[發(fā)明專利]基于模糊聚類算法的胎兒心率檢測(cè)方法與系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910085764.8
• 申請(qǐng)日: 2019-01-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109662727A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-04-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 謝勝利;張雨昌;蔡坤
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): A61B7/04
• 分類號(hào): A61B7/04;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 廣州專理知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44493
• 代理人: 譚昉

本發(fā)明涉及醫(yī)療電子和胎兒監(jiān)護(hù)領(lǐng)域，涉及基于模糊聚類算法的胎兒心率檢測(cè)方法與系統(tǒng)，方法包括：采集原始胎兒心音信號(hào)；對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理；提取倒譜特征作為特征參數(shù)；利用特征參數(shù)來(lái)訓(xùn)練模糊聚類模板庫(kù)；通過(guò)模糊聚類模板庫(kù)匹配出待測(cè)心音信號(hào)的最優(yōu)模板，得到待測(cè)心音信號(hào)的胎兒心率。本發(fā)明采用線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)提取倒譜特征作為特征參數(shù)后用來(lái)訓(xùn)練模糊聚類模板庫(kù)，得到胎兒心音信號(hào)對(duì)應(yīng)的瞬時(shí)心率，通過(guò)模板庫(kù)不斷訓(xùn)練產(chǎn)生更優(yōu)的模板，再利用最優(yōu)模板匹配得到待測(cè)心音信號(hào)屬于哪類胎心率，最終得到待測(cè)心音的胎心率。模糊聚類算法能將數(shù)據(jù)集較“分明”的劃分，對(duì)倒譜特征和參數(shù)設(shè)置能很好地容差并實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)聚類，檢測(cè)更準(zhǔn)確和有效。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及醫(yī)療電子和胎兒監(jiān)護(hù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于模糊聚類算法的胎兒心率檢測(cè)方法與系統(tǒng)。

背景技術(shù)

心音信號(hào)是人體非常典型的生物醫(yī)療信號(hào)，在某種程度上可以檢測(cè)出與心臟相關(guān)的疾病。在圍產(chǎn)期階段對(duì)孕婦體內(nèi)胎兒進(jìn)行胎心監(jiān)護(hù)，可了解到胎兒的宮內(nèi)情況，做出預(yù)防，并診斷出胎兒窘迫的原因，比如臍帶扭轉(zhuǎn)、臍帶繞頸、胎兒貧血、胎兒畸形等，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)科臨床胎兒智能監(jiān)護(hù)，保障孕婦和胎兒的生命安全，因此，大部分的醫(yī)院將胎心監(jiān)護(hù)作為胎兒最基本的檢測(cè)手段。胎心監(jiān)護(hù)評(píng)價(jià)的依據(jù)主要是胎兒心率和宮內(nèi)壓力這兩個(gè)主要指標(biāo)，故胎兒心率的檢測(cè)識(shí)別就顯得尤為重要了。

當(dāng)前對(duì)胎兒心率檢測(cè)的方法主要：

(1)基于胎兒心電信號(hào)來(lái)計(jì)算瞬時(shí)心率，這種方式主要是通過(guò)母體腹部采集到的混合心電信號(hào)來(lái)進(jìn)行分析計(jì)算心率，但由于采集到的信號(hào)是胎兒和母親的重疊心電信號(hào)，且?jiàn)A雜各種噪聲污染，使得微弱的胎兒心電分離的難度更大，錯(cuò)誤率較高。

(2)基于小波變換方法來(lái)提取胎兒心率，因小波變換分析在高頻段上時(shí)間分辨率會(huì)較高，在低頻段會(huì)較低的特性，很難精準(zhǔn)反映地到某些頻率點(diǎn)上的信息，得到的頻譜圖較粗糙，識(shí)別效果不佳。

綜上所述，當(dāng)前缺乏一種有效的方式來(lái)準(zhǔn)確檢測(cè)出胎兒心率。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的實(shí)施方式旨在至少解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問(wèn)題之一。為此，本發(fā)明的實(shí)施方式需要提供一種基于模糊聚類算法的胎兒心率檢測(cè)方法與系統(tǒng)。

本發(fā)明實(shí)施方式的一種基于模糊聚類算法的胎兒心率檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，采集原始的胎兒心音信號(hào)；

步驟2，對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理；

步驟3，對(duì)預(yù)處理后的心音信號(hào)提取倒譜特征作為特征參數(shù)；

步驟4，利用特征參數(shù)來(lái)訓(xùn)練模糊聚類模板庫(kù)；

步驟5，通過(guò)模糊聚類模板庫(kù)匹配出待測(cè)胎兒心音信號(hào)的最優(yōu)模板，得到待測(cè)胎兒心音信號(hào)的胎兒心率。

一種實(shí)施方式中，步驟2包括：對(duì)心音信號(hào)先進(jìn)行低通濾波和帶通濾波處理，再進(jìn)行濾波放大和數(shù)據(jù)歸一化處理，得到預(yù)處理后的心音信號(hào)。

一種實(shí)施方式中，步驟3包括：采用線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)對(duì)預(yù)處理后的心音信號(hào)提取倒譜特征作為特征參數(shù)。

一種實(shí)施方式中，步驟4包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的模板庫(kù)模型的定義公式，利用特征參數(shù)通過(guò)模糊C均值算法的迭代結(jié)果尋求估計(jì)參數(shù)的最優(yōu)解直至滿足終止條件，獲得代價(jià)函數(shù)收斂的最優(yōu)點(diǎn)來(lái)使模糊聚類模板庫(kù)產(chǎn)生符合要求的模板。

一種實(shí)施方式中，模板庫(kù)模型的定義公式為：

其中，θ和U滿足約束條件：

u_ij∈[0,1],i＝1,...,N,j＝1,...,m