JP2016530019A - 母体腹部のecg記録からの胎児心拍数の抽出 - Google Patents
母体腹部のecg記録からの胎児心拍数の抽出 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016530019A JP2016530019A JP2016539649A JP2016539649A JP2016530019A JP 2016530019 A JP2016530019 A JP 2016530019A JP 2016539649 A JP2016539649 A JP 2016539649A JP 2016539649 A JP2016539649 A JP 2016539649A JP 2016530019 A JP2016530019 A JP 2016530019A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- peak
- maternal
- signal
- ecg
- 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.)
- Granted
Links
- 230000008774 maternal effect Effects 0.000 title claims abstract description 135
- 210000002458 fetal heart Anatomy 0.000 title claims abstract description 48
- 230000003187 abdominal effect Effects 0.000 title claims abstract description 16
- 238000000605 extraction Methods 0.000 title claims description 19
- 230000001605 fetal effect Effects 0.000 claims abstract description 98
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 claims abstract description 81
- 239000000872 buffer Substances 0.000 claims abstract description 68
- 239000012634 fragment Substances 0.000 claims abstract description 37
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 32
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 84
- 238000002565 electrocardiography Methods 0.000 claims description 26
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 24
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims 5
- 239000000463 material Substances 0.000 claims 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 25
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 15
- 230000010247 heart contraction Effects 0.000 description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 8
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 7
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 6
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 6
- 210000004761 scalp Anatomy 0.000 description 6
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 4
- 208000028831 congenital heart disease Diseases 0.000 description 4
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 4
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 3
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 3
- 210000003754 fetus Anatomy 0.000 description 3
- 208000032170 Congenital Abnormalities Diseases 0.000 description 2
- 208000002330 Congenital Heart Defects Diseases 0.000 description 2
- 206010010356 Congenital anomaly Diseases 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 2
- 230000007698 birth defect Effects 0.000 description 2
- 230000007177 brain activity Effects 0.000 description 2
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 2
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000003064 k means clustering Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000035935 pregnancy Effects 0.000 description 2
- 230000010349 pulsation Effects 0.000 description 2
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 206010003658 Atrial Fibrillation Diseases 0.000 description 1
- 206010015856 Extrasystoles Diseases 0.000 description 1
- 206010016847 Foetal arrhythmia Diseases 0.000 description 1
- 206010019273 Heart disease congenital Diseases 0.000 description 1
- 206010021143 Hypoxia Diseases 0.000 description 1
- 208000026350 Inborn Genetic disease Diseases 0.000 description 1
- 208000036029 Uterine contractions during pregnancy Diseases 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000001746 atrial effect Effects 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 208000016361 genetic disease Diseases 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000004217 heart function Effects 0.000 description 1
- 230000007954 hypoxia Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 208000028867 ischemia Diseases 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000009597 pregnancy test Methods 0.000 description 1
- 238000000718 qrs complex Methods 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 1
- 230000007847 structural defect Effects 0.000 description 1
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 210000003954 umbilical cord Anatomy 0.000 description 1
- 210000004291 uterus Anatomy 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
- 230000002861 ventricular Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
- A61B5/02—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
- A61B5/0255—Recording instruments specially adapted therefor
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/344—Foetal cardiography
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
- A61B5/352—Detecting R peaks, e.g. for synchronising diagnostic apparatus; Estimating R-R interval
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
- A61B5/366—Detecting abnormal QRS complex, e.g. widening
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/43—Detecting, measuring or recording for evaluating the reproductive systems
- A61B5/4306—Detecting, measuring or recording for evaluating the reproductive systems for evaluating the female reproductive systems, e.g. gynaecological evaluations
- A61B5/4343—Pregnancy and labour monitoring, e.g. for labour onset detection
- A61B5/4362—Assessing foetal parameters
-
- 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
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7253—Details of waveform analysis characterised by using transforms
-
- 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
- A61B5/02405—Determining heart rate variability
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/327—Generation of artificial ECG signals based on measured signals, e.g. to compensate for missing leads
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
- A61B5/364—Detecting abnormal ECG interval, e.g. extrasystoles, ectopic heartbeats
-
- 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
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/725—Details of waveform analysis using specific filters therefor, e.g. Kalman or adaptive filters
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Pregnancy & Childbirth (AREA)
- Gynecology & Obstetrics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Pediatric Medicine (AREA)
- Reproductive Health (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Abstract
Description
図3及び4は、図1のS102のサブステップ又はサブモジュールを示す。
ステップ又はモジュールS102の自動補正の後、信号は、上述されたようにS104でスタックされる。ステップS106で、スタックされたバッファは、主成分分析(PCA)又は正投影によって部分的にフィルタをかけられる。この項はPCAについて説明する。
正投影は、胎児の脳磁図(fMEG;fetal Magnetoencephalogram)からの母体及び胎児の心磁図(MCG;magnetocardiogram)の減衰において使用されており、グラム・シュミット直交法に基づく。図2のステップ又はモジュールS106において、OPは、母体寄与を除去するよう、スタックされたマトリクスMに適用される。すなわち、OP及びPCAの両方において、データは、最初にステップ又はモジュールS104においてスタックされる。マトリクスMが最大の振幅に達するデータ点は、mが母体QRS群の数であるとして、次元m×1の第1母体ECG信号空間ベクトルとして選択される。最大振幅の信号空間ベクトルの選択は、二乗平均平方根(rms)推定に基づくことができる。このベクトルは、マトリクスMから投射される。プロシージャは、次いで、残りに対して繰り返され、そして、次の信号空間ベクトルは選択され、投影され、以降同様である。ベクトル選択プロシージャは、残りが指定された閾値、例えば、rmsノイズ推定の倍数を下回る場合に中止される。PCAと同様に、母体寄与が除去されたマトリクスMは、胎児ECGを与えるようアンスタックされる。
図2のステップ又はモジュールS108のPCA方法のサブステップは、図13において示されている。
チャネルの最良の組み合わせ又はチャネルの極性(Rピークの方向)は、記録の間で相違し得る。Rピークを検出するよう、基本的なピーク検出器は、最初に、チャネルと極性との種々の組み合わせに適用される。種々の組み合わせは、検出されたピークの数及び心拍数のばらつきに基づき順位付けされる。最多ピークが検出され且つ心拍数のばらつきが最小であるチャネルの組み合わせは、当確の組み合わせに指名され、そのピークは、次いで、胎児QRS位置として出力される。チャネルのとり得る組み合わせは:
a×ch1+b×ch2+c×ch3+d×ch4
である。a、b、c及びdは、少なくとも1つのチャネルが使用されるべきであるから[a,b,c,d]=[0,0,0,0]除いて、80個の起こり得る一意の組み合わせを4チャネルシステムについてもたらすよう、0、1及び−1の値をとることができる。先行の係数は、Rピークが上向きか又は下向きかどうか(チャネルの極性)が知られていないので、1及び−1であり得る。チャネルのいくつかの極性に関して信頼できるならば、とり得る組み合わせの組を減らすことが可能である。ピーク検出は、チャネルの夫々の組み合わせに対して行われる。異なる組み合わせを順位付けするよう、検出されるピークの数及び結果として得られる心拍数のばらつき(RRインターバルの標準偏差)が測定される。不適切な極性が使用される場合、又はSNRが悪いチャネルしか使用されない場合、結果として得られるピークの数及び心拍数のばらつきは、不良である可能性が高い。当確の組み合わせは、生理学的制約に従って、検出されるピークの数が多く且つ心拍数のばらつきが低いべきである。そのような制約は、母体及び胎児の心拍について相違してよい。図20は、この技術の例及びいかにしてチャネル組み合わせの順位付けが行われるかを示す。図20における夫々の点128は、最良適合線の上に投射されている。最も高く投射された大きさを生じるチャネル組み合わせ130が当確の組み合わせである。この特定の記録において、チャネルの最良の組み合わせは(Ch1+Ch2+Ch3−Ch4)であり、全てのチャネルがより良いピーク検出に寄与することを意味する。チャネル3はSNRが低いが、依然として何らかの有用な情報を提供する。混合からチャネル3を除くことは、2番目の良い解決法を提供する。最良の解決法は、チャネル4の極性を逆にする。
1)欠けている拍動は、RRインターバルが記録全体のメジアンRRインターバルの1.3倍よりも大きい場合に識別される。1つ以上の新しい拍動は、次いで、隣接するピーク内で等しく広げられて位置される。
マージfQRSは、単一チャネル又は方法が全ての状況において最良でないという事実に対処するよう設計される。複数のソースからの提案されるfQRS位置のリストを考えると、マージfQRSは、ありそうなfQRS群を決定するために変形ボーティングルーチンを実施し、次いで、欠けていそうな群及び置き場所を誤った群について解析する。アルゴリズムにおける最初のステップは、ECG記録と同じ存続期間(例えば、夫々1分)の零充てんベクトルを生成することである。夫々の入力拍動リストは、最大の確実性を持った拍動が選択され、その信頼メトリックがベクトルに加えられるプロセスを通じて、順に考慮される。選択された拍動は、拍動がなくなるまでチャネルのリストから削除され、次のリストは、同じようにしてベクトルに加えられる。強い胎児の心臓収縮が複数のチャネルによって記録されるべきであり、故に、対応するビンにおける寄与が加わるべきである。タイミング変動に対処するよう、信号は、更なる解析の前にガウス窓によってフィルタをかけられる。次のステップは、第1段階として進められ、記録における最も高いピークが、群の最も高い信頼の位置として保持され、最初に選択され、その時間がリストに加えられ、それを囲む領域は零に設定される。次に高いピークは選択され、同様に加えられる。このプロセスは、最大ピークが当初の最大値の50%未満になるまで繰り返す。その時点後、適応的なルールに基づいたfQRSにおいて記載されたのと同様の充てん及びシフトのプロセスは、記録を生理学的統計値と一致させるために用いられる。
サンプルデータセットに対する3つの異なった技術の結果は、表1において示されている。それら3つのアルゴリズムの組み合わせは、トレーニングデータセットに対して改善された成績をもたらした。よって、3つの方法を融合することは、検証セットBに対して性能を改善すると期待され、実際に、改善された結果、すなわち、イベント4及び5について夫々52.49及び10.61をもたらした。方法は、PCA−PCA(PCA母体減衰、そして、PCAクラスタリングに基づいたfQRSが続く。)、PCA−適応(PCA母体減衰、そして、適応的なルールに基づいたfQRSが続く。)、及びOP−適応(OP母体減衰、そして、適応的なルールに基づいたfQRSが続く。)を使用した。提案される空間フィルタリング技術(PCA及びOP)は母体ECGを減衰するとはいえ、母体心臓の残留物のシナリオが依然としてある。胎児QRS位置の充てん及びシフトのプロセスは、生理学的である心拍数推定を生成するよう意図されている。しかし、これは、実際の胎児QRS位置を生成しないことがある。
Claims (20)
- コンピュータプロセッサにより少なくとも1つの母体信号から胎児心拍数を抽出するシステムであって、
患者に取り付けられているセンサから腹部ECG信号を受信し、
少なくとも1つの母体信号を母体信号バッファにおいて夫々記録しデジタル化し、
命令メモリに記憶されている命令を実行する
よう構成され、
前記命令メモリは、
前記母体信号バッファにおいて候補ピークを識別するピーク検出部と、
少なくとも1つの母体信号バッファを、夫々が少なくとも1つの候補ピークを含む複数の断片にスタックし分ける信号スタッカと、
前記母体信号バッファの前記複数の断片において母体QRS信号を識別し減衰させる空間フィルタであって、原胎児ECGバッファに記憶される原胎児ECG信号を生成するよう主成分分析及び正投射のうちの少なくとも1つを含む空間フィルタと、
主成分分析及びルールに基づいたfQRS抽出が後に続くピーク検出部のうちの少なくとも1つによって前記原胎児ECGバッファにおいてピークを識別する胎児QRS識別部と、
前記識別されたピークから前記胎児心拍数を計算しマージするマージ部と
を含む、システム。 - 候補ピークを識別する前記ピーク検出部は、
複数の極大を識別し、任意に、閾値を下回る導関数を有する極大を削除し、任意に、母体心拍数としての生理学的妥当性のために前記候補ピークの割合を確認すること
を含む、請求項1に記載のシステム。 - 前記デジタル化された母体信号は、
2〜50Hzの範囲での前記少なくとも1つの母体信号のバンドパスフィルタ、
前記母体信号を0.5秒のセグメントに分け、線形トレンドを除き、該トレンド除去されたセグメントを連結させること、並びに
フーリエ変換のパワースペクトルに基づく降順、ヒルベルト変換のパワーの降順、及び標準偏差の昇順で前記少なくとも1つの母体信号及び少なくとも1つの第2の母体信号を順位付けすること
のうちの少なくとも1つによって前処理される、請求項1に記載のシステム。 - 前記候補ピークは、前記少なくとも1つの母体信号及び少なくとも1つの第2の母体信号を含む複数の母体信号から、母体心拍数として生理学的にもっともらしい候補ピークを有するチャネルを選択し、該選択されたチャネルから、最も高く順位付けされたチャネルを識別することによって、自動補正され、
当該システムは、
少なくとも1つのチャネルが生理学的にもっともらしい場合には、候補ピークとして前記最も高く順位付けされたチャネルの候補ピークを用い、
チャネルが生理学的にもっともらしくない場合には、
セグメントを生成するよう複数のチャネルの夫々をセグメント化し、
前記セグメントにおいて第2の複数の候補ピークを自動検出し、
前記セグメントを連結させ、
前記第2の複数の候補ピークを候補ピークとして使用する
ことを更に含む、請求項1乃至3のうちいずれか一項に記載のシステム。 - 前記空間フィルタは、主成分分析を含み、前記母体QRS信号の識別及び減衰は、
前記断片をスタックし、
前記断片の平均を計算し、任意に、次の主成分のうちの1つ、2つ又は3つを計算し、
前記断片の平均を主要物質成分として識別し、任意に、前記次の1つ、2つ又は3つの主成分を他の物質成分として識別し、
前記主要物質成分を減衰させ、任意に、前記他の物質成分を減衰させる
ことを含む、請求項1に記載のシステム。 - 前記空間フィルタは、正投射を含み、前記母体QRS信号の識別及び減衰は、
前記複数の断片の最大振幅がバックグラウンドより小さくなるまで、
前記断片において最大ベクトルのノルムベクトルを抽出し、
直交化によって前記断片から前記ノルムベクトルを投影する
ことを繰り返すことを含む、請求項1に記載のシステム。 - 前記原胎児ECGバッファにおけるピークは、主成分分析によって識別され、該識別は、
零から前記原胎児ECGバッファの最大値までの複数の閾値を計算し、
前記複数の閾値の夫々について、複数の閾交差、該複数の閾交差の数、前記複数の閾交差の隣接する閾対どうしの間の複数のインターバル、閾交差の割合、及び前記複数のインターバルの標準偏差を識別し、
閾交差の生理学的にもっともらしくない割合に対応する閾値を削除し、
前記標準偏差に基づき閾値を選択し、低い標準偏差を選択し、前記複数の閾値のうちの少なくとも2つが同様の標準偏差を有する場合には、該少なくとも2つの閾値のうちの低い閾値を選択し、
前記選択された閾値に対応する夫々の閾交差について、該閾交差の周りに窓を構成し、複数の窓を形成し、
少なくとも第1の主成分及び任意に更なる主成分を識別するよう、前記複数の窓に対して主成分分析を実行し、
前記複数の窓を主成分分析空間に投じ掛け、該複数の窓を主成分分析空間へとクラスタ化し、クラスタにおける閾交差の数、閾交差の間の平均インターバル、及びクラスタにおける隣接する閾交差の間のインターバルの標準偏差に基づき複数のクラスタを比較して、最もありそうなクラスタを選択し、
前記最もありそうなクラスタにおいて夫々の閾交差に信頼表示を割り当て、該信頼表示は、当該閾交差に対応する窓が前記主成分分析空間において前記最もありそうなクラスタの中心からどれほど離れているかに基づき、
任意に、高い信頼表示を有する複数の閾交差を胎児心拍として選択し、
任意に、心拍としての前記閾交差の生理学的妥当性を評価することによって前記複数のクラスタを比較し、
任意に、前記原胎児ECGバッファから基線変動を除くよう、前記原胎児ECGバッファを処理する
ことを含む、請求項1に記載のシステム。 - 前記原胎児ECGにおけるピークの識別は、ルールに基づいたfQRS抽出が後に続くピーク検出部を用いることを含み、該識別は、
ピーク検出部によりピーク及びRRインターバルを識別し、
1.1から1.9の間であるミッシングピーク係数を乗じられた前記RRインターバルよりも大きいインターバルによって分けられる隣接するピークの対をミッシングピークとして識別し、
前記隣接するピークの対の間に拍子を挿入し、
第1のピーク、第2のピーク及び第3のピークを含む3つのピークの組を識別し、前記第1のピーク及び前記第2のピークは、RR×αであるインターバルによって分けられ、前記第2のピーク及び前記第3のピークは、RR×2−αであるインターバルによって分けられ、αは0.7から0.95の間又は1.05から1.3の間であり、
前記第1のピークと前記第2のピークとの間のインターバルがRRであり、前記第2のピークと前記第3のピークとの間のインターバルがRRであるように、前記3つの識別されたピークを動かす
ことを含む、請求項1に記載のシステム。 - 少なくとも1つの母体信号から胎児心拍数を抽出する方法であって、
少なくとも1つの母体信号を母体信号バッファにおいて夫々記録しデジタル化するステップと、
前記母体信号バッファにおいて候補ピークを識別するステップと、
少なくとも1つの母体信号バッファを、夫々が少なくとも1つの候補ピークを含む複数の断片に分けるステップと、
空間フィルタリングによって前記母体信号バッファの前記複数の断片において母体QRS信号を識別し減衰させるステップであって、前記空間フィルタリングは、原胎児ECGバッファに記憶される原胎児ECG信号を生成するよう主成分分析及び正投射のうちの少なくとも1つを含む、ステップと、
主成分分析及びルールに基づいたfQRS抽出が後に続くピーク検出部のうちの少なくとも1つによって前記原胎児ECGバッファにおいてピークを識別するステップと、
前記識別されたピークから前記胎児心拍数を計算するステップと
を有する方法。 - 前記候補ピークを識別するステップは、
複数の極大を識別し、任意に、閾値を下回る導関数を有する極大を削除し、任意に、母体心拍数としての生理学的妥当性のために前記候補ピークの割合を確認すること
を含む、請求項9に記載の方法。 - 前記少なくとも1つの母体信号をデジタル化した後に、該母体信号は、
2〜50Hzの範囲での前記少なくとも1つの母体信号のバンドパスフィルタリング、
前記母体信号を0.5秒のセグメントに分け、線形トレンドを除き、該トレンド除去されたセグメントを連結させること、並びに
フーリエ変換のパワースペクトルに基づく降順、ヒルベルト変換のパワーの降順、及び標準偏差の昇順で前記少なくとも1つの母体信号及び少なくとも1つの第2の母体信号を順位付けすること
のうちの少なくとも1つによって前処理される、請求項9に記載の方法。 - 前記候補ピークは、前記少なくとも1つの母体信号及び少なくとも1つの第2の母体信号を含む複数の母体信号から、母体心拍数として生理学的にもっともらしい候補ピークを有するチャネルを選択し、該選択されたチャネルから、最も高く順位付けされたチャネルを識別することによって、自動補正され、
当該方法は、
少なくとも1つのチャネルが生理学的にもっともらしい場合には、候補ピークとして前記最も高く順位付けされたチャネルの候補ピークを用いるステップと、
チャネルが生理学的にもっともらしくない場合には、
セグメントを生成するよう複数のチャネルの夫々をセグメント化するステップと、
前記セグメントにおいて第2の複数の候補ピークを自動検出するステップと、
前記セグメントを連結させるステップと、
前記第2の複数の候補ピークを候補ピークとして使用するステップと
を更に含む、請求項9乃至11のうちいずれか一項に記載の方法。 - 前記空間フィルタリングは、主成分分析を含み、前記母体QRS信号の識別及び減衰は、
前記断片をスタックすることと、
前記断片の平均を計算し、任意に、次の主成分のうちの1つ、2つ又は3つを計算することと、
前記断片の平均を主要物質成分として識別し、任意に、前記次の1つ、2つ又は3つの主成分を他の物質成分として識別することと、
前記主要物質成分を減衰させ、任意に、前記他の物質成分を減衰させることと
を含む、請求項9に記載の方法。 - 前記空間フィルタリングは、正投射を含み、前記母体QRS信号の識別及び減衰は、
前記複数の断片の最大振幅がバックグラウンドより小さくなるまで、
前記断片において最大ベクトルのノルムベクトルを抽出し、
直交化によって前記断片から前記ノルムベクトルを投影する
ことを繰り返すことを含む、請求項9に記載の方法。 - 前記原胎児ECGバッファにおけるピークは、主成分分析によって識別され、該識別は、
零から前記原胎児ECGバッファの最大値までの複数の閾値を計算し、
前記複数の閾値の夫々について、複数の閾交差、該複数の閾交差の数、前記複数の閾交差の隣接する閾対どうしの間の複数のインターバル、閾交差の割合、及び前記複数のインターバルの標準偏差を識別し、
閾交差の生理学的にもっともらしくない割合に対応する閾値を削除し、
前記標準偏差に基づき閾値を選択し、低い標準偏差を選択し、前記複数の閾値のうちの少なくとも2つが同様の標準偏差を有する場合には、該少なくとも2つの閾値のうちの低い閾値を選択し、
前記選択された閾値に対応する夫々の閾交差について、該閾交差の周りに窓を構成し、複数の窓を形成し、
少なくとも第1の主成分及び任意に更なる主成分を識別するよう、前記複数の窓に対して主成分分析を実行し、
前記複数の窓を主成分分析空間に投じ掛け、該複数の窓を主成分分析空間へとクラスタ化し、クラスタにおける閾交差の数、閾交差の間の平均インターバル、及びクラスタにおける隣接する閾交差の間のインターバルの標準偏差に基づき複数のクラスタを比較して、最もありそうなクラスタを選択し、
前記最もありそうなクラスタにおいて夫々の閾交差に信頼表示を割り当て、該信頼表示は、当該閾交差に対応する窓が前記主成分分析空間において前記最もありそうなクラスタの中心からどれほど離れているかに基づき、
任意に、高い信頼表示を有する複数の閾交差を胎児心拍として選択し、
任意に、心拍としての前記閾交差の生理学的妥当性を評価することによって前記複数のクラスタを比較し、
任意に、前記原胎児ECGバッファから基線変動を除くよう、前記原胎児ECGバッファを処理する
ことを含む、請求項9に記載の方法。 - 前記原胎児ECGにおけるピークの識別は、ルールに基づいたfQRS抽出が後に続くピーク検出部を用いることを含み、該識別は、
ピーク検出部によりピーク及びRRインターバルを識別し、
1.1から1.9の間であるミッシングピーク係数を乗じられた前記RRインターバルよりも大きいインターバルによって分けられる隣接するピークの対をミッシングピークとして識別し、
前記隣接するピークの対の間に拍子を挿入し、
第1のピーク、第2のピーク及び第3のピークを含む3つのピークの組を識別し、前記第1のピーク及び前記第2のピークは、RR×αであるインターバルによって分けられ、前記第2のピーク及び前記第3のピークは、RR×2−αであるインターバルによって分けられ、αは0.7から0.95の間又は1.05から1.3の間であり、
前記第1のピークと前記第2のピークとの間のインターバルがRRであり、前記第2のピークと前記第3のピークとの間のインターバルがRRであるように、前記3つの識別されたピークを動かす
ことを含む、請求項9に記載の方法。 - 前記少なくとも1つの母体信号は、少なくとも第1及び第2の原胎児ECGバッファを生成するよう請求項1に記載の方法に従って処理される少なくとも第1及び第2の母体信号を含み、
ルールに基づいたfQRS抽出が後に続くピーク検出部を用いて前記第1及び第2の原胎児ECGバッファにおいてピークを識別することは、
少なくとも1つの原胎児ECG信号の夫々に係数を割り当て、
1つの0、+1及び−1の値を夫々の係数に割り当て、夫々の信号に各自の係数を乗じ、積算チャネルを生成するようチャネルを積算し、係数の全ての組み合わせについて前記割り当て及び積算を繰り返し、全ての零係数の組み合わせを除いて複数の積算チャネルを生成し、
ピーク検出部により前記複数の積算チャネルにおいてピークを識別し、
ピークの最大数及び最低標準偏差によって前記複数の積算チャネルを順位付けし、前記ピークの最大数及び前記最低標準偏差に基づき前記複数の積算チャネルの最良の組み合わせを選択する
ことを含む、請求項9に記載の方法。 - 複数の原胎児ECGは、複数の起こり得るピークの組を識別するよう処理され、
当該方法は、
係数を夫々のピークに割り当てるステップと、
異なる原胎児ECGから時間において重なり合うピークの信頼度を積算するステップと
前記積算された信頼度に基づき複数のピークを実際の胎児心拍として採取するステップと、
前記実際の胎児心拍から前記胎児心拍数を計算するステップと
を更に有する、請求項9に記載の方法。 - 請求項9乃至18のうちいずれか一項に記載の方法を実行するよう1つ以上のプロセッサを制御するソフトウェアを担持している非一時的なコンピュータ可読媒体。
- 少なくとも1つの母体信号から胎児心拍数を抽出するモジュールであって、
母体信号バッファにおいて候補ピークを識別し、
少なくとも1つの母体信号バッファを、夫々が少なくとも1つの候補ピークを含む複数の断片に分け、
空間フィルタリングによって前記母体信号バッファの前記複数の断片において母体QRS信号を識別し減衰させ、前記空間フィルタリングは、原胎児ECGバッファに記憶される原胎児ECG信号を生成するよう主成分分析及び正投射のうちの少なくとも1つを含み、
主成分分析及びルールに基づいたfQRS抽出が後に続くピーク検出部のうちの少なくとも1つによって前記原胎児ECGバッファにおいてピークを識別する
よう構成されるプロセッサと、
前記母体信号バッファにおいて少なくとも1つの母体信号を記録しデジタル化するレコーダ及びデジタイザと、
前記識別されたピークから前記胎児心拍数を計算する計算部と
を有するモジュール。
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201361875209P | 2013-09-09 | 2013-09-09 | |
US61/875,209 | 2013-09-09 | ||
US201361918960P | 2013-12-20 | 2013-12-20 | |
US61/918,960 | 2013-12-20 | ||
PCT/IB2014/063984 WO2015033244A1 (en) | 2013-09-09 | 2014-08-20 | Fetal heart rate extraction from maternal abdominal ecg recordings |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016530019A true JP2016530019A (ja) | 2016-09-29 |
JP6523288B2 JP6523288B2 (ja) | 2019-05-29 |
Family
ID=51830556
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016539649A Active JP6523288B2 (ja) | 2013-09-09 | 2014-08-20 | 母体腹部のecg記録からの胎児心拍数の抽出 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US10531801B2 (ja) |
EP (1) | EP3043699B1 (ja) |
JP (1) | JP6523288B2 (ja) |
CN (1) | CN105530857B (ja) |
RU (1) | RU2676002C2 (ja) |
WO (1) | WO2015033244A1 (ja) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20180128634A (ko) * | 2017-05-24 | 2018-12-04 | 세종대학교산학협력단 | 휴대용 생체정보 측정 단말기를 이용한 R-peak 검출 방법 및 시스템 |
WO2019194040A1 (ja) * | 2018-04-04 | 2019-10-10 | 日本電信電話株式会社 | 脈拍数推定方法および装置ならびにプログラム |
WO2022191413A1 (ko) * | 2021-03-11 | 2022-09-15 | 삼성전자 주식회사 | 심박수 예측 모델을 제공하는 전자 장치 및 그 동작 방법 |
WO2023168392A3 (en) * | 2022-03-04 | 2023-11-09 | Genetesis, Inc. | Shielded chamber for diagnostic evaluation of medical conditions |
WO2024049053A1 (ko) * | 2022-08-30 | 2024-03-07 | 주식회사 휴이노 | 클러스터링을 이용하여 생체 신호 분석을 지원하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
Families Citing this family (28)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10531801B2 (en) * | 2013-09-09 | 2020-01-14 | Koninklijke Philips N.V. | Fetal heart rate extraction from maternal abdominal ECG recordings |
US10929774B2 (en) * | 2015-02-12 | 2021-02-23 | Koninklijke Philips N.V. | Robust classifier |
US9392952B1 (en) * | 2015-03-10 | 2016-07-19 | Nuvo Group Ltd. | Systems, apparatus and methods for sensing fetal activity |
KR102436729B1 (ko) * | 2015-07-27 | 2022-08-26 | 삼성전자주식회사 | 생체 신호 처리 장치 및 생체 신호 처리 방법 |
ES2630834B1 (es) * | 2016-02-24 | 2018-07-10 | Universidad De Sevilla | Procedimiento para la obtención de datos útiles asociados al patrón de variabilidad de la frecuencia cardiaca |
US11207017B2 (en) * | 2016-12-13 | 2021-12-28 | King Abdullah University Of Science And Technology | System and method for non-invasive extraction of fetal electrocardiogram signals |
CN107296598B (zh) * | 2017-06-22 | 2020-12-25 | 无锡力芯微电子股份有限公司 | 基于光电传感器的心率测定方法及装置 |
CN107392172B (zh) * | 2017-08-04 | 2019-12-06 | 华中科技大学 | 一种胎心音处理方法及其处理装置 |
CN111050659B (zh) * | 2017-08-23 | 2023-06-02 | 皇家飞利浦有限公司 | 根据多普勒超声信号的胎儿移动检测方法 |
DE112018005266T5 (de) * | 2017-11-09 | 2020-06-25 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | System und verfahren zur überwachung von vitalfunktionen |
CN108013872A (zh) * | 2018-01-10 | 2018-05-11 | 北京大学第三医院 | 用于母体胎儿心率监测的系统 |
US10849531B2 (en) * | 2018-04-17 | 2020-12-01 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Systematic apparatus for motion sensor and optical sensor based cardiac arrhythmia triage |
US11457834B2 (en) * | 2018-07-20 | 2022-10-04 | General Electric Company | System and method for generating ECG reference data for MR imaging triggering |
US10772568B2 (en) * | 2018-08-01 | 2020-09-15 | Nuvo Group Ltd. | Systems and methods for maternal uterine activity detection |
CN111053547B (zh) * | 2018-10-16 | 2022-11-29 | 中山大学 | 基于搜索树的实现单通道胎儿心率监测方法 |
EP3730058A1 (en) * | 2019-04-24 | 2020-10-28 | Koninklijke Philips N.V. | Fetal ultrasound processing unit for separating heart rate signals |
EP3730060A1 (en) * | 2019-04-24 | 2020-10-28 | Koninklijke Philips N.V. | Fetal ultrasound processing unit for separating heart rate signals |
WO2020221632A1 (en) * | 2019-04-30 | 2020-11-05 | Medicalgorithmics Sa | Electrocardiogram signal segmentation |
US20200390355A1 (en) * | 2019-06-11 | 2020-12-17 | Vios Medical, Inc. | System for detecting qrs complexes in an electrocardiography (ecg) signal |
CN110720905B (zh) * | 2019-09-20 | 2021-10-15 | 中南大学 | 一种基于阵列处理的胎儿心电信号干扰抑制系统 |
US11826129B2 (en) | 2019-10-07 | 2023-11-28 | Owlet Baby Care, Inc. | Heart rate prediction from a photoplethysmogram |
CN111265241B (zh) * | 2020-02-21 | 2021-10-22 | 孙磊 | 多维通道传感器的胎儿胎心数据可视化方法及系统 |
CN111265242A (zh) * | 2020-02-21 | 2020-06-12 | 孙磊 | 胎儿胎心监护系统、设备及方法 |
EA039701B1 (ru) * | 2020-12-25 | 2022-03-01 | Некоммерческое Акционерное Общество "Казахский Национальный Исследовательский Технический Университет Имени К.И. Сатпаева" | Способ адаптивной фильтрации электрокардиосигнала |
CN113796845B (zh) * | 2021-06-10 | 2023-08-04 | 重庆邮电大学 | 一种基于图像处理的驾驶员心率识别方法 |
CN113659961B (zh) * | 2021-07-19 | 2024-01-30 | 广东迈能欣科技有限公司 | 一种应用于二氧化碳传感器的滤波算法 |
CN113662549B (zh) * | 2021-08-23 | 2022-08-05 | 北京航空航天大学 | 一种心磁测量装置自动预警防护系统 |
TWI798064B (zh) * | 2022-04-20 | 2023-04-01 | 國立勤益科技大學 | 一種分離心電圖高頻雜訊的方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004065605A (ja) * | 2002-08-07 | 2004-03-04 | Hitachi High-Technologies Corp | 生体磁場計測装置 |
JP2005503883A (ja) * | 2001-10-03 | 2005-02-10 | キネテイツク・リミテツド | 胎児心拍の監視装置 |
WO2007029485A1 (ja) * | 2005-09-05 | 2007-03-15 | Tohoku University | 非線形状態空間射影法による非線形信号の分離方法 |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3811428A (en) * | 1971-12-30 | 1974-05-21 | Brattle Instr Corp | Biological signals monitor |
US5042499A (en) * | 1988-09-30 | 1991-08-27 | Frank Thomas H | Noninvasive electrocardiographic method of real time signal processing for obtaining and displaying instantaneous fetal heart rate and fetal heart rate beat-to-beat variability |
CA2447861A1 (en) * | 2002-11-01 | 2004-05-01 | Lms Medical Systems Ltd. | Method and apparatus for identifying heart rate feature events |
RU2269925C2 (ru) * | 2004-02-25 | 2006-02-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Самарский государственный аэрокосмический университет им. акад. С.П. Королева (СГАУ) | Устройство для регистрации биопотенциалов сердца плода |
CA2565192A1 (en) * | 2004-05-01 | 2005-11-10 | Bsp Biological Signal Processing Ltd. | Apparatus and method for analysis of high frequency qrs complexes |
US7333850B2 (en) * | 2004-05-28 | 2008-02-19 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Maternal-fetal monitoring system |
RU2284748C1 (ru) * | 2005-02-16 | 2006-10-10 | Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ) | Способ трансабдоминальной регистрации электрокардиограммы плода |
EP2016894A1 (en) * | 2007-07-20 | 2009-01-21 | Stichting Voor De Technische Wetenschappen | ECG signal processing |
EP2451347A4 (en) * | 2009-07-06 | 2013-07-17 | Heard Systems Pty Ltd | NON-INVASIVE MEASUREMENT OF A PHYSIOLOGICAL PROCESS |
US8780786B2 (en) * | 2011-09-15 | 2014-07-15 | Qualcomm Incorporated | Method and apparatus for denoising of physiological signals |
US10531801B2 (en) * | 2013-09-09 | 2020-01-14 | Koninklijke Philips N.V. | Fetal heart rate extraction from maternal abdominal ECG recordings |
-
2014
- 2014-08-20 US US14/913,700 patent/US10531801B2/en active Active
- 2014-08-20 WO PCT/IB2014/063984 patent/WO2015033244A1/en active Application Filing
- 2014-08-20 EP EP14790305.8A patent/EP3043699B1/en active Active
- 2014-08-20 JP JP2016539649A patent/JP6523288B2/ja active Active
- 2014-08-20 CN CN201480049574.6A patent/CN105530857B/zh active Active
- 2014-08-20 RU RU2016113329A patent/RU2676002C2/ru not_active IP Right Cessation
-
2019
- 2019-09-20 US US16/577,425 patent/US11337616B2/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005503883A (ja) * | 2001-10-03 | 2005-02-10 | キネテイツク・リミテツド | 胎児心拍の監視装置 |
JP2004065605A (ja) * | 2002-08-07 | 2004-03-04 | Hitachi High-Technologies Corp | 生体磁場計測装置 |
WO2007029485A1 (ja) * | 2005-09-05 | 2007-03-15 | Tohoku University | 非線形状態空間射影法による非線形信号の分離方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
ABBOUD, SHIMON ET AL.: "REAL-TIME ABDOMINAL FETAL ECG RECORDNIG USING A HARDWARE CORRELATOR", COMPUT. BIOL. MED., vol. 22, no. 5, JPN6018026586, 1992, pages 325-335 * |
KARVOUNIS, E.C. ET AL: "A METHOD FOR FETAL HEART RATE EXTRACTION BAND ON TIME-FREQUENCY ANALYSIS", PROCEEDING OF THE 19TH IEEE SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS, JPN6018026584, 2006 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20180128634A (ko) * | 2017-05-24 | 2018-12-04 | 세종대학교산학협력단 | 휴대용 생체정보 측정 단말기를 이용한 R-peak 검출 방법 및 시스템 |
KR102017582B1 (ko) * | 2017-05-24 | 2019-09-05 | 세종대학교산학협력단 | 휴대용 생체정보 측정 단말기를 이용한 R-peak 검출 방법 및 시스템 |
WO2019194040A1 (ja) * | 2018-04-04 | 2019-10-10 | 日本電信電話株式会社 | 脈拍数推定方法および装置ならびにプログラム |
WO2022191413A1 (ko) * | 2021-03-11 | 2022-09-15 | 삼성전자 주식회사 | 심박수 예측 모델을 제공하는 전자 장치 및 그 동작 방법 |
WO2023168392A3 (en) * | 2022-03-04 | 2023-11-09 | Genetesis, Inc. | Shielded chamber for diagnostic evaluation of medical conditions |
WO2024049053A1 (ko) * | 2022-08-30 | 2024-03-07 | 주식회사 휴이노 | 클러스터링을 이용하여 생체 신호 분석을 지원하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3043699A1 (en) | 2016-07-20 |
RU2676002C2 (ru) | 2018-12-25 |
RU2016113329A (ru) | 2017-10-17 |
RU2016113329A3 (ja) | 2018-04-27 |
US10531801B2 (en) | 2020-01-14 |
US20200022597A1 (en) | 2020-01-23 |
JP6523288B2 (ja) | 2019-05-29 |
CN105530857A (zh) | 2016-04-27 |
US11337616B2 (en) | 2022-05-24 |
CN105530857B (zh) | 2019-05-10 |
WO2015033244A1 (en) | 2015-03-12 |
US20160198969A1 (en) | 2016-07-14 |
EP3043699B1 (en) | 2022-12-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11337616B2 (en) | Fetal heart rate extraction from maternal abdominal ECG recordings | |
US11445968B2 (en) | Quantitative heart testing | |
US11529101B2 (en) | Method to quantify photoplethysmogram (PPG) signal quality | |
US9198634B2 (en) | Medical decision support system | |
US9949653B2 (en) | Patient signal analysis based on vector analysis | |
US20120209126A1 (en) | Method and system for detecting cardiac arrhythmia | |
Castro et al. | Heart sound segmentation of pediatric auscultations using wavelet analysis | |
CN111107785A (zh) | 使用短的单导联ecg记录来检测心房颤动 | |
US10368755B2 (en) | Apparatus and method for feature extraction and classification of fetal heart rate | |
Agostinelli et al. | Noninvasive fetal electrocardiography Part I: Pan-tompkins' algorithm adaptation to fetal R-peak identification | |
Jezewski et al. | Is abdominal fetal electrocardiography an alternative to doppler ultrasound for FHR variability evaluation? | |
US20100217133A1 (en) | Electrocardiogram derived apnoea/hypopnea index | |
EP2786704B1 (en) | Device and method for assessing mortality risk of a cardiac patient | |
US10856756B2 (en) | Time-frequency analysis of electrocardiograms | |
Georgieva et al. | Computerized fetal heart rate analysis in labor: detection of intervals with un-assignable baseline | |
JP4945309B2 (ja) | 脳波測定方法及び脳波測定装置並びに記録媒体 | |
Schmidt et al. | Pattern-segmented heart rate variability analysis during fetal maturation | |
JP7137550B2 (ja) | 不整脈判定装置及び不整脈判定用プログラム | |
RU2759069C1 (ru) | Способ неинвазивной диагностики ишемической болезни сердца | |
Kupka et al. | Reconstruction of True Fetal Heart Rate Signals Obtained via Ultrasound Bedside Monitor in Relation to Fetal Electrocardiography | |
US20220125367A1 (en) | Screening cardiac conditions using cardiac vibrational energy spectral heat maps | |
EP4368115A1 (en) | Cardiotocographic scanning session duration |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170816 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180629 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180717 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181009 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20190402 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190425 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6523288 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |