一种基于单通道腹部信号的胎儿心电提取算法

设计一种基于单通道孕腹部信号的胎儿心电提取算法,分别提取出母亲心电和胎儿心电,并计算出母亲心率和胎儿心率。首先对单通道孕腹部信号进行k-TEO(k=19)变换,突出母亲心电的QRS波,从而通过简单的阈值法确定母亲心电的R波位置,接着通过在相邻R波间重采样以获得相同的R-R间期T,这样经过一个间隔为T的梳状滤波器就可以分离出相同R-R间期的母亲心电,然后再一次在相邻R波间进行重采样恢复原来的R-R间期就可以获得实际的母亲心电了。原始腹部信号减去上面提取的母亲心电后,胎儿心电QRS波的信噪比大大提高,通过再次应用提取母亲心电的算法即可得到"干净"的胎儿心电波形。选取Physionet数据库中的8组(26通道)孕腹部信号数据进行分析,计算每个通道数据的胎儿心电QRS波位置识别灵敏度、阳性检测率和准确性。结果表明,胎儿心电QRS波的识别准确率达到87.1%,其中有6个通道达到100%。另外计算每个通道的母亲心率和胎儿心率并做统计分析,发现每一组中各个通道的母亲平均心率和胎儿平均心率都非常接近,同一组中各通道间母亲平均心率最大误差为0.1次/min,而胎儿平均心率最大误差也只有0.9次/min,进一步证明算法的可靠性。

应用自相关和独立分量分析的胎儿心电信号提取

目的:胎儿心电信号在监护胎儿健康状况过程中有着重要的作用。通常从孕妇腹部采集到的混合心电信号中提取出胎儿心电信号,孕妇腹部信号是准周期性的时间信号,其采样点存在着先后关系,传统的独立分量分析(ICA)算法在分离过程中没有考虑信号的时间相关性,针对这一问题提出了一种新的方法提取胎儿心电信号。方法:首先采用自相关分析可以得到混合信号具体的周期长度,根据周期长度进行片段截取信号后可以去除其时间相关性,再利用传统的FastICA分离截取信号得到ICA模型的模型参数,最后利用此模型参数从完整的混合信号中提取出胎儿心电信号。结果:使用临床数据进行了实验验证,分别使用传统的FastICA和新的方法提取胎儿心电信号,结果表明采用新方法提取出的胎儿心电信号中母体成分干扰得到了很好的抑制,胎儿心电信号比较清晰,分离效果优于传统的FastICA。结论:该方法可以清晰地提取出胎儿心电信号,在胎儿心电信号提取中具有很高的实用价值。

融合峰值最大化小波分析与fastICA的胎儿心电提取

目的:针对母体心电信号和胎儿心电信号重叠度太高,导致胎儿心电分离精度低、受母体心电信号干扰的问题,提出一种峰值最大化的小波分析与快速独立成分分析(fast independent component analysis,fastICA)结合的胎儿心电提取算法。方法:首先对母体腹部混合信号(包含母体心电信号和胎儿心电信号)进行白化和去均值处理,再利用峰值确定小波包分解点,以降低混合信号重叠程度;然后利用基于负熵的fastICA分离混合心电信号,得到含有噪声的胎儿心电信号;最后使用小波去噪去除信号中的噪声和基线漂移。结果:该算法提取的胎儿心电信号比基于峭度的fastICA算法提取的胎儿心电信号更清晰,收敛性更好。结论:该算法能在母体心电信号和胎儿心电信号重叠度太高的时候,对胎儿心电信号进行有效分离,满足目前医疗市场上对提取胎儿心电信号的需求。