基于独立分量分析和非负矩阵分解的胎儿心电提取研究

发布时间：2023-06-13 22:04

　　规范有效的产前胎儿监护是对胎儿生长健康状况的实时动态观察,而常用的监护手段是胎儿心电监护,胎儿心电信号是胎儿心脏活动时源发性的生物电信号,包含着丰富的信息。由于通过母体腹部采集到的胎儿心电信号,常伴有母亲心电信号、工频干扰、基线漂移、母体肌电等干扰噪声,因此如何提取到准确的胎儿心电信号一直是医护研究人员研究的重难点。基于负熵的独立分量分析固定点算法(FastICA)结合了负熵所带来的统计特性和不动点迭代的优良算法特性,是一种快速寻优迭代的多维数据处理技术,从孕妇体表采集到的心电信号可被看作是多个相互独立信号的混合,符合ICA算法的前提条件,故可用FastICA算法分离各个源信号。而非负矩阵分解是一种非监督式的有效处理数据的降维方法,可以对分离出的含噪胎儿心电作进一步的提取。因此,本文针对前人优秀的理论成果,结合仿真实验,提出基于独立分量分析和非负矩阵分解的胎儿心电信号提取方法。本文实验采用三种多通道的心电数据,包括:模拟心电信号、国际通用的MIT-BIH心电数据库以及医院临床采集的信号。其中,模拟心电信号是在分析胎儿心电、母亲心电和噪声干扰的幅频及时频特性的基础上,用MATLAB软件仿...

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究意义
    1.3 胎儿心电信号提取的技术现状
    1.4 本文主要研究的内容和组织结构
第二章 相关背景知识
    2.1 心电信号基础知识
        2.1.1 心电信号的产生机理与传播
        2.1.2 心电图简介
    2.2 胎儿心电信号的特性
    2.3 胎儿心电图的临床应用
    2.4 心电信号的数据来源介绍
        2.4.1 模拟心电数据
        2.4.2 MIT-BIH数据库
        2.4.3 医院临床采集心电数据
    2.5 胎儿心电处理技术
        2.5.1 自适应噪声抵消
        2.5.2 模板匹配
        2.5.3 盲源分离
        2.5.4 神经网络
    2.6 本章小结
第三章 基于独立分量分析的心电信号分离方法
    3.1 心电信号的预处理
        3.1.1 胎心电信号的干扰分析
        3.1.2 滤波器
        3.1.3 小波去噪
    3.2 信息论和统计学的基础知识
    3.3 独立分量分析的概况
    3.4 ICA的分离原则
        3.4.1 互信息最小化
        3.4.2 最大似然估计
        3.4.3 负熵极大化
    3.5 ICA的优化算法
        3.5.1 自然梯度与相对梯度算法
        3.5.2 四阶盲辨识算法
        3.5.3 雅可比算法
    3.6 基于负熵极大值的FastICA算法
    3.7 本章小结
第四章 基于非负矩阵分解的胎儿心电信号处理方法
    4.1 非负矩阵分解原理
        4.1.1 非负矩阵分解简介
        4.1.2 NMF的目标函数和迭代准则
    4.2 收敛性证明
    4.3 非负矩阵分解的算法实现
    4.4 波峰检测及胎心率计算
    4.5 算法性能评估指标
    4.6 本章小结
第五章 算法的仿真实验
    5.1 Matlab模拟心电数据实验
        5.1.1 模拟心电数据准备
        5.1.2 模拟心电数据测试
        5.1.3 对比分析
    5.2 MIT数据库心电数据实验
        5.2.1 数据准备
        5.2.2 非侵入性胎儿心电数据库数据测试
        5.2.3 结果分析
    5.3 临床心电数据实验
        5.3.1 数据采集
        5.3.2 临床心电数据处理
        5.3.3 结果分析
    5.4 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读学位期间的科研成果
致谢



本文编号：3833383