CN110432884B - 基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评方法及系统，该方法的步骤为：进行胎心率曲线预处理；识别提取胎心率基线：预处理后的胎心率曲线进行频数分析，选取基准线；去除胎心率曲线中非基线片段并进行插值修复；基于统计学置信区间，统计前后向滤波法的初始值B0；胎心率曲线平滑处理，拟合胎心率基线；查找胎心率曲线中的胎心率最小值，设置迭代阈值，识别胎心率曲线中的胎心率减速区；计算胎心率减速区的面积值；设置面积阈值，比较胎心率减速区的面积值与面积阈值，测评胎儿状况。本发明能准确定位胎心率减速区的边界，准确计算出胎心率减速区面积，形成衡量胎心率减速的量化标准，能有效运用于胎儿状况测评。

Description

基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评方法及系统

技术领域

本发明涉及生物医学信号处理技术领域，具体涉及一种基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评方法及系统。

背景技术

胎儿监护是保障产妇和胎儿安全重要手段。其中，胎心率的变化体现中枢神经系统的功能状态，并且婴儿中枢神经系统是子宫内环境恶化后受损最严重的脏器，其一次受损，往往会使胎儿留下终生的后遗症。因此，研究胎心率的变化，对预测胎儿发育情况，保护胎儿在整个妊娠期的正常生长发育，直至安全分娩。是实现优生优育的重要手段。

胎心监护中，胎心率的减速可以直接反映胎儿的发育情况。临床研究表明，胎心率减速是判断胎儿宫内窘迫的重要依据，是判断胎儿早期缺氧的一种有效的评估参数，但临床上缺少一种综合描述胎心率减速变化的量化标准，更多的是依靠医护人员的专业能力和经验，缺乏一致性标准。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺陷与不足，本发明提供一种基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评方法及系统，能够准确定位胎心率减速区的边界，更加准确地计算出胎心率减速区面积，形成一种衡量胎心率减速的量化标准，能有效运用于胎儿状况测评。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明提供一种基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评方法，包括下述步骤：

S1：对胎心率曲线进行预处理；

S2：对胎心率基线进行识别提取：

S21：对预处理后的胎心率曲线进行频数分析，选取基准线；

S22：使用基准线对预处理后的胎心率曲线中非基线片段进行识别并去除；

S23：对去除非基线片段后的胎心率曲线进行插值修复处理；

S24：基于统计学置信区间，统计前后向滤波法的初始值B0；

S25：对胎心率曲线进行平滑处理，拟合胎心率基线L；

S3：查找胎心率曲线中的胎心率最小值，设置迭代阈值，识别胎心率曲线中的胎心率减速区；

S4：计算识别到的胎心率减速区的面积值；

S5：设置面积阈值，通过比较胎心率减速区的面积值与面积阈值，测评胎儿状况。

作为优选的技术方案，步骤S1所述对胎心率曲线进行预处理，具体步骤为：

S11：采用Lagrange插值法对胎心率曲线中的断线进行插值修复；

S12：采用拉依达准则对胎心率曲线中的坏值点进行识别并去除；

S13：采用Lagrange插值法对去除坏值后的胎心率曲线进行插值修复；

S14：采用五点三次滤波法对修复后的胎心率曲线进行平滑处理。

作为优选的技术方案，步骤S23所述对去除非基线片段后的胎心率曲线进行插值修复处理，所述插值修复处理采用Lagrange插值法。

作为优选的技术方案，步骤S24所述统计前后向滤波法的初始值B0，具体步骤为：

S241：计算处理后的胎心率曲线的平均值fhr_mean和标准差fhr_std；

S242：统计置信区间范围[fhr_mean-fhr_std，fhr_mean+fhr_std]内的胎心率数值的频数，选取频数最高的一项选定为基值P；

S243：使用置信区间范围[fhr_mea-fhr_std，fhr_mean+fhr_std]内的胎心率数值对前后向滤波的初始值B0进行迭代处理，迭代公式如下：

B₀＝k₁×B₀+k₂×P

其中，k₁＝0.05，k₂＝0.95，迭代次数为样本区间的长度N，i∈[1,N]。

作为优选的技术方案，步骤S25所述对胎心率曲线进行平滑处理，拟合胎心率基线L，所述平滑处理采用前后向滤波法，前后向滤波法公式为：

B_i＝0.95×B_i-1+0.05×B_i

B_i＝0.95×B_i+1+0.05×B_i

其中，B_i为当前胎心率数值，B_i-1，B_i+1分别为当前胎心率的前后值。

作为优选的技术方案，步骤S3所述的识别胎心率曲线中的胎心率减速区，具体步骤为：

S31：查找胎心率曲线中胎心率点，所述胎心率点FHR选取的范围值为：

FHR≤L-1.5，在所述胎心率点FHR后N时间段内搜索胎心率最小值，记录最小值fhr_k和发生时间k；

S32：设置迭代阈值a,b；

S33：在发生时间k前N时间内搜索是否存在减速区起始点STA，所述减速区起始点STA范围为：STA≥L-a，若存在减速区起始点STA，记录减速区起始点发生时间k_sta；在发生时间k后N时间内搜索是否存在减速区终止点END，所述减速区终止点END范围为：END≥L-a，若存在减速区终止点END，记录减速区终止点发生时间k_end；如果不存在，则执行步骤S32；

S34：计算时间差：k_d＝k_end-k_sta，若时间差大于时间阈值T，则边界范围[k_sta，k_end]内区域为胎心率减速区。

作为优选的技术方案，步骤S4所述计算识别到的胎心率减速区的面积值，采用有效积分统计胎心率减速区面积FHRDA，计算公式为：

其中，FHR_dec(i)为减速区内的胎心率数值，FHR_base为基线，N为减速区内的采样点数，i∈[1,2…N],f_s为信号的采样率。

作为优选的技术方案，在步骤S5中所述设置面积阈值，具体步骤为：

采集胎心率样本数据集与胎儿状况测评结果样本集；

结合胎心率基线，对胎心率样本数据集的减速区面积和胎儿状况测评结果样本集进行统计学分析，结合ROC曲线和约登指数统计面积阈值；

通过比较胎心率减速区的面积值与面积阈值，测评胎儿状况。

本发明还提供一种基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评系统，包括：胎心率曲线预处理模块、胎心率基线识别提取模块、胎心率减速区识别模块、胎心率减速区面积计算模块和胎儿状况测评模块；

所述胎心率曲线预处理模块用于对胎心率曲线的断线进行插值修复，去除坏点值并进行插值修复，对修复后的胎心率进行平滑处理；

所述胎心率基线识别提取模块用于对预处理后的胎心率曲线选取基准线，去除非基线片断并进行插值修复，统计前后向滤波法的初始值后平滑处理，拟合胎心率基线；

所述胎心率减速区识别模块用于识别出胎心率曲线中的胎心率减速区；

所述胎心率减速区面积计算模块用于计算识别到的胎心率减速区的面积值；

所述胎儿状况测评模块用于设置面积阈值，比较胎心率减速区的面积值与面积阈值，测评胎儿状况。

本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

(1)本发明采用迭代阈值替代现有技术中使用固定阈值对减速区进行识别，对胎心率减速区边界的定位更为准确。

(2)本发明采用有效积分的方法统计减速区的面积，计算结果更为准确。

(3)本发明设置迭代阈值，并识别胎心率曲线中的胎心率减速区，计算胎心率减速区的面积值，综合评估了胎心率减速的谷值、延时和频次，形成一种衡量胎心率减速的量化标准，能有效运用于胎儿状况测评。

附图说明

图1为本实施例基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评方法的流程示意图；

图2为本实施例基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评方法的胎心率曲线预处理前后对比图；

图3为本实施例基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评方法的胎心率基线提取效果示意图；

图4为本实施例基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评方法的胎心率减速区识别效果示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例

如图1所示，本实施例提供一种基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评方法，包括下述步骤：

S1、如图2所示，对胎心率信号进行预处理；

具体步骤为：

S11、使用Lagrange插值法对胎心率曲线中的断线进行插值修复；

S12、使用拉依达准则对胎心率曲线中的坏值点进行识别并去除；

S13、使用Lagrange插值法对去除坏值后的胎心率曲线进行插值修复；

S14、使用五点三次滤波法对修复后的胎心率进行平滑；

S2、如图3所示，对胎心率基线进行识别提取；

S21、对预处理后的胎心率曲线进行频数分析，选取基准线；

S22、使用基准线对预处理后的胎心率曲线中非基线片段进行识别并去除；

S23、使用Lagrange插值法对去除非基线片段后的胎心率曲线进行插值修复处理；

S24、基于统计学置信区间，统计前后向滤波法的初始值B0，在本实施例中，统计前后向滤波的初值是了寻找一个最优的B0，参与信号平滑处理过程；

S241、计算处理后的胎心率曲线的平均值fhr_mean和标准差fhr_std；

S242、统计置信区间范围[fhr_mean-fhr_std，fhr_mean+fhr_std]内的胎心率数值的频数，选取频数最高的一项选定为基值P；

S243、使用置信区间范围[fhr_mean-fhr_std，fhr_mean+fhr_std]内的胎心率数值对前后向滤波的初始值B0进行迭代处理，迭代公式如下：

B₀＝k₁×B₀+k₂×P

其中，k₁＝0.05，k₂＝0.95，迭代次数为样本区间的长度N，i∈[1,N]；

S25、对处理后胎心率曲线使用前后向滤波法进行平滑，拟合胎心率基线L；

前后向滤波法公式如下：

B_i＝0.95×B_i-1+0.05×B_i

B_i＝0.95×B_i+1+0.05×B_i

其中，B_i为当前胎心率数值，B_i-1，B_i+1分别为当前胎心率的前后值；

S3、如图4所示，识别胎心率减速区，以小于L-15(bpm)点后的谷值点为准，向前搜索大于基线值减a的值为减速区起始点，向后搜索大于基线值减b的值为减速区的终止点，这两点间的时间差为减速持续时间；

S31、查找胎心率曲线中胎心率点，所述胎心率点FHR选取的范围值为：

FHR≤L-1.5，在所述胎心率点后N时间段内搜索胎心率最小值，记录最小值fhr_k和发生时间k；

S32、设置迭代阈值a,b；

S33、在发生时间k前N时间内搜索是否存在减速区起始点STA，所述减速区起始点STA范围为：STA≥L-a，若存在减速区起始点STA，记录减速区起始点发生时间k_sta；在发生时间k后N时间内搜索是否存在减速区终止点END，所述减速区终止点END范围为：END≥L-a，若存在减速区终止点END，记录减速区终止点发生时间k_end；如果不存在，则执行步骤S32；

S34、计算时间差：k_d＝k_end-k_sta，若时间差大于时间阈值T，则边界范围[k_sta，k_end]内区域为胎心率减速区；

S4、计算识别到的胎心率减速区的面积值；

其具体为，根据步骤S3识别的胎心率减速区，使用有效积分的方法，统计胎心率减速区面积FHRDA，计算公式为如下所示：

其中，FHR_dec(i)为减速区内的胎心率数值，FHR_base为基线，N为减速区内的采样点数，i∈[1,2…N],f_s为信号的采样率；

S5、基于胎心率减速区面积，测评胎儿状况；

S51、设置面积阈值AREA_TV；

具体步骤为：

采集胎心率样本数据集与胎儿状况测评结果样本集，所述胎儿状况测评结果样本集为通过减速区面积与新生儿的脐动脉血分析结果做对比得到的样本集；

结合胎心率基线，对胎心率样本数据集的减速区面积和胎儿状况测评结果样本集进行统计学分析，结合ROC曲线和约登指数统计面积阈值，衡量本实施例测评方法灵敏度和特异性；

通过比较胎心率减速区的面积值与面积阈值，测评胎儿状况。

本实施例还提供一种基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评系统，包括：胎心率曲线预处理模块、胎心率基线识别提取模块、胎心率减速区识别模块、胎心率减速区面积计算模块和胎儿状况测评模块；

所述胎心率曲线预处理模块用于对胎心率曲线的断线进行插值修复，去除坏点值并进行插值修复，对修复后的胎心率进行平滑处理；所述胎心率基线识别提取模块用于对预处理后的胎心率曲线选取基准线，去除非基线片断并进行插值修复，统计前后向滤波法的初始值后平滑处理，拟合胎心率基线；所述胎心率减速区识别模块用于识别出胎心率曲线中的胎心率减速区；所述胎心率减速区面积计算模块用于计算识别到的胎心率减速区的面积值；所述胎儿状况测评模块用于设置面积阈值，比较胎心率减速区的面积值与面积阈值，测评胎儿状况。

本实施例能够准确定位胎心率减速区的边界，更加准确地计算出胎心率减速区面积，形成一种衡量胎心率减速的量化标准，能有效运用于胎儿状况测评。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评系统，其特征在于，包括：胎心率曲线预处理模块、胎心率基线识别提取模块、胎心率减速区识别模块、胎心率减速区面积计算模块和胎儿状况测评模块；

所述胎心率曲线预处理模块用于对胎心率曲线的断线进行插值修复，去除坏点值并进行插值修复，对修复后的胎心率进行平滑处理；

所述胎心率基线识别提取模块用于对预处理后的胎心率曲线选取基准线，去除非基线片断并进行插值修复，统计前后向滤波法的初始值后平滑处理，拟合胎心率基线；

所述胎心率减速区识别模块用于识别出胎心率曲线中的胎心率减速区，具体步骤为：

查找胎心率曲线中胎心率点，所述胎心率点FHR选取的范围值为：

FHR≤L-1.5，在所述胎心率点FHR后N时间段内搜索胎心率最小值，记录最小值fhr_k和发生时间k；

设置迭代阈值a,b；

在发生时间k前N时间内搜索是否存在减速区起始点STA，所述减速区起始点STA范围为：STA≥L-a，若存在减速区起始点STA，记录减速区起始点发生时间k_sta；在发生时间k后N时间内搜索是否存在减速区终止点END，所述减速区终止点END范围为：END≥L-a，若存在减速区终止点END，记录减速区终止点发生时间k_end；如果不存在，则执行设置迭代阈值a,b；

计算时间差：k_d＝k_end-k_sta，若时间差大于时间阈值T，则边界范围[k_sta，k_end]内区域为胎心率减速区；

所述胎心率减速区面积计算模块用于计算识别到的胎心率减速区的面积值，采用有效积分统计胎心率减速区面积FHRDA，计算公式为：

其中，FHR_dec(i)为减速区内的胎心率数值，FHR_base为基线，N为减速区内的采样点数，i∈[1,2…N],f_s为信号的采样率；

所述胎儿状况测评模块用于设置面积阈值，比较胎心率减速区的面积值与面积阈值，测评胎儿状况。

2.根据权利要求1所述的基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评系统，其特征在于，所述胎心率曲线预处理模块用于对胎心率曲线的断线进行插值修复，去除坏点值并进行插值修复，对修复后的胎心率进行平滑处理，具体步骤为：

S11：采用Lagrange插值法对胎心率曲线中的断线进行插值修复；

S12：采用拉依达准则对胎心率曲线中的坏值点进行识别并去除；

S13：采用Lagrange插值法对去除坏值后的胎心率曲线进行插值修复；

S14：采用五点三次滤波法对修复后的胎心率曲线进行平滑处理。

3.根据权利要求1所述的基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评系统，其特征在于，所述去除非基线片断并进行插值修复，所述插值修复处理采用Lagrange插值法。

4.根据权利要求1所述的基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评系统，其特征在于，所述统计前后向滤波法的初始值后平滑处理，拟合胎心率基线，具体步骤为：

S241：计算处理后的胎心率曲线的平均值fhr_mean和标准差fhr_std；

S242：统计置信区间范围[fhr_mean-fhr_std，fhr_mean+fhr_std]内的胎心率数值的频数，选取频数最高的一项选定为基值P；

S243：使用置信区间范围[fhr_mea-fhr_std，fhr_mean+fhr_std]内的胎心率数值对前后向滤波的初始值B0进行迭代处理，迭代公式如下：

B₀＝k₁×B₀+k₂×P

其中，k₁＝0.05，k₂＝0.95，迭代次数为样本区间的长度N，i∈[1,N]；

所述平滑处理采用前后向滤波法，前后向滤波法公式为：

B_i＝0.95×B_i-1+0.05×B_i

B_i＝0.95×B_i+1+0.05×B_i

其中，B_i为当前胎心率数值，B_i-1，B_i+1分别为当前胎心率的前后值。

5.根据权利要求1所述的基于胎心率减速区面积的胎儿状况测评系统，其特征在于，所述胎儿状况测评模块用于设置面积阈值，具体步骤为：

采集胎心率样本数据集与胎儿状况测评结果样本集；

结合胎心率基线，对胎心率样本数据集的减速区面积和胎儿状况测评结果样本集进行统计学分析，结合ROC曲线和约登指数统计面积阈值；

通过比较胎心率减速区的面积值与面积阈值，测评胎儿状况。

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