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《重庆大学》 2012年
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Extraction of Foetus Ecg Signals from Multi Maternal Abdominal Records of Normal Foetuses

Mahmoud Ahmed Suliman Ali  
【摘要】:胎儿心电图(FECG)是诊断胎儿心脏问题最好的方法。或许会有这样的疑问,即研究FECG的重要性是什么?对于这个问题的答案就是心脏是人类身体最重要的器官,如果心脏停止跳动几秒钟,人就会中断他所从事的所有活动并离开这个世界。从这点来看,关于胎儿心电信号的知识受到关注是由于它能防止早期的胎儿心脏问题,并且得到人类心脏电势能的知识也是人类心脏科学领域的一次飞跃。最近研究人类心电图出现了一股热潮。然而,很不幸的是这个复杂的问题需要对人类心脏的所有方面都有一个相对比较深层次的理解。在目前研究中,很多方法都被用来处理与提取从母体体表记录的胎儿心电信号。然而,由于这些信号的信噪比低,胎儿心电图的应用受到了限制:只能用于心率分析以及通过侵入式方法获取ECG信号。在非侵入式方法中,最显著的问题是怎样从早期到晚期各阶段都含有母体信号与噪声信号的混合信号中提取胎儿信号。这个问题被认为是生物医学界与信号处理界的一个挑战性难题。 本项研究首先在产妇腹部放置电极阵列记录胎儿心电信号,运用该信号开发出建模与滤波的新技术以期达到改善信号处理方法和提供更好的胎儿心电图视觉效果的目标。基于自适应滤波与简单遗传算法的改进胎儿心电信号提取技术或许可以提供解决胎儿心电信号提取困境的渠道。因此,我们设计方法时通过使用不同域的信息以期改进提取信号的效果。 通过计算机模拟仿真,本文提出了切实可行的方法。该方法通过对孕妇体表心电信号(AECG)去噪并使用自适应滤波去除母体心电信号(MECG)来检测胎儿心电信号。胸部信号(TECG)作为纯粹的母亲信号(MECG)被用来消去腹部的MECG信号,胎儿心电信号检测器通过简单的遗传算法消去不必要的噪音来提取FECG信号。 提取的FECG信号与标准的胎儿心电信号一致。在matlab中开发了一个提取FECG信号的计算程序。通过使用SISTA/DAISY和Physionet中的真实数据对该算法进行了测试。在评估和比较时,采用分层矩阵的逆的多维ICA算法通过JADE算法的估计被发现是最好的算法。 本文提出的胎儿心电信号提取技术是具有实效的,提取结果与FECG的平均值保持一致。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:R318.04;R714.5

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