[发明专利]一种由母亲腹部混合ECG信号提取胎儿心率的算法

说明书

本发明提供了一种由母亲腹部混合ECG信号提取胎儿心率的算法，包括腹部混合心电信号预处理、MQRS波检测、胎儿心电信号FECG分离、FQRS波检测、信号质量估计和卡尔曼滤波融合六个部分。算法融合了TS、TS‑PCA和TS‑ICA的分离算法，避免单一算法在处理某些数据时的不可用性，以提高分离算法的准确性和可靠性，同时利用信号质量估计、卡尔曼滤波算法进行多导联胎儿心率信息进行优化和融合，得到最优的胎儿心率FHR曲线，这种方法综合利用了各个通道的信息，大大提高了胎儿心率FHR曲线的准确性和抗干扰能力。

技术领域

本发明涉及胎儿心率算法领域，具体涉及一种由母亲腹部混合信号提取胎儿心率的算法。

背景技术

胎儿心率(FHR)是监测胎儿的生长发育状况的重要指标，通过获取的胎儿心率可以判定胎儿的生长发育中是否发生异常状况，以便可以及早采取补救的措施，保障胎儿及孕妇的健康与安全。当前胎儿心率主要通过多普勒超声的方法检测，如普遍采用各种多普勒胎心仪对胎心进行监护，其根据多普勒效应制成的超声诊断胎心的状况，从而可以得到胎儿心率。

上述采用多普勒超声的方法虽然能够有效地监护胎儿心率，但是因为超声辐射的能量会进入人体，考虑到该超声辐射会对人体的健康产生影响，因此在采用多普勒超声的方法监护胎儿心率时，在其监护次数及监测方法上都要受到控制，而不能频繁且长期地使用。

在现有技术中，公开了基于孕妇心电信号获得胎儿心电信号已得到胎儿心率，具体的是通过电极方式采集孕妇腹部心电信号，从所采集的孕妇腹部心电信号中分离并计算出胎儿心率。此方法对胎儿及孕妇来说都是一种无创的方法，可以避免对人体有害的超声能量等进入人体，相对于传统的多普勒超声的方法更为安全，且可实现长期监测。

由母亲腹部混合ECG信号(AECG)提取胎儿心率FHR的算法主要包括两步：一是从AECG信号中分离出胎儿心电信号(FECG)，二是根据FECG信号计算胎儿心率FHR。目前已有的基于AECG信号的FECG分离算法主要有自适应滤波算法、模板减法(TS)、以及法盲信号分析(主成成分分析(ICA)、独立成分分析(PCA)等)，以及法(TS-PCA)、(TS-ICA)等融合算法。其中自适应滤波算法必须同步采集母亲胸部导联作为参考，利用自适应滤波消除AECG信号中的母亲ECG信号，算法的效果受自适应滤波器的影响较大；TS技术是在AECG中,利用母亲QRS波(MQRS)波检测，利用平均技术等建立一个MECG模板(一个母亲心拍周期,记为TsECG),然后从AECG中减去TsECG信号，剩余的信号作为FECG信号，依赖于MQRS波的检测，模板匹配算法，且受噪声影响较大。盲信号分离算法(BSS)主要是利用多导联AECG信号(导联越多越好)，利用PCA、ICA等方法从AECG中直接估计出FECG。但是ICA方法依赖于信号源是独立的以及非高斯性的假设，当使用高阶统计量，ICA将多变量信号分解为其子件组的形式；PCA方法假设来自各种来源的信号是线性混合的，大的方差代表感兴趣的结构，并且各种成分是正交。然而，MECG和FECG在观察空间中，没有任何正交性，所以PCA和ICA的算法，很多情况下并不合理，且PCA和ICA算法受多导联信号的限制。融合算法TS-BSS(TS-PCA和TS-ICA)是性能一般优于TS、BSS算法，但是由于涉及环境和母体的基线漂移、工频干扰、运动伪迹、肌电干扰，以及胎儿在子宫中的位置、电极的位置、以及孕周的大小等因素，导致FECG在AECG中可能淹没于噪声，甚至完全不可见，在很多情况下TS-BSS算法，同样不能满足临床应用的要求。

发明内容

本发明针对现有胎儿心电信号提取和分离算法的不足，提供一种能够提高胎儿心率提取的精确度的方法。

本发明由母亲腹部混合ECG信号提取胎儿心率的算法，包括腹部混合心电信号预处理、MQRS波检测、胎儿心电信号FECG分离、FQRS波检测、信号质量估计和卡尔曼滤波融合六个部分。

(1)腹部混合心电信号预处理，包括：

1Hz IIR高通滤波器，去除AECG信号中的基线漂移；