胎儿心电提取和胎心率变异分析算法研究

发布时间：2017-06-17 14:03

  本文关键词：胎儿心电提取和胎心率变异分析算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：提高人口出生质量,降低孕产妇及围产儿死亡率是妇幼保健工作的一项重要内容,良好的孕期监护是孕产妇和胎儿安全的可靠保证。胎儿心电信号(Fetal Electrocardiogram,FECG)可以用于检测早期胎儿心脏健康状况,是反映胎儿心脏电生理活动的一项客观指标;通过分析FECG的RR间期可获得胎心率变异(Fetal Heart Rate Variability,FHRV)信息,FHRV反应了交感-副交感神经张力及其平衡性,是目前临床上评估胎儿健康状况的重要指标。临床上可通过孕妇腹部电极非侵入无创采集FECG,但信号受到母体心电信号(Maternal Electrocardiogram,MECG)、肌电和母体呼吸等诸多噪声的干扰,如何从混合信号中有效准确提取微弱FECG信号是需要解决的关键问题之一。本论文研究多导联/单导联环境下胎儿心电提取及胎心率变异谱分析算法,目标是提出鲁棒性强、收敛速度快的胎儿心电提取算法;在此基础上,在频域建立一个无创的胎心率变异定量测量方法,由此可以评估胎儿健康状况以及自主神经系统功能的发育情况。首先,针对多导联条件提出基于混沌修正BFGS(Modified BFGS,MBFGS)的快速定点独立分量分析算法(Fast Independent Component Analysis,Fast ICA),有效地实现了多导联方式的胎儿心电提取。其次,针对单导联条件研究了腹部心电信号(Abdomenal Electrocardiogram,AECG)动态模型,在此基础上提出了并行边缘粒子滤波算法(parallel Marginalized Particle Filter,par-MPF),并通过实验对算法性能进行了验证。最后,利用希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)对提取的胎儿心电进行胎心率变异分析。本文主要的研究内容有:1、研究了基于混沌优化算法与MBFGS算法的多导联胎儿心电提取算法。首先,研究了独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)理论及Fast ICA算法;其次,针对Fast ICA存在的缺点,将混沌优化算法与MBFGS算法相结合,从而得到改进FastICA算法;最后,通过合成信号和临床信号验证了该算法的良好性能。2、研究了基于心电动态模型和并行边缘粒子滤波的单导联胎儿心电提取算法。首先,研究了心电信号动态模型,并建立对胎儿心电和母体心电同时建模的腹部心电动态模型;其次,基于该模型提出了并行边缘粒子滤波算法,用该滤波算法跟踪胎儿心电和母体心电,获取高质量的胎儿心电信号;最后,通过合成信号和临床数据库对该算法的性能进行了验证,结果表明该算法鲁棒性强、稳定度高。3、研究了基于希尔伯特黄变换的胎心率变异分析算法。首先,对提取的胎儿心电信号进行R峰定位从而得到胎心率(Fetal Heart Rate,FHR)信号;进而利用希尔伯特黄变换对胎心率变异做精确谱分析,在频域建立一个无创的胎心率变异定量测量方法。本文所研究的胎儿心电提取结合胎心率变异性的定量分析将有利于妇产科医护人员发现胎儿早期发育异常,做到及时处理高危围产儿,防止围产儿不良预后,降低围产儿的发病率和死亡率,对于提高优生优育水平具有重要的意义。
【关键词】：胎儿心电信号 胎心率变异 独立分量分析 贝叶斯滤波 希尔伯特黄变换
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R714.5;TN911.7
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第1章 绪论12-23
• 1.1 研究背景和研究意义12-17
• 1.2 国内外研究发展现状17-21
• 1.2.1 多导联胎儿心电提取算法17-19
• 1.2.2 单导联胎儿心电提取算法19-20
• 1.2.3 胎心率变异分析算法20-21
• 1.3 论文主要内容21-22
• 1.4 论文的主要组织结构22-23
• 第2章 胎儿心电分析基础理论23-29
• 2.1 胎儿心电的产生23
• 2.2 胎儿心电的形态及特点23-25
• 2.3 腹部心电信号的特点25-26
• 2.4 胎心率变异分析26-27
• 2.5 数据来源27-28
• 2.5.1 合成数据27
• 2.5.2 临床数据27-28
• 2.6 临床信号实验性能指标28
• 2.7 本章小结28-29
• 第3章 多导联胎儿心电提取算法29-47
• 3.1 独立分量分析算法29-33
• 3.1.1 独立分量分析算法基本原理及数学模型29-30
• 3.1.2 独立分量分析的预处理30-31
• 3.1.3 基于峭度的Fast ICA算法31-32
• 3.1.4 基于负熵的Fast ICA算法32-33
• 3.2 混沌MBFGS胎儿心电提取算法33-40
• 3.2.1 牛顿迭代法33-34
• 3.2.2 拟牛顿算法34-36
• 3.2.3 混沌优化算法36
• 3.2.4 混沌MBFGS算法36-37
• 3.2.5 合成信号算法验证37-40
• 3.3 临床信号实验与分析40-46
• 3.4 本章小结46-47
• 第4章 单导联胎儿心电提取算法47-67
• 4.1 贝叶斯滤波算法47-51
• 4.1.1 贝叶斯滤波理论47
• 4.1.2 卡尔曼滤波47-49
• 4.1.3 扩展卡尔曼滤波49-51
• 4.1.4 扩展卡尔曼平滑51
• 4.2 心电信号动态模型51-54
• 4.2.1 基本心电信号动态模型51-53
• 4.2.2 改进腹部心电动态模型53
• 4.2.3 改进腹部心电观测方程53-54
• 4.3 并行边缘粒子滤波算法54-60
• 4.3.1 粒子滤波54-56
• 4.3.2 边缘粒子滤波56
• 4.3.3 基于par-MPF的胎儿心电提取算法56-58
• 4.3.4 合成信号算法验证58-60
• 4.4 临床信号实验与分析60-66
• 4.5 本章小结66-67
• 第5章 胎心率变异分析算法67-78
• 5.1 引言67
• 5.2 希尔伯特黄变换理论67-69
• 5.2.1 经验模式分解67-68
• 5.2.2 希尔伯特变换68-69
• 5.2.3 希尔伯特谱和边界谱69
• 5.3 基于希尔伯特黄变换的胎心率变异分析69-77
• 5.3.1 胎儿心电R峰定位69-71
• 5.3.2 胎心率变异信号预处理71-72
• 5.3.3 胎心率变异分析72-77
• 5.4 本章小结77-78
• 第6章 总结与展望78-80
• 6.1 工作总结78-79
• 6.2 展望79-80
• 致谢80-81
• 参考文献81-86
• 附录86

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