值.通过对实际超声多普勒回波信号的处理,信噪比比传统滤波法提高至少5倍以上,能有效地提取出胎儿心音信号,较准确地计算出胎儿心率值.     

NST监护异常的临床意义

为探讨胎心监护无负荷试验( NST)的临床意义,对 60 例因 NST 异常考虑胎儿窘迫行剖宫产者,就 NST 异常图型与术中发现的原因进行对比分析,结果显示: ( 1) 一过性减速或散在减速均以羊水过少最多见( 55%, 30%) ; ( 2) 一过性加速最常见于脐带因素( 83 .3%) ; ( 3) 基线变异度小, 尤其是平直型,表明胎儿缺氧程度严重; ( 4) 加速与减速混合图型应警惕隐性脐带脱垂存在.故胎心监护无负荷试验异常者常提示胎儿有高危因素存在,临床上应予以重视.     

一种用于检测胎儿心率的改进自相关算法

在分析传统自相关算法的基础上，提出了一种改进的自相关算法，该算法通过自适应控制，实时调整控制因子，使自相关函数随时延的衰减程度在不同的胎心率值下不同，始终保证自相关函数最大周期峰值在第一周期处，有效地克服了传统算法在超声多普勒胎儿心率检测时易造成心率加倍或减半的误判现象，对该算法进行了优化，使得计算量减少为原来的18％，速度提高了近6倍，同时由于除去了大量不与心率值对应的点，降低了干扰信号对心率值的影响。     

基于C8051F320单片机的心电监护系统设计

为推进现代心电监护向数字化、智能化发展,使心率精确显示,提出一种基于C8051F320单片机的心电监护系统.该系统采用放大滤波电路对ECG (Electrocardiograph)信号进行处理以实现心电信号的放大、噪声的消除等功能,并利用单片机控制LCD (Liquid Crystal Display)对其进行实时显示...     

胎心率监护与胎儿生长受限围生期临床观察

目的探讨妊娠末期对胎儿生长受限（FGR）的胎心率监护能及时了解胎儿体内储备能力,而且对选择正确的分娩方式十分重要。方法对2003年8月至2007年8月在我院进行胎心率监护后分娩的足月新生儿体重〈2500g的FGR产妇41例进行回顾性分析。结果41例FGR监护中有28例（68．3％）提示胎儿富内缺氧。其中产前无刺激试验（NST）18例中阳性者10例,阳性率为55．6％,催产索应激试验（OCT）23例,阳性者18例,阳性率为78．3％。结论对监护结果异常或FGR监护呈阳性应连续监护以重新评价,同时作诊断性破水,羊水清可以严密观察下尽快结束分娩;必要时阴道助产,如羊水粪样立即手术结束分娩。胎儿监护呈晚期持续性减速者选择分娩方式更应慎重,不宜进行剖宫手术。     

应用独立分量分析的胎儿心电信号提取

针对独立分量分析(independent component analysis,ICA)的基本生成模型,在采用负熵的快速定点ICA算法的基础上,应用渐近正交化的FastlCA算法,对3导从孕妇腹部测得的含有孕妇及其胎儿心电分量的观测信号进行了有效的分离,提取出胎儿心电分量;通过调用Matlab小波消噪程序,对分离所得的胎儿心电分量用db2小波对其做8层分解,获取默认软闽值,消噪处理.结果表明,渐近正交化的FastICA算法收敛速度快,只经过7、3、2次的迭代,便将3个源分量分离出来;结合小波阈值消噪,将分离后胎儿心电中的干扰进一步去除.