圍產(chǎn)期,孕婦胎心宮縮監(jiān)護(hù)（Cardiotocography,CTG）是產(chǎn)科診所最常規(guī)的診斷檢查。臨床上,胎心宮縮監(jiān)護(hù)的輸出形式主要是紙質(zhì)CTG報告,但其視覺分析和解釋缺乏客觀性和可重復(fù)性,同時共享數(shù)據(jù)庫也極度缺乏,因此迫切需要一套廣泛適用的數(shù)字化工具。同時,為了更好地幫助醫(yī)生精準(zhǔn)診斷,利用自動化技術(shù)實(shí)現(xiàn)孕婦和胎兒監(jiān)護(hù)也至關(guān)重要。而宮縮作為臨床檢測中一種主要參數(shù),在智能化系統(tǒng)研究中具有很高的價值。本文面向胎兒監(jiān)護(hù)的CTG信號數(shù)字化和不同強(qiáng)度宮縮信號智能分類算法主要研究為:（1）針對二值CTG紙質(zhì)報告,提出一種數(shù)字化算法,突破已有算法對二值CTG紙質(zhì)報告數(shù)字化的局限性和不適性。首先利用智能手機(jī)獲取CTG圖像,在網(wǎng)格線去除階段,提出基于超像素的區(qū)域融合方法,設(shè)計了一種改進(jìn)的二值直線掩模法,應(yīng)用連通域完美去除與信號線無關(guān)的網(wǎng)格線和虛線。其次在信號提取階段,根據(jù)每列信號跡線的不同狀態(tài),分別采用不同的方法提取代表像素。最后,利用B-Spline擬合提取信號并插值擬合實(shí)際信號,分別用水平和垂直直方圖投影對信號幅度和時間進(jìn)行校正,實(shí)現(xiàn)插值信號與實(shí)際信號的時間同步。同時,采用已知數(shù)據(jù)庫從定量和定性兩方面... 

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 CTG信號數(shù)字化發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 宮縮信號智能算法發(fā)展?fàn)顩r
    1.3 存在問題和研究內(nèi)容
        1.3.1 現(xiàn)有算法的缺點(diǎn)
        1.3.2 研究內(nèi)容
    1.4 研究內(nèi)容及章節(jié)安排
2 CTG信號理論基礎(chǔ)
    2.1 妊娠過程
    2.2 胎兒監(jiān)護(hù)
    2.3 CTG信號
        2.3.1 胎兒心率信號
        2.3.2 子宮收縮信號
    2.4 紙質(zhì)CTG規(guī)格
    2.5 CTG信號來源
    2.6 本章小結(jié)
3 二值CTG數(shù)字化算法
    3.1 圖像獲取
    3.2 背景網(wǎng)格直線去除
        3.2.1 圖像分割算法
        3.2.2 直線檢測算法
        3.2.3 提出的算法
    3.3 信號提取
    3.4 信號校準(zhǔn)
    3.5 結(jié)果與討論
        3.5.1 驗證集
        3.5.2 驗證結(jié)果
    3.6 本章小結(jié)
4 宮縮信號強(qiáng)度自動分類算法
    4.1 宮縮信號預(yù)處理
        4.1.1 融合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和形態(tài)學(xué)處理的高頻濾波
        4.1.2 基于平滑先驗法(SPA)的低頻濾波
    4.2 宮縮信號特征提取
        4.2.1 多模態(tài)特征提取
        4.2.2 特征向量處理
    4.3 宮縮信號分類
        4.3.1 基于KNN的宮縮分類診斷
        4.3.2 基于SVM的宮縮分類診斷
    4.4 結(jié)果與討論
        4.4.1 評價指標(biāo)
        4.4.2 實(shí)驗結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
5 總結(jié)和展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 未來展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄 作者在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加的科研項目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]圍產(chǎn)期孕婦宮縮居家智能監(jiān)護(hù)系統(tǒng)[D]. 鄧艷軍.杭州電子科技大學(xué) 2018
[2]位圖模式的容災(zāi)備份系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用[D]. 付飛.重慶大學(xué) 2010



本文編號：3654815