[发明专利]一种用于单导胎儿心率检测的鲁棒自适应估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及胎儿心电检波方法，特别涉及一种用于单导胎儿心率检测的鲁棒自适应估计方法。

背景技术

心电监护是一项常用的医疗监护方式，在医院一般都配有心电监护设备，目前，心电监护设备正向便携式、家用化的方向发展，特别是家用胎儿心电监护设备是近年来的发展趋势。胎儿心电监护为胎儿的健康状况提供有用的参考信息，而胎儿心率是胎儿心电监护的基础项目之一，因此，如何准确获得胎儿心率对胎儿监护具有十分重要的价值。

作为一种无创监护手段，原始心电数据是通过在母体腹壁表面放置电极采集得到。这样采集到的腹壁心电信号(AECG)除了包含常见的各种肌电噪声，基线漂移，工频干扰、运动伪迹等，还含有母体心电信号(MECG)。胎儿心电信号(FECG)幅值一般在微伏级，而母体心电信号幅值较大，在毫伏级。所以，与MECG和各种噪声相比，胎儿心电信号显得十分微弱。如何在这样的大噪声背景下提取出胎儿心电信息，进行便携式监护是国内外学者研究的热点。

目前，采用较多的提取出胎儿心电信息的方法是母体心电抵消法，即首先预处理，然后提取出MECG，从腹壁混合信号中减去MECG，从而得到胎儿心电，再经过胎儿心电的R波检测，估计出胎儿心率。使用这种母体心电抵消法估计胎心率，最关键的一点是准确有效地估计MECG，只有准确的提取MECG，才能得到准确的胎心率。从腹壁混合信号中估计MECG，则胎儿心电和其他各种噪声都是干扰信号，问题就转换为成人的心电信号提取。目前，关于心电信号的提取，主要的方法有小波变换法、神经网络法、独立成分分析法(ICA)以及自适应滤波法等各种数字滤波。对这些方法研究分析，各自都有其优缺点。其中，小波变换法是一种时间-尺度分析方法，具有时频局域化分析能力和多分辨率分析的特点。利用小波变换多尺度、多分辨率的特性将噪声和ECG信号分解在不同尺度从而进行ECG信号和噪声的分离。虽然目前小波降噪法已经取得了一定的成果和应用，拟人脑机理和功能的计算机和人工智能处理技术，它具有非线性、高度并行性、鲁棒性和自主适应性等特点。但它在ECG信号中主要用于QRS检测中的自适应非线性预测，通过前面的采样点来预测当前的采样点。神经网络法的不足在于学习训练过程需要花费较长时间，而且要求训练样本具有一定的代表性，这在实际ECG降噪应用中很难实现。自适应滤波算法是针对信号和噪声频率变化而发展的自适应调节的滤波技术。自适应滤波一般采用最小均方误差准则作为代价函数，能够对参考输入信号进行自适应的加权处理，通过不断修正权向量，使滤波器输出逼近原始输入信号。虽然自适应滤波能够对ECG信号进行自适应处理，但这种自适应滤波方法要求额外提供参考信号，不适用于便携式的单通道的胎心率估计。

自从2003年P.E.McSharry提出了心电信号的动态模型之后，基于模型的ECG消噪方法成为近年来的研究热点。近几年，不少学者研究了利用动态ECG模型进行贝叶斯滤波提取ECG的方法，该方法在ECG降噪和FECG提取方面取得了一定的成果，但也还存在不少的问题和挑战，例如滤波不稳定，收敛性不好，有时甚至发散，而且滤波系统鲁棒性能不够高，容易受动态模型和噪声的影响。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种用于胎儿心率检测的鲁棒自适应估计方法。

为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种用于胎儿心率检测的鲁棒自适应估计方法，其包括如下步骤：

S1：采集孕妇腹壁心电信号，并进行用于消除噪声和干扰的预处理；

S2：对孕妇腹壁心电信号中的母体心电信号进行建模、滤波；

S3：在滤波过程中进行自适应估计和鲁棒性分析；

S4：根据母体心电信号得到胎儿心电信号；

S5：得到胎儿心率。

本发明在对母体心电信号进行滤波的过程中进行自适应估计和鲁棒性分析，提高了胎心率计算的可靠性和准确性。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本发明用于胎儿心率检测的鲁棒自适应估计方法的流程图；

图2是本发明采用的ECG模型的三维图；

图3是图2中所示三维图转换到相位空间的图形。

具体实施方式