基于主成分分析和相关性检验的多通道胎心率提取

非侵入式胎心率提取在胎儿疾病检测和诊断起着重要作用,提出一种基于主成分分析和相关性检验的多通道胎心率提取方法。首先对多通道母体腹部信号(AECG)进行预处理,通过样本熵值筛选信号片段;其次通过Pan-Tompkins算法检测母体QRS波群,并对R峰位置进行校正;然后利用相干平均法对母体心电信号(MECG)进行重构,通过调整重构后的MECG序列,以求寻得与AECG最大相关度的位置,从而进行母体心电模板抵消得到残差;最后从残差中提取胎儿心电信号(FECG)。数据验证选自Challenge 2013 Traning Set A,并通过胎儿R波检测F_(1)值与灵敏度Se来评估该方法性能,对比不经过相关性检验校正和经过相关性检验校正后的F_(1)值分别为90.59%,95.22%;Se分别为86.52%,92.66%。可以得出结论,使用本方法能够提高胎儿QRS波群的检测精度,进而更精准的检测胎心率。

基于联合聚类分析的单通道腹部心电信号的胎心率提取

针对孕妇腹部单通道心电信号的胎心率难以提取的问题,提出一种基于联合聚类分析的单通道母体腹部信号(aECG)的胎心率(FHR)提取方法。首先从孕妇腹部信号提取微弱的和高信噪比的胎儿心电信号(fFCG)并进行预处理;然后使用联合聚类的方法从提取到的微弱的胎儿心电信号中,对胎儿QRS波群(fQRS)进行初步定位;最后根据胎儿QRS波群的初步定位结果,利用基于胎儿RR间期的校正算法提取准确的胎心率。提出的基于联合聚类分析的算法的平均性能为Se=98.28%,PPV=98.16%,F_(1)=98.23%,相较于传统的改进胎儿Pan-Tompkins算法(IFPTA)能够提高胎儿QRS波群的定位精度且能提取出更准确的胎心率。

智能母婴监护系统的设计与实现

母婴监护系统现已成为产科产前、产时行之有效的监护手段,能通过胎心率曲线诊断胎儿的健康状况,对提高出生人口素质,减少残疾婴儿的出生具有重要作用。传统的母婴监护系统体积较大、操作比较复杂、实时性差、价格比较昂贵。因而设计了一种智能母婴监护系统,根据嵌入到无线智能传感器中的算法提取出稳定的胎心率,将胎心率以及孕妇其它监护数据以无线的方式发送到本地或远程监护中心,本地监护设备或远程的监护中心将各项数据进行实时处理、分析、显示或报警,辅助医生或将信息及时反馈回来通知孕妇进行诊治。