一、胎儿心电图的检查方法及临床意义（论文文献综述）
吕信笑,杨章慧,杨崇泽,邵倩[1]（2022）在《超声心动图技术用于诊断胎儿心律失常的临床价值》文中进行了进一步梳理目的观察超声心动图技术用于诊断胎儿心律失常的临床价值。方法选取2018年3月至2020年3月于温州医科大学附属苍南医院定期进行产前检查的1 500例妊娠期女性为研究对象, 研究对象均于妊娠中期（24～26周）进行胎儿超声心动图检测, 评估研究对象中胎儿心律失常及合并胎儿结构异常发生情况, 统计胎儿心律失常及合并胎儿结构异常检出率, 比较正常胎儿与心律失常胎儿在降主动脉、脐动脉和大脑中动脉管径差异情况。结果在全部1 500例妊娠期女性中, 妊娠中期, 通过超声心动图检测共筛查出心律失常病例131例, 胎儿心律失常发病率为8.73%, 其中共有19例心律失常胎儿合并心脏结构异常, 胎儿心律失常合并心脏结构异常发病率为1.27%;妊娠晚期胎儿心律失常病例从妊娠中期的131例（8.73%）降至32例（2.13%）, 并且分娩后胎儿心律失常病例降至18例（1.20%）;围产期胎儿死亡病例仅有5例（0.33%）, 其中4例（0.27%）为心律失常合并心脏结构异常胎儿, 另外1例（0.07%）为正常胎儿;妊娠中期正常胎儿降主动脉和大脑中动脉直径均显着大于心律失常胎儿水平, 而正常胎儿脐动脉直径显着小于心律失常胎儿水平（t=-8.27～19.62, 均P < 0.001）。结论超声心动图可有效诊断胎儿心律失常及类型, 且可观察合并心脏结构异常情况, 对提高胎儿心律失常的诊疗水平具有较高临床价值。
尚小轶,成品颖,杨静,罗晓婷,申方,孙敏,冯彪[2]（2021）在《超声心动图联合心电图对妊娠中期心脏畸形胎儿的诊断价值》文中认为目的:探讨超声心动图联合心电图对妊娠中期心脏畸形胎儿的诊断价值。方法:回顾性分析我院2019年1月到2021年1月出生后确诊与尸检确诊为心脏畸形的80例胎儿的临床相关指标,分析80例胎儿超声心动图检查与胎儿心电图检查结果,并分析超声心动图联合心电图对妊娠中期心脏畸形胎儿的诊断价值。结果:80例胎儿有56例出现不同程度的心电图异常现象,其中胎心早搏3例、FQRS振幅增高12例、ST段改变15例、FQRS时限增宽3例、胎心不齐4例、胎心过缓3例、胎心过速16例;80例胎儿通过尸检和出生后随访最终确定左心发育不良综合征（HLHS）4例,单心室6例,完全性心内膜垫缺损（ECD）8例,法洛四联症（TOF）14例,卵圆孔直径大于6 mm 17例,室间隔缺损（VSD）31例,与超声心动图诊断结果对比无显着差异（P>0.05）,超声心动图有7例漏诊;联合诊断与超声心动图和心电图对左心发育不良综合征、单心室、完全性心内膜垫缺损胎儿的诊断对比无明显差异（P>0.05）,对法洛四联症、卵圆孔直径大于6 mm、室间隔缺损和心脏畸形诊断总数方面联合诊断优于超声心动图和心电图单一诊断（P<0.05）;通过不同检查的检测价值对比发现,超声心动图联合心电图检查的准确度、敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值明显高于超声心动图与心电图单一检查。结论:超声心动图和心电图对于妊娠中期心脏畸形胎儿的诊断均具有重要价值。心脏畸形胎儿在妊娠中期进行心电图检查会出现异常现象,但是并不能确诊为心脏畸形,还需后续继续应用超声心动图进行检查,最终确诊胎儿是否存在心脏畸形现象。
赵晋芳,陈林枝[3]（2021）在《高龄孕妇妊娠晚期行动态心电图检查的临床意义》文中进行了进一步梳理高龄孕妇指年龄35岁以上初产妇,受其年龄影响,孕妇各项生理机能下降,随着胎儿体积增大,其各脏器受压程度增加,影响心脏代偿功能,增加孕妇心律失常发生风险;同时胎儿可受孕妇心脏功能下降影响,而出现胎盘营养供给不足现象,增加早产、胎儿低体质量发生风险,影响母婴结局,因此需加强其心功能监测[1]。动态心电图为无创检查方式,可通过对孕妇心电变化动态检测,全面性评估孕妇心功能状态,与常规心电图相比,能够连贯地观察孕妇心电变化。相关研究表示[2],利用动态心电图可准确评估孕妇心电变化,对实施针对性干预、改善孕妇妊娠结局具有积极意义。但目前关于高龄孕妇妊娠晚期动态心电图检查是否具有临床价值研究较少。为此,本研究选择86例妊娠晚期孕妇,依据是否为高龄孕妇分组,评价动态心电图对其的影响。
陈尧[4]（2021）在《心音心电信号处理的神经网络方法》文中认为心音信号和心电信号作为常见的医疗时序数据,具有易采集、价格低廉、无创无损及重复性好等特点,在医学临床中被广泛应用于疾病预防、初步诊断及病情的长期监测。对这些医学时序信号进行准确处理与分析,可更好地协助医生把握病情,制定疾病预防和治疗方案,从而提升全社会的整体健康水平。经过几十年的发展,传统信号处理方法对心音信号和心电信号的分析与应用已取得长足进步,但处理该类时序数据时仍然面临诸多挑战。尤其是在面对心音信号这类高维时序信号和胎儿心电图这类易受外界环境影响的时序信号时,传统的机器学习方法很难取得进一步提升。近年来,神经网络方法在许多实际应用领域取得显着进展和突破,因而通过神经网络方法对心音信号和心电信号进行有效分析和建模成为该领域的研究热点。本文针对心音信号和心电信号两类医疗时序数据,以时序状态检测及时序分类问题为应用场景,通过神经网络方法针对以下问题展开研究:1)现有神经网络算法在医学时序标注任务中,未有效利用时序信号的长时上下文关系;2)现有算法面对高维医学时序信号需提取人工特征,而其特征提取算法设计于特定环境,导致不利于算法泛化能力的提升和多任务应用;3)现有基于神经网络方法的医学时序信号分类虽然取得较好识别效果,但未能提供更多医学诊断信息;4)现有算法处理医学时序信号时,提取信号关键有效特征不足,从而导致序列检测准确率及泛化能力不佳。基于上述问题,本文提出多个基于神经网络的时序算法,用于心音信号状态检测、心音信号分类及胎儿心电信号检测任务中。本文的创新点与主要贡献包括以下几个方面:1.分析了心音分段任务的建模过程,将心音分段过程表达为序列标注任务,提出基于全局结构特征的神经网络序列标注算法,该算法利用自相关分析提取心音信号全局结构特征,从而提高心音各阶段状态检测的准确性。心音分段是心脏疾病自动分析的关键步骤,其目的是检测心音信号中第一心音,第二心音,收缩期和舒张期四个状态。现有神经网络心音分段算法对长时上下文关系利用并不充分,本文使用自相关分析提取心动周期结构信息,并将其与传统时序特征在回复网络中融合,以提高心音状态检测准确率。本文提出的算法在真实公开数据集上进行了性能测试,并与现有两种代表性算法进行比较,实验结果表明,该算法在不同容忍时间窗口中皆有更好的性能表现。此外,在影响算法性能的时序信号长度及端效应问题方面,该算法亦具备优势。2.研究了心音分段时序特征提取的适应性难题,提出基于端到端时序特征表达的神经网络序列标注算法,该算法可直接处理原始音频信号,从而简化了心音信号处理步骤并赋予算法更好的数据适应性。现有心音分段算法为应对高维音频信号的挑战,需提取符合心音时序标注特性的特征表达,以减少信号中冗余信息干扰。因特征提取算法依赖于特定数据及采集环境,这些人工特征在实际应用于心音分段算法时需耗费大量时间及人力以验证其是否有效。此外,新的心音标注任务需要新的时序特性表达,需重新构建和设计特征提取算法。本文提出基于卷积网络和长短时记忆网络的端到端心音分段算法,直接利用原始音频信号实现心音分段,该算法简化了心音信号处理步骤,提高了心音信号分段在不同数据上的适应性,并赋予算法多任务能力,通过在真实公开数据集上与基准算法的比较,证明了该算法的性能。3.研究了心音信号的分类任务,提出基于多尺度时序检测的神经网络分类算法,将心音分类问题转化为心脏杂音标注问题,实现了面向单个预测的局部可解释性。现有神经网络心音分类算法将心音信号作视为一个整体,可预测心音样本类别但无法获取医学可解释性信息。因此,本研究将心音信号分类问题转化为对心脏杂音的时序标注问题,以解决神经网络方法在临床应用中的可解释性难题。为进一步提高在心音时序中对心脏杂音的检测能力,提出了一种基于多尺度时序检测的神经网络心音分类算法,通过在基准数据集上的实验证明,该算法具有更好的分类性能,并在时序标注性能是优于其他算法。本文将心音分段任务及心音分类任务集成于同一个算法,并通过获取心脏杂音位置信息,实现心音信号分类的局部可解释性。4.研究了无创胎儿心电图的胎儿R峰检测任务,首次通过神经网络序列标注算法直接在腹部心电信号中标注和检测胎儿R峰,提出了基于记忆门控编码及时序解码的神经网络序列标注算法,该算法简化了R峰检测处理流程并有更好的时序标注性能。现有胎儿R峰检测算法需首先从孕妇腹部心电信号中剔除母亲心电信号成分,本文将胎儿R峰检测过程建模为序列标注任务,直接在孕妇腹部心电信号上检测R峰位置。为进一步提高检测准确率,本文提出了一种基于记忆门控编码及时序解码算法和训练策略,基准数据集实验证明该算法与其他序列算法相比有更好的性能。本文针对标签序列中类别不平衡问题,改进了算法损失函数以获取更好的标注性能及更快的收敛速度。此外,本文测试多种目标标签编码策略以评估算法多任务能力,并对信号通道数量等影响性能的因素进行了研究。利用以上研究成果,本文设计开发了“基于物联网的心音信号自动分析系统”1。该系统通过物联网采集心音信号数据,实现了心音质量评价,心脏循环和心脏储备功能量化测评,心脏杂音时序检测及心音信号分类等功能。
谢华浩[5]（2021）在《腹腔镜日间手术患儿围术期心电图的分析研究》文中指出目的:回顾性分析和总结近三年腹腔镜日间手术患儿术前常规心电图诊断结果、术中及术后期心电图具体表现、术中及术后期主要心脏不良事件,对比分析腹腔镜日间手术患儿围术期心电图表现,对小儿外科腹腔镜日间手术围术期心电图的应用价值进行评价。方法:统计分析2017年10月至2020年10月符合纳入标准和排除标准的完成术前常规心电图检查的日间手术患儿566例（研究组）、未完成术前常规心电图检查的日间手术患儿432例（对照组）共998例患儿临床资料信息,包括:姓名、年龄、生长发育状况（BMI值）、性别、住院号、术中基础资料、出院诊断、术前常规心电图诊断结果、术中及术后期心电图表现、主要心脏不良事件发生情况、研究组中术前心电图诊断结果异常组部分患儿术前电解质及心肌酶学情况等。术中基础资料主要为:[手术方式、麻醉诱导-手术-苏醒流程时间、术中输液速度等,详见结果]。结果:1.研究组和对照组一般情况1.1研究组患儿566例（男444例,78.45%;女122例,21.55%）;对照组患儿432例（男360例,83.33%;女72例,16.67%）;两组性别构成情况无差异。1.2研究组腹股沟斜疝患儿320例（56.54%）,鞘膜积液患儿118例（20.85%）,隐睾患儿128例（22.61%）;对照组腹股沟斜疝患儿248例（57.40%）,鞘膜积液患儿78例（18.06%）,隐睾患儿106例（24.54%）;两组病种构成情况无差异。1.3研究组患儿5-7岁280例（49.47%）,7-10岁共194例（34.28%）,10-14岁共92例（16.25%）。对照组患儿均为3-5岁,共432例（100.00%）。1.4研究组和对照组术中基础资料比较未见明显差异。2.研究组术前心电图诊断结果统计情况2.1研究组患儿566例中共有320例术前心电图诊断结果为异常,具体异常结果:窦性心律不齐270项,窦性心动过速47项,偶发室性早搏4项,不完全性右束支阻滞4项,偶发房性早搏2项,窦房结游走心律2项,WPW预激综合征A型2项,WPW预激综合征B型1项,窦性心动过缓1项,共计333项,其中13例患儿具有两项心电图异常结果。320例中有239例在术前完成了电解质及心肌酶学检查,显示各项指标均在正常范围,且各种异常结果亚组之间电解质和心肌酶学指标比较无明显差异（P>0.05）。2.2不同病种、年龄、性别组患儿术前心电图诊断结果的构成比差异无统计学意义（P>0.05）。3.研究组术中及术后期心电图诊断结果统计情况3.1研究组术前心电图诊断结果正常组246例患儿中共有65例在术中及术后期出现心电图异常诊断结果,65项（人均一项）结果包括:窦性心动过速48项,其余异常17项,具体如下:5项偶发室性早搏,5项窦性心律不齐,4项偶发房性早搏,2项窦性心动过缓,1项一度房室传导阻滞。术前心电图诊断结果异常组320例患儿中有309例在术中及术后期出现心电图异常诊断结果,其中某些患儿出现两项及以上异常,共计412项异常结果,具体如下:窦性心律不齐276项,窦性心动过速105项,其余异常31项,具体如下:10项偶发室性早搏,6项偶发房性早搏,4项不完全性右束支阻滞,4项窦性心动过缓,2项WPW预激综合征A型,2项一度房室传导阻滞,2项窦房结游走心律,1项WPW预激综合征B型。3.2研究组中不同性别组、不同病种组、不同年龄组患儿在术中术后期心电图诊断结果比较无明显差异（P>0.05）。3.3研究组术中及术后出现的心电图异常类型与术前心电图异常类型的对比显示,两者都以窦性心律不齐和窦性心动过速为主。但对比统计分析显示两组总体仍有差异（P<0.001）,术中及术后出现的心电图异常项目中窦性心动过速明显增加,其他的类型没有明显增加。3.4术前心电图正常患儿术中及术后出现的心电图异常类型与术前心电图异常类型的对比结果显示,两者都以窦性心律不齐和窦性心动过速为主。但对比统计分析显示两组总体仍有差异（P<0.001）,术前心电图异常以窦性心律不齐占主要,术前心电图正常患儿术中及术后出现的心电图异常则以窦性心动过速为主。3.5术前心电图异常患儿术中及术后出现的心电图异常类型与术前心电图异常类型的对比显示,两者都以窦性心律不齐为主。但对比统计分析显示两者总体仍有差异（P<0.05）,术中及术后出现的心电图异常项目中窦性心动过速明显增加,其他的类型增加不明显。4.对照组术中及术后期心电图诊断结果统计情况4.1对照组患儿432例中有345例在术中及术后期出现心电图异常诊断结果,其中某些患儿出现两项及以上异常,共375项异常结果,具体如下:窦性心律不齐202项,窦性心动过速159项,偶发室性早搏4项,偶发房性早搏3项,窦性心动过缓2项,不完全性右束支阻滞1项,WPW预激综合征A型1项,WPW预激综合征B型1项,一度房室传导阻滞1项,窦房结游走心律1项。4.2对照组不同性别组、不同病种组患儿在术中及术后期心电图表现未见明显差异（P>0.05）。5.研究组和对照组术中及术后期心电图表现对比分析对照组心电图异常诊断结果比例高于研究组（P<0.01）,使用Bonferroni法进行两两比较分析显示,只有窦性心动过速比例存在差异,且对照组比例高于研究组,其他异常诊断结果类型比较未见明显差异。6.术中及术后期主要心脏不良事件统计情况研究组和对照组共998例腹腔镜日间手术患儿在术中及术后期无一例发生主要心脏不良事件。结论:1.据美国麻醉医师协会全身状态（ASA-PS）分级系统评估为Ⅰ级或Ⅱ级且无心肺疾病的日间手术患儿,术前心电图异常的比例仍然很高,且类型丰富,以窦性心律不齐和窦性心动过速最为常见。2.腹腔镜日间手术患儿术中和术后期心电监测的应用,可以较术前单次常规心电图捕捉到更多的心电图异常信息,能及时反应腹腔镜手术中麻醉和手术操作等刺激对患儿心电活动的影响,具有比较强的应用必要性。3.术前心电图能发现较高比例的无症状心律失常,但其在预测术中及术后期主要心脏不良事件方面价值不大。
黄丹丹,张平,林波,徐淑婷,肖淑珠[6]（2020）在《433例胎儿心电图临床分析》文中研究表明目的探讨二代胎儿心电图检查对检测异常胎儿的临床价值。方法把2019年1月至2019年7月在深圳市龙岗区妇幼保健院进行产检的433例产妇分为3组:产检无异常的健康孕妇300例为A组;产检存在异常情况的70例为B组;母体合并内科疾病的63例为C组。对比3组孕妇的胎儿心电图阳性率。结果 3组孕妇组对比,B组的胎儿心电图异常检出率（44.29%）高于A组（1%）和C组（15.87%）。3组数据资料对比有统计学意义。结论第二代胎儿心电图可以及时发现胎儿的心律失常,值得广泛运用于产检。
张雨昌[7]（2019）在《基于独立分量分析和非负矩阵分解的胎儿心电提取研究》文中提出规范有效的产前胎儿监护是对胎儿生长健康状况的实时动态观察,而常用的监护手段是胎儿心电监护,胎儿心电信号是胎儿心脏活动时源发性的生物电信号,包含着丰富的信息。由于通过母体腹部采集到的胎儿心电信号,常伴有母亲心电信号、工频干扰、基线漂移、母体肌电等干扰噪声,因此如何提取到准确的胎儿心电信号一直是医护研究人员研究的重难点。基于负熵的独立分量分析固定点算法（FastICA）结合了负熵所带来的统计特性和不动点迭代的优良算法特性,是一种快速寻优迭代的多维数据处理技术,从孕妇体表采集到的心电信号可被看作是多个相互独立信号的混合,符合ICA算法的前提条件,故可用FastICA算法分离各个源信号。而非负矩阵分解是一种非监督式的有效处理数据的降维方法,可以对分离出的含噪胎儿心电作进一步的提取。因此,本文针对前人优秀的理论成果,结合仿真实验,提出基于独立分量分析和非负矩阵分解的胎儿心电信号提取方法。本文实验采用三种多通道的心电数据,包括:模拟心电信号、国际通用的MIT-BIH心电数据库以及医院临床采集的信号。其中,模拟心电信号是在分析胎儿心电、母亲心电和噪声干扰的幅频及时频特性的基础上,用MATLAB软件仿真生成更接近于原始心电的模拟混合信号,以验证本文算法的提取效果。先对原始信号作预处理,采用梳状滤波器抑制工频噪声,低通滤波器消除肌电高频干扰,并用多层小波分解去除低频段的基线漂移,结合实验优化预处理效果。再利用构建的基于负熵的FastICA算法模型分离出母亲心电和含噪的胎儿心电信号,接着将含噪的胎儿心电数据作时频变换处理,获取非负频谱,NMF分解得到胎儿心电的特征信号。最后用波峰检测方法定位R波位置,计算胎心率,根据算法评估指标对实验结果做对比分析。实验证明,本文提出的基于独立分量分析和非负矩阵分解的方法,能够提取出较清晰的母亲心电和准确的胎儿心电特征信号,验证了算法的可行性和有效性。检测结果具有较大价值的临床医学信息,可以作为医护人员判断胎儿是否存在窘迫现象的参考依据。
马亚平[8]（2019）在《胎儿心电信号自适应提取若干关键方法研究》文中指出随着生物医学仪器开发技术的不断进步和人们优生优育意识的不断增强,围产期的胎儿心电监护越来越受到广泛的关注,因此,相应的胎儿心电信号处理技术也逐渐成为生物医学信号处理领域的研究热点之一。胎儿心电信号（Fetal electrocardiogram,FECG）是一项反映胎儿心脏电生理活动的客观指标,它能分辨出胎儿心脏搏动的细微变化,间接地反映胎儿在孕期中的成长和健康状况,有助于及早诊断出妊娠期和分娩期的胎儿宫内缺氧及先天性心脏病等,是围产期胎儿监护的一种有效手段。和传统的多普勒超声胎心监护手段相比,胎儿心电信号更能反映心脏活动全貌。因此,提取清晰的胎儿心电信号将成为胎儿心电监护的首要任务,对临床医疗诊断具有极其重要的参考价值。然而腹部混合心电信号成分十分复杂,其中占主导分量的母体心电成分是母体心电信号传导至腹壁经历非线性后的信号;针对实际采集的多腹部混合心电信号,传统的仅采用腹部单通道的自适应噪声抵消器提取胎儿心电信号时,会导致提取到的胎儿心电信号缺失部分信息,进而造成得到的FQRS波检测准确度较差;经自适应噪声抵消器提取到的胎儿心电信号中仍残留少量母体心电成分、肌电干扰等噪声,造成胎儿心电信号的信噪比较差,不利于后续胎儿心电信号波形分析。这些问题成为研究胎儿心电信号提取的重点和难点。本文重点研究胎儿心电信号自适应提取若干关键方法,具体主要围绕以下三个方面开展研究,包括应对母体心电信号传导至腹壁经历的非线性、自适应噪声抵消器的腹部多通道优化和提取到的胎儿心电信号的去噪问题等。具体研究内容如下:首先,研究基于广义函数链接型神经网络（GFLANN）非线性自适应噪声抵消器的胎儿心电信号提取方法。传统的基于自适应噪声抵消器的胎儿心电信号提取方法,分别采用线性FIR滤波器、非线性Volterra滤波器、函数链接型神经网络（FLANN）作为参考通道滤波器,来近似母体心电信号传导至腹壁所经历的非线性时,它们存在着抑制母体心电成分性能较差的问题。针对这一问题,本文提出一种基于GFLANN非线性自适应噪声抵消器的胎儿心电信号提取方法,该方法采用GFLANN作为参考通道非线性滤波器,综合引入核函数扩展项和交叉项因素,应对上述母体心电信号传导至腹壁经历的非线性,可有效地进一步降低或消除腹部混合心电信号中的母体心电成分,从而获得清晰的胎儿心电信号。该方法分别利用LMS算法和最速下降法更新FIR滤波器的系数和非线性GFLANN的权值。针对仿真数据库和临床数据库,分别利用纯净的胎儿心电信号与提取到的胎儿心电信号之间的相关系数、以及与FQRS位置有关的统计性能指标,来验证本文所提出的胎儿心电信号提取方法的性能。实验结果表明,对于实际PNIFECG数据库的子数据库A,本提取方法获得的FQRS波检测准确度可达到97.9%。另外,该方法具有导联结构简单和计算复杂度低的优点,可适用于要求低功耗的便携式测量场合。其次,研究基于腹部多通道和胸部多通道的胎儿心电信号自适应提取新方法。传统的自适应噪声抵消器采用腹部单通道时会导致提取到的胎儿心电信号缺失部分信息,进而影响胎儿心电信号QRS波检测准确度。针对这一问题,本文寻求合理增加腹部通道信息,并通过线性结合器实现它们的自适应线性组合,进而提供最优的原始通道输入,结合自适应噪声抵消器结构,提出一种基于腹部多通道和胸部多通道的胎儿心电信号自适应提取新方法。该方法采用带约束条件的RLS算法优化原始通道中线性结合器的系数,采用LMS算法和最速下降法更新参考通道中线性和非线性滤波器的权值。针对两种临床PNIFECG数据库和DaISy数据库,通过选择不同的腹部通道数目,分别利用与FQRS位置有关的统计性能指标和提取后的胎儿心电信号的可视化波形这两个方面,来验证该提取方法的性能。特别是对于PNIFECG数据库的子数据库A,新方法获得的FQRS波检测准确度最高为99.0%。该新方法具有检测准确度高和计算量相对较低的优点,适用于长期的连续胎儿心电监护场合。最后,研究基于自适应傅里叶分析器的胎儿心电信号去噪方法。上述研究的胎儿心电信号自适应提取方法,旨在通过抑制腹部混合心电信号中的母体心电成分实现胎儿心电信号的分离。但分离后的胎儿心电信号仍残留肌电干扰、少量的母体心电成分等噪声,需要对其去噪处理以获得更为清晰的胎儿心电信号,以为后续的胎儿心电信号波形分析提供可靠的参考。通过对提取到的胎儿心电信号进行频谱分析后发现,该信号具有非平稳和伪周期性的特点,它主要表现为若干个低频离散正余弦信号的叠加。针对该信号的这个特点,传统的基于离散傅里叶逆变换（IDFT）的去噪方法,通过选择合理的频谱能量阈值,保留该信号中主要频率分量,实现胎儿心电信号去噪。但该方法存在着保留信号局部特征和抑制噪声之间的矛盾,且难以应对胎儿心电信号在幅值和周期上的非平稳变化。因此,本文提出一种基于自适应傅里叶分析器的胎儿心电信号去噪方法,通过实时地跟踪胎儿心电信号主要频率成分的幅值和周期的变化,实现含噪胎儿心电信号的进一步去噪。仿真结果表明,新去噪方法不仅对非平稳变化的胎儿心电信号具有良好的跟踪性能,而且对提取后的含噪胎儿心电信号也具有良好的信号还原性,尤其是当FQRS波和MQRS波接近或重叠时,新去噪方法仍能够恢复出FQRS波。针对临床PNIFECG数据库和DaISy数据库进行测试,实验结果表明,新去噪方法从去噪后的胎儿心电信号的可视化波形和基于特征值分析和互相关系数的信噪比两个方面,较传统的基于IDFT的去噪方法,均体现了其优良的噪声抑制性能,获得了更清晰、信噪比更高的胎儿心电信号。特别是,针对DaISy数据库,新去噪方法获得的基于特征值分析和互相关系数的信噪比分别提升了6.25dB和6.73dB。该方法具有自适应的特点,与传统的基于IDFT去噪方法相比,其在信噪比较低的情况下仍具有优良的去噪性能,更具有广阔的临床应用前景。
陈燕玲[9]（2017）在《胎儿心电图检测分析胎儿心律失常的临床意义》文中研究指明目的:探讨胎儿心电图（FECG）对胎儿心律失常检测分析和诊断的临床意义。方法:选择2014年1月2015年1月在本院产检的孕妇中发现胎儿心律失常96例,综合孕妇病史和临床因素,结合B超检查,分析胎儿心电图,并追踪观察新生儿的心电图。结果:胎儿心电图检测诊断心律失常最多见为:胎儿心动过速,胎心早搏,胎儿心动过缓及不齐。结论:通过胎儿心电图对胎儿心律失常的检测分析和诊断,可以明确胎儿心律失常的分类,而及时发现胎儿宫内环境是否改变,如胎盘、羊水、脐带等因素导致胎儿宫内缺氧,窘迫,从而提醒临床医师及时干预治疗,减少剖宫产率,降低新生儿窒息发生,提高母婴安全。
代少华,陈浩刚,梁翠娟,陈艺英,陈惠颜[10]（2017）在《300例产前孕妇FECG的检查及临床分析》文中研究表明目的简述胎儿心电图（FECG）的操作分析及检查结果探讨FECG的临床应用价值。方法 300例正常孕妇进行常规FECG的检查,并记录分析。结果 300例孕妇进行产前常规FECG检查,成功293例,成功率为97.7%,293例中异常36例,异常率12.3%。异常的FECG中以ST段改变最多,ST段抬高5例与ST段压低15例,占55.6%。其次是FQRS振幅增宽6例、胎儿心动过速4例,占27.8%,其他异常共6例。36例FECG异常中,发现胎儿窘迫（宫内缺氧）24例（66.7%）,其次为胎儿发育迟缓（胎儿过小）8例（22.2%）与羊水过少6例（16.7%）,出现巨大儿2例（5.6%）,过期妊娠2例（5.6%）,无胎儿畸形。结论 FECG可详细的反应胎儿的各项参数,比如FECG的各波时值、振幅,可通过FECG来检查胎儿的状态,是否有宫内缺氧、心律不齐或心动加速,检查方法安全有效,在胎儿检查上具有重要的临床意义。
二、胎儿心电图的检查方法及临床意义（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、胎儿心电图的检查方法及临床意义（论文提纲范文）
（2）超声心动图联合心电图对妊娠中期心脏畸形胎儿的诊断价值（论文提纲范文）
| 前言 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 方法 |
| 1.3 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 胎儿心电图异常结果分析 |
| 2.2 80例胎儿超声心动图诊断结果与最终结局对比 |
| 2.3 80例胎儿心律失常不同检查的诊断结果对比 |
| 2.4 超声心动图联合心电图对妊娠中期心脏畸形胎儿的诊断价值分析 |
| 3 讨论 |
（3）高龄孕妇妊娠晚期行动态心电图检查的临床意义（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料： |
| 1.2 纳入与排除标准： |
| 1.3 方法： |
| 1.4 观察指标： |
| 1.5 统计学方法： |
| 2 结果 |
| 2.1 2组心电图异常发生率： |
| 2.2 2组心律失常类型比较： |
| 2.3 2组心电异常、心电正常孕妇妊娠结局情况： |
| 3 讨论 |
（4）心音心电信号处理的神经网络方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 心音信号研究背景及意义 |
| 1.1.2 胎儿心电信号研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 心音信号算法概述 |
| 1.2.2 胎儿心电信号算法概述 |
| 1.3 本文的创新点与主要贡献 |
| 1.3.1 基于全局结构信息的神经网络序列标注算法 |
| 1.3.2 基于端到端时序特征表达的神经网络序列标注算法 |
| 1.3.3 基于多尺度时序检测的神经网络分类算法 |
| 1.3.4 基于记忆门控编码及时序解码的神经网络序列标注算法 |
| 1.3.5 基于物联网的心音信号自动分析系统 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 基于全局结构信息的神经网络序列标注算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究动机 |
| 2.3 算法基础 |
| 2.3.1 心音包络特征 |
| 2.3.2 长短时记忆网络 |
| 2.4 全局结构信息心音分段网络 |
| 2.4.1 网络结构 |
| 2.4.2 网络训练 |
| 2.4.3 实现细节 |
| 2.5 实验的结果及分析 |
| 2.5.1 基准数据集 |
| 2.5.2 评价指标 |
| 2.5.3 算法对比 |
| 2.5.4 端效应及包络特征长度 |
| 2.5.5 消融实验及收敛性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于端到端时序特征表达的神经网络序列标注算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究动机及问题定义 |
| 3.2.1 研究动机 |
| 3.2.2 问题定义 |
| 3.3 端到端心音分段网络 |
| 3.3.1 网络结构 |
| 3.3.2 网络训练 |
| 3.4 实验的结果及分析 |
| 3.4.1 算法对比 |
| 3.4.2 消融实验 |
| 3.4.3 收敛性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于多尺度时序检测的神经网络分类算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究动机和问题定义 |
| 4.2.1 研究动机 |
| 4.2.2 问题定义 |
| 4.3 相关工作 |
| 4.4 多尺度时序检测心音分类网络 |
| 4.4.1 多尺度时序卷积 |
| 4.4.2 网络结构 |
| 4.4.3 网络训练 |
| 4.5 实验结果及分析 |
| 4.5.1 基准数据集 |
| 4.5.2 评价指标 |
| 4.5.3 心音分类任务算法对比 |
| 4.5.4 心音分段算法对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于记忆门控编码及时序解码的神经网络序列标注算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究动机 |
| 5.3 算法基础 |
| 5.3.1 门控线性单元 |
| 5.3.2 损失函数 |
| 5.4 编码器解码器时序标注网络 |
| 5.4.1 网络结构 |
| 5.4.2 算法损失函数 |
| 5.4.3 目标标签序列编码 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 基准数据集及预处理 |
| 5.5.2 评价指标 |
| 5.5.3 算法对比 |
| 5.5.4 消融实验 |
| 5.5.5 改进的损失函数 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果简介 |
| 致谢 |
（5）腹腔镜日间手术患儿围术期心电图的分析研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 材料和方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 英汉缩略词对照表 |
| 心电图在儿科学领域的应用现状及其价值与争议 综述 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 |
| 致谢 |
（6）433例胎儿心电图临床分析（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 检查方法 |
| 1.3 评定标准 |
| 1.4 统计学方法： |
| 2 结果 |
| 2.1 A组胎儿心电图结果 |
| 2.2 B组胎儿心电图结果 |
| 2.3 C组胎儿心电图结果 |
| 2.4 3组胎儿心电图结果的比较 |
| 3 讨论 |
（7）基于独立分量分析和非负矩阵分解的胎儿心电提取研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 胎儿心电信号提取的技术现状 |
| 1.4 本文主要研究的内容和组织结构 |
| 第二章 相关背景知识 |
| 2.1 心电信号基础知识 |
| 2.1.1 心电信号的产生机理与传播 |
| 2.1.2 心电图简介 |
| 2.2 胎儿心电信号的特性 |
| 2.3 胎儿心电图的临床应用 |
| 2.4 心电信号的数据来源介绍 |
| 2.4.1 模拟心电数据 |
| 2.4.2 MIT-BIH数据库 |
| 2.4.3 医院临床采集心电数据 |
| 2.5 胎儿心电处理技术 |
| 2.5.1 自适应噪声抵消 |
| 2.5.2 模板匹配 |
| 2.5.3 盲源分离 |
| 2.5.4 神经网络 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于独立分量分析的心电信号分离方法 |
| 3.1 心电信号的预处理 |
| 3.1.1 胎心电信号的干扰分析 |
| 3.1.2 滤波器 |
| 3.1.3 小波去噪 |
| 3.2 信息论和统计学的基础知识 |
| 3.3 独立分量分析的概况 |
| 3.4 ICA的分离原则 |
| 3.4.1 互信息最小化 |
| 3.4.2 最大似然估计 |
| 3.4.3 负熵极大化 |
| 3.5 ICA的优化算法 |
| 3.5.1 自然梯度与相对梯度算法 |
| 3.5.2 四阶盲辨识算法 |
| 3.5.3 雅可比算法 |
| 3.6 基于负熵极大值的FastICA算法 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于非负矩阵分解的胎儿心电信号处理方法 |
| 4.1 非负矩阵分解原理 |
| 4.1.1 非负矩阵分解简介 |
| 4.1.2 NMF的目标函数和迭代准则 |
| 4.2 收敛性证明 |
| 4.3 非负矩阵分解的算法实现 |
| 4.4 波峰检测及胎心率计算 |
| 4.5 算法性能评估指标 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 算法的仿真实验 |
| 5.1 Matlab模拟心电数据实验 |
| 5.1.1 模拟心电数据准备 |
| 5.1.2 模拟心电数据测试 |
| 5.1.3 对比分析 |
| 5.2 MIT数据库心电数据实验 |
| 5.2.1 数据准备 |
| 5.2.2 非侵入性胎儿心电数据库数据测试 |
| 5.2.3 结果分析 |
| 5.3 临床心电数据实验 |
| 5.3.1 数据采集 |
| 5.3.2 临床心电数据处理 |
| 5.3.3 结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（8）胎儿心电信号自适应提取若干关键方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要缩写和符号 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 胎儿心电信号简介 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 胎儿心电信号采集方法 |
| 1.3.2 现有的胎儿心电信号数据库 |
| 1.3.3 胎儿心电信号提取方法的研究现状 |
| 1.4 本研究领域存在的科学问题 |
| 1.5 论文的研究目标 |
| 1.6 论文的研究内容及组织结构 |
| 第2章 基于GFLANN非非线性自适应噪声抵消器的胎儿心电信号提取方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 母体心电信号传导至腹壁所经历的非线性问题描述 |
| 2.3 胎儿心电信号自适应提取原理 |
| 2.3.1 基于LMS算法的线性FIR滤波器 |
| 2.3.2 基于RLS算法的FIR滤波器 |
| 2.3.3 非线性Volterra滤波器 |
| 2.3.4 回声状态网络 |
| 2.4 基于非线性GFLANN的胎儿心电信号自适应提取方法 |
| 2.4.1 基于非线性GFLANN的自适应提取原理 |
| 2.4.2 GFLANN的快速算法 |
| 2.5 仿真和真实数据库 |
| 2.5.1 仿真数据库 |
| 2.5.2 真实数据库的选取 |
| 2.6 性能评价指标 |
| 2.7 仿真和实验结果及分析 |
| 2.7.1 基于仿真数据库的结果与分析 |
| 2.7.2 基于真实数据库的结果与分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 基于腹部多通道和胸部多通道的胎儿心电信号自适应提取新方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多原始通道和多参考通道的优化问题描述 |
| 3.3 提出的基于多通道的胎儿心电信号自适应提取新方法 |
| 3.3.1 胎儿心电信号自适应提取新方法的工作原理 |
| 3.3.2 原始通道中线性结合器的权值更新 |
| 3.3.3 参考通道滤波器的权值更新 |
| 3.4 真实数据库及性能评价指标 |
| 3.4.1 PNIFECG数据库 |
| 3.4.2 DaISy数据库 |
| 3.4.3 性能评价指标 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 基于PNIFECG数据库的结果与分析 |
| 3.5.2 基于DaISy数据库的结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于自适应傅里叶分析器的胎儿心电信号去噪方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 提取后的含噪胎儿心电信号在时域和频域中的特点 |
| 4.3 提出的基于自适应傅里叶分析器的去噪方法 |
| 4.3.1 传统的基于IDFT的胎儿心电信号去噪方法 |
| 4.3.2 基于自适应傅里叶分析器的去噪原理 |
| 4.3.3 自适应傅里叶分析器的性能验证 |
| 4.4 去噪方法性能评价指标 |
| 4.5 仿真结果与分析 |
| 4.5.1 针对非平稳变化的原始胎儿心电信号的跟踪性能验证 |
| 4.5.2 针对仿真数据库提取到的胎儿心电信号的去噪结果与分析 |
| 4.6 实验结果与分析 |
| 4.6.1 针对PNIFECG数据库得到的胎儿心电信号的去噪结果与分析 |
| 4.6.2 针对DaISy数据库得到的胎儿心电信号的去噪结果与分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）胎儿心电图检测分析胎儿心律失常的临床意义（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 仪器和方法 |
| 1.3 观察指标 |
| 2 结果 |
| 2.1 胎儿心律失常分布 |
| 2.2 胎儿心律失常分类 |
| 2.3 胎儿心律失常与宫内环境关系 |
| 2.4 胎儿心律失常与新生儿心电图关系 |
| 3 讨论 |
（10）300例产前孕妇FECG的检查及临床分析（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 胎儿心电图的操作与描记 |
| 1.3 评价标准 |
| 1.3.1 胎儿心电图检查成功标准 |
| 1.3.2 我国正常FECG的标准 |
| 1.3.3 我国异常FECG的标准 |
| 2 结果 |
| 2.1 FECG的异常表现情况 |
| 2.2 FECG异常的胎儿表现情况 |
| 3 讨论 |
| 3.1 胎儿心电图异常的原因及表现 |
| 3.2 如何保证FECG的准确率 |
四、胎儿心电图的检查方法及临床意义（论文参考文献）
- [1]超声心动图技术用于诊断胎儿心律失常的临床价值[J]. 吕信笑,杨章慧,杨崇泽,邵倩. 中国基层医药, 2022(03)
- [2]超声心动图联合心电图对妊娠中期心脏畸形胎儿的诊断价值[J]. 尚小轶,成品颖,杨静,罗晓婷,申方,孙敏,冯彪. 现代生物医学进展, 2021(21)
- [3]高龄孕妇妊娠晚期行动态心电图检查的临床意义[J]. 赵晋芳,陈林枝. 中国药物与临床, 2021(16)
- [4]心音心电信号处理的神经网络方法[D]. 陈尧. 四川大学, 2021(01)
- [5]腹腔镜日间手术患儿围术期心电图的分析研究[D]. 谢华浩. 西南医科大学, 2021(01)
- [6]433例胎儿心电图临床分析[J]. 黄丹丹,张平,林波,徐淑婷,肖淑珠. 中国产前诊断杂志(电子版), 2020(01)
- [7]基于独立分量分析和非负矩阵分解的胎儿心电提取研究[D]. 张雨昌. 广东工业大学, 2019(02)
- [8]胎儿心电信号自适应提取若干关键方法研究[D]. 马亚平. 哈尔滨工业大学, 2019(01)
- [9]胎儿心电图检测分析胎儿心律失常的临床意义[J]. 陈燕玲. 湖南师范大学学报(医学版), 2017(05)
- [10]300例产前孕妇FECG的检查及临床分析[J]. 代少华,陈浩刚,梁翠娟,陈艺英,陈惠颜. 中国实用医药, 2017(08)