基于CNN网络的孕妇腹电信号质量评估算法

胎儿心率(fetal heart rate, FHR)能够反映母亲子宫内胎儿的健康情况,也是胎儿监护的重要指标。无创胎儿心电监测是将电极置于孕妇腹部来采集腹部心电信号(abdomen electrocardiogram, AECG),经过信号处理可从AECG获取出胎儿心电信号(fetal electrocardiogram, FECG),根据获得的FECG可计算得到FHR。目前FECG提取存在着一些问题,如在AECG有母亲心电信号(maternal electrocardiogram, MECG)、基线漂移、工频干扰、采集噪声等,这些噪声会使AECG的信号质量差,最终影响FECG的提取效果。因此本文提出了一种基于CNN网络的AECG质量评估算法,通过该算法可以对AECG质量评估,筛选出信号质量比较好的AECG,从而提高FECG提取的准确率。通过对测试集的AECG质量评估,本文提出算法的灵敏度(SE)、阳性预测值(PPV)和F1值达到了97.76%、97.00%、97.38%,证明本文提出的方法可有效地对AECG质量评估。

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.