专利名称：胎儿心电图的分离提取方法
技术领域：
本专利申请涉及胎儿心电图(FECG)的分离提取方法。
所谓胎儿心电图是指消除了干扰噪声后的胎儿心电信号的完整波形。有了胎儿心电图， 不仅可以知道胎心率，也可以知道其S-T段、PQRS时限等参数，并可根据它们及时发现胎儿 的一些病理情况宫内缺氧、胎心律不齐、胎心率失常、胎心早搏、胎儿窘迫、S-T段改变、 PQRS时限增宽、先天性心脏病等。
用于获取胎儿心电图的胎心电监护设备，主要包括心电放大器模块、模数转换(A/D)与存 储模块、数据处理模块。心电放大器模块和模数转换与存储模块，构成胎心电监护设备的数 据采集子系统。胎心电监护设备的数据采集子系统与普通个人心电监护设备数据采集子系统 的原理和方法基本相同。但是，由于胎儿在母体体内，作为非侵入式胎儿心电数据采集子系 统，也表现出一些特点(1)子系统支持的信号动态范围要大一些；(2)至少有一个导联来 自母体腹部的体表。
从孕妇腹部体表采集的心电信号，不仅包括了胎儿心电成分，还包括了母体心电成分和 其他干扰噪声，而且占主要绝对地位的是母体分量和干扰噪声，胎心电被淹没其中；胎儿心 电成分在时域中约有10%~30%和母亲心电成分重合，在频域中其频谱与母亲心电频谱更是大 部分重迭，心电信号的非平稳性也十分强烈。因此，对胎儿心电监护设备而言，其数据处理 模块是一个难点，因为存在一个要解决的关键问题——如何把胎儿心电信号从母体腹部表面 拾取的信噪比极低的母胎混合心电信号数据中分离提取出来。
胎儿心电信号的分离提取包括两大步骤 一，估计母体心电成分、把估计的母体心电成 分从母体腹部拾取的母胎混合心电信号中分离出去，获得胎儿心电信号的初步估计或者说粗
略估计，不妨，将这样的分离提取过程称为第一级分离提取；二，从第一级分离提取获得的 胎儿心电信号初步估计中，进一步分离去一些干扰噪声，获得胎儿心电信号的最终估计或者 说精确估计，不妨将这样的过程称为第二级分离提取。胎儿心电信号分离提取的完整框架见 附图1。当然，有时，第一级分离提取估计的胎儿心电信号的信噪比已比较高，可以将之作 为最终估计，不必进行第二级分离提取。基于独立分量分析(ICA)的盲源分离(BSS)方法 提取胎儿心电图，从本质上看，可归入这里的第一级分离提取步骤。
本专利申请，具体地说，分别涉及胎儿心电图(FECG)的第一级分离提取中的一种方法 和第二级分离提取中的一种方法。由于两种方法的步骤基本相同，所以放在同一个申请中。
背景技术：
胎儿心电图的第一级分离提取方法，可以划分为针对单路信号的分离提取方法和针对多路信号的分离提取方法两类。所谓针对单路信号的分离提取方法，它不管实际中采集了几路 心电信号，都是由一路母胎混合心电信号估计出一路胎儿心电信号，匹配滤波法[1][31]、奇异 值分解法(SVD) [2]、非线性提取方法[3]就是这样的方法；当然，单路分离提取方法分别用于 多路母胎混合信号也可以估计出多路胎儿心电信号，只是不存在若干路腹导或胸导信号融合 出一路胎儿心电信号的情况。所谓针对多路信号的分离提取方法，则是由采集的多路腹导信 号或胸导信号，通过数据融合估计出一路胎儿心电信号的方法，如相关分析法[4] [5]、自适应 滤波法[6][7]、空间滤波法[8][9]，还有独立分量分析(ICA)及其他盲源分离法(BSS) [1Q][11][12等。
由于监测信号的方便性，第一级分离提取中针对单路信号的分离提取方法认为最有应用 前景，但是，仅从一路腹导母胎混合心电信号中分离出胎儿心电成分，数据处理的难度很大。
现有的处理方法，不管是匹配滤波法、奇异值分解法(SVD)还是非线性提取方法，提出的 胎儿心电初步估计波形都失真较大，增加了第二级分离提取的难度。
关于胎儿心电图的第二级分离提取方法，同样可有针对单路信号的分离提取方法和针对 多路信号的分离提取方法之分。针对单路信号的分离提取方法，是从一路胎儿心电信号的初 步估计波形中进一步提出其一路精确估计波形。单路信号的分离提取方法，同样可以包括匹 配滤波法、奇异值分解法(SVD)、非线性提取方法等，只是要祛除的噪声和干扰中不再包含 主要的母体心电分量。现有的如匹配滤波法、奇异值分解法(SVD)和非线性提取方法等， 作为第二级分离提取方法对初步估计的胎儿心电信号进行进一步提取，同样存在提取的胎儿 心电波形失真较大、不能很好提出的问题。
参考文献 Monica Healthcare Limited, Fetal Surveillance,欧洲专利EP1941832A1，申请号07012903.6 P. P. Kanjilal, S. Palit, and G Sah4 "Fetal ECG extraction from single channel maternal ECG using singular value
decomposition," /￡￡￡ 7Vaws. 5!'o/neof. ￡ng.， vol. 44, Jan. 1997 [3] Marcus Richter, Thomas Schreiber， and Daniel T. Kaplan, "Fetal ECG extraction with nonlinear state-space projections,"
7>ww.历oweof.五wg., vol. 45， no. 1, pp. 133—137, Jan. 1998. [4] S. Abound, A. Alaluf, S. Einav， and D. Sadeh, "Real time abdominal fetal ECG recording using hardware correlator," Co/npt/f.
5!'o/. A/ed, vol. 22， pp. 32—335, 1992. [5]河南华南医电科技有限公司，胎儿心电图机，2006年5月，中国实用新型专利Z1200520111843.5 [6] E. R. Ferrara and B. Widrow, "Fetal electrocardiogram enhancement by time sequenced adaptive filtering," 7>。/u.
五"g., vol. BME-29, pp. 458460, 1982. [7] M. Martinez, E. Soria， J. Calpe， J. F. Guerrero, and J. R. Magdalena^ "Application of the adaptive impulse correlated filter for
recovering fetal electrocardiogram," in尸roc. Co/wpwf. CaWo/" Lund， Sweden, 1997， pp. 9-12. [8] P. Bergveld and W. J. H. Meijer, "Anew technique for the suppression of the MECG"7>a w.说'omerf. vol. BME-28,
pp. 384-354, 1981. A. Van Oosterom, "Spatial filtering of the fetal electrocardiogram," ■/尸e"'"ato/ jWed.， vol. 14， pp. 411-419, 1986. [10] V. Zarzoso and A. K. Nandi， "Noninvasive fetal electrocardiogram extraction: blind separation versus adaptive noise cancellation," 7E五五Traw. fii.owet/.五"g., vol. 48， no. 1, pp. 12—18, Jan. 2001. L. De Lathauwer, B. De Moor, and J. Vandewalle, "Fetal electrocardiogram extraction by blind source subspace separation," /￡￡￡7>。肌5!'omeof.五wg., vol. 47, no. 5, pp. 567-572, May 2000.[12] M. G Jafari and J. A. Chambers, "Fetal electrocardiogram extraction by sequential source separation in the wavelet domain,"
7>ww.所o/ned ￡wg.， vol. 52， no, 3, pp. 390^400， Mar. 2005. [13〗A. Kh細ene and S. Negahdaripour, "A new method for the extraction of fetal ECG from the composite abdominal signal,"
Thms.说omeof. ￡wg.， vol. 47, no. 4, pp. 507—516， Apr. 2000. [4〗E. C. Karvounis， C. Papaloukas, D. I. Fotiadis， and L. K. Michalis， "Fetal heart rate extraction from composite maternal ECG
using complex continuous wavelet transform," in尸roc. Co附/ wL Carcfzo/.Chicago, IL， pp. 19—22. [15] G Camps Valls， M. Martinez Sober, E. Soria Olivas， R. Magdalena-Benedito， J. Calpe-Maravilla， and J. Guerrero-Martinez,
"Foetal ECG recovery using dynamic neural networks,"勿z/ toe//. Med" vol. 31， pp. 197—209, 2004. [16] G Camps， M. Martinez, and E. S0ri4 "Fetal ECG extraction using an FIR neural network," in尸roc. Co/w戸f. Cm//o/. 2謝，
Rotterdam, The Netherlands, pp. 249—252. [17] K. Assaleh and H. Al-Nashash， "A novel technique for the extraction of fetal ECG using polynomial networks,"
石'omed ￡wg.，vol. 52， no. 6， pp. 1148—1152， Jun. 2005. [18] K. Assaleh， "Extraction of fetal electrocardiogram using adaptive neuro-fuzzy inference systems," 7>"aw. 5/o/wed.
五"g.，vol. 54， NO. 1， pp. 59-68， Jun. 2007. [19] M. I. Ibrahimy， F. Ahmed， M. A. Mohd Ali， and E. Zahedi， "Real-time signal processing for fetal heart rate monitoring,"
Thw.说omed. ￡wg.， vol. 50， no. 2， pp. 258—262， Feb. 2003. [20] S. L. Horner, W. M. Holls, and P. B. Crilly， "A robust real time algorithm for enhancing non-invasive foetal electrocardiogram,"
D,/%wa/尸ro冊.，vol. 5， pp. 184—194， 1995. [21] Braun S. "The extraction of periodic waveforms by the time domain averaging," ^ctw"ca， 1975， 32: 69-77. [22〗RD.McFadden， "A revised model for the extraction of periodic waveforms by time domain averaging," Afec/wm.ca/5y对ems
力g朋/尸ro固/"g 1 (1) (1987) 83—95. [23] H. Liu， H. Zuo， C. Jiang, L. Qu， "An improved algorithm for direct time-domain averaging," Mec/ am.co/ iS"/em51 iS^"a/
/Voce咖'Mg, 2000， vol. 14， pp. 279-285 [24] C. Li, C. Zheng, and C. Tai， "Detection of ECG characteristic points using wavelet transforms,"7>a"j. J5/o/wed.
vol. 42， no. 1， pp. 21—28， Jan. 1995. [25] S. Kadambe， R. Murray, and G. Faye Boudreaux-Bartels, "Wavelet Transform-Based QRS Complex Detector,"7kww, ow
历o/wed ￡wg.， vol. 46， no. 7, pp.838-848, July. 1999. [26] V. Johneff， "Complex valued wavelet analysis for QRS detection in ECG signals," in尸roc. 23rafj朋m. iS"她w/ca/
m rfaAo; ， Leeds， U.K., 2004， pp. 134—36. [27] P. McSharry, G Clifford, L. Tarassenko, and L. Smith, "A dynamical model for generating synthetic electrocardiogram signals,"
7Wj肌所o/wed ￡"g.， vol. 50， no. 3， pp. 289—294， Mar 2003. [28] De Moor B.L.R. (ed.), DalSy: Database for the Identification of Systems, Department of Electrical Engineering, ESAT/SISTA，
K.U丄euven, Belgium, URL: http://homes, esat. kuleuven. be/ smc/daisy/， 2008， Jun. [29] The MIT-BIH Non-Invasive Fetal Electrocardiogram Database [Online]. Available: http:〃 www. physionet.org /pn3/nifecgdb [30] Grandke T. "Interpolating algorithms for discrete Fourier transforms of weighted signals," 7>a/w. /Af， 1983， 13(2):
350-355陆尧胜，梁毓厚用于监测母体子宫收縮活动和控制分娩进程的方法和装置，中国发明专利，申请号03113712.
发明内容
要解决的技术问题。
现有的胎儿心电图第一级或者第二级分离提取中针对单路信号的分离提取方法，如匹配
滤波法、奇异值分解法(SVD)、非线性提取方法等，提取的胎儿心电波形失真较大，很多时
候根本不能提取出来。技术方案。
提出了一种用于胎儿心电图第一级分离提取的针对单路信号的分离提取方法。该方法包 括这些步骤(1)读取一路从母体腹部体表拾取的母胎混合心电信号；(2)信号预处理，祛 除混合心电信号中的基线漂移、50Hz (或60Hz)工频干扰及高频噪声；(3)检测混合心电波 形上显示的母体分量的每个R波波峰的位置，计算各R-R间期和整个波形的首尾边段时间长 度；(4)对各R-R段信号和两边段信号分别进行重采样，获得周期均匀化的波形，让每个R-R 段信号具有相同的采样点数；(5)按均匀化周期进行时域平均处理，获得对母体分量周期均 匀化形式的估计；(6)对获得的周期均匀化母体分量波形进行恢复性重采样，恢复母体心电 分量的心率变异性(HRV)，从而获得母体分量的最终估计；(7)从本方法以上第(2)步预处 理获得的波形中减去最终估计的母体分量，得到对胎儿心电分量的初步估计，至此，第一级 分离提取结束。本方案第一级分离提取方法的流程图见附图2。
提出了一种用于第二级分离提取的针对单路信号的分离提取方法。该方法包括这些步骤 (1)读取第一级分离提取产生的胎儿心电信号的初步估计波形一路；(2)信号预处理，祛除 初步估计波形中尚存的基线漂移、50Hz (或60Hz)工频干扰及高频噪声；(3)检测波形中胎 儿分量的每个R波波峰的位置，计算各R-R间期和整个波形的首尾边段时间长度；(4)对各 R-R段信号和两边段信号分别进行重采样，获得周期均匀化的波形，让每个R-R段信号具有 相同的采样点数；(5)按均匀化周期进行时域平均处理，获得对胎儿心电分量周期均匀化形
式的估计；(6)对获得的周期均匀化胎儿心电波形进行恢复性重采样，恢复胎儿心电分量的
心率变异性(HRV)，从而获得胎儿心电分量的最终估计，至此，第二级分离提取结束。本方 案第二级分离提取方法的流程图见附图3。
以上提出的第一级分离提取或者第二级分离提取的一种方法中，第(2)步都是信号预 处理，作用是祛除基线漂移、50Hz (或60Hz)工频干扰和高频噪声。基线漂移为低频，由 呼吸及其他肌肉运动等造成；50Hz (或60Hz)工频干扰是一个可能的主要干扰；高频噪声 指信号感兴趣频段以外的高频成分。祛除基线漂移和高频噪声，可采用小波变换的方法、0 相位FIR带通滤波的方法或者HHT变换的方法等；祛除50Hz (或60Hz)工频干扰，可采 用梳状滤波或陷波滤波的方法，还有工频成分幅频相精确估计的方法[3()]等。这些方法已有大 量文献介绍，方法已成熟。当然，对于不存在基线漂移、50Hz (或60Hz)工频干扰和高频 噪声的情况，本预处理步骤可不进行。
以上提出的第一级分离提取或第二级分离提取的一种方法中，第(3)步都是检测R波 波峰的位置，计算各R-R间期和整个波形的首尾边段时间长度。目前检测R波波峰位置的方 法也很多，如基于R波波峰两侧上升下降沿斜率最大的方法、基于小波奇异性检测[24'26]的方 法等，这些方法已有大量文献介绍，方法已成熟。第一级分离提取中，由于胎儿心电成分很 弱，母胎混合心电波形中所显示R波的波峰可认为就是母体心电分量的R波波峰。
以上提出的第一级分离提取或者第二级分离提取的一种方法中，第(4)步都是对各R-R段信号和边段信号分别进行重采样。重采样要满足采样定理，重采样后不同R-R段信号有相
同的样本点数，边段信号的样本点数在重采样后也做相应变化，如此重采样后的数据即所谓
周期均匀化的波形。此重采样过程见附图4中的(a)图Resampling A所示，图中 /p/2，…,"r)，…,/n分别为前面检测的n个R-R间期内的样本点数，/。,/6分别为左右边段内的
样本点数；若n…,/,(r),…,/n中的/,.(r)为最多样本点数，则为了满足采样定理，重采样后
的各R-R段统一的采样点数T，要大于或等于原/,(r)最多采样点数。边段的重采样点数按如 下公式计算-
r。=謂w, r), 7;=腦"t/(企r) (i)
公式(i)中，r。， 7;分别指左右边段重采样后的样本点数，/。,/6分别表示左右边段原来的样
本点数，/,，/"分别表示第1个R-R段和最后一个R-R段原来的样本点数，round为取整函数。
以上提出的第一级分离提取或者第二级分离提取的一种方法中，第(5)步都是按均匀化 周期进行时域平均处理(TDA)，其上下逻辑联系见附图4;对第一级分离提取，该步骤获得的 是母体心电分量周期均匀化形式的估计，对第二级分离提取该步骤获得的是胎儿心电分量周 期均匀化形式的估计。时域平均处理方法可描述为输入序列(i叩ut sequence)中的任一个 点与它邻近的位于不同R-R间期的若干个对应点加权平均(或者等权平均)得到该点在输出 序列(output sequence)中的估计值；其示意图见附图5，图中是用a点及4个附近R-R段 中的对应位置点(共5个点)来平均，获得输出序列中的A点，用b点及4个附近R-R段中 的对应位置点(共5个点)来平均，获得输出序列中的B点，N指平均点数，这里即为5。时 域平均方法[21—23]在频域是一个梳妆滤波器；具体进行平均处理时，可完全在时域来进行，也 可以通过频域运算来实现。
以上提出的第一级分离提取或者第二级分离提取的一种方法中，第(6)步都是对获得的 周期均匀化心电波形进行恢复性重采样，恢复原心电分量的心率变异性，从而获得心电分量 的最终估计。对第一级分离提取而言，恢复性重采样获得的是母体心电分量的最终估计；对 第二级分离提取而言，恢复性重采样获得的是胎儿心电分量的最终估计。恢复性重采样见附 图4中的(b)图Resampling B所示，恢复了原来各心动R-R间期的采样点数及首尾边段的
采样点数，即/a，/p^,…,/,(r), ■，/ ,/&。本重采样和前面的重采样(Resampling A)都是数字
信号处理中的基本方法，无须详细叙述。
以上提出的第一级分离提取的方法中，第(7)步是从其第(2)步预处理后的波形中减 去最终估计的母体分量，得到对胎儿心电分量的初步估计提出的以上两种方法——第一级分离提取中的一种方法和第二级分离提取中的一种方 法，就它们每一个步骤的方法而言，都是成熟的方法，但是，单一步骤的方法不构成前面拟 解决技术问题的解决方案，本方案是各步骤方法的组合才构成前面拟解决技术问题的解决方 案。本方案的新颖性、创造性和实用性体现在各步骤方法的有机结合。
时域平均，又叫相干检测，是从混有噪声和其他干扰的复杂信号中提取感兴趣周期分量 的有效方法。时域平均方法要求要提取的分量是周期的，而且要预先知道其周期。假定母胎 混合心电信号中的母体心电成分是严格的周期信号，则在确定其周期后，通过时域平均可以 分离提取出母体心电分量，把与之本来就不相干的胎儿心电成分及其他干扰噪声分离出来， 从而获得胎儿心电分量的初步估计；同样，如果假定胎儿心电分量是严格的周期信号，则初 步估计的胎儿心电分量可以通过时域平均把精确的胎儿心电分量分离提取出来。但实际中， 母体心电分量和胎儿心电分量都不是严格的周期信号，都存在心率变异性(HRV)，为此，使 用时域平均前，要先通过按段重采样将要提取的分量周期均匀化，对第一级分离提取要先将 母体心电分量的心动周期均匀化，对第二级分离提取要先将胎儿心电分量的心动周期均匀化。 心动周期的均匀化又要依靠基于采样定理的重采样。重采样又以R波波峰位置的检测为基础。
R波波峰位置的检测又依据心电信号R波波峰的本质特性和奇异性检测方面的规律来进行。
因此，不难看出，本方案两个方法之各步骤是有机组合的，不是一个主观意志的体现，而是
反映了分离提取胎儿心电图的客观要求，是自然规律的利用。本方案综合利用的规律包括 时域平均处理的原理，采样和重采样的规律，心电信号R波波峰的本质特性和奇异性检测方 面的规律。
另外，本方案涉及的是两个独立的发明。对于第一级分离提取采取本方案以外其他方法， 而第二级分离提取采取本方案方法的情形，也属本专利申请保护的范围；对第一级分离提取 采取本方案方法，而第二级分离提取采取本案以外方法的情形，也属本专利申请保护的范围。
有益效果。
经用Daisy数据[28]和美国MIT-BIH胎儿心电数据库[29]中的数据——共28例数据，测试 本方案的两种方法，发现对其中20例数据能成功分离提取出胎儿心电图，占71.4%;对剩下 的8例数据，用本方案方法对母体分量都能得到成功分离，但对胎儿心电信号的初步估计和 最终估计中，看不到胎儿心电波形，不知道是胎死的原因、检测电极放置位置的原因、还是 胎儿某些月份不易测出胎儿心电图的原因，等等。从目前可看到的资料来看，本方案的成功 分离比例是国内外最高的。
附图6是用本方案方法对Daisy数据某l通道进行的分离提取。附图6中，(a)图是读取
的母胎混合心电信号，(b)图是第一级分离提取中估计的母体心电分量，(c)图为第一级分离
提取获得的胎儿心电分量的初步估计；(d)图为第二级分离提取的结果，即对胎儿心电分量
的初步估计波形进行进一步分离提取后获得的胎儿心电波形的最终估计。
附图7是用本方案方法对MIT胎儿心电数据库中的Data848数据某1通道进行的分离提取。附图7中，(a)图是读取的母胎混合心电信号，(b)图是第一级分离提取中估计的母体心电
分量，(C)图为第一级分离提取获得的胎儿心电分量的初步估计；(d)图为第二级分离提取
的结果，即对胎儿心电分量的初步估计波形进行进一步分离提取后获得的胎儿心电波形的最 终估计。
附图8是用奇异值分解方法[2]对MIT胎儿心电数据库中的Data848数据某1通道进行的分 离提取，原始数据同附图7。附图8中，(a)图是读取的母胎混合心电信号，(b)图是第一级分 离提取中估计的母体心电分量，(c)图是第一级分离提取获得的胎儿心电分量的初步估计；
(d)图为第二级分离提取的结果，显然，第一级分离提取的结果中，起始边段信号丢失；在 第二级分离提取中，提取的波形严重失真，甚至可认为没提出来。总之，可以看出，奇异值 分解方法不及本方案方法好。
附图l，胎儿心电图分离提取的完整框架图
附图2，本方案第一级分离提取方法的流程图
附图3，本方案第二级分离提取方法的流程图
附图4，按段重采样及其与时域平均(TDA)处理的联系示意图
附图5，时域平均处理方法示意图
附图6，本方案对一母胎混合心电信号的分离提取结果
附图7，本方案对一母胎混合心电信号的分离提取结果
附图8，奇异值分解方法对一母胎混合心电信号的分离提取结果
具体实施方式
(实施例)
方案中第一级分离提取方法的实施例。
(1) 读取一路从母体腹部体表拾取的母胎混合心电信号。数据来自MIT的胎儿心电数 据库[29]，数据名Data848，该数据腹导母胎混合心电信号共4个通道(4导)，读取的是其第 l通道的数据，数据长度36500个样本，采样率1000Hz。附图7中的(a)图即为该单导数据的 波形图(一部分)。
(2) 信号预处理，祛除混合心电信号中的基线漂移、50Hz (或60Hz)工频干扰和高频 噪声。本例中，选取0相位FIR带通滤波器去基线漂移和高频噪声干扰，带通频带范围取 0.5-100Hz，滤波器阶数取1001阶；通过工频干扰分量幅频相参数精确估计，去除50Hz(或60Hz)工频干扰[3()]。
(3) 检测混合心电信号中显示的母体分量每个R波波峰的位置，计算各R-R间期和整 个波形的首尾边段时间长度。本例检测预处理后的母胎混合信号R波波峰的位置时，选择了 小波奇异性检测的方法，基小波及其参数的选取详见文献[26]，小波系数峰值搜索逻辑详见 文献[25]。
(4) 对各R-R段信号和边段信号分别进行重采样，获得周期均匀化的波形，即让每个 R-R段信号具有相同的采样点数。本例中，重采样时新序列每个R-R段的采样点数正好取了 原序列最长R-R段的采样点数，满足了采样定理。
(5) 按均匀化周期进行时域平均处理，获得对母体分量周期均匀化形式的估计。
(6) 对获得的周期均匀化母体分量波形进行恢复性重采样，恢复母体心电分量的心率变 异性，从而获得母体分量的最终估计。本例提取的母体分量的最终估计见附图7的(b)图。
(7) 从预处理后的波形中减去最终估计的母体分量，得到对胎儿心电分量的初步估计， 见附图7的(c)图。至此，本例第一级分离提取结束。
方案中第二级分离提取方法的实施例。
(1) 读取第一级分离提取产生的胎儿心电信号的初步估计波形一路。本例读取的对象就 是本例第一级分离提取的结果——附图7的(c)图所示的数据。
(2) 信号预处理，祛除混合心电信号中的基线漂移、50Hz (或60Hz)工频干扰和高频 噪声。同样，本例选取O相位FIR带通滤波器去除残留的基线漂移和高频噪声干扰，带通频 带范围取0.5-100Hz，滤波器阶数取1001阶，通过工频干扰分量幅频相参数精确估计，去除 50Hz (或60Hz)残留工频干扰[3()]。
(3) 检测信号中的每个R波波峰的位置，计算各R-R间期和整个波形的首尾边段时间 长度。本处检测经预处理的初步估计胎心电信号R波波峰的位置时，同样选择了小波奇异性 检测的方法，基小波及其参数的选取详见文献[26]，小波系数峰值搜索逻辑详见文献[25;i。
(4) 对各R-R段信号和边段信号分别进行重采样，获得周期均匀化的波形，即让每个 R-R段信号具有相同的采样点数。本例中，同样在重采样时，新产生序列每个R-R段的采样 点数正好取重采样前序列中最长R-R段的采样点数，满足了采样定理。
(5) 按均匀化周期进行时域平均处理，获得对胎儿心电分量周期均匀化形式的估计。
(6) 对获得的周期均匀化胎儿心电波形进行恢复性重采样，恢复胎儿心电分量的心率变 异性，从而获得胎儿心电分量的最终估计，见附图7的(d)图所示。至此，本例第二级分离 提取结束。
权利要求
1、一种用于胎儿心电图第一级分离提取的针对单路信号的分离提取方法，其特征在于，包括如下步骤(1)读取一路从母体腹部体表拾取的母胎混合心电信号；(2)信号预处理，祛除混合心电信号中的基线漂移、50Hz(或60Hz)工频干扰及高频噪声；(3)检测混合心电波形上显示的母体分量的每个R波波峰的位置，计算各R-R间期和整个波形的首尾边段时间长度；(4)对各R-R段信号和两边段信号分别进行重采样，获得周期均匀化的波形，让每个R-R段信号具有相同的采样点数；(5)按均匀化周期进行时域平均处理，获得对母体分量周期均匀化形式的估计；(6)对获得的周期均匀化母体分量波形进行恢复性重采样，恢复母体心电分量的心率变异性，从而获得母体分量的最终估计；(7)从本方法以上第(2)步预处理获得的波形中减去最终估计的母体分量，得到对胎儿心电分量的初步估计，至此，第一级分离提取结束。
2、 一种用于胎儿心电图第二级分离提取的针对单路信号的分离提取方法，其特征在于， 包括如下步骤(1)读取第一级分离提取产生的胎儿心电信号的初步估计波形一路；(2)信 号预处理，祛除初步估计波形中尚存的基线漂移、50Hz(或60Hz)工频干扰及高频噪声；(3) 检测波形中胎儿分量的每个R波波峰的位置，计算各R-R间期和整个波形的首尾边段时间长 度；(4)对各R-R段信号和两边段信号分别进行重采样，获得周期均匀化的波形，让每个R-R 段信号具有相同的采样点数；(5)按均匀化周期进行时域平均处理，获得对胎儿心电分量周 期均匀化形式的估计；(6)对获得的周期均匀化胎儿心电波形进行恢复性重采样，恢复胎儿 心电分量的心率变异性，从而获得胎儿心电分量的最终估计，至此，第二级分离提取结束。
全文摘要
胎儿心电图的分离提取包括两大步骤一，从母胎混合心电信号中，分离去母体心电分量，获得胎儿心电信号的初步估计，称为第一级分离提取；二，从第一级分离提取获得的胎儿心电信号初步估计中，进一步分离去一些干扰和噪声，获得胎儿心电信号的最终估计，称为第二级分离提取。本发明分别涉及胎儿心电图(FECG)第一级分离提取的一种方法和第二级分离提取的一种方法。两种方法的步骤基本相同，包括信号预处理、R波波峰检测、重采样、时域平均处理、恢复性重采样等多个步骤。两种方法都是针对单路信号进行分离提取的方法。两种方法的分离提取能力比现有其他单路分离提取方法能力强。
文档编号A61B5/0402GK101554325SQ200910027979
公开日2009年10月14日 申请日期2009年5月15日 优先权日2009年5月15日
发明者刘红星, 宁新宝, 莹 肇, 鑫 蒋, 威 郑 申请人:南京大学