本文關(guān)鍵詞：胎兒心電提取和胎心率變異分析算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：提高人口出生質(zhì)量,降低孕產(chǎn)婦及圍產(chǎn)兒死亡率是婦幼保健工作的一項重要內(nèi)容,良好的孕期監(jiān)護是孕產(chǎn)婦和胎兒安全的可靠保證。胎兒心電信號(Fetal Electrocardiogram,FECG)可以用于檢測早期胎兒心臟健康狀況,是反映胎兒心臟電生理活動的一項客觀指標;通過分析FECG的RR間期可獲得胎心率變異(Fetal Heart Rate Variability,FHRV)信息,FHRV反應(yīng)了交感-副交感神經(jīng)張力及其平衡性,是目前臨床上評估胎兒健康狀況的重要指標。臨床上可通過孕婦腹部電極非侵入無創(chuàng)采集FECG,但信號受到母體心電信號(Maternal Electrocardiogram,MECG)、肌電和母體呼吸等諸多噪聲的干擾,如何從混合信號中有效準確提取微弱FECG信號是需要解決的關(guān)鍵問題之一。本論文研究多導(dǎo)聯(lián)/單導(dǎo)聯(lián)環(huán)境下胎兒心電提取及胎心率變異譜分析算法,目標是提出魯棒性強、收斂速度快的胎兒心電提取算法;在此基礎(chǔ)上,在頻域建立一個無創(chuàng)的胎心率變異定量測量方法,由此可以評估胎兒健康狀況以及自主神經(jīng)系統(tǒng)功能的發(fā)育情況。首先,針對多導(dǎo)聯(lián)條件提出基于混沌修正BFGS(Modified BFGS,MBFGS)的快速定點獨立分量分析算法(Fast Independent Component Analysis,Fast ICA),有效地實現(xiàn)了多導(dǎo)聯(lián)方式的胎兒心電提取。其次,針對單導(dǎo)聯(lián)條件研究了腹部心電信號(Abdomenal Electrocardiogram,AECG)動態(tài)模型,在此基礎(chǔ)上提出了并行邊緣粒子濾波算法(parallel Marginalized Particle Filter,par-MPF),并通過實驗對算法性能進行了驗證。最后,利用希爾伯特黃變換(Hilbert-Huang Transform,HHT)對提取的胎兒心電進行胎心率變異分析。本文主要的研究內(nèi)容有:1、研究了基于混沌優(yōu)化算法與MBFGS算法的多導(dǎo)聯(lián)胎兒心電提取算法。首先,研究了獨立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)理論及Fast ICA算法;其次,針對Fast ICA存在的缺點,將混沌優(yōu)化算法與MBFGS算法相結(jié)合,從而得到改進FastICA算法;最后,通過合成信號和臨床信號驗證了該算法的良好性能。2、研究了基于心電動態(tài)模型和并行邊緣粒子濾波的單導(dǎo)聯(lián)胎兒心電提取算法。首先,研究了心電信號動態(tài)模型,并建立對胎兒心電和母體心電同時建模的腹部心電動態(tài)模型;其次,基于該模型提出了并行邊緣粒子濾波算法,用該濾波算法跟蹤胎兒心電和母體心電,獲取高質(zhì)量的胎兒心電信號;最后,通過合成信號和臨床數(shù)據(jù)庫對該算法的性能進行了驗證,結(jié)果表明該算法魯棒性強、穩(wěn)定度高。3、研究了基于希爾伯特黃變換的胎心率變異分析算法。首先,對提取的胎兒心電信號進行R峰定位從而得到胎心率(Fetal Heart Rate,FHR)信號;進而利用希爾伯特黃變換對胎心率變異做精確譜分析,在頻域建立一個無創(chuàng)的胎心率變異定量測量方法。本文所研究的胎兒心電提取結(jié)合胎心率變異性的定量分析將有利于婦產(chǎn)科醫(yī)護人員發(fā)現(xiàn)胎兒早期發(fā)育異常,做到及時處理高危圍產(chǎn)兒,防止圍產(chǎn)兒不良預(yù)后,降低圍產(chǎn)兒的發(fā)病率和死亡率,對于提高優(yōu)生優(yōu)育水平具有重要的意義。
【關(guān)鍵詞】：胎兒心電信號 胎心率變異 獨立分量分析 貝葉斯濾波 希爾伯特黃變換
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R714.5;TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第1章 緒論12-23
• 1.1 研究背景和研究意義12-17
• 1.2 國內(nèi)外研究發(fā)展現(xiàn)狀17-21
• 1.2.1 多導(dǎo)聯(lián)胎兒心電提取算法17-19
• 1.2.2 單導(dǎo)聯(lián)胎兒心電提取算法19-20
• 1.2.3 胎心率變異分析算法20-21
• 1.3 論文主要內(nèi)容21-22
• 1.4 論文的主要組織結(jié)構(gòu)22-23
• 第2章 胎兒心電分析基礎(chǔ)理論23-29
• 2.1 胎兒心電的產(chǎn)生23
• 2.2 胎兒心電的形態(tài)及特點23-25
• 2.3 腹部心電信號的特點25-26
• 2.4 胎心率變異分析26-27
• 2.5 數(shù)據(jù)來源27-28
• 2.5.1 合成數(shù)據(jù)27
• 2.5.2 臨床數(shù)據(jù)27-28
• 2.6 臨床信號實驗性能指標28
• 2.7 本章小結(jié)28-29
• 第3章 多導(dǎo)聯(lián)胎兒心電提取算法29-47
• 3.1 獨立分量分析算法29-33
• 3.1.1 獨立分量分析算法基本原理及數(shù)學(xué)模型29-30
• 3.1.2 獨立分量分析的預(yù)處理30-31
• 3.1.3 基于峭度的Fast ICA算法31-32
• 3.1.4 基于負熵的Fast ICA算法32-33
• 3.2 混沌MBFGS胎兒心電提取算法33-40
• 3.2.1 牛頓迭代法33-34
• 3.2.2 擬牛頓算法34-36
• 3.2.3 混沌優(yōu)化算法36
• 3.2.4 混沌MBFGS算法36-37
• 3.2.5 合成信號算法驗證37-40
• 3.3 臨床信號實驗與分析40-46
• 3.4 本章小結(jié)46-47
• 第4章 單導(dǎo)聯(lián)胎兒心電提取算法47-67
• 4.1 貝葉斯濾波算法47-51
• 4.1.1 貝葉斯濾波理論47
• 4.1.2 卡爾曼濾波47-49
• 4.1.3 擴展卡爾曼濾波49-51
• 4.1.4 擴展卡爾曼平滑51
• 4.2 心電信號動態(tài)模型51-54
• 4.2.1 基本心電信號動態(tài)模型51-53
• 4.2.2 改進腹部心電動態(tài)模型53
• 4.2.3 改進腹部心電觀測方程53-54
• 4.3 并行邊緣粒子濾波算法54-60
• 4.3.1 粒子濾波54-56
• 4.3.2 邊緣粒子濾波56
• 4.3.3 基于par-MPF的胎兒心電提取算法56-58
• 4.3.4 合成信號算法驗證58-60
• 4.4 臨床信號實驗與分析60-66
• 4.5 本章小結(jié)66-67
• 第5章 胎心率變異分析算法67-78
• 5.1 引言67
• 5.2 希爾伯特黃變換理論67-69
• 5.2.1 經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?/span>67-68
• 5.2.2 希爾伯特變換68-69
• 5.2.3 希爾伯特譜和邊界譜69
• 5.3 基于希爾伯特黃變換的胎心率變異分析69-77
• 5.3.1 胎兒心電R峰定位69-71
• 5.3.2 胎心率變異信號預(yù)處理71-72
• 5.3.3 胎心率變異分析72-77
• 5.4 本章小結(jié)77-78
• 第6章 總結(jié)與展望78-80
• 6.1 工作總結(jié)78-79
• 6.2 展望79-80
• 致謝80-81
• 參考文獻81-86
• 附錄86

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本文編號：458486