胎儿心电信号自适应提取若干关键方法研究

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随着生物医学仪器开发技术的不断进步和人们优生优育意识的不断增强,围产期的胎儿心电监护越来越受到广泛的关注,因此,相应的胎儿心电信号处理技术也逐渐成为生物医学信号处理领域的研究热点之一。胎儿心电信号(Fetal electrocardiogram,FECG)是一项反映胎儿心脏电生理活动的客观指标,它能分辨出胎儿心脏搏动的细微变化,间接地反映胎儿在孕期中的成长和健康状况,有助于及早诊断出妊娠期和分娩期的胎儿宫内缺氧及先天性心脏病等,是围产期胎儿监护的一种有效手段。和传统的多普勒超声胎心监护手段相比,胎儿心电信号更能反映心脏活动全貌。因此,提取清晰的胎儿心电信号将成为胎儿心电监护的首要任务,对临床医疗诊断具有极其重要的参考价值。然而腹部混合心电信号成分十分复杂,其中占主导分量的母体心电成分是母体心电信号传导至腹壁经历非线性后的信号;针对实际采集的多腹部混合心电信号,传统的仅采用腹部单通道的自适应噪声抵消器提取胎儿心电信号时,会导致提取到的胎儿心电信号缺失部分信息,进而造成得到的FQRS波检测准确度较差;经自适应噪声抵消器提取到的胎儿心电信号中仍残留少量母体心电成分、肌电干扰等噪声,造成胎儿心电信号的信噪比较差,不利于后续胎儿心电信号波形分析。这些问题成为研究胎儿心电信号提取的重点和难点。本文重点研究胎儿心电信号自适应提取若干关键方法,具体主要围绕以下三个方面开展研究,包括应对母体心电信号传导至腹壁经历的非线性、自适应噪声抵消器的腹部多通道优化和提取到的胎儿心电信号的去噪问题等。具体研究内容如下:首先,研究基于广义函数链接型神经网络(GFLANN)非线性自适应噪声抵消器的胎儿心电信号提取方法。传统的基于自适应噪声抵消器的胎儿心电信号提取方法,分别采用线性FIR滤波器、非线性Volterra滤波器、函数链接型神经网络(FLANN)作为参考通道滤波器,来近似母体心电信号传导至腹壁所经历的非线性时,它们存在着抑制母体心电成分性能较差的问题。针对这一问题,本文提出一种基于GFLANN非线性自适应噪声抵消器的胎儿心电信号提取方法,该方法采用GFLANN作为参考通道非线性滤波器,综合引入核函数扩展项和交叉项因素,应对上述母体心电信号传导至腹壁经历的非线性,可有效地进一步降低或消除腹部混合心电信号中的母体心电成分,从而获得清晰的胎儿心电信号。该方法分别利用LMS算法和最速下降法更新FIR滤波器的系数和非线性GFLANN的权值。针对仿真数据库和临床数据库,分别利用纯净的胎儿心电信号与提取到的胎儿心电信号之间的相关系数、以及与FQRS位置有关的统计性能指标,来验证本文所提出的胎儿心电信号提取方法的性能。实验结果表明,对于实际PNIFECG数据库的子数据库A,本提取方法获得的FQRS波检测准确度可达到97.9%。另外,该方法具有导联结构简单和计算复杂度低的优点,可适用于要求低功耗的便携式测量场合。其次,研究基于腹部多通道和胸部多通道的胎儿心电信号自适应提取新方法。传统的自适应噪声抵消器采用腹部单通道时会导致提取到的胎儿心电信号缺失部分信息,进而影响胎儿心电信号QRS波检测准确度。针对这一问题,本文寻求合理增加腹部通道信息,并通过线性结合器实现它们的自适应线性组合,进而提供最优的原始通道输入,结合自适应噪声抵消器结构,提出一种基于腹部多通道和胸部多通道的胎儿心电信号自适应提取新方法。该方法采用带约束条件的RLS算法优化原始通道中线性结合器的系数,采用LMS算法和最速下降法更新参考通道中线性和非线性滤波器的权值。针对两种临床PNIFECG数据库和DaISy数据库,通过选择不同的腹部通道数目,分别利用与FQRS位置有关的统计性能指标和提取后的胎儿心电信号的可视化波形这两个方面,来验证该提取方法的性能。特别是对于PNIFECG数据库的子数据库A,新方法获得的FQRS波检测准确度最高为99.0%。该新方法具有检测准确度高和计算量相对较低的优点,适用于长期的连续胎儿心电监护场合。最后,研究基于自适应傅里叶分析器的胎儿心电信号去噪方法。上述研究的胎儿心电信号自适应提取方法,旨在通过抑制腹部混合心电信号中的母体心电成分实现胎儿心电信号的分离。但分离后的胎儿心电信号仍残留肌电干扰、少量的母体心电成分等噪声,需要对其去噪处理以获得更为清晰的胎儿心电信号,以为后续的胎儿心电信号波形分析提供可靠的参考。通过对提取到的胎儿心电信号进行频谱分析后发现,该信号具有非平稳和伪周期性的特点,它主要表现为若干个低频离散正余弦信号的叠加。针对该信号的这个特点,传统的基于离散傅里叶逆变换(IDFT)的去噪方法,通过选择合理的频谱能量阈值,保留该信号中主要频率分量,实现胎儿心电信号去噪。但该方法存在着保留信号局部特征和抑制噪声之间的矛盾,且难以应对胎儿心电信号在幅值和周期上的非平稳变化。因此,本文提出一种基于自适应傅里叶分析器的胎儿心电信号去噪方法,通过实时地跟踪胎儿心电信号主要频率成分的幅值和周期的变化,实现含噪胎儿心电信号的进一步去噪。仿真结果表明,新去噪方法不仅对非平稳变化的胎儿心电信号具有良好的跟踪性能,而且对提取后的含噪胎儿心电信号也具有良好的信号还原性,尤其是当FQRS波和MQRS波接近或重叠时,新去噪方法仍能够恢复出FQRS波。针对临床PNIFECG数据库和DaISy数据库进行测试,实验结果表明,新去噪方法从去噪后的胎儿心电信号的可视化波形和基于特征值分析和互相关系数的信噪比两个方面,较传统的基于IDFT的去噪方法,均体现了其优良的噪声抑制性能,获得了更清晰、信噪比更高的胎儿心电信号。特别是,针对DaISy数据库,新去噪方法获得的基于特征值分析和互相关系数的信噪比分别提升了6.25dB和6.73dB。该方法具有自适应的特点,与传统的基于IDFT去噪方法相比,其在信噪比较低的情况下仍具有优良的去噪性能,更具有广阔的临床应用前景。
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