怀孕期间胎儿心率监测:从先进的信号处理和可穿戴技术贡献

文摘

监控程序的基础评估病人的临床状态和评估条件的变化,及时提供必要的干预措施。这两个目标都可以通过集成技术发展与方法论的工具,从而允许精确的分类和提取有用的诊断信息。本文重点是监测程序应用于胎儿心率变异性(FHRV)信号,收集在怀孕期间,为了评估胎儿健康。线性时间和频率技术的使用以及非线性指数的计算有助于提高诊断能力和胎儿监测的可靠性。本文展示了先进的信号处理方法有助于开发新的诊断和分类指标。其效用评估通过比较两个选择的人群:正常胎儿和子宫内胎儿生长受限(IUGR)。不同指数的计算结果表明,FHRV信号,线性和非线性,给出有用的指标来描述心血管和神经系统病理生理机制控制胎儿心脏。作为进一步的贡献,简要描述了如何引入可穿戴系统胎儿心电图记录可以提供新的技术解决方案改进的质量和可用性产前监测。

1。介绍

监测生物医学信号,通过测量、量化、评估、和分类的信号属性,是调查的主要工具之一,疾病状态的演变。监测系统的整体架构与信号分析方法结合技术工具来提取有用信息来确定病人的病情。

在这些程序,它是非常重要的选择处理方法,可以提高病理生理信号特性,因此参数与生理事件物理量(也许)。

传统监测系统获得一个基本改进新技术设备允许更长时间和更深入的数据收集以及先进的临床工具对数据的解释。

近年来,发展的动力系统分析导致大量的信号处理技术的介绍旨在从实验的提取参数时间序列,从而提高新信息系统生成时间序列的特征。在大多数情况下,然而,一个精确的模型生成系统是未知的或太复杂和可用的输出信号是主要的信息系统本身。

一个典型的例子是心血管系统,研究心脏功能的主要方式包括心率变异性(HRV)信号的分析。它已经表明,HRV信号可以与相关的几个性质不同的生理控制机制的活动。击败他们的交互产生变化速率保证系统有效控制心跳反应不同的传入的刺激。HRV方差与心脏活动的改变条件。HRV信号的频域分析提供定量和非侵入性的自主神经系统的活动(ANS) [1]。线性建模方法采用量化交感和副交感神经控制机制和资产通过测量光谱的低和高频率成分(低频和高频)。同样的方法可以提取参数相关的心脏和心血管控制甚至在动脉血压的收缩压和舒张压值(ABP),基于beat-to-beat [2]。

然而,即使HRV分析通过古典线性方法提供了量化俺们调节作用在短时间内1),线性方法不能解释整个信息由beat-to-beat可变性(3]。结果HRV信号分析表明,其动态行为还包括非线性组件,导致信号生成和控制(3,4]。信号结构出现不稳定,但礼物突然变化和更规范的行为模式。调查的不稳定成分心脏节律和评估影响HRV信号非线性确定性现象,无论是在短期和长时间窗口,非线性信号分析表明它的用途(5]。

在怀孕期间胎儿心率监测领域,传统线性时间和频率技术采纳。胎儿人力资源监控是一项具有挑战性的过程在产科领域工作的人,为了检查胎儿是否怀孕,仍然处于健康状态发展。

最使用的诊断检查的临床实践是cardiotocography(玻纤)。CTG结合胎儿心率(FHR)测量,获得了通过多普勒超声探头和子宫收缩,通过腹部压力传感器记录。怀孕期间,每个女人经历了一个或多个动态测试和监控,在怀孕最后三个月和/或怀疑有风险的条件下可以发生,监测频率可以增加到每周,甚至每天。我们当然可以,CTG记录总额,在我们国家,每年约为100万,达到几百万在欧盟国家考试。

CTG中公认的临床实践中,它被认为是一个非侵入性产前诊断测试中最为信息丰富的监控。然而,FHR信号分析通常是通过检测和测量形态特征的临床意义主要是通过建立眼科检查。这是一个强烈的主观和定性方法的限制,因为应用程序缺乏可靠性和取决于医生的经验。

此外,CTG考试需要一个医院执行上下文作为一个专家的临床医生只能产生临床报告和技术系统需要记录的信号。

可以有信心的国家之一的技术用于产前诊断FHR分析没有经验增长的知识,关于生理机制和方法的可用性工具和调查能力得到了明确的论证。

引入定量评价的线性和非线性指数增加产前监测的诊断能力和可靠性。

提出了结果,运用线性和非线性定量分析胎儿心率(FHR)信号收集在正常和胎儿宫内生长受限(IUGR) (61 + 61)。

最后,作为进一步的贡献,简要描述了同步发展的一个新的可穿戴监测系统允许舒适的胎儿心电图和HRV信号在很长一段时间。这个新设备命名Telefetalcare配备了胎儿的分析工具开发人力资源的分析和描述,并能进一步改善产前诊断系统工具。

2。材料和方法

2.1。FHRV记录

FHRV录音收集在Azienda Ospedaliera大学联盟费德里科•II,那不勒斯,意大利。信号记录通过惠普CTG胎儿监视器,通过USB接口与PC电脑。

惠普胎儿监视器使用一个自相关技术比较多普勒信号的解调技术与下一个心跳。每个多普勒信号采样200赫兹(5)女士。的时间窗自相关函数计算是1.2秒,对应于一个FHR下界50 bpm。峰值检测软件然后决定心脏周期(相当于RR时期)的自相关函数。峰值位置插值算法,有效解决比2 ms。

由于历史原因,几乎所有商用胎儿CTG显示器只显示表达的胎儿心率每分钟节拍(bpm)和不提供的一系列interbeat间隔,通常受雇于HRV分析。

惠普显示器产生FHR值在bpm每250毫秒。商用系统,个人电脑读取连续10个值监控每2.5秒,决定了实际FHR 10个值的平均值(对应于一个等效采样频率0.4赫兹)。我们修改了软件为了读FHR 2赫兹(每0.5秒)。阅读FHR值每0.5秒的选择代表了一种合理的妥协来达到一个足够大的带宽(奈奎斯特频率1 Hz)和一个可接受的精度FHR信号。CTG记录显示在图的一个例子1,FHR和子宫收缩策划作为时间的函数。

整个组的录音由122名调查对象健康(61和61 IUGR)。两组被定义“后验”,交付后,标准参数的基础上(阿普加评分、体重、腹部周长):选择IUGR胎儿重量低于第十百分位的胎龄和腹部围低于第十百分位。

表1总结了人口的细节。所有记录都是在控制临床环境中,与孕妇躺在床上。录音的平均长度证交会对健康和证交会IUGR组。

2.2。时间和频率域FHR分析

2.2.1。基线,加速和减速

心率模式的解释通常是由医生执行分析的偏差信号从一个假想线,底线。他/她假设结构运行的平均心率。加速度和过程被定义为出现偏离基线,和多个量化定义是可用的。建设一个自动化的系统评价的CTG录音,基线的可再生的决心是一个基本出发点。几次在这个方向已经从道斯等人的工作。6];我们遵循的方法是建议的壁炉架等。7(基线显示在图的一个例子1)。该算法非常复杂,和一个完整的描述中可以找到引用参考。

胎儿心率加速和减速的偏差从基线持续足够的时间(加速度是正偏差,宣布负)。他们与胎儿的正常活动,“火车”动作,练习呼吸。宣布通常与子宫收缩。不幸的是,不同的量化的单词“偏差”和“足够”每个医学院开发自己的评估方法,通过一个统治者,这些量的监测。我们不仅应用量化过程完全符合曼特尔的定义等。8),但还持有建议Arduini et al。9]。

古典FHR线性时域指标是真正的措施。在下面,interbeat序列,,将被用来代替心率序列在每分钟跳动,通常受雇于cardiotocography:他们计算。此外,为了兼容以前的作品(Arduini et al。9)我们也计算一些指数的基础上undersampled时间序列,获得通过连续5 FHR值的平均值。

2.2.2。长期不规则

长期不规则(LTI)是首次推出的指数;它提出了De Haan et al。10]。通常是计算三段上interbeat序列,以毫秒为单位。我们排除在计算大的加速和减速,所显示Arduini et al。9),以避免偏差引起的伪变化的措施。切除后的三分钟,不受欢迎的部分,必须包含至少一个连续的30秒。

给一个信号与,LTI被定义为四分位范围的分布与和。

2.2.3。短期可变性

短期可变性(STV)量化FHR可变性在很短的时间尺度,通常beat-to-beat基础上。我们将提供的定义道尔顿et al。11)(即使我们使用的比例因子12)和Arduini et al。9]。通过考虑一分钟interbeat序列,在女士,,我们STV定义为 在哪里是信号的值每2.5秒(即。,once each five samples).

2.2.4。区间指数

历史上,间隔指数(2)介绍了LTI后,它肯定是最常用的变异性指标之一。这是叶等人提出的。12)作为一个长期的变化统计;我们采用了使用的配方Arduini et al。9),

2.2.5。胎儿HRV的功率谱分析

考虑FHRV信号由俺们,碰巧在成人话题,它可能是最重要的,自己的一个工具量化怀孕期间的发展。文献报道一些关于这个主题的例子。俺们仍在发展中,如果不是解剖增长的监管活动增加与系统时间成熟。

估计功率谱密度(PSD)的FHR信号提供了相关参数俺们活动。频域FHR分析采用周期图的直接估计和自回归功率谱估计。

在胎儿人力资源分析中通常要考虑三个频段,低频(LF),运动频率(MF)和高频(HF)功率组件以及比低频/ (MF +高频)[13),而不是乐队通常采用标准HRV分析(1]。

低频的贡献(低频:0.03 - -0.15赫兹)可以与交感神经控制和相关血管舒缩活动。高频基本上是由呼吸由迷走神经活动(高频:0.5 1 Hz)。第三个组件需要考虑:我们称之为运动频率(MF: 0.15 -0.5赫兹)。曼氏金融量化的活动应该胎儿和产妇的机械影响呼吸。

这种方法适用于短时间尺度(3 - 5分钟,300点)作为胎儿HRV信号的平稳性是一个重要的要求。我们采用自回归功率谱估计方法中描述的年青男子et al。13]。

低频/高频+ MF比率可以代表一个综合指数之间的平衡生理控制组件和胎儿活动水平,相当于所谓sympathovagal HRV分析平衡标准。

2.3。非标准参数FHR分析

非线性信号处理方法的引入导致考虑一组时间序列的方法研究几何和动态属性。

不同于通常的方法研究了一个众所周知的确定性系统,当我们处理复杂非线性系统,通常我们只能分析实验时间序列。然而重要的迹象可以从参数估计中提取非线性特征。统计使用的重视,甚至在临床诊断领域和知识相关的不同的心血管疾病5]。

各种技术存在旨在量化程度的相似性和/或复杂的时间序列,可以直接计算interbeat间隔的序列(14,15]。

2.3.1。规律属性:熵估计(ApEn SampEn)

ApEn指数量化规律和时间序列的复杂性。提出了指数(16),并进一步提出了改进和修正的介绍SampEn指数。

这个想法是为了量化规律的程度或损失的规律在没有先验信息的时间序列结构。ApEn短(< 100个样本)和嘈杂的时间序列。

ApEn估计量取决于参数(相比,运行的时间序列长度)和一个参数(性病的比例信号。作为一个过滤器)。的ApEn评估,在一个宽容信号的规律性,通过评估的频率模式类似于一个给定的模式的窗口长度(,性病的输入数据16])。

一旦两个参数的值和是固定的,给数据点,程序结构序列和计算,为每一个, 规律参数被定义为

ApEn,在那里。

该参数的估计量的实验固定长度的时间序列是由ApEn。

其他方法估计类熵指数时间序列。其中,样本熵(SampEn)主要用于生物医学信号处理,因为它提高了估计由ApEn(即。,消除了偏见self-counts引入的)。SampEn也多尺度方法的基础:熵参数计算在粗粒度的不同尺度时间序列(17,18]。

ApEn和SampEn估计在同一时间序列通过使用相同的参数设置:和,和和0.2。

2.3.2。Lempel齐夫复杂性

Lempel齐夫复杂性(LZC)最初提出在信息领域评估的复杂性数据系列(19]。其措施是与许多不同的子字符串和相关的复发。即LZC反映了新模式的逐渐增加以及给定的序列。Lempel引入的复杂性的度量和齐夫评估所谓的算法复杂度,这是根据信息理论定义为所需的最低数量的信息定义一个二进制字符串。在随机字符串的情况下,算法复杂度是字符串的长度。事实上任何压缩工作将产生信息损失。为了估计LZC在时间序列中,有必要将信号或案例(FHR)为符号序列。

计算Lempel齐夫复杂性需要定义一个字母,符号序列构成的集合(仅仅是为一个二进制字符串)。

假设符号字母的数量和序列的长度。的上限是由: 在哪里(6]。当足够大,我们有,

的数量的渐近行为吗对于一个随机字符串。规范化的复杂性定义为。

为了估计HRV的复杂性度量时间序列,我们已经改变了信号的符号序列。作为一个编码过程,我们采用二元和三元代码。从一个HRV系列,我们构造一个新的序列通过一个二进制映射原一个字母。我们用1代表一个信号增加,0减少。三元字母表,1表示增加的信号,0减少和2信号不变性。为了避免可能依赖量化编码的字符串的程序记录的信号,采用因素引入代表符号的最小量化级别改变编码的字符串。我们认为编码参数,0.005,0.01,0.02%。LZC指数计算360 point-long FHR序列(3分钟)。

2.3.3。相位修正信号平均(相识)

相位修正信号平均(相识)技术引入了鲍尔等人(2006年20.]。它允许检测和量化的非平稳信号受噪声影响的准周期的振荡和工件,通过同步周期所有组件的阶段。这在FHR信号分析方法证明了它的实用性,当集的增加和/或减少FHR出现(21]。事实上,事件或缺乏这样的时间可以与胎儿的健康状况有关。出于这个原因,我们介绍了相识的方法量化胎儿健康状态。

相识曲线从HRV获得系列。可以按照程序构造曲线是描述的详细和20.]。的巨大优势相识曲线是30-40-minute HRV信号可以浓缩在一个波形,显示平均动态模式下的记录分析。相识曲线显示在图的一个例子2,红色的点代表锚点和曲线的虚线红线是斜率的锚点。

为了构造曲线,我们使用windows 200秒(400个样本总数)从FHR获得信号,选择如果正确的窗口的平均比左边的平均水平。然后,窗户被同步的锚点(曲线的中间点)和平均。

从相识开始曲线,可以计算描述它的形状和几个参数,间接的,量化的总体动态HRV系列。因此,这些参数可以用来提供一个线索对胎儿行为和幸福。

在[22),我们提出了加速阶段纠正斜率(apr)和减速阶段纠正斜率(dpr)相识的曲线作为有用的指数计算,以验证胎儿健康。如何计算这些参数的详细描述,请参考[22]。

表2总结了所有的参数我们已经考虑在胎儿人力资源分析。参数被分组频域(自回归功率谱estimation-LF-power MF-power高频功率,和低频/ (MF +高频));时间域(短期可变性(STV),长期不规则(LTI),间隔指数(II));和规律和复杂性参数(近似熵(ApEn),样本熵(SampEn) Lempel齐夫复杂性(LZC),最后相识参数)。所有参数表中列出2根据时间窗,建议的基础上我们的结果。

为每个组的病理生理意义或最可靠的假设。

通过这种方法研究FHR我们不同胎儿状态进行分类,获得诊断指征等病态的宫内生长受限(IUGR)和胎儿窘迫23,24]。

3所示。结果

结果报告的两组胎儿有关参数见部分:在时间参数,STV, II, LTI选择;频域指标都是计算使用自回归功率估计(MF低频,高频,低频/ (HF + MF));在非线性参数、ApEn和SampEn选择和比较FHR系列的量化非线性复杂性特征;LZC参数添加信息的复杂性和可预测性FHR时间序列;最后,相识的基础参数,4月dpr和考虑。

这项研究的目标是确定哪些参数或参数设置是最有效的健康之间的歧视和IUGR胎儿。FHR分析,考虑多个参数时间目的早期识别胎儿窘迫的迹象可能干预措施对可能危及生命的事件。

为了验证所选参数的能力区分健康和IUGR胎儿,我们首先确认两个种群显示高斯分布参数使用Kolmogorov-Smirnov测试,为了进一步的应用以及歧视。

表3总结了胎儿的健康和IUGR组相关的结果。在时间参数,和STV LTI显示歧视任务(STV:伟大的表现;LTI:),而区间指数不。

结果在频域参数显示弱势能力区分正常与IUGR胎儿。尽管如此,许多研究结果在文献中展示他们能力评估心血管健康的成年人。所以他们仍然重要候选人在FHR监测心血管调节动态时间序列,尽管在这种情况下,他们似乎并不能够区分IUGR胎儿。事实上,频率参数与生理机制作用于心脏控制有关。PSD的测量高频组件是一种方法来衡量胎儿活动提供一个参数直接关系到缺氧呼吸或呼吸应力状态。

非线性参数的分析表明,所有考虑参数允许拒绝零假设:ApEn与价值,确认对IUGR条件非常敏感,LZC与价值,SampEn与价值,展示一个非常高的两组之间的判别能力。

此外,即使是类似的分析我们在不同人口的正常和IUGR胎儿通过使用多尺度熵方法(23)还提供了令人满意的水平的歧视的熵指数,从而确认这个家庭的诊断和临床有效性的参数。

在相识参数,4月和dpr,被证明是高度选择性分离的两组。4月允许拒绝零假设的价值的。dpr表现更好,价值的。dpr是展品的最小的参数分析值之间的歧视和IUGR病人健康。相反其他相识参数在文献中报道了Huhn et al。21),当应用于胎儿的人口,不是有效的歧视已经报道在22]。

图3显示参数的子集的箱线图显示显著值计算分析两组的胎儿。

进一步改进的诊断能力的参数可以通过多变量分析,在两个或两个以上的参数被认为是歧视的任务。我们没有执行multiparametric深度分析许多组合的指数计算,但我们可以支持以前的一些初步结果。图4显示的一个例子可以通过结合的歧视力量获得两个参数:ApEn的阴谋与LTI值表明健康的和IUGR的人口可以被分离,用很少的错误,在不同的子空间。

4所示。未来:可穿戴技术对胎儿的监测

监测胎儿状态也可以由测量胎儿心电图通过电极放置在怀孕26周后的产妇腹部(25),直接提供胎儿心电图的测量。不幸的是,很难可靠地揭示这胎儿心电图的低信噪比、噪声叠加和母体心电干扰,对于胎儿的位置,几乎不断改变他的立场在子宫里面。录音可以只在医院,需要专业人员的存在。即使在这种情况下,胎儿心电图的测量仍然是一个艰巨的任务。

然而,记录胎儿心电图可以提供节拍信息结构(长QT, T波形态和斜率),这是与心脏相关疾病和胎儿缺氧状态。此外,胎儿心电图记录允许更长HRV对CTG雇佣了超声波测量(心电图完全非侵入性)。这个想法是为了设计一个“胎儿霍尔特”很久FHRV信号收购。

这个焦点,最近进化可穿戴技术已经开始产生影响甚至在生物医学设备领域。事实上,这些新的可穿戴设备允许测量多个生理参数不断在正常生活的条件下长时间。因此,现在有趣的视角对新系统的开发开放,甚至胎儿监测领域的。这个重点,我们的研究小组设计了一种新的监控系统,即Telefetalcare系统,利用可穿戴技术测量胎儿心电图(26通过纺织电极嵌入在日常服装。

第一个例子我们可以获得的可穿戴产前与8心电图纺织服装sensorized电极和一个小型采集系统如图5,其中一个母婴心电图影响的报道合在一起,铅笔芯置于两个木条QRS检测。直到现在,Telefetalcare已经用在有限数量的病人,表现出良好的性能在质量上获得的信号和胎儿qrs检测。目前的分离母婴ecg影响和数字处理执行离线笔记本电脑,使用图形用户界面在Matlab环境中实现的。

这部小说的最终目标的方法是生成一个系统,每个孕妇都可以使用在家里,能够收集胎儿心电图信号,长时间,在一个舒适的方式,并将数据发送到医院进行评估,通过无线链接。

图6说明了整个系统的功能体系结构。收购的心脏电信号通过专用的硬件设备进行无线连接到病人通过sensorized服装。降低成本与硬件制造、设备没有显示用户界面,只由一个8路差动放大器,搭配了一个BluetoothTM无线通信模块。现在智能手机或平板电脑可以被赋予高分辨率彩色屏幕的能力超过其他任何渲染设备和电脑在过去的十年。

我们的目标是获得一个高质量的胎儿心电信号,长时间,在无人监督的环境中(母亲正常生活)中提取胎儿HRV为了使用它作为一个指示器的胎儿健康和/或压力条件。

以前的分析方法,提出并采用胎儿HRV信号从CTG录音,将用于系统后处理步骤。事实上,显著改善胎儿健康质量的评估可以通过更频繁的和准确的信号的测量和分析,在胎儿监测成本将大幅减少。

5。讨论

提出了应用程序的结果几个胎儿心率变异性信号的分析工具。FHR信号记录通过CTG在正常和IUGR胎儿,证明胎儿监测的目标可以大力提高了新的分析技术和参数相关的病理生理学胎儿状态。

工作证明一些重要的点。

首先,FHRV信号携带大量的信息关于怀孕期间胎儿条件和认定,最使用技术支持诊断过程的最后一部分怀孕,并允许通过一个精确的分析提取这些信息。我们认为正常人口包括61和61例IUGR我们检查不同的方法找出可靠的分离指数两组。我们测试了时域、频域和时域非线性方法和结果表明,非线性指数明显不同的两组允许一个明确的分类。这是非常重要的早期识别IUGR条件允许适当的干预减少危及生命的事件。

然而,并不是所有的参数都对胎儿发展条件同样敏感。熵参数,Lempel齐夫复杂性指标变异性时域参数,和相识派生指数表现出优良的性能在正常和IUGR人口的分类。不过有必要强调的重要性考虑一套相当大的参数调查胎儿心血管系统的复杂的监管。与胎盘的交互,从而与母亲循环,和控制系统的开发在胎儿所有的影响因素和作用于胎儿的状态。

结果和示例所示本文清楚地表明,监测系统可以改善通过增加诊断和分类通过先进的信号处理技术。

特别是,我们想强调的重要性,采用多参数分析更好地识别胎儿为了预防疾病起义。我们初步分析(ApEn / LTI图4)显示了简单的两个参数的组合可以改善IUGR的识别从健康的主题。通过多变量分析这些方面值得未来调查。

另一个重要的点依赖于一般使用该方法可以在胎儿人力资源分析公司数据通常测量在怀孕期间。事实上,分析工具可以补充临床常规步骤,为医生和护士提供进一步的迹象。

我们的经验表明,实施先进的信号处理技术可以提供更好的分类结果胎儿的正常发育的怀孕(activity-quiet) [13)(声刺激)(23(不良胎儿)[]或病理条件24)(IUGRs) (27,28]。

此外,胎儿生命特征的内在复杂性和复杂疾病相关的可能的胎儿发育的预测和控制。面对这个问题我们需要开发更个性化的监控系统允许几乎连续无创评价的胎儿状态和基于知识的系统有助于改进护理。

作为进一步的贡献一个基于知识的胎儿监测方法,先进的技术支持,我们简要地提出了胎儿心电图监测系统,Telefetalcare,基于可穿戴技术和设计允许一个精确的和持续的评估胎儿健康。优点是信号质量的直接测量胎儿HRV和长期监测,可以很容易地进行。可穿戴的服装配备纺织品电极将允许孕妇监测胎儿健康状态不动到医院,总有临床医生远程支持。

胎儿监测的系统有助于降低成本仍保持重大质量甚至改善胎儿健康评估。

这些新方法可以打开一个新窗口的连续监测胎儿发育:进一步的信息可以通过引入新的分析工具,提取对胎儿更敏感国家健康和压力条件下,通过增加长度、频率和质量监控。方法和技术进步都有一个关键的角色有助于达到这一重要的科学和社会目标。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

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