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基于ZigBee的胎儿心电社区远程监护系统的研究
由ZigBee无线网络技术将采集到的胎儿心电信号以射频方式发送和接收,再利用软件MATLAB将接收的数据进行处理并显示.该系统实现了社区内胎儿心电的远程无创监护,社区医疗人员可直观地实时监测胎儿的心电.
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胎儿心电提取算法研究综述
在围产期对胎儿进行监护是十分必要的,而胎儿心电图是目前胎儿监护有效的手段之一.胎儿心电图能够反映胎儿心脏活动的全貌,通过对其波形分析,可及时发现胎儿生长发育过程中的异常.本文综述了几种经典的胎儿心电信号提取算法,包括自适应滤波法、盲源分离法、盲信号提取法、独立成分分析法、小波分析法、人工神经网络等,并重点介绍了各种方法的原理、改进方法,同时对各种算法的优缺点进行分析.文章的后,对各种胎儿心电提取算法进行了总结,并对未来发展做出了展望.
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胎儿心电信号检测及监护系统的研究进展
胎儿心电信号记录的是孕妇子宫内胎儿心脏动作电位及其传导过程中的图形变化,通过对波形变化的分析,能及早发现妊娠期或分娩期的胎儿病理情况,从而预防新生儿疾病并降低胎儿死亡率.本文主要阐述胎儿心电信号检测技术研究进展与新技术的运用,重点介绍其系统工作原理和自适应滤波器算法提取胎儿心电信号的特点,对从孕妇腹壁电信号中分离提取清晰的胎儿心电图的研究进行了分析.
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一种变步长LMS算法提取胎儿心电
目的 为了解决LMS算法在收敛速度与稳态误差之间的矛盾,本文提出一种变步长LMS算法提取胎儿心电.方法 首先将母体腹部信号作为原始输入信号,母体胸部信号作为参考输入信号,对两路信号进行预处理,去除基线漂移,再使用本文设计的算法提取胎儿心电.结果 实验结果表明本文算法在收敛速度与跟踪能力方面均优于传统LMS算法,并且可提取出清晰的胎儿心电.结论 改进后的LMS算法可以提取出比较清晰的胎儿心电.
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基于匹配滤波的胎儿心电信号检测系统的研究与设计
本系统介绍了在MATLAB平台上，利用其提供的M语言和其他工具从母体腹腔信号中提取胎儿心电信号。主要阐述了利用匹配滤波以及各种数字滤波器提取胎儿心电信号，计算心率并动态显示处理信号波形的过程。
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一种改进的FastICA算法在胎儿心电提取中的应用
目的 为了改进传统FastICA算法对初始权值较敏感的问题,本文提出一种基于超松弛因子改进的FastICA算法来提取胎儿心电.方法 首先对DaISy数据库中的母体腹部混合信号进行中心化和白化处理,去除信号间的相关性;然后在牛顿迭代算法中引入超松弛因子对随机产生的初始权值进行处理,再用改进FastICA算法提取胎儿心电;后对胎儿心电信号的提取结果 通过可视化的波形和量化指标进行评估.结果实验结果显示该算法平均迭代次数由改进前的55次降到15次,信噪比也得到提高,并且改进后算法提取出来的胎儿心电几乎不掺杂母体心电.结论 基于超松弛因子改进的FastICA算法,在保持收敛速度的同时,放宽了对初始权值的要求,避免了收敛不平衡,减少了迭代次数,可以提取出比较清晰的胎儿心电.
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基于RLS-ANC自适应滤波的FECG信号提取方法
本文应用RLS-ANC(recursive least squares adaptive noise canceⅡation)自适应滤波方法提取胎儿心电(FECG)信号.该方法采用RLS-ANC自适应滤波消除母亲心电,提取胎儿心电信号.实验结果表明,本方法适应非平稳信号的能力强,收敛速度快,提取效果好于NLMS(normalized least mean squares)算法.
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胎儿先天性心脏异位单心室畸型1例
孕妇26岁.因妊娠36周,B超发现胎儿心脏畸型入院引产.孕1产1,否认其他病史.查体:血压16/10kPa,胎儿心电图示:心率100-160次/min,节律不齐,FQRS时限0.04-0.08s,振幅30-90μv,波型qr,rs,Qrs形态不同,ST段部分压低0.5-0.2mv;B超示:胎儿心脏胸前外翻,先天性异位心,心室壁增厚0.05cm,心室腔增大.
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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大误差为0.1次/min,而胎儿平均心率大误差也只有0.9次/min,进一步证明算法的可靠性.
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基于盲信号分离的胎儿心电提取
本文提出了用盲信号分离提取胎儿心电的方法.首先研究了孕妇心电导联的特性,然后在此基础上设计了一个胎儿心电实时监护系统.由于使用了实时的盲信号分离算法,胎儿心电可以实时的被提取.一些试验结果表明该系统是有效的.
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基于小波分析与自适应滤波的胎儿心电提取
目的:利用小波分析与自适应滤波算法相结合从母体腹部信号中提取胎儿心电.方法:首先对母体腹部信号和胸部信号做5层平稳小波分解,然后在每层小波系数引入小均方误差(LMS)算法对应滤波,后将小波系数重构获得胎儿心电.结果:使用临床数据进行验证,结果表明,基于小波分析与自适应滤波的算法能够识别母体腹部信号中的胎儿心电信号.结论:该方法与LMS算法相比提取效果更好,尤其对母体心电波形与胎儿心电波形重合部分改善明显.另外,该算法计算简单,易于实现,保持了较高的实时性.
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一种自适应小均方算法提取胎儿心电信号的方法研究
目的:针对胎儿的心电信号十分微弱,基本被母体的生理电信号所掩盖的情况,提出一种有效地提取胎儿心电信号的方法.方法:首先根据胎儿和母亲心电的特点人工合成孕妇和胎儿的混合心电信号,然后使用自行设计的变步长自适应小均方(least mean square,LMS)算法完成胎儿心电的提取工作.结果:实验结果显示,信噪比由-50.7 dB提高到48.4 dB,并且滤波后得到的胎儿心电信号与真实的胎儿心电信号的相关系数为0.995 8.结论:该算法不仅成功滤除了母亲的心电信号,而且较好地保留了胎儿心电信号,有助于无创条件下胎儿疾病和生理状况的早期检查.
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一种胎儿心电信号采集系统的设计与实现
目的:针对传统的胎儿心电采集系统难以满足实时性和低幅度高噪声的问题,设计并实现一种基于片上系统(system on chip,SoC)的胎儿心电信号实时采集和显示系统.方法:个人计算机(personal computer,PC)通过USB转串口线向ARM处理器(advanced RISC machines,ARM)发送命令,ARM对命令进行识别后控制ADS 1294芯片工作.母亲腹壁上的生理信号通过标准的导联线传入ADS 1294芯片,ADS 1294将模拟信号转换成数字信号,并通过外围串行接口(serial peripheral interface,SPI)将转换后的信号送入ARM.ARM把数据封装成固定的格式,数据通过串口传输到PC中,PC再将滤波后的信号显示出来.结果:该系统能够从母亲腹壁上采集到胎儿心电信号,同时将胎儿心电信号转换成24位数字信号并将数据存储在PC中.结论:该胎儿心电采集系统结构简单、性能优异,并且可应用于胎儿心电监护设备上,具有一定的实用价值.
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基于BP神经网络的胎儿心电提取算法研究
目的 针对胎儿心电不易提取的问题, 提出一种从孕妇腹部混合心电信号和胸部心电信号中提取胎儿心电的方法.方法 采用反向传播 (BP) 神经网络预测孕妇腹部混合心电信号中母体心电的真实形态, 从腹部混合信号中减去预测的母体心电信号便得到胎儿心电信号.与小波阈值去燥算法和自适应滤波算法比较, 评价BP神经网络算法可行性.结果 相比小波阈值去燥算法和自适应滤波算法, 该算法准确度为94.12％, 灵敏度为96.97％.这两项指标均优于小波阈值去燥算法的80.52％、93.94％和自适应滤波算法的87.88％、87.88％.结论 基于BP神经网络的方法可以提取到纯净的胎儿心电信号, 对于胎儿心电监护有一定的应用价值.
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基于分块扩展Infomax算法的胎儿心电分离
背景:胎儿心电是围产期对胎儿发育状况监测的重要参数,准确将胎儿心电从母体心电中分离出来是目前研究的重点.目的:采用分块扩展Infomax算法能够快速、有效的将胎儿心电分离出来.方法:利用分块扩展Infomax算法结合四阶统计去相关学习规则,使信号加权协方差阵的非对角元素小化,改善算法收敛速度.结果与结论:扩展Infomax能实现超高斯和亚高斯信号的同时分离,文章提出的算法在收敛速度上要快于扩展Infomax的收敛速度.扩展Infomax算法能对胎儿心电实现有效的提取,由于分块扩展Infomax算法每次处理的数据量远少于扩展Infomax算法处理的数据量,且分块Infomax算法的迭代次数也远小于扩展Infomax的迭代次数,从而实现了胎儿心电的快速分离.
关键词： 胎儿心电 盲分离 扩展Infomax算法 四阶统计 数字化医学 -
改进快速独立成分分析在胎儿心电提取中的应用
背景:胎儿心电图是反映胎儿心脏电生理活动的一项客观指标,获取的胎儿心电图受到母体心电的干扰,如何快捷、有效提取出胎儿心电成为重要的研究课题.目的:用改进的快速独立成分分析算法更快速、准确地将胎儿的心电从母体的心电信号中分离出来,以便更准确研究胎儿心电检查胎儿健康状况.方法:建立加入松弛因子和接近性度量函数的快速独立成分分析算法,旨在观察改进后的算法与原始快速独立成分分析算法在分离母体胎儿心电信号时速度和准确性上的区别.结果与结论:实验结果表明,改进后的快速独立成分分析方法能快速、有效从观察到的胎儿心电混合信号中分离出胎儿心电信号,且同时保留了其他信号.
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基于FT245RL的快速胎儿心电采集系统
该文设计了一种快速胎儿心电信号采集系统,包括前端信号采集模块、微控制模块以及上位机软件应用模块.前两个模块分别由ADS 1294芯片和STM32F103芯片来完成,后一个模块在VC++平台上开发出来.通过使用FT245RL芯片,该系统实现了ARM与PC机之间的串并行转换通信方式,可以大大提高数据传输速率,同时其功耗低、精度高且结构简单,能够从母亲腹壁上采集到胎儿心电信号,并将其转换成24 bit的数字信号.
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高性能胎儿心电检测电路设计
提出了一种新型的高性能胎儿心电检测电路.电路由AD公司的仪器放大器AD 620和LF444运算放大器构成,结构简单,成本低廉,但性能优异,并且己应用于直接胎儿心电监护设备上.可望用于其它微弱生物信号检测设备.
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基于平稳小波变换的胎儿心电提取方法
胎儿心电信号的提取对孕期胎儿健康状况的检测具有重要意义.本文提出一种基于平稳小波变换的单/多通道胎儿心电提取方法.多通道环境下输入信号包括腹部混合信号和母体心电信号,单通道环境下母体心电信号采用对腹部混合信号进行窗口平均法获得,然后对信号进行平稳小波变换与阈值去噪,继而提取胎儿心电信号.PhysioNet数据测试实验表明,该方法在单/多通道的环境下均能成功提取到清晰的胎儿心电信号,并且能有效地消除噪声.
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适合于穿戴应用的多道通用电生理采集系统
随着移动医疗概念的普及,电生理采集系统的可穿戴性设计已成为研究热点.然而,人体的电生理信号的幅值非常微弱,甚至低至数十微伏,特别在运动状态的人体上,电生理信号常常被淹没在各种各样的干扰和噪声中,难以检测和提取.同时,穿戴性应用对采集模块的体积、电路复杂性、耗电及抗干扰能力等方面提出苛刻要求.本文就此提出一种新型的多道通用电生理信号采集系统,不仅对微幅级的微弱电生理信号保持足够高的分辨度,且具有大动态范围,能有效完成在高噪声、强运动伪迹干扰的情况下的多电生理信号采集.系统结构上分为采集端和移动计算平台两部分,通过蓝牙完成上下位机之间的通信.其中采集端采用低功耗单片机MSP430结合24 bit的△-∑型模数转换器完成信号采集,除模数转换器前面必须使用的抗混叠滤波器外,前端再无任何模拟处理电路.在移动计算平台上,基于Lab-VIEW开发环境设计程序作为信号处理节点,既用作控制界面,又用作信号处理器.多实验证明系统具有通用性强,多可四通道同时采集,系统噪声低至3μV,动态范围高于±300mv,且对微弱信号保持高分辨能力的特点,非常适合于穿戴应用,在移动医疗领域具有重要的应用价值.
