[發明專利]一種針對超聲多普勒胎心信號的質量評估方法

有效

• 申請號: 202010211583.8
• 申請日: 2020-03-24
• 公開（公告）號: CN111407315B
• 公開（公告）日: 2023-04-14
• 發明（設計）人: 黃海;姚劍;季晨鵬;劉楚琦
• 申請（專利權）人: 浙江大學溫州研究院
• 主分類號: A61B8/02
• 分類號: A61B8/02;A61B5/00
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224
• 代理人: 王琛

1.一種針對超聲多普勒胎心信號的質量評估方法，包括如下步驟：

(1)獲取大量的胎心信號，人工對這些胎心信號進行質量分級并為每一胎心信號打上等級標簽；

(2)計算提取每一胎心信號的周期性特征量，具體實現過程如下：

2.1對胎心信號進行預處理，包括全波整流、帶通濾波以及歸一化處理；

2.2通過以下公式計算預處理后胎心信號的自相關函數；

或

其中：R_xx(m)為第m時刻胎心信號的自相關函數值，N為胎心信號的長度，x(n)為第n時刻的胎心信號幅值，x(n+m)為第n+m時刻的胎心信號幅值，X(k)為胎心信號的離散傅里葉變換結果即第k個頻率點的幅值，j為虛數單位；

2.3提取自相關函數的最大值S_max、最小值S_min和平均值S_aver，進而根據以下公式計算出胎心信號的周期性特征量S；

(3)計算提取每一胎心信號的能量分布特征量，具體實現過程如下：

3.1通過以下公式計算確定胎心信號的變異系數曲線；

其中：Cv(n)為第n時刻的胎心信號變異系數，σ(n)為第n個滑動窗內的胎心信號標準差，μ(n)為第n個滑動窗內的胎心信號平均幅值，所有滑動窗的設定長度均相同且小于N，第n個滑動窗即以第n時刻為截止時刻，n為自然數且0≤n≤N-1；

3.2對所述變異系數曲線進行歸一化處理；

3.3在歸一化后變異系數曲線的取值范圍分成K個區間帶，進而統計曲線的直方圖，將各區間帶的頻數作為胎心信號的能量分布特征量，K為大于1的自然數；

(4)將胎心信號的等級標簽、周期性特征量和能量分布特征量組成作為樣本，每一胎心信號即對應一個樣本；將所有樣本分為訓練集和測試集且訓練集大于測試集，其中訓練集用于對BP神經網絡進行訓練，測試集用于對訓練得到的模型進行測試，并根據測試結果對模型參數進行微調以確立最終的質量評估模型；

利用訓練集樣本對BP神經網絡進行訓練，得到用于超聲多普勒胎心信號的質量評估模型，具體訓練過程如下：

4.1初始化構建一個由輸入層、隱藏層和輸出層組成的BP神經網絡；

4.2從訓練集中任取一樣本代入上述神經網絡計算得到對應關于胎心信號質量的輸出結果，計算該輸出結果與樣本中等級標簽對應真值之間的誤差；

4.3根據該誤差通過梯度下降法對BP神經網絡中輸入層與隱藏層之間以及隱藏層與輸出層之間的權重進行修正，進而從訓練集中任取下一樣本代入修正后的神經網絡；

4.4根據步驟4.2和4.3遍歷訓練集中的所有樣本，取誤差最小時所對應的神經網絡為質量評估模型；

(5)對于待評估的胎心信號，計算其周期性特征量和能量分布特征量，進而將這兩組特征輸入至質量評估模型中即可輸出得到該胎心信號對于各質量等級的置信度結果，取對應置信度最高的等級作為胎心信號的質量評估結果。

2.根據權利要求1所述的質量評估方法，其特征在于：所述步驟3.2中通過以下公式對變異系數曲線進行歸一化處理；

其中：Cv_norm(n)為第n時刻歸一化后的胎心信號變異系數，Cv_min為胎心信號變異系數曲線的最小值，Cv_max為胎心信號變異系數曲線的最大值。