[发明专利]基于多特征融合的胎动检测方法

说明书

本发明提供了一种基于多特征融合的胎动检测方法。该方法利用胎心音数据和加速度数据提取多种特征，特征包括：胎心音能量异常、胎心率加速、加速度异常，融合这三种特征识别伪胎动和检测真实胎动。这种多特征融合的方法相比仅利用加速度异常特征的方法，对伪胎动识别能力更强，检测真实胎动的正确率更高。

技术领域

本发明涉及生物医学信号处理领域，尤其涉及一种胎动信号的检测方法。

背景技术

胎动信号是胎儿重要的生理信号。胎动正常是胎儿宫内健康的表现；胎动减少或消失是胎儿缺氧或即将死亡的警示信号。目前，检测胎动主要采用超声波成像和孕妇自数胎动这两种方法，超声波成像需要在医生的辅助下进行，而孕妇自数胎动则准确性不足。近些年，基于加速度传感器记录胎动的检测装备正在逐步研发，为了识别母体造成的伪胎动和真实胎动，这些胎动检测装备需采用阵列式在母体腹部的多个位置同时采集数据，设备复杂、不便携带，而且这种检测装备只利用了胎动会引起加速度异常的特征。

申请人发现胎儿在胎动时，不仅会引起孕妇肚皮上加速度异常，而且母体腹内声音比胎儿安静时更大。此外，胎心率加速时通常伴随着胎动。因此，可以考虑同时收集加速度数据和胎心音数据，从这两种数据中提取胎动的多种特征，这样胎动检测装备可不采用阵列式传感器，也能够实现识别伪胎动和真实胎动。此时需要一种数据处理方法，融合这三个特征识别胎动，使胎动检测有较高的识别率和准确率。

发明内容

(一)要解决的技术问题

鉴于上述技术问题，本发明提供了一种基于多特征融合的胎动检测方法，以实现高准确率地识别胎动。

(二)技术方案

本发明基于多特征融合的胎动检测方法：

步骤A，在孕妇腹部实时采集加速度数据和胎心音数据，第i秒胎心音数据表示为s_i(n)，其中，n＝1，2，…，N，N为1秒胎心音数据总采样点数，第i秒加速度数据表示为c_i(m)，m＝1，2，…，M，M为1秒加速度数据总采样点数；

步骤B，对第i秒胎心音数据s_i(n)进行处理，判断是否具有胎心加速和胎心音能量异常的特征，具体包括：

子步骤B1：计算当前1秒胎心音数据的能量；

子步骤B2：将当前1秒胎心音数据的能量与前P秒胎心音数据的能量的平均值进行比较，若出现胎心音能量异常，则令胎心音能量异常标志E_flag＝1，否则令E_flag＝0；

子步骤B3：对当前1秒胎心音数据进行滤波、取包络处理，计算当前1秒胎心率；

子步骤B4：取当前1秒及前K秒胎心率，判定是否存在胎心加速现象，若存在胎心加速，则令胎心加速标志F_flag＝1，否则令F_flag＝0。

步骤C，对第i秒加速度数据c_i(m)进行处理，判断是否存在加速度异常的特征，具体包括：

子步骤C1：计算当前1秒加速度数据c_i(m)均值；

子步骤C2：与前1秒加速度数据均值比较，判定是否是身体移动，若存在身体移动，则令加速度异常标志A_flag＝0，并跳至步骤D，否则跳至子步骤C3；

子步骤C3：对当前1秒加速度数据进行带通滤波，对滤波数据的绝对值进行滑动求和，得到能量包络e_i(m)；