[发明专利]一种基于多腹导和多胸导的自适应胎儿心电信号提取系统及方法

说明书

技术领域

本发明属于胎儿心电信号检测技术领域，具体涉及一种基于多腹导和多胸导的自适应胎儿心电信号提取系统及方法。

背景技术

随着我国经济水平的提升，人们对优生优育的认识逐步加强，对围产期中的胎儿和孕妇实时监护提升孕妇的生育水平和质量，将对我国人口素质的进一步改善产生积极影响。同时，日趋成熟的先进医疗仪器和医疗技术将为围产期的孕妇和胎儿监护提供技术保障，这一发展趋势引来了人们的广泛关注。因此，人们必须采用有效的胎儿监护措施，实时监测妊娠期和分娩期的胎儿发育及成长状况。

胎儿心脏在跳动之前先产生生理电活动，胎儿心脏的生理电活动经胎体组织和母体内脏组织传导至母体的体表，采用胎儿心电信号检测仪器把传到母体腹壁上的胎儿心电活动记录下来，形成所谓的胎儿心电图(Fetal Electrocardiogram，FECG)。其产生原理与成人心电图类似，通过检测胎儿心脏电生理活动的生理电刺激信号，并在心电图纸上描记出心脏电生理活动的综合矢量波形。胎儿心电图能区分胎儿每一次心脏搏动的微细变化，比传统的多普勒超声胎心监护，更能反映心脏活动全貌。胎儿心电图是胎儿心脏生理活动的客观指标，它反映了胎儿在孕期中的生长和健康状况，能够帮助及早诊断妊娠期和分娩期的胎儿是否有先天性心脏病或宫内缺氧等症状。

目前胎儿心电信号的提取质量主要受到如下几个方面的制约：(1)腹部导联心电信号中胎儿心电信号成分与胸部心电信号分量之间的信噪比很低；(2)来自腹部导联的混合心电信号和胸导的母亲心电信号之间的存在未知的非线性；(3)体表电极数量和位置将带来不同的胎儿心电信号波形的信息，进而影响胎儿心电信号波形的重构。

尽管存在上述问题，目前已有许多基于自适应噪声消除器的胎儿心电信号提取技术，它们均采用腹部导联(腹导)心电信号作为自适应噪声消除器的原始通道输入，采用胸部导联(胸导)心电信号作为对应的参考通道输入。1975年，斯坦福大学的Widrow等人采用基于线性FIR(finite impulse response，有限脉冲响应)滤波器的自适应噪声抵消器结构来提取胎儿心电信号，采用了单个原始通道和多个参考通道(B.Widrow,J.R.Glover,J.M.McCool.Adaptive Noise Cancelling:Principles and Applications[J].Proceedings of the IEEE,1975,63(12):1692–1716.)。该方法能够快速跟踪胸部导联心电信号及其在腹部心电信号成分的变化，但该自适应噪声抵消器的误差输出中仍然包含着残余的胸部心电信号成分，实验表明了该结构中的线性FIR滤波器，在估计母体心电信号在胸部区域传递到腹部区域之间非线性方面，性能较差。后来，Camps-Valls等人提出了基于FIR神经网络的非线性自适应噪声抵消器，利用单个原始通道和单个参考通道的结构(G.Camps-Valls,M.Martinez-Sober,E.Soria-Olivas,et al.FoetalEcg Recovery Using Dynamic Neural Networks[J].Artificial Intelligence in Medicine,2004,31(3):197–209.)。该方法可很好地应对上述非线性问题，但神经网络的初始化和学习算法需要较高的时间复杂度。2008年，一种基于Volterra非线性滤波器的自适应噪声抵消器被提出，采用多个原始通道和单个参考通道，用于完成同样的胎儿心电信号提取任务(M.Shadaydeh,Y.Xiao,R.K.Ward.Extraction of Fetal Ecg Using Adaptive Volterra Filters[C].European Signal Processing Conference.2008:1–5.)。该方法可以良好地近似存在的线性和非线性的问题，但其性能随着核函数阶数增加并没有明显的改善，同时带来沉重的计算负担。Behar等人提出了基于ESN(echo state neural network，回声状态神经网络)非线性自适应噪声抵消器(J.Behar,A.Johnson,G.D Clifford,et al.A Comparison of Single Channel Fetal Ecg Extraction Methods[J].Annals of Biomedical Engineering,2014,42(6):1340-1353.)的胎儿心电信号提取方法，采用单原始通道和单参考通道结构。该方法受制于权值的初始化问题，以及寻求合适的神经网络节点数目需要一个长时间的搜索过程。