【摘 要】
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随着国内二胎政策的开放,高龄孕妇的人数也逐步增加,相应地,孕妇和胎儿在围产期间的健康状况也越来越受到重视。因此,胎心监护作为临床上监护胎儿健康情况的常用手段,其准确性和实时性就非常重要。传统的胎心监护通常是靠医生人工判读,缺少统一性和实时性。近年来,随着医工交叉技术的成熟,基于计算机的辅助诊断技术已经被证明是一种有效的解决方式。故本文主要研究在计算机辅助条件下,对胎心监护中的相关指标进行自动分析诊
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随着国内二胎政策的开放,高龄孕妇的人数也逐步增加,相应地,孕妇和胎儿在围产期间的健康状况也越来越受到重视。因此,胎心监护作为临床上监护胎儿健康情况的常用手段,其准确性和实时性就非常重要。传统的胎心监护通常是靠医生人工判读,缺少统一性和实时性。近年来,随着医工交叉技术的成熟,基于计算机的辅助诊断技术已经被证明是一种有效的解决方式。故本文主要研究在计算机辅助条件下,对胎心监护中的相关指标进行自动分析诊断。首先,本文介绍了胎心（Fetal Heart Rate,FHR）信号的检测过程,并对监护中的胎心基线（baseline）等关键指标进行介绍,为后续的分析提供概念基础。针对检测过程引起的缺失值问题进行插值算法实验,确定了插值算法的使用,再通过低通滤波器提取baseline,分析影响baseline效果的具体因素,为后续baseline估计提供优化方向。其次,针对第二章提出的基线问题,本文基于现有的FHR baseline提取算法,对其展开研究和分析。在其基础上结合渐进式修正策略设计了多次滤波算法,提高baseline的平稳性,降低其受到FHR加减速状态的影响。接着,本文结合真实数据集对正弦胎心（Sinusoidal Fetal Heart Rate,SFHR）进行建模,实现SFHR的在线检测。本文通过经验模态分解算法（Empirical Mode Decomposition,EMD）重新构建SFHR的参考基线,利用周期标准差和修改后的分形维数对SFHR进行建模,并添加信号波动限制进一步修正模型,通过实验仿真验证模型具有良好的识别效果。最后,基于C#和C++编写软件平台,并将上述算法集成到平台中。在真实环境中进行模型的测试,验证模型的正确性以及分析模型在实际环境中产生偏差的原因。
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