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基于时间卷积编解码网络的胎儿心电信号提取方法研究

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基于时间卷积编解码网络的胎儿心电信号提取方法研究

作者：曹石南方医科大学

学位级别：硕士

胎儿心电监测是目前最具发展潜力的胎儿健康监护方法,其采集方式主要是在孕妇腹壁放置电极以记录胎儿心脏活动的电生理信号。临床能够利用胎儿心电信号的波形形态获知胎儿心率、生理代谢等重要诊断信息,更加精确地判断胎儿健康与否。因... 详细信息

胎儿心电监测是目前最具发展潜力的胎儿健康监护方法,其采集方式主要是在孕妇腹壁放置电极以记录胎儿心脏活动的电生理信号。临床能够利用胎儿心电信号的波形形态获知胎儿心率、生理代谢等重要诊断信息,更加精确地判断胎儿健康与否。因此,提取具有清晰波形形态的胎儿心电信号具有重要的研究意义。但是,从孕妇腹壁采集的心电信号是混合信号,从中获取微弱的胎儿心电信号具有较大的难度:(1)腹壁混合信号中的母体心电成分的能量比胎儿心电成分大得多;且两者在时域和频域上存在重叠,这导致胎儿心电信号的提取极易受到母体心电成分的干扰。(2)腹壁混合信号中混杂了各种噪声,如母亲肌电、基线漂移和随机噪声。现有多数方法提取的胎儿心电只能检测到R峰位置以估计胎儿心率,这极大限制了胎儿心电信号的临床应用价值。结合自适应噪声消除框架,本文设计了一种基于时间卷积编解码网络(Temporal Convolution Encoding and Decoding Network,TCED)的胎儿心电信号提取方法,实现在从孕妇腹壁混合心电信号中提取胎儿心电信号时,有效保留胎儿心电的波形形态。该方法主要分为两个阶段:(1)腹壁母体心电成分消除。首先,利用完全自适应噪声集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)算法完成基线漂移校正和高频随机噪声滤除等预处理;然后,以孕妇胸部心电信号为输入,同步采集的腹壁混合信号为映射目标,通过TCED估计出最佳的腹壁母体心电成分;最后,将其从腹壁混合信号中减去,从而获得包含胎儿心电的残差信号。(2)胎儿心电信号去噪。消除了大部分腹壁母体心电成分后,利用TCED对提取的多通道胎儿心电信号进行去噪处理,进一步消除残留的母体心电和随机噪声成分,提高胎儿心电信号的信噪比。最后,在数据后处理环节,基于提取的多通道胎儿心电信号,利用独立成分分析算法分离出特征清晰的单通道胎儿心电信号。利用模拟心电数据(FECGSYN)和真实心电数据(NIFECGDB、PCDB)对本文方法性能进行测试与对比。结果显示,本文方法在FECGSYN的平均胎儿心电R峰检测敏感度(SE)、阳性预测值(PPV)、F1分数达到了98.47%、98.97%、98.72%;均方误差(MSE)、信噪比(SNR)和相关系数(r)达到了0.18、7.84、0.94;比EKF的平均性能指标(SE=92.36%、PPV=94.60%、F1分数=93.45%、MSE=0.38、SNR=4.26、r=0.86)分别高出6.11%、4.37%、5.27%、0.20、3.58和0.08。在NIFECGDB的平均胎儿心电R峰检测敏感度(SE)、F1分数达到了 99.02%、98.94%,比GFLANN的平均性能指标(SE=98.03%、F1分数=98.47%)分别高出0.99%、0.47%;在阳性预测值(PPV)上,两者基本持平(98.86%vs 98.92%)。在PCDB的平均胎儿心电R峰检测敏感度(SE)、阳性预测值(PPV)、F1 分数达到了 98.61%、98.63%、98.62%,比 AECG-DecompNet的平均性能指标(SE=93.52%、PPV=97.41%、F1分数=95.43%)分别高出5.09%、1.22%、3.19%。结果表明,本文方法可以提取出更为清晰的胎儿心电信号,有助于实现胎儿心电波形的分析诊断,对孕期进行有效的胎儿健康监护具有一定的应用价值。

关键词：胎儿监护胎儿心电信号提取腹壁母体心电消除时间卷积编解码网络自适应滤波

基于经验模式分解和最小二乘支持向量机的胎儿心电信号提取

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四川大学学报（工程科学版） 2010年第6期42卷 158-165页

作者：蒲秀娟曾孝平韩亮程军姜文浩重庆大学通信工程学院重庆400044 第三军医大学西南医院心内科重庆400038

针对心电信号的非平稳特性,将非平稳信号处理方法与非线性估计方法相结合,提出一种从母体腹壁混合信号中提取胎儿心电信号的新方法。采用经验模式分解(EMD)方法将非平稳的母体心电信号分解为有限个本征模函数(IMF)和一个残差信号;母体... 详细信息

针对心电信号的非平稳特性,将非平稳信号处理方法与非线性估计方法相结合,提出一种从母体腹壁混合信号中提取胎儿心电信号的新方法。采用经验模式分解(EMD)方法将非平稳的母体心电信号分解为有限个本征模函数(IMF)和一个残差信号;母体腹壁混合信号中的母体心电成分为母体心电信号的非线性变换,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)拟合这一非线性变换;将EMD分解所得的本征模函数和残差信号经由所拟合的非线性变换得到母体腹壁混合信号中母体心电成分的最优估计,从母体腹壁混合信号中减去该最优估计得到胎儿心电信号。引入基于特征值分析和基于互相关系数计算信噪比的方法,评估胎儿心电信号提取方法的性能。实验结果表明,在胎儿心电信号和母体心电信号QRS波分离或者重叠的情况下,通过提出的方法均可得到清晰的胎儿心电信号,且信噪比相对于传统方法有明显提高。实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：胎儿心电信号提取经验模式分解支持向量机

基于改进ICA算法和小波变换的胎儿心电信号提取方法研究

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基于改进ICA算法和小波变换的胎儿心电信号提取方法研究

作者：赵淼东北大学

学位级别：硕士

胎儿心电信号(FECG)是胎儿心脏活动的源发性信号,直接反映了胎儿在孕期中的成长和健康情况,通过对胎儿心电图的检查,能够尽早发现胎儿生长发育过程中的异常状况,是对胎儿宫内安危状况监测的有效手段。本文针对胎儿心电信号提取问题,提... 详细信息

胎儿心电信号(FECG)是胎儿心脏活动的源发性信号,直接反映了胎儿在孕期中的成长和健康情况,通过对胎儿心电图的检查,能够尽早发现胎儿生长发育过程中的异常状况,是对胎儿宫内安危状况监测的有效手段。本文针对胎儿心电信号提取问题,提出了一种基于阻尼牛顿法的快速定点独立分量分析(FastICA)的提取方法。本文通过对目前各种FECG信号提取方法进行研究、分析和比较,发现FECG信号的采样点数和采样精度对其提取结果有着重要的影响。好的信号提取效果通常需要很高的采样点数和精度,而这会增加数据长度,进而提高了算法的计算复杂度。这就需要探索一种兼顾提取效果和运算时间的有效算法来提取FECG信号。研究发现,基于独立分量分析方法具有分离效果好、所寻求的分量间满足独立非高斯性等优点,且发展迅速,应用广泛,为此本文将FastICA算法作为研究重点,提出了一种改进的FastICA算法用于提取胎儿心电信号。该算法利用阻尼牛顿法代替原始FastICA算法中的牛顿迭代法,沿牛顿方向增加了一维搜索,克服了牛顿迭代法对初始值选择比较敏感的缺陷,改善了分离信号的质量,提高了收敛速度。通过采用仿真数据和真实数据对该方法进行测试,实验结果表明应用该方法提取胎儿心电信号有较好的适应性和稳定性,且信号的分离效果更好,收敛速度更快。采用改进的FastICA算法对实际心电信号进行分离后,分量中仍然会含有一些噪声干扰,因此本文采用小波阂值去噪方法进一步对实际心电信号分离结果做去噪处理,并针对该方法的阈值处理进行了改进,构造了一种新的阈值函数,采用加权平均将软、硬阈值函数结合起来,通过调整加权因子获得较优的小波系数阈值估计,提高了信号的重构精度。实验结果表明小波去噪后FECG信号的质量得到了明显的改善,心电图波形的细节更加清晰,为后续的临床分析带来便利。最后,对本文的研究工作进行了总结,并对FECG信号提取方法研究的前景进行了展望。

关键词：独立分量分析胎儿心电信号提取快速定点独立分量分析算法阻尼牛顿法小波变换

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组合源与腹部源胎儿心电信号提取方法研究

组合源与腹部源胎儿心电信号提取方法研究

作者：蔡文涛重庆大学

学位级别：硕士

通过胎儿电子监护可以早期诊断各类胎儿疾病,从而提高治疗的有效性,降低围产儿的发病率和死亡率。目前在临床中使用最多的胎儿电子监护技术是胎心宫缩图(cardiotography,CTG),CTG可以同时提供胎儿心率和母体子宫活动信息,但是,利用CTG... 详细信息

通过胎儿电子监护可以早期诊断各类胎儿疾病,从而提高治疗的有效性,降低围产儿的发病率和死亡率。目前在临床中使用最多的胎儿电子监护技术是胎心宫缩图(cardiotography,CTG),CTG可以同时提供胎儿心率和母体子宫活动信息,但是,利用CTG难以获取可靠的瞬时胎儿心率变异信息。胎儿心电信号可以无创地对胎儿健康状况进行长期连续监护,能够实时提供高精度的胎儿心率信息,是一种更有前景的胎儿监护技术。因此,研究如何提取得到清晰的胎儿心电信号具有重要的理论意义和实用价值。现有非侵入式胎儿心电信号采集方法可分为组合源方法和腹部源方法。组合源方法同时置电极于母体胸部和腹部,采集得到母体胸部信号和母体腹壁混合信号;腹部源方法仅需置电极于母体腹部,采集得到母体腹壁混合信号。腹部源方法更便于临床应用。本论文研究基于LightGBM的组合源胎儿心电信号提取方法。首先构建应用于胎儿心电信号提取的LightGBM模型,并依据胎儿心电信号特性,在传统的LightGBM模型的目标函数中增加基于互相关系数的信噪比作为正则项。然后针对组合源信号,以母体心电信号为参考信号,利用该模型估计腹壁混合信号中的母体心电成分并将其抑制,得到含噪声胎儿心电信号。最后采用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)进行胎儿心电信号增强。采用真实数据进行实验,实验结果表明针对组合源信号,基于LightGBM的胎儿心电信号提取方法是有效的,且其性能优于传统的组合源胎儿心电信号提取方法。本论文研究结合Fast ICA和EKF的腹部源胎儿心电信号提取方法。针对仅包含母体腹壁混合信号的腹部源信号,首先对原始母体腹壁混合信号进行预处理,抑制其中包含的基线漂移、工频干扰和脉冲伪迹。然后使用Fast ICA从母体腹壁混合信号中分离得到母体心电信号估计以及含有残留母体心电成分和其他噪声的胎儿心电信号估计。从母体心电信号估计中检测得到母体心电信号的R峰位置;利用该位置信息使用EKF对胎儿心电信号估计进行滤波从而得到残留的母体心电成分估计,将其抑制后即可获得含噪声的胎儿心电信号。进而利用从含噪声的胎儿心电信号中检测得到的胎儿心电信号的R峰位置信息,再次使用EKF提取得到清晰的胎儿心电信号。采用真实数据进行实验,实验结果表明针对腹部源信号,结合Fast ICA与EKF的腹部源胎儿心电信号提取方法是有效的,且其性能优于传统的腹部源胎儿心电信号提取方法。

关键词：胎儿心电信号提取组合源与腹部源 LightGBM EKF FastICA

基于深度长短期记忆网络的胎儿心电信号提取方法

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基于深度长短期记忆网络的胎儿心电信号提取方法

作者：刘聪聪重庆大学

学位级别：硕士

胎儿心电（fetal electrocardiogram,FECG）信号能提供胎儿健康状况的重要信息,通过围产期胎儿心电监护可以早期诊断妊娠期及分娩期的胎儿宫内缺氧、窘迫以及先天性心脏畸形、新生儿心率失常、胎儿宫内发育迟缓等疾病,从而降低围产期胎... 详细信息

胎儿心电（fetal electrocardiogram,FECG）信号能提供胎儿健康状况的重要信息,通过围产期胎儿心电监护可以早期诊断妊娠期及分娩期的胎儿宫内缺氧、窘迫以及先天性心脏畸形、新生儿心率失常、胎儿宫内发育迟缓等疾病,从而降低围产期胎儿的发病率和死亡率。胎心宫缩图（cardiotocography,CTG）是目前在临床中使用最多的胎儿监护技术,但是利用CTG很难获得可靠的瞬时胎儿心率变异信息。胎儿心电信号可以提供高精度的胎儿心率和有价值的胎儿心脏状态信息,是一种更有前景的胎儿监护技术。因此,研究如何得到清晰完整的胎儿心电信号具有重要的应用价值与理论意义。目前非侵入式胎儿心电信号提取方法可以分为组合源方法和腹部源方法。组合源方法需要将电极放置于母体的胸部和腹部获得母体心电信号和腹壁混合信号。腹部源方法仅需要置电极于母体腹部来获得母体腹壁混合信号,更便于临床应用。本论文研究基于深度长短期记忆（deep long short-term memory,Deep LSTM）网络的组合源胎儿心电信号提取方法。首先构建适用于胎儿心电信号提取的深度长短期记忆（Deep LSTM）网络模型;然后以母体心电信号为参考信号,利用该模型从腹壁混合信号中估计母体心电成分并将其抑制,最终提取得到较为清晰的胎儿心电信号。本文分别采用合成数据和实际数据进行实验,实验结果说明针对组合源信号,基于Deep LSTM的胎儿心电信号提取方法是有效的,且其性能优于基于最小二乘支持向量机（least square support vector machines,LSSVM）、模糊神经网络（adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS）和v-支持向量回归机（v-support vector regression,v-SVR）三种传统机器学习方法的胎儿心电信号提取方法。针对仅包含腹壁混合信号的腹部源信号,本论文研究基于时频盲源分离（blind source separation based on time-frequency distributions,TFBSS）与Deep LSTM的腹部源胎儿心电信号提取方法。该方法首先采用TFBSS从腹壁混合信号中分离得到母体心电信号的估计和胎儿心电信号的估计,然后以母体心电信号的估计作为参考信号,利用Deep LSTM模型从胎儿心电信号的估计中进一步估计得到母体心电成分并将其抑制,最终提取得到较为清晰的胎儿心电信号。采用实际数据进行实验,实验结果说明针对腹部源信号,本论文提出的结合TFBSS与Deep LSTM的胎儿心电信号提取方法能够有效地提取胎儿心电信号,且其性能优于基于TFBSS,Fast ICA和Robust ICA三种传统盲源分离方法的胎儿心电信号提取方法,也优于Fast ICA与Deep LSTM结合,以及Robust ICA与Deep LSTM结合的两种胎儿心电信号提取方法。

关键词：胎儿心电信号提取母体心电信号深度长短期记忆网络盲源分离

利用单通道母体腹部信号进行胎儿心电信号的两阶段提取

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利用单通道母体腹部信号进行胎儿心电信号的两阶段提取

作者：钱龙武汉科技大学

学位级别：硕士

胎儿心电信号是一种对孕妇围产期或妊娠期胎儿健康状况监测的重要手段,可以有效的发现胎儿在母体内发育成长的不良状况,降低胎儿的发病率与死亡率,因而提取清晰的胎儿心电信号具有重要的理论意义和实用价值。由于母体内胎儿成长环境的... 详细信息

胎儿心电信号是一种对孕妇围产期或妊娠期胎儿健康状况监测的重要手段,可以有效的发现胎儿在母体内发育成长的不良状况,降低胎儿的发病率与死亡率,因而提取清晰的胎儿心电信号具有重要的理论意义和实用价值。由于母体内胎儿成长环境的复杂性,采集到的胎儿心电信号非常微弱,并且会受到母体心电信号、工频干扰、基线漂移等因素的干扰,导致胎儿心电信号难以有效地提取。非线性估计模型已被广泛应用于胎儿心电信号的提取,但现有的方法通常需要较多通道的心电信号数据,增加了模型的复杂性和难度;且模型中的超参数都依赖经验进行取值,直接影响了模型的预测性能,使得模型不易提取出清晰完整的胎儿心电信号。针对以上情况,本文将奇异值分解技术(SVD)和布谷鸟搜索算法(CS)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合,提出一种基于单通道母体腹壁混合心电信号的两阶段胎儿心电信号提取新方法,该方法只需要记录一次孕妇腹壁混合心电信号,且可以自动搜索模型中超参数的最优值。在第一阶段:首先,将平滑窗技术(SW)与SVD相结合(SW-SVD),用于估计孕妇腹壁混合心电信号中的母体心电信号成分;然后,以SW-SVD估计出的母体心电信号作为输入,以单通道孕妇腹壁混合信号作为目标输出,利用LSSVM构建非线性映射模型,得到腹壁混合信号中母体心电信号的最佳估计,并通过CS算法搜索模型中的最优超参数;最后,将腹壁混合信号与模型估计的最佳母体心电信号相减,即可分离出初步的胎儿心电信号。在第二阶段:对初步获取的胎儿心电信号再次使用SW-SVD技术进一步消除母体心电信号及其他噪声的干扰,最终得到纯净的胎儿心电信号。利用两个实测心电信号数据库对所提方法进行了实验分析,并从可视化结果和误差性能指标两方面进行了评价。实验结果表明,本文所提出的方法能够比较准确地提取出清晰完整的胎儿心电信号,与经典的胎儿心电提取模型相比,具有更好的提取效果。

关键词：胎儿心电信号提取非线性估计 LSSVM 奇异值分解布谷鸟搜索

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小波域变步长ICA算法提取胎儿心电信号

杭州电子科技大学学报（自然科学版） 2014年第1期34卷 25-29页

作者：占海龙赵治栋杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018 杭州电子科技大学电子信息学院浙江杭州310018

胎儿心电信号是反映胎儿宫内生理活动的一种最主要的客观指标,从母体体表混合信号中分离出胎儿心电信号是近年来信号处理领域研究的热点问题。该文利用小波变换将采集到的各导联混合信号变换到小波域;在小波域结合模拟退火法变步长进行... 详细信息

胎儿心电信号是反映胎儿宫内生理活动的一种最主要的客观指标,从母体体表混合信号中分离出胎儿心电信号是近年来信号处理领域研究的热点问题。该文利用小波变换将采集到的各导联混合信号变换到小波域;在小波域结合模拟退火法变步长进行独立分量的提取;将提取到的各独立分量进行小波逆变换,从中选择胎儿心电信号成分。通过对临床实际数据进行实验,实验结果提取出了清晰的胎儿心电信号。

关键词：胎儿心电信号提取小波变换独立分离提取

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小波域变步长ICA算法提取胎儿心电信号

小波域变步长ICA算法提取胎儿心电信号