CN111265237A - 基于邻近计算的胎儿胎心监护系统、设备及方法 - Google Patents

基于邻近计算的胎儿胎心监护系统、设备及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111265237A
CN111265237A CN202010107947.8A CN202010107947A CN111265237A CN 111265237 A CN111265237 A CN 111265237A CN 202010107947 A CN202010107947 A CN 202010107947A CN 111265237 A CN111265237 A CN 111265237A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fetal heart
data signals
positioning
module
fetal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010107947.8A
Other languages
English (en)
Inventor
张庆全
杨秦山
孙磊
Original Assignee
孙磊
张庆全
杨秦山
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 孙磊, 张庆全, 杨秦山 filed Critical 孙磊
Priority to CN202010107947.8A priority Critical patent/CN111265237A/zh
Publication of CN111265237A publication Critical patent/CN111265237A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B7/00—Instruments for auscultation
    • A61B7/02—Stethoscopes
    • A61B7/04—Electric stethoscopes
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A61B5/0004—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by the type of physiological signal transmitted
    • A61B5/0011—Foetal or obstetric data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02411—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate of foetuses
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A61B5/7207—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts
    • A61B5/7214—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts using signal cancellation, e.g. based on input of two identical physiological sensors spaced apart, or based on two signals derived from the same sensor, for different optical wavelengths
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2503/00—Evaluating a particular growth phase or type of persons or animals
    • A61B2503/02—Foetus

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Gynecology & Obstetrics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Reproductive Health (AREA)
  • Pregnancy & Childbirth (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

本发明提供了一种基于邻近计算的胎儿胎心监护系统、设备及方法，应用系统与硬件平台通信连接，获取胎心数据信号并传输至邻近计算模块，以及控制硬件平台工作。邻近计算模块对胎心数据信号进行胎心音和胎心率提取，根据胎心音进行胎心定位，并将胎心数据信号和所述定位结果传输至云计算平台，将定位结果返回给所述用户终端。云计算平台对胎心数据信号和所述定位结果进行案例分析。本发明以声音振动传感器代替多普勒超声探头，提高了胎心监护的准确性，提高准确性的同时，极大的降低了医疗成本；通过云端进行胎心定位和数据存储，同样也便于医护人员远程监控；通过云端可实现长时间的数据获取、实时检测，实现异常实时报告。

Description

基于邻近计算的胎儿胎心监护系统、设备及方法
技术领域
本发明涉及测量技术领域，具体地，涉及一种基于邻近计算的胎儿胎心监护系统、设备及方法。
背景技术
胎儿心音与成人心音在三个方面不同：
胎儿心率高于成人心率：成人心率介于60至100BPM[9]之间，但胎儿心率则为100至160BPM。因此，设计将需要在时域上提供更高的分辨率。
胎儿的心音包含更多的噪音：由于胎儿的心深深地埋在孕妇的腹部，因此胎儿的心音比成人的心音衰减得多。此外，胎儿心脏不如成年心脏强大，这使胎儿心脏听起来较不易听见。更糟的是，胎儿的血液循环和器官活动会给胎儿的心音带来噪音。因此，噪声消除对胎儿心脏监测系统是一个挑战。
胎儿心脏声源不固定：胎儿心脏的位置随着胎儿的成长而变化。对于健康的胎儿，胎儿心脏可以在怀孕的同一阶段位于多个可能的位置。但是，异常胎儿会经历突然的位置变化。因此，设计的胎儿心脏监护系统不仅需要考虑到提取胎心音，同时也要考虑到是否能够依据胎儿的不同位置的时候也能够有效的对方向与位置进行判断。
正如专利文献CN 208404632U公开的产科用超声多普勒胎心检测仪，现有技术中的胎心仪，都是基于多普勒超声波技术。虽然都期望实现高质量、高灵敏度、低功耗、低成本、对人体无伤害、操作简便的胎心仪，但是实际的产品中均存在的问题就是依靠超声波发射与接收来探测声音，以帮助用户寻找胎儿心跳。但是当胎儿心跳较微弱或者外界环境过于嘈杂时，胎儿心跳的寻找将越发困难，导致用户不能快速准确地找到胎儿胎心位置，听不到胎音。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供基于邻近计算的胎儿胎心监护系统、设备及方法。
根据本发明提供的一种基于邻近计算的胎儿胎心监护系统，包括：
硬件平台：包括声音振动传感器，采集胎心数据信号；
应用系统：与所述硬件平台通信连接，获取所述胎心数据信号并传输至邻近计算模块，以及控制所述硬件平台工作；
邻近计算模块：对所述胎心数据信号进行胎心音和胎心率提取，根据所述胎心音进行胎心定位，并将所述胎心数据信号和所述定位结果传输至云计算平台，将定位结果返回给所述应用系统；
云计算平台：对所述胎心数据信号和所述定位结果进行案例分析。
优选地，所述硬件平台包括：
声音振动传感器：采集胎心数据信号并传输至中央控制板；
中央控制板：将采集到的胎心数据信号传输至所述应用系统，以及执行从所述应用系统获取的控制命令。
优选地，所述声音振动传感器的数量为多个。
优选地，多个所述声音振动传感器构成声音振动传感器阵列。
优选地，所述应用系统包括：
通信模块：从所述硬件平台获取所述胎心数据信号，将经过控制模块压缩的胎心数据传输至所述邻近计算模块，从所述邻近计算模块获取所述定位结果；
控制模块：对获取的所述胎心数据信号进行压缩；
展示模块：显示所述胎心率以及所述定位结果。
优选地，所述云计算平台包括：
信号处理模块：根据所述胎心数据信号得到胎心音，并滤除所述胎心音中的噪声；
心率提取模块：从过滤后的胎心音中提取心率数据，得到胎心率；
胎心定位模块：根据胎心音进行胎心定位。
优选地，所述云计算平台将所述胎心数据信号以及所述定位结果存储到区块链。
优选地，所述声音振动传感器采集到的信号矩阵A(t)为：
Figure BDA0002389022030000021
数值矩阵A：
A＝XX′
X为采集信号，
Figure BDA0002389022030000031
上标′为共轭转置符号；
分析数值矩阵A的特征向量：
AU＝UA
其中，特征向量
Figure BDA0002389022030000032
是特征值
Figure BDA0002389022030000033
的排序结果，V为特征值对角矩阵；
将特征向量分为胎心信号特征向量T、孕妇心跳信号特征向量P和噪声信号特征向量E，
Figure BDA0002389022030000035
设置空间导引矩阵a和b，构造能量普函数P(ε,θ)：
Figure BDA0002389022030000034
K1、K2为0到1之间的加权系数；上标′为共轭转置符号，取使P(ε,θ)取峰值的ε,θ组合；
提取胎心信号：b′(θ)a′(ε)Aa(ε)b(θ)。
根据本发明提供的一种基于邻近计算的胎儿胎心监护设备，包括：
可穿戴设备：包括声音振动传感器，采集胎心数据信号；
用户终端：与所述可穿戴设备通信连接，获取所述胎心数据信号并传输至邻近计算模块，以及控制所述胎心仪工作；
邻近计算模块：对所述胎心数据信号进行胎心音和胎心率提取，根据所述胎心音进行胎心定位，并将所述胎心数据信号和所述定位结果传输至云计算平台，将定位结果返回给所述用户终端；
云计算平台：对所述胎心数据信号和所述定位结果进行案例分析。
优选地，采用上述的基于邻近计算的胎儿胎心监护系统进行胎心定位。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1)本发明以声音振动传感器代替多普勒超声探头，提高了胎心监护的准确性，提高准确性的同时，极大的降低了医疗成本；
2)通过云端进行胎心定位和数据存储，同样也便于医护人员远程监控；
3)通过可穿戴的结构、云端可实现长时间的数据获取、实时检测，实现异常实时报告。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明的胎儿胎心监护系统的结构示意图；
图2为本发明硬件平台的结构示意图；
图3为单个采集通道的结构示意图；
图4为单个采集通道的四个声敏单元组的结构示意图；
图5为传感器的剖视图；
图6为传感器结构层的示意图；
图7为胎心检测服饰的结构示意图；
图8为传感器的空间分布示意图；
图9为传感器的空间分布示意图；
图10为本发明的工作原理图；
图11为本发明的工作流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
如图1所示，本发明提供的一种胎儿胎心监护系统，包括：硬件平台、应用系统、邻近计算模块及云计算平台四个部分。
硬件平台包括声音振动传感器，用来采集胎心数据信号。应用系统与硬件平台通信连接，包括蓝牙连接或者数据线连接，获取胎心数据信号并传输至邻近计算模块，以及控制硬件平台工作。邻近计算模块对胎心数据信号进行胎心音和胎心率提取，根据胎心音进行胎心定位，并将所述胎心数据信号和所述定位结果传输至云计算平台，将定位结果返回给所述用户终端。云计算平台对所述胎心数据信号和所述定位结果进行案例分析。
如图2所示，硬件平台包括：声音振动传感器和中央控制板。
声音振动传感器采集胎心数据信号并传输至中央控制板，其数量为多个，构成阵列结构，可以采用压电式振动传感器。中央控制板将采集到的胎心数据信号传输至应用系统，以及执行从应用系统获取的控制命令。包括：微控制单元以及蓝牙芯片、USB/UART接口。目前硬件平台中传感器与中央控制板块(数据存储，蓝牙模块)是区分开来的，传感器的供电也由中央控制板中的电池提供。在具体的构造的时候，数据存储模块，以及电池可以依据需要移到传感器模块中与传感器模块同时封装。
本发明的应用系统包括：通信模块、控制模块和展示模块。通信模块从硬件平台获取胎心数据信号，将经过控制模块压缩的胎心数据传输至云计算平台，从云计算平台获取定位结果。控制模块对获取的胎心数据信号进行压缩。展示模块显示胎心率以及定位结果。
云计算平台包括：信号处理模块、心率提取模块和胎心定位模块。信号处理模块根据胎心数据信号得到胎心音，并滤除胎心音中的噪声。心率提取模块从过滤后的胎心音中提取心率数据，得到胎心率。胎心定位模块根据胎心音进行胎心定位。云计算平台将胎心数据信号以及定位结果存储到区块链，以便于数据存储和追溯，同时也便于医护人员监控，防止数据被篡改。
云计算平台还可以对利用获取的胎心数据信号不断训练神经网络模型，从而增加定位的准确性。
本发明还提供一种胎儿胎心监护设备，包括：
可穿戴设备，包括声音振动传感器，采集胎心数据信号。可穿戴设备包括要带、衣物等等，优选柔性材料，形成更加符合人穿戴的特征形态。目前的传感器可以成可替换的传感器，即多种传感器集合在一个传感器内或者是多个传感器分布在可穿戴设备上。即我们可以只使用单个传感器，或者是多个传感器聚合在单个传感器容器内。
用户终端，与硬件平台通信连接，获取胎心数据信号并传输至云计算平台，以及控制胎心仪工作。用户终端可以是手机、PAD等方便携带和使用的终端。胎心数据可以一部分在本地缓存后，通过可穿戴设备上的控制面板蓝牙模块链接到手机，与手机配对完成。这也可以是可穿戴设备与其它移动设备配对完成，例如智能音箱，智能手环，移动电脑，智能家用电器，WIFI路由器等，通过与这些设备的连接实现信息的传递。
云计算平台：对胎心数据信号进行胎心音和胎心率提取，根据胎心音进行胎心定位，并将定位结果返回给用户终端。
具体的，声音振动传感器为多维通道传感器的胎心检测传感器矩阵。包括多个传感器。每个传感器包括多个声敏单元组，如图3所示，每个声敏单元组包括多个声敏单元1。如图4所示的实施例中，16个声敏单元1分为四组，但本发明对此不做限制。多个声敏单元组采用差分测量，构成单个采集通道。
如图5所示，传感器为分层结构，包括：声耦合结构层11、传感器结构层12和声阻尼结构层13，传感器结构层12设置于声耦合结构层11与声阻尼结构层13之间。如图6所示，传感器结构层包括：隔声材料14和多个声敏单元1，隔声材料14填充在声敏单元1之间。
如图7、图8所示，多个传感器在空间上复合布局，在对采集到的信号进行后处理时，对多个传感器进行自组织分组，分别用于测量和降噪。
本发明提供的一种多维通道传感器的胎心检测传感器矩阵的信号处理方法，采用上述的多维通道传感器的胎心检测传感器矩阵，执行步骤包括：
1)每个声敏单元会接收到信号
Figure BDA0002389022030000061
2)每组声敏单元接收的信号为
Figure BDA0002389022030000062
假设单个采集通道有M组。不失一般性，我们这里选择M＝2。
3)每个采集通道的采集的信号为
Figure BDA0002389022030000063
完成一个差分测量。
4)单个采集通道得到信号
Figure BDA0002389022030000064
x是采集的时域信号。i是单个采集通道的编号。t时间序列编号。
5)复合传感器矩阵得到的信号为
Figure BDA0002389022030000065
6)根据采集信号
Figure BDA0002389022030000066
可以得到相关数值矩阵
A＝XX′
7)分析对称A矩阵的特征向量。
AU＝UV
特征值进行排列，数值最大的几个代表了几个主要声音信号的来源，一般情况下，孕妇心跳声、胎儿心跳声、以及环境噪声将产生数值最大的几个特征值。其中
Figure BDA0002389022030000067
Figure BDA0002389022030000068
是特征值的排序结果。其对于的特征向量，也构成了相应的信号、噪声空间。
8)主要三个信号源，胎心，孕妇心跳、以及环境噪声，他们之间是不相关信号。可以将特征向量列向量分为胎心信号特征向量、孕妇心跳信号特征向量、和噪声信号特征向量；
Figure BDA0002389022030000069
9)设置空间导引矩阵a和b,构造能量谱函数
Figure BDA0002389022030000071
使得上式P取峰值的ε,θ组合，给出了胎心信号的空间传播相对方向。
10)使用得到的空间导引矩阵信息，进行处理，有下式：
b′(θ)a′(ε)Aa(ε)b(θ)
11)这里提取了胎心信号而减弱了两类干扰信息
12)步骤(1)到(11)为自组织多入多出SMIMO(self-organization multiple-input multiple-output)采集处理方法。该方法会在采样时间段内重复使用多次。多次的结果会累积，以实现提高信噪比的目的。使用SMIMO的流程方法在图10中显示。
因为SMIMO的采用，孕妇可以在复杂噪声环境下使用发明的胎心测量设备。比如，工作中，和别人对话交流中，在外采购等等日常生活活动。这些活动中产生的以及面临的复杂噪声环境，对于一般测量设备而言是难解决。而SMIMO解决了在复杂环境中提取胎心信息的难题。
通过复合采集矩阵采集的信号，将用于基于胎心率的计算。完成多传感器的自组织功能，减弱背景噪声，减弱非胎心信号能量，输出结果是胎心率，胎心方位。实现这个目标使用了基于旋转噪声空间的信号处理技术。同时会实现多个传感器群的自组织。传感器的复合矩阵的自组织是通过算法实现的。这里的自组织一个典型的例子是靠近胎儿的几个传感器信号将集中用于提取胎儿胎心信息，而靠近母体心脏位置的多个传感器信号将集中用于提取母体心跳等信息，该信息将用来减弱相关的非胎心信号能量。而选择哪些传感器作为一个测量群，将由算法自动完成。无需人工选择。另一方面，这种自组织阵列，也使得孕妇佩戴多个传感器时，无需准确定位，传感器会自动适应。同时，对于胎儿的位置，也会自适应。不会因为胎儿移动了位置而无法捕捉到胎心信息。并且，因为人体态特征的变化带来的影响，也因为该技术的使用而可以实现广泛适应。
本发明还提供一种胎儿胎心监护方法，采用上述的胎儿胎心监护系统进行胎心定位。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其部分装置、模块、单元以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其部分装置、模块、单元以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置、模块、单元可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置、模块、单元也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置、模块、单元视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (10)

1.一种基于邻近计算的胎儿胎心监护系统，其特征在于，包括：
硬件平台：包括声音振动传感器，采集胎心数据信号；
应用系统：与所述硬件平台通信连接，获取所述胎心数据信号并传输至邻近计算模块，以及控制所述硬件平台工作；
邻近计算模块：对所述胎心数据信号进行胎心音和胎心率提取，根据所述胎心音进行胎心定位，并将所述胎心数据信号和所述定位结果传输至云计算平台，将定位结果返回给所述应用系统；
云计算平台：对所述胎心数据信号和所述定位结果进行案例分析。
2.根据权利要求1所述的基于邻近计算的胎儿胎心监护系统，其特征在于，所述硬件平台包括：
声音振动传感器：采集胎心数据信号并传输至中央控制板；
中央控制板：将采集到的胎心数据信号传输至所述应用系统，以及执行从所述应用系统获取的控制命令。
3.根据权利要求2所述的基于邻近计算的胎儿胎心监护系统，其特征在于，所述声音振动传感器的数量为多个。
4.根据权利要求3所述的基于邻近计算的胎儿胎心监护系统，其特征在于，多个所述声音振动传感器构成声音振动传感器阵列。
5.根据权利要求1所述的基于邻近计算的胎儿胎心监护系统，其特征在于，所述应用系统包括：
通信模块：从所述硬件平台获取所述胎心数据信号，将经过控制模块压缩的胎心数据传输至所述邻近计算模块，从所述邻近计算模块获取所述定位结果；
控制模块：对获取的所述胎心数据信号进行压缩；
展示模块：显示所述胎心率以及所述定位结果。
6.根据权利要求1所述的基于邻近计算的胎儿胎心监护系统，其特征在于，所述云计算平台包括：
信号处理模块：根据所述胎心数据信号得到胎心音，并滤除所述胎心音中的噪声；
心率提取模块：从过滤后的胎心音中提取心率数据，得到胎心率；
胎心定位模块：根据胎心音进行胎心定位。
7.根据权利要求1所述的基于邻近计算的胎儿胎心监护系统，其特征在于，所述云计算平台将所述胎心数据信号以及所述定位结果存储到区块链。
8.根据权利要求1所述的基于邻近计算的胎儿胎心监护系统，其特征在于，所述声音振动传感器采集到的信号矩阵A(t)为：
Figure FDA0002389022020000021
数值矩阵A：
A＝XX′
X为采集信号，
Figure FDA0002389022020000022
上标′为共轭转置符号；
分析数值矩阵A的特征向量：
AU＝UV
其中，特征向量
Figure FDA0002389022020000023
是特征值
Figure FDA0002389022020000024
的排序结果，V为特征值对角矩阵；
将特征向量分为胎心信号特征向量T、孕妇心跳信号特征向量P和噪声信号特征向量E，
Figure FDA0002389022020000026
设置空间导引矩阵a和b，构造能量普函数P(ε,θ)：
Figure FDA0002389022020000025
K1、K2为0到1之间的加权系数；上标′为共轭转置符号，取使P(ε,θ)取峰值的ε,θ组合；
提取胎心信号：b′(θ)a′(ε)Aa(ε)b(θ)。
9.一种基于邻近计算的胎儿胎心监护设备，其特征在于，包括：
可穿戴设备：包括声音振动传感器，采集胎心数据信号；
用户终端：与所述可穿戴设备通信连接，获取所述胎心数据信号并传输至邻近计算模块，以及控制所述胎心仪工作；
邻近计算模块：对所述胎心数据信号进行胎心音和胎心率提取，根据所述胎心音进行胎心定位，并将所述胎心数据信号和所述定位结果传输至云计算平台，将定位结果返回给所述用户终端；
云计算平台：对所述胎心数据信号和所述定位结果进行案例分析。
10.一种基于邻近计算的胎儿胎心监护方法，其特征在于，采用权利要求1所述的基于邻近计算的胎儿胎心监护系统进行胎心定位。
CN202010107947.8A 2020-02-21 2020-02-21 基于邻近计算的胎儿胎心监护系统、设备及方法 Pending CN111265237A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010107947.8A CN111265237A (zh) 2020-02-21 2020-02-21 基于邻近计算的胎儿胎心监护系统、设备及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010107947.8A CN111265237A (zh) 2020-02-21 2020-02-21 基于邻近计算的胎儿胎心监护系统、设备及方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111265237A true CN111265237A (zh) 2020-06-12

Family

ID=70991322

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010107947.8A Pending CN111265237A (zh) 2020-02-21 2020-02-21 基于邻近计算的胎儿胎心监护系统、设备及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111265237A (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105708498A (zh) * 2016-01-21 2016-06-29 黄华 一种智能胎心音监测仪及监测方法
CN105940445A (zh) * 2016-02-04 2016-09-14 曾新晓 一种语音通信系统及其方法
US20180296116A1 (en) * 2017-04-12 2018-10-18 Qinshan Yang System and method for fetal heartbeat sound monitoring and recording by propagation and spacial location analysis by a sensor matrix
CN109830245A (zh) * 2019-01-02 2019-05-31 北京大学 一种基于波束成形的多说话者语音分离方法及系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105708498A (zh) * 2016-01-21 2016-06-29 黄华 一种智能胎心音监测仪及监测方法
CN105940445A (zh) * 2016-02-04 2016-09-14 曾新晓 一种语音通信系统及其方法
US20180296116A1 (en) * 2017-04-12 2018-10-18 Qinshan Yang System and method for fetal heartbeat sound monitoring and recording by propagation and spacial location analysis by a sensor matrix
CN109830245A (zh) * 2019-01-02 2019-05-31 北京大学 一种基于波束成形的多说话者语音分离方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
YAO YAO等: "Paris：Passive and continuous fetal heart monitoring system", 《SMART HEALTH》 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104873186B (zh) 一种可穿戴的动脉检测装置及其数据处理方法
CN105286909B (zh) 一种可穿戴心音和心电特征信息采集及监控系统
CN104352226B (zh) 可穿戴式生命体征监测仪及监测方法
CN105249925B (zh) 一种中医脉象采集装置及降噪系统和降噪方法
CN102008300A (zh) 穿戴式多生理参数记录装置
CN104473628A (zh) 一种可穿戴的心音监护装置
CN107148305A (zh) 移动终端、辅助设备、血压测量系统及方法
Zhao et al. An IoT-based wearable system using accelerometers and machine learning for fetal movement monitoring
CN107440695A (zh) 生理信号感测装置
CN101627906A (zh) 便携式多参数健康监护系统
CN109464134A (zh) 脉搏监测装置及系统
CN106175678A (zh) 一种面向睡眠分析的无线心电监护方法、系统及监护衣
CN104361540A (zh) 基于网络医院的孕妇及胎儿体征信息管理系统及方法
CN102934998B (zh) 压力评估系统、舒缓压力控制系统和运动减压控制方法
CN107495939A (zh) 活体生物特征监控方法、装置以及系统
CN111265238A (zh) 基于多维通道信号处理的胎心监护系统、设备及方法
CN204542188U (zh) 基于多角度听诊器阵列的穿戴式胎心音采集装置
CN201847678U (zh) 腰带式无线心率检测装置
CN105392418B (zh) 一种血压检测装置及相关装置和通信系统
CN111317500B (zh) 基于胎心胎动信号的智能穿戴系统
CN111265240A (zh) 胎心监护仪及胎心测量方法
Haddab et al. Microcontroller-based system for electrogastrography monitoring through wireless transmission
CN111265237A (zh) 基于邻近计算的胎儿胎心监护系统、设备及方法
CN111265242A (zh) 胎儿胎心监护系统、设备及方法
CN111265243A (zh) 基于多维通道传感器的胎儿胎心监护系统、设备及方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200612

RJ01 Rejection of invention patent application after publication