[发明专利]一种基于盲分离的多普勒胎心音瞬时心率的检测方法有效
申请号: | 201410052385.6 | 申请日: | 2014-02-14 |
公开(公告)号: | CN103845079A | 公开(公告)日: | 2014-06-11 |
发明(设计)人: | 何昭水;谢侃;王赛红;蔡坤;谢胜利 | 申请(专利权)人: | 广东工业大学 |
主分类号: | A61B8/02 | 分类号: | A61B8/02 |
代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人: | 林丽明 |
地址: | 510006 广东省广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 分离 多普勒 心音 瞬时 心率 检测 方法 | ||
技术领域
本发明是一种基于盲分离的多普勒胎心音瞬时心率的检测方法,特别是一种涉及医用监护技术领域的基于单通道盲分离的多普勒胎儿心音信号的瞬时心率检测方法,属于基于盲分离的多普勒胎心音瞬时心率的检测方法的创新技术。
背景技术
胎心监护是保障胎儿和产妇安全,实现国家优生优育的重要手段,在围产阶段对母体内的胎儿进行监护,可以在了解胎儿发育状况的同时,大大地减少因缺氧、缺血而出现的窘迫,导致的胎儿出生缺陷,甚至胎儿死亡的情况。胎心率电子监护是目前最广泛的胎儿监护的方法。胎儿监护仪对胎心率,宫缩信号进行检测,并标记胎动,同时把数据信息传送到中央监护站,由中央监护站完成孕妇记录的保存,分析和管理。快速准确的检测和分析胎心率具有较大的难度,也成为近年的研究方向。
对胎心的监护和胎儿瞬时心率的研究在很早就已经开始了,并且采用的处理方法有很多种,总结起来,可分为以下两个大方向:
(1)基于胎儿心电信号计算胎儿瞬时心率,主要原理是将胎儿的心跳机械振动转化成电信号,检测信号并进行分析。基于胎儿心电信号计算胎儿瞬时心率的方法有:但是因为采集到的母亲和胎儿的心电信号的重叠,加上各种噪声的混合,使得幅值较小的胎儿信号基本上被淹没,分离母亲胎儿的心电信号具有很大的挑战,即使分离出来,错误率也会较大。
(2)基于胎儿心音信号计算胎儿瞬时心率,通过检测胎儿心跳的音频信号周期,来计算胎儿瞬时心率。超声多普勒测量方法是目前最常用的胎儿心率测量方法。但是,由于从超声波换能器上检测的超声多普勒声音混杂有幅度大,分布广的噪声干扰,以及胎儿身体在母体内运动时,声音信号强弱变化明显。在时域和频域上,这些干扰信号混叠在一起对胎儿心音信号的瞬时心率计算造成很大的影响。
胎儿心音信号属于非平稳信号,常规傅里叶变换方法不能刻画任一时刻的频率成分,无法对其进行全面的分析。时频分析是非平稳信号分析的一个有力工具,该方法将一维时域信号变换到二维的时频平面,提供了时间域和频率域的联合分布信息,清楚的描述了信号频率随时间变换的关系。由于胎儿心音信号是非平稳信号,噪声信号是平稳信号,是相互独立的信号,鉴于此,本发明提出基于盲分离的多普勒胎心音的瞬时心率检测算法,将胎儿心音的时间域和频率域的分布信息联合起来,利用对于胎心音信号周期性的先验知识选取不同的频段,进性独立分量分析,将不同的独立信号进行分离,选取与原信号相关性最强的频段分量,并计算胎心音的瞬时心率。
正常心脏有四个心音:第一(S1)、第二(S2)、第三(S3)、第四(S4)心音,但多数情况下只能听到第一和第二心音。第一心音的出现标志着心室收缩期的开始;第二心音的出现标志心室缩张期的开始。从出现第一心音到出现第二心音的期间定义为心室收缩期;从出现第二心音到下一心动周期中出现第一心音的期间定义为心室缩张期。在一个心动周期中,心音的主要成分为:第一心音、收缩期、第二心音、舒张期,通过它们可以完整的表述出心音的时间特性。对于一般人来说,正常情况下心脏的收缩期短语舒张期。胎儿的平均心率为120-160次/分,心动周期约为0.85(秒),其中收缩期大约占0.35(秒),舒张期大约占0.55(秒)。也就是说,一般人的心音信号中,S1音到S2音在时域上的间隔大约为0.35(秒)。
发明内容
本发明的目的在于考虑上述问题而提供一种针对由超声多普勒仪器采集得到的胎儿心音,能快速计算出胎儿的瞬时心率的基于盲分离的多普勒胎心音瞬时心率的检测方法。本发明对于临床采集到的超声多普勒胎心音信号的瞬时心率的计算,方法简单,运算速度快,灵活性好,准确度高,本发明为更好的进行胎儿监护提供重要的理论价值和临床意义。
本发明的技术方案是:本发明的基于盲分离的多普勒胎心音瞬时心率的检测方法,包括有如下步骤:
1)将超声波多普勒胎心音信号x(n)进行低通滤波预处理去除噪声得到y(n),低通滤波器的截止频率为fH;
2)对于y(n)采用时间窗为N的短时傅里叶变换进行时频分析,得到超声波多普勒胎心音的时频图s(w,t);
3)对s(w,t)取模,将复信号变为实信号|s(w,t)|;
4)在|s(w,t)|中,选取5个特征频率ωx所对应的的时频信号|s(wx,t)|,其中x=1,2,3,4,5;
5)|s(w,t)|进行独立分量分析,得到5个独立分量ICx,x=1,2,3,4,5;
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