孕妇腹壁胎儿心电图提取方法研究

发布时间：2017-08-17 02:15

  本文关键词：孕妇腹壁胎儿心电图提取方法研究

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【摘要】：心脏缺陷是影响胎儿正常出生和造成胎死的最重要因素。据统计，大约每125个中就有一个婴儿，在其出生时便患有某种形式的先天性心脏缺陷。因此，在母亲怀孕期间对胎儿进行健康监测是极其重要的。目前，对于胎儿的健康监测主要是基于心音和心率，而心电图可以反应心脏细微的电活动信息，对于心脏疾病的诊断有极其重要的意义和作用，因此我们希望得到清晰的胎儿心电图。 非侵入式的测量方法是将电极置于母亲腹壁，可以在孕期的任何时期对胎儿心电信号进行测量。但是从母亲腹壁测得的信号信噪比低，包含有很多噪声，比如基线漂移、工频干扰、肌电干扰以及母亲心电干扰等。这其中影响最大的是来自母亲心电的干扰，因此胎儿心电信号提取中的主要工作就是去除母亲心电干扰。 胎儿心电提取的方法大体上分为滤波器算法、机器学习类算法、线性分解法以及一些其他算法等。本论文从三类方法中分别选取一种具有实时性、有效性、稳定性的方法，即基于最小均方误差的自适应干扰抵消、基于径向基函数的神经网络算法、独立分量分析三种方法对胎儿心电信号提取进行研究。 首先使用DaISy数据库的信号对三个算法进行胎儿心电信号提取，，并从可视化波形观察和信噪比两个方面比较了三个算法的提取效果。从波形观察比较得出前两种算法提取的胎儿心电信号中均含有少量母亲心电干扰和噪声残留。采用独立分量分析的算法要明显优于前两个算法，而且经过信噪比的计算，也证明了这一结果。然后进一步使用MIT数据库信号对FastICA算法进行验证，采用一阶巴特沃斯低通滤波器和IIR陷波滤波器进行基线漂移和工频干扰的去除，得到了噪声相对较小的四通道混合信号。将快速独立分量分析应用于这四通道信号中，最后成功分离得到信噪比较高的胎儿心电信号。
【关键词】：胎儿心电提取 自适应干扰抵消 径向基函数神经网络算法 独立分量分析 基线漂移 工频干扰 巴特沃斯低通滤波器 陷波滤波器
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.7;R714.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目录8-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 胎儿心电信号的生理学理论10-13
• 1.1.1 胎儿心脏监测10-12
• 1.1.2 胎儿心脏发育及胎儿心电信号12-13
• 1.2 胎儿心电提取的研究13-15
• 1.3 胎儿心电数据库15-16
• 1.4 本课题研究的意义与结构安排16-18
• 第2章 基于 LMS 自适应相关抵消的方法提取胎儿心电18-28
• 2.1 自适应滤波18-19
• 2.2 基于 LMS 自适应相关抵消的方法提取胎儿心电19-23
• 2.2.1 自适应相关抵消19-20
• 2.2.2 LMS 自适应算法20-22
• 2.2.3 LMS 自适应相关抵消提取 FECG 算法流程22-23
• 2.3 胎儿心电提取性能评估23-24
• 2.4 算法验证与结果分析24-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第3章 基于 RBF 人工神经网络的胎儿心电提取28-38
• 3.1 人工神经网络算法28-31
• 3.1.1 人工神经网络算法简介28-29
• 3.1.2 RBF 人工神经网络原理29-31
• 3.2 基于 RBF 人工神经网络的方法提取胎儿心电31-33
• 3.3 算法验证与结果分析33-37
• 3.4 本章小结37-38
• 第4章 基于独立分量分析方法提取胎儿心电38-63
• 4.1 盲信号处理的基本概念和工作原理38-40
• 4.2 独立分量分析的基本原理40-42
• 4.3 FASTICA 应用于 DAISY 数据分离 FECG42-53
• 4.3.1 ICA 的预处理42-45
• 4.3.2 信息论相关知识45-47
• 4.3.3 独立性判据和对照函数47-48
• 4.3.4 FastICA 原理及提取 FECG 算法流程48-50
• 4.3.5 算法验证及结果分析50-53
• 4.4 FASTICA 应用于 MIT 数据分离 FECG53-62
• 4.4.1 胎儿心电信号的噪声预处理53-57
• 4.4.1.1 基线漂移54-55
• 4.4.1.2 工频干扰55-57
• 4.4.2 MIT 数据噪声预处理结果57-59
• 4.4.3 MIT 数据进行 FastICA 分离提取59-62
• 4.5 本章小结62-63
• 总结与展望63-65
• 参考文献65-69
• 致谢69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 王林泓,杨浩;心电信号处理中滤波器设计的研究[J];北京生物医学工程;2002年03期

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本文编号：686649