目的:为实现从母体腹壁混合信号中提取高信噪比和波形清晰的胎儿心电信号,提出一种融合核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)、快速独立成分分析(fast independent component analysis,FastICA)及奇异值分解(singula...目的:为实现从母体腹壁混合信号中提取高信噪比和波形清晰的胎儿心电信号,提出一种融合核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)、快速独立成分分析(fast independent component analysis,FastICA)及奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的胎儿心电信号提取算法。方法:首先,采用KPCA对母体心电信号进行降维,再利用改进的基于负熵的FastICA处理降维后的数据,得到独立成分。随后,引入样本熵进行信号通道选择,挑选出包含最多母体信息的信号通道。在选中的母体通道上进行SVD,得到母体心电信号的近似估计,再用腹壁源信号减去该信号得到胎儿心电的初步估计。最后,采用改进的基于负熵的FastICA成功分离出纯净的胎儿心电信号。在腹部和直接胎儿心电图数据库(Abdominal and Direct Fetal Electrocardiogram Database,ADFECGDB)和PhysioNet 2013挑战赛数据库中对提出的算法进行验证。结果:提出的算法在主观视觉效果和客观评价指标上都表现出优越的性能。在ADFECGDB数据库中,胎儿QRS复合波检测的敏感度、阳性预测值和F1值分别为99.74%、98.85%和99.30%;在PhysioNet 2013挑战赛数据库中,胎儿QRS复合波检测的敏感度、阳性预测值和F1值分别为99.10%、97.87%和98.48%。结论:融合KPCA、FastICA及SVD的胎儿心电信号提取算法在提取胎儿心电信号的同时有效处理了附加噪声,为胎儿疾病的早期诊断提供了有力支持。展开更多
文摘目的:为实现从母体腹壁混合信号中提取高信噪比和波形清晰的胎儿心电信号,提出一种融合核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)、快速独立成分分析(fast independent component analysis,FastICA)及奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的胎儿心电信号提取算法。方法:首先,采用KPCA对母体心电信号进行降维,再利用改进的基于负熵的FastICA处理降维后的数据,得到独立成分。随后,引入样本熵进行信号通道选择,挑选出包含最多母体信息的信号通道。在选中的母体通道上进行SVD,得到母体心电信号的近似估计,再用腹壁源信号减去该信号得到胎儿心电的初步估计。最后,采用改进的基于负熵的FastICA成功分离出纯净的胎儿心电信号。在腹部和直接胎儿心电图数据库(Abdominal and Direct Fetal Electrocardiogram Database,ADFECGDB)和PhysioNet 2013挑战赛数据库中对提出的算法进行验证。结果:提出的算法在主观视觉效果和客观评价指标上都表现出优越的性能。在ADFECGDB数据库中,胎儿QRS复合波检测的敏感度、阳性预测值和F1值分别为99.74%、98.85%和99.30%;在PhysioNet 2013挑战赛数据库中,胎儿QRS复合波检测的敏感度、阳性预测值和F1值分别为99.10%、97.87%和98.48%。结论:融合KPCA、FastICA及SVD的胎儿心电信号提取算法在提取胎儿心电信号的同时有效处理了附加噪声,为胎儿疾病的早期诊断提供了有力支持。
