一种由母亲腹部混合ECG信号提取胎儿心率的算法制造技术

本发明专利技术提供了一种由母亲腹部混合ECG信号提取胎儿心率的算法，包括腹部混合心电信号预处理、MQRS波检测、胎儿心电信号FECG分离、FQRS波检测、信号质量估计和卡尔曼滤波融合六个部分。算法融合了TS、TS‑PCA和TS‑ICA的分离算法，避免单一算法在处理某些数据时的不可用性，以提高分离算法的准确性和可靠性，同时利用信号质量估计、卡尔曼滤波算法进行多导联胎儿心率信息进行优化和融合，得到最优的胎儿心率FHR曲线，这种方法综合利用了各个通道的信息，大大提高了胎儿心率FHR曲线的准确性和抗干扰能力。

An algorithm for fetal heart rate extraction from mixed ECG signals of mother's abdomen

【技术实现步骤摘要】
一种由母亲腹部混合ECG信号提取胎儿心率的算法
本专利技术涉及胎儿心率算法领域，具体涉及一种由母亲腹部混合信号提取胎儿心率的算法。
技术介绍
胎儿心率(FHR)是监测胎儿的生长发育状况的重要指标，通过获取的胎儿心率可以判定胎儿的生长发育中是否发生异常状况，以便可以及早采取补救的措施，保障胎儿及孕妇的健康与安全。当前胎儿心率主要通过多普勒超声的方法检测，如普遍采用各种多普勒胎心仪对胎心进行监护，其根据多普勒效应制成的超声诊断胎心的状况，从而可以得到胎儿心率。上述采用多普勒超声的方法虽然能够有效地监护胎儿心率，但是因为超声辐射的能量会进入人体，考虑到该超声辐射会对人体的健康产生影响，因此在采用多普勒超声的方法监护胎儿心率时，在其监护次数及监测方法上都要受到控制，而不能频繁且长期地使用。在现有技术中，公开了基于孕妇心电信号获得胎儿心电信号已得到胎儿心率，具体的是通过电极方式采集孕妇腹部心电信号，从所采集的孕妇腹部心电信号中分离并计算出胎儿心率。此方法对胎儿及孕妇来说都是一种无创的方法，可以避免对人体有害的超声能量等进入人体，相对于传统的多普勒超声的方法更为安全，且可实现长期监测。由母亲腹部混合ECG信号(AECG)提取胎儿心率FHR的算法主要包括两步：一是从AECG信号中分离出胎儿心电信号(FECG)，二是根据FECG信号计算胎儿心率FHR。目前已有的基于AECG信号的FECG分离算法主要有自适应滤波算法、模板减法(TS)、以及法盲信号分析(主成成分分析(ICA)、独立成分分析(PCA)等)，以及法(TS-PCA)、(TS-ICA)等融合算法。其中自适应滤波算法必须同步采集母亲胸部导联作为参考，利用自适应滤波消除AECG信号中的母亲ECG信号，算法的效果受自适应滤波器的影响较大；TS技术是在AECG中,利用母亲QRS波(MQRS)波检测，利用平均技术等建立一个MECG模板(一个母亲心拍周期,记为TsECG),然后从AECG中减去TsECG信号，剩余的信号作为FECG信号，依赖于MQRS波的检测，模板匹配算法，且受噪声影响较大。盲信号分离算法(BSS)主要是利用多导联AECG信号(导联越多越好)，利用PCA、ICA等方法从AECG中直接估计出FECG。但是ICA方法依赖于信号源是独立的以及非高斯性的假设，当使用高阶统计量，ICA将多变量信号分解为其子件组的形式；PCA方法假设来自各种来源的信号是线性混合的，大的方差代表感兴趣的结构，并且各种成分是正交。然而，MECG和FECG在观察空间中，没有任何正交性，所以PCA和ICA的算法，很多情况下并不合理，且PCA和ICA算法受多导联信号的限制。融合算法TS-BSS(TS-PCA和TS-ICA)是性能一般优于TS、BSS算法，但是由于涉及环境和母体的基线漂移、工频干扰、运动伪迹、肌电干扰，以及胎儿在子宫中的位置、电极的位置、以及孕周的大小等因素，导致FECG在AECG中可能淹没于噪声，甚至完全不可见，在很多情况下TS-BSS算法，同样不能满足临床应用的要求。
技术实现思路
本专利技术针对现有胎儿心电信号提取和分离算法的不足，提供一种能够提高胎儿心率提取的精确度的方法。本专利技术由母亲腹部混合ECG信号提取胎儿心率的算法，包括腹部混合心电信号预处理、MQRS波检测、胎儿心电信号FECG分离、FQRS波检测、信号质量估计和卡尔曼滤波融合六个部分。(1)腹部混合心电信号预处理，包括：1HzIIR高通滤波器，去除AECG信号中的基线漂移；80HzFIR低通滤波器，去除AECG信号中的高频成分；50/60Hz陷波器，去除工频干扰(2)MQRS波检测通过MQRS波检测确定母亲心博发生的位置，为接下来的胎儿心电信号分离算法提供参考点。(3)FECG信号分离对胎儿心电信号FECG进行分离，分离算法在TS、TS-BSS(TS-PCA和TS-ICA)的基础上，融合BSS算法，即对于TS、TS-PCA和TS-ICA算法分离得到的FECG作为信号输入，再次使用PCA和ICA方法进行二次FECG分离。(4)FQRS检测FQRS检测算法同步运行在多通道的FECG；(5)信号质量估计进行信号质量估计，评估各个通道得到的FQRS波的可靠程度。(6)卡尔曼滤波融合①从各个通道初步得到的FQRS波位置，结合信号质量，对初步得到的FHR曲线，利用卡尔曼滤波器进行优化；②根据信号质量、以及卡尔曼滤波的残差，利用各个通道的FHR曲线进行加权，得到最优的FHR曲线。根据上述的技术方案，相对于现有技术，本专利技术具有如下的有益效果：1)融合TS、TS-PCA和TS-ICA的FECG分离算法，避免单一算法在处理某些数据时的不可用性，以提高分离算法的准确性和可靠性；2)二是扩增FECG导联数，为进一步地BSS分离，提供更全面的信号输入；3)利用信号质量估计、卡尔曼滤波算法进行多导联FHR信息进行优化和融合，得到最优的FHR曲线，这种方法综合利用了各个通道的信息，大大提高了胎儿心率FHR曲线的准确性和抗干扰能力。附图说明图1是算法的整体的流程图；图2是胎儿信号分离和卡尔曼滤波优化的流程图；图3是原始的AECG信号和提取的FECG信号的实例图；图4(a)是本算法输入的4个导联的AECG信号图，(b)是输入的AECG信号经过算法分离方法获得的FECG信号图；图5(a)是导联经过FQRS检测获取的初步的FHR曲线图，(b)是利用卡尔曼滤波处理后的FHR曲线图；图6(a)(b)(c)(d)是经过卡尔曼滤波前后的FHR曲线对比图，(e)是经过融合算法得到的最优的FHR曲线处理后的结果图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。本专利技术提供了一种由母亲腹部混合ECG信号提取胎儿心率的算法，包括腹部混合心电信号预处理、MQRS波检测、胎儿心电信号FECG分离、FQRS波检测、信号质量估计和卡尔曼滤波融合六个部分，具体地，如图1所示，包括：步骤S1，从母体的腹部采集包含母体心电信号和胎儿心电信号的腹部混合信号AECG。步骤S2，利用滤波器对步骤S1采集到的AECG信号进行预处理，去除采集到的AECG信号中的基线漂移、工频干扰、高频噪声、随机噪声等；具体地，预处理算法主要包括：1HzIIR高通滤波器，去除AECG信号中的基线漂移；80HzFIR低通滤波器，去除AECG信号中的高频成分；50/60Hz陷波器，去除工频干扰。步骤S3，通过MQRS波检测确定母亲心博发生的位置，为接下来的胎儿心电信号分离算法提供参考点。QRS波的检测，主要是经过带通、差分、平方、平滑等处理之后，削弱ECG信号中的噪声和P、T波等，突出QRS波群的成分，最后根据一种自适应阈值，检测大于阈值的点，作为QRS波的位置。在使用TS算法提取胎儿心电信号时，要基于MQRS波的位置，但是不同通道上QRS波的位置略有差异，所以在每个通道分析之前，需要重新调整QRS波的位置。步骤S4，对胎儿心电信号FECG进行分离，分离算法在TS、TS-BSS(TS-PCA和TS-ICA)的基础上，融合BSS算法，即对于TS、TS-PCA和TS-ICA算法分离得到的FECG作为信号输入，再次使用PCA和ICA方法进行二次FECG分离。融合多种分离算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种由母亲腹部混合ECG信号提取胎儿心率的算法，其特征在于，包括腹部混合心电信号预处理、MQRS波检测、胎儿心电信号FECG分离、FQRS波检测、信号质量估计和卡尔曼滤波融合六个部分。

【技术特征摘要】
1.一种由母亲腹部混合ECG信号提取胎儿心率的算法，其特征在于，包括腹部混合心电信号预处理、MQRS波检测、胎儿心电信号FECG分离、FQRS波检测、信号质量估计和卡尔曼滤波融合六个部分。2.根据权利要求1所述的由母亲腹部混合ECG信号提取胎儿心率的算法，其特征在于，所述的腹部混合心电信号预处理，包括：1HzIIR高通滤波器，去除AECG信号中的基线漂移；80HzFIR低通滤波器，去除AECG信号中的高频成分；50/60Hz陷波器，去除工频干扰。3.根据权利要求2所述的由母亲腹部混合ECG信号提取胎儿心率的算法，其特征在于，所述的胎儿心电信号FECG分离，包括TS、TS-...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙纪光，高林明，范哲权，
申请(专利权)人：索思苏州医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32