胎兒心電信號的提取方法研究.pdf

1、胎兒心電信號的提取是圍產(chǎn)期的一項重要監(jiān)測項目，其目的是了解懷孕期間胎兒的健康狀況(胎兒發(fā)育程度，胎位等)。通常是在母體腹部適當位置處放置若干體表電極以測量胎兒心電(Fetal ECG，F(xiàn)ECG)。但測得的信號中常疊加著一些干擾和噪聲，其中最主要的干擾是母體心電(Maternal ECG，MECG)。此外，工頻干擾、呼吸、肌電等引起的噪聲也是常見的。 目前已經(jīng)有許多采用其它技術(shù)來提取FECG的報道，如相干平均、自相關(guān)和互相關(guān)、自適

2、應(yīng)濾波、基于奇異值分解和主分量分析等。但這些技術(shù)的提取方法受很多限制，或計算過于復(fù)雜，或需要更多的人工干預(yù)。 獨立分量分析(independent component analysis，ICA)是近十年來隨著盲信號分離技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一種新的信號處理技術(shù)。由于它的算法簡單，計算量小，適用范圍廣，已逐漸成為信號處理領(lǐng)域的熱點之一。在胎兒心電的提取問題中，測量值中的噪聲是混合著的，混合系數(shù)決定于身體的幾何因素和軟組織的導(dǎo)電率，因此

3、它們基本上是恒定的，而且這些信源間相互獨立，符合ICA的基本要求，所以采用ICA技術(shù)來提取FECG是一項可行的辦法。 本研究首先介紹一些常用的信號處理方法及其特點，適用范圍，并對其優(yōu)缺點進行對比，在此基礎(chǔ)上進行提取胎兒心電的仿真試驗，仿真結(jié)果不是很理想。接著介紹了ICA算法的理論基礎(chǔ)，主要包括統(tǒng)計學(xué)理論、信息理論等，這些是理解并掌握ICA算法的必要前提。然后介紹了ICA算法的基本原理。 之后給出了ICA的兩個著名算法：擴

4、展的Infomax算法和FICA算法的具體推導(dǎo)。并將這兩個算法應(yīng)用于胎兒心電的提取上，得到了比較理想的提取效果。從中我們不難發(fā)現(xiàn)，ICA算法不僅能夠得到清晰的FECG，更重要的是它對心電圖儀的電極放置位置不敏感，因而具有更強的實用性。 本文一大創(chuàng)新點是針對FECG的提取問題，提出了一種改進算法。該算法通過聯(lián)合最大化峭度和某一延遲上的自相關(guān)函數(shù)得到。它充分利用了FECG與其他干擾噪聲的獨立性，以及FECG自身的自相關(guān)結(jié)構(gòu)，因此與現(xiàn)