【技术实现步骤摘要】
基于卷积编解码神经网络的胎儿心电提取系统及方法
本专利技术涉及胎儿心电提取
，尤其涉及一种基于卷积编解码神经网络的胎儿心电提取系统，进一步地，提供使用这种系统的方法。
技术介绍
胎心监护是一种胎儿宫内监护的手段，能够实时地反映胎儿的生物物理活动情况，被广泛地应用于临床实践中。在降低围产儿死亡率中扮演着重要角色。围产儿死亡率在某种程度上反映了一个国家和地区的综合的经济发展和卫生医疗状况。胎儿心电信号不仅可以用于胎儿心率的计算，而且可以提供更多的形态上的信息，这些信息记录了胎儿心脏的动作情况，客观地反映了胎儿宫内生理活动的各种状态，医务人员可对胎儿的发育程度、位置、是否酸中毒或者心律失常等状况进行判断，从而得出胎儿当前的健康状况。提取胎儿心电信号的难点之一就是腹部电信号中包含有母亲的心电成分，母亲心电成分通常比胎儿具有更大的幅值，且母亲的心电成分与胎儿的心电成分在时域和频域都有重叠，因此，给胎儿心电的提取带来很大的干扰。因此从母体腹部的混合信号中提取出胎儿心电信号是一项富有挑战性的工作。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.基于卷积编解码神经网络的胎儿心电提取系统，其特征在于，包括以下装置：/n数据采集装置：用于采集孕妇腹部电信号；/n母体心电成分估计装置：用于构建待训练的卷积编解码神经网络，根据仿真的孕妇腹部电信号对待训练的卷积编解码进行训练；在测量真实的胎儿心电成分时，将数据采集装置采集到的单通道孕妇腹部电信号输入到训练好的卷积编解码神经网络中，通过训练好的卷积编解码神经网络得到对真实的腹部电信号的预估母体心电成分；/n胎儿心电成分提取装置：用于从采集到的孕妇腹部电信号中减去预估母体心电成分，从而提取出孕妇腹部电信号中的胎儿心电成分；/n其中，所述母体心电成分估计装置执行程序中的卷积编...
【技术特征摘要】
1.基于卷积编解码神经网络的胎儿心电提取系统，其特征在于，包括以下装置：
数据采集装置：用于采集孕妇腹部电信号；
母体心电成分估计装置：用于构建待训练的卷积编解码神经网络，根据仿真的孕妇腹部电信号对待训练的卷积编解码进行训练；在测量真实的胎儿心电成分时，将数据采集装置采集到的单通道孕妇腹部电信号输入到训练好的卷积编解码神经网络中，通过训练好的卷积编解码神经网络得到对真实的腹部电信号的预估母体心电成分；
胎儿心电成分提取装置：用于从采集到的孕妇腹部电信号中减去预估母体心电成分，从而提取出孕妇腹部电信号中的胎儿心电成分；
其中，所述母体心电成分估计装置执行程序中的卷积编解码神经网络由多个卷积-反卷积模块和一个全连接模块串联组成；卷积-反卷积模块中的卷积层的卷积核大小为1×3、1×4或1×5。
2.如权利要求1所述的胎儿心电提取系统，其特征在于，所述数据采集装置还执行以下程序：
将所述孕妇腹部电信号通过放大和/或滤波的处理程序后，再通过AD转换程序将电信号转换成数字信号。
3.如权利要求2所述的胎儿心电提取系统，其特征在于，所述数据采集装置还执行以下程序：
将所述数字信号裁剪成与卷积编解码神经网络输入相匹配的尺寸。
4.如权利要求1所述的胎儿心电提取系统，其特征在于，所述母体心电成分估计装置在训练时采用的仿真腹部电信号由仿真的母体心电成分和仿真的胎儿心电成分以及一些噪声叠加组成。
5.如权利要求1所述的胎儿心电提取系统，其特征在于，所述母体心电成分估计装置对于训练过程执行以下程序：
使用开放全层网络参数更新的方式以及采用均方误差作为损失函数来训练卷积解码神经网络；
优选地，采用梯度下降法和反向传播算法训练所述卷积编解码神经网络。
6.如权利要求5所述的胎儿心电提取系统，其特征在于，所述损失函数为：
其中，M为训练的样本个数，为网路输出的预估的母体心电成分，X为网络标签，即仿真腹部电信号中的母体心电成分。
7.如权利要求1所述的胎儿心电提取系统，其特征在于，所述全连接模块还与输出层直接相连，且所述全连接模块由一个或多个全连接层组成，与全连接模块相连的卷积-反卷积模块由...
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