胎儿心电信号提取方法的研究

发布时间：2017-04-16 13:05

  本文关键词：胎儿心电信号提取方法的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：胎儿心电信号(FECG)反映了胎儿心脏的电生理活动,包含胎儿的心率、波形以及其他的动态信息。分析胎儿心电信号可以了解其心脏的健康状况,可以对存在的心脏疾病进行监测。非侵入式测量法通过孕妇腹壁检测胎儿心电信号,具备零伤害性、灵活性强等特点,但检测的胎儿心电信号往往混合有孕妇心电成分(MECG)、基线漂移(BW)等噪声,不利于直接观察和分析。从孕妇腹壁混合胎儿心电信号中提取出清晰的胎儿心电信号,是当今胎儿监护技术研究的热点与难点问题,本课题将对此进行研究。本课题首先建立了心电信号模型,接着对混合心电信号进行建模,并以此合成了包含有孕妇心电、胎儿心电、噪声的混合心电信号。混合心电信号的建模,有助于了解心电信号的形态,也有利于验证胎儿心电提取算法的提取性能。考虑到从孕妇腹壁采集的胎儿心电信号包含了孕妇心电信号和噪声信号,因此要求建立的混合心电模型,从频率、幅值和形态上尽量接近真实的孕妇腹壁混合胎儿心电信号。为从混合心电信号中分离并提取出清晰的胎儿心电信号,本课题采用三种盲信号分离(BSS)方法:基于独立成分分析(ICA)的特征矩阵联合近似对角化方法(JADE)和快速独立成分分析方法(FastICA),以及基于广义特征值分解的周期成分分析(?CA)方法。为验证三种算法在心电信号提取中的有效性,本课题选取DaISy、合成混合信号两种数据分别进行信号提取分析。相关实验结果证明,三种算法均能提取出清晰的胎儿心电信号。为进一步比较分析三种算法,论文从可视化观测、信噪比估计两个方面进行评估。评估分析说明,基于?CA算法提取的信号信噪比高于JADE和FastICA算法,提取效果相对较好。而JADE算法的提取性能略低于FastICA算法。
【关键词】：胎儿心电信号 盲信号分离 心电信号模型 信噪比估计
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R714.5;TN911.7
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-16
• 1.1 课题的研究背景与意义8-9
• 1.2 胎儿心电图研究发展历程与现状9-12
• 1.2.1 普通心电图研究9-10
• 1.2.2 胎儿心电图研究10-12
• 1.3 胎儿心电提取方法简介12-14
• 1.3.1 胎儿心电采集方法12-13
• 1.3.2 胎儿心电分离算法13-14
• 1.4 本课题研究内容与章节组织14-16
• 第2章 胎儿心电信号产生机理与模型16-31
• 2.1 胎儿心脏的发育形成16-18
• 2.2 胎儿心电信号产生机理与特点18-21
• 2.2.1 胎儿心电信号的产生机理及波形18-19
• 2.2.2 腹壁胎儿心电信号特点19-21
• 2.3 胎儿心电信号模型21-30
• 2.3.1 心电信号合成模型21-26
• 2.3.2 多导联混合胎儿心电信号26-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第3章 基于独立成分分析的盲信号提取方法31-41
• 3.1 独立成分分析基本理论31-36
• 3.1.1 独立成分分析介绍31-32
• 3.1.2 相关基本理论32-35
• 3.1.3 基本过程35-36
• 3.2 JADE信号提取方法36-37
• 3.3 FASTICA信号提取方法37-38
• 3.4 算法验证实验38-40
• 3.5 本章小结40-41
• 第4章 基于广义特征值分解的心电信号提取方法41-48
• 4.1 广义特征值分解与方法基本介绍和原理分析41-43
• 4.1.1 基本介绍41
• 4.1.2 原理分析41-43
• 4.2 基于广义特征值分解的心电信号提取算法43-46
• 4.2.1 心电信号周期性分析43-44
• 4.2.2 心电信号的QRS波检测44-45
• 4.2.3 算法步骤45-46
• 4.3 算法验证实验46-47
• 4.4 本章小结47-48
• 第5章 胎儿心电信号提取实验结果及分析48-66
• 5.1 胎儿心电信号数据源48-49
• 5.2 胎儿心电信号提取性能评估49-50
• 5.3 胎儿心电信号提取实验50-65
• 5.3.1 DaISy源数据实验50-56
• 5.3.2 合成心电信号数据实验56-65
• 5.4 本章小结65-66
• 结论66-68
• 参考文献68-72
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文72-73
• 致谢73

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本文编号：310864