用于母体子宫活动检测的融合信号处理制造技术

一种计算机实现的方法包括：通过至少一个计算机处理器提供多个信号通道，其中，所述多个信号通道包括多个电气子宫监测信号通道和多个声学子宫监测信号通道；通过所述至少一个计算机处理器确定多个通道权重，其中，每个通道权重对应于特定的一个信号通道；以及通过所述至少一个计算机处理器通过基于每个信号通道的通道权重计算信号通道的加权平均值而生成组合子宫监测信号通道。成组合子宫监测信号通道。成组合子宫监测信号通道。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于母体子宫活动检测的融合信号处理
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请是国际(PCT)专利申请，涉及并要求2020年2月5日提交的题为“用于母体子宫活动检测的融合信号处理(FUSION SIGNAL PROCESSING FOR MATERNAL UTERINE ACTIVITY DETECTION)”的共同拥有的共同未决美国临时专利申请第62/970,585号的权益，该申请的内容通过引用整体结合于此。


[0003]本专利技术总体上涉及对孕妇的监测。更具体地，本专利技术涉及对感测到的生物电位数据和/或声学数据进行分析，以产生子宫活动(诸如子宫收缩)的计算表示。

技术介绍

[0004]子宫收缩是一种暂时性过程，在此过程期间，子宫肌肉缩短，并且肌肉细胞之间的间距减小。肌肉中的这些结构变化导致子宫腔压力增大，以允许将胎儿在较低的位置向下推向分娩。在子宫收缩期间，子宫肌层细胞(即子宫细胞)的结构发生变化，并且子宫壁变得更厚。图1A示出了松弛的子宫的图示，其中，子宫的肌肉壁松弛。图1B示出了收缩的子宫的图示，其中，子宫的肌本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种计算机实现的方法，包括：通过至少一个计算机处理器提供多个信号通道，其中所述多个信号通道包括多个电气子宫监测信号通道和多个声学子宫监测信号通道；通过所述至少一个计算机处理器确定多个通道权重，其中每个所述通道权重对应于所述信号通道中特定的一个；和通过所述至少一个计算机处理器，通过基于每个所述信号通道的通道权重计算所述信号通道的加权平均值，生成组合子宫监测信号通道。2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中基于机器学习算法确定所述多个通道权重。3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中所述机器学习算法包括梯度下降优化过程。4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中通过包括如下的过程确定所述多个通道权重：通过所述至少一个计算机处理器定义多个通道集，所述多个通道集中的每个包括所述多个信号通道中的至少一些；通过所述至少一个计算机处理器定义多个初始权重集，其中所述多个初始权重集中的每个对应于所述多个通道集中特定的一个；通过所述至少一个计算机处理器优化所述多个初始权重集，以生成多个优化权重集，其中所述多个优化权重集中的每个对应于所述多个通道集中特定的一个；和通过所述至少一个计算机处理器，选择所述多个优化权重集中最佳的一个作为所述多个通道权重。5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，其中优化所述多个初始权重集的步骤包括梯度下降过程。6.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，其中通过包括如下的过程执行选择所述多个优化权重集中最佳的一个的步骤：通过所述至少一个计算机处理器生成多个临时子宫活动轨迹，其中所述多个临时子宫活动轨迹中的每个对应于所述多个优化权重集中特定的一个；通过所述至少一个计算机处理器，针对多个优化权重集中的每个计算(a)对应于所述多个优化权重集中的每个的特定一个所述临时子宫活动轨迹的信噪比、(b)成本函数、(c)收缩置信度度量和(d)差异指数；通过所述至少一个计算机处理器，针对所述多个优化权重集中特定的每个计算优化权重集均值，所述优化权重集均值是(a)所述优化权重集中所述特定的一个的信噪比、(b)所述优化权重集中所述特定的一个的成本函数、(c)所述优化权重集中所述特定的一个的收缩置信度度量和(d)所述优化权重集中所述特定的一个的差异指数的均值；和通过所述至少一个计算机处理器，选择所述多个优化权重集中具有最佳优化权重集均值的一个作为所述多个优化权重集中最佳的一个。7.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，还包括：通过所述至少一个计算机处理器生成对应于所述多个通道集中特定的一个的第一临时子宫活动轨迹和第二临时子宫活动轨迹，其中所述第一临时子宫活动轨迹对应于所述多
个通道集中所述特定的一个的所述多个优化权重集中的第一个，并且其中所述第二临时子宫活动轨迹对应于所述多个通道集中所述特定的一个的所述多个优化权重集中的第二个；通过所述至少一个计算机处理器，针对所述多个优化权重集中的第一个计算(a)所述第一临时子宫活动轨迹的信噪比、(b)成本函数、(c)收缩置信度度量和(d)差异指数；通过所述至少一个计算机处理器，针对所述多个优化权重集中的第二个计算(a)所述第二临时子宫活动轨迹的信噪比、(b)成本函数、(c)收缩置信度度量和(d)差异指数；通过所述至少一个计算机处理器，针对所述多个优化权重集中的第一个计算第一均值，所述第一均值是(a)所述第一临时子宫活动轨迹的信噪比、(b)所述多个优化权重集中的第一个的成本函数、(c)所述多个优化权重集中的第一个的收缩置信度度量和(d)所述多个优化权重集中的第一个的差异指数的均值；通过所述至少一个计算机处理器，针对所述多个优化权重集中的第二个计算第二均值，所述第二均值是(a)所述第二临时子宫活动轨迹的信噪比、(b)所述多个优化权重集中的第二个的成本函数、(c)所述多个优化权重集中的第二个的收缩置信度度量和(d)所述多个优化权重集中的第二个的差异指数的均值；通过所述至少一个计算机处理器，基于确定所述第一均值优于所述第二均值，选择所述多个权重集中的第一个作为所述多个通道集中特定的一个的最佳权重集；和通过所述至少一个计算机处理器，基于确定所述第二均值优于所述第一均值，选择所述多个权重集中的第二个作为所述多个通道集中特定的一个的最佳权重集。8.根据权利要求7所述的计算机实现的方法，还包括：在通过所述至少一个计算机处理器选择所述多个优化权重集中最佳的一个作为所述多个通道权重的步骤之前，通过所述至少一个计算机处理器增强所述多个通道集。9.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，其中定义所述多个通道集的步骤包括定义基于收缩的通道集，并且其中通过包括如下的过程确定所述基于收缩的通道集：通过所述至少一个计算机处理器标识所述多个信号通道中的每个中的收缩集；通过所述至少一个计算机处理器，基于针对所述多个信号通道中的每个标识的所述收缩集，提取所述多个信号通道中的每个的收缩特征；通过所述至少一个计算机处理器，将所述多个信号通道聚类为多个集群；和通过所述至少一个计算机处理器，选择所述多个集群中最佳的一个作为所述基于收缩的通道集。10.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，其中定义所述多个通道集的步骤还包括：通过所述至少一个计算机处理器改进所述多个集群中最佳的一个。11.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，其中定义所述多个通道集的步骤还包括：通过所述至少一个计算机处理器，向所述多个集群中最佳的一个添加未包括在所述多个集群中最佳的一个中的一个所述信号通道的一部分。12.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，其中通过过程执行标识所述多个信号通道中的每个中的所述收缩集的步骤，针对于所述多个信号通道中的每个，所述过程包括：通过所述至少一个计算机处理器生成所述多个信号通道中的所述一个的增强版本；
通过所述至少一个计算机处理器检测所述多个信号通道中所述增强的一个中的候选收缩集，其中所述候选收缩集包括多个候选收缩；通过所述至少一个计算机处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：努沃集团有限公司，
类型：发明
国别省市：