靠近的频道重量可靠的RLS自适应过器与VMD基于人工物清除机制在胎儿心电图分离

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 从母亲的腹部心电图 (AECG) 提取胎儿心电图 (FECG) 具有挑战性,因为噪音和工件.
• 常见的工件包括基线流浪 (BW) 和电源线干扰 (PLI).
• 准确的FECG监测对于胎儿健康评估至关重要.

研究的目的:

• 提出一种新的方法来将胎儿心电图与母亲腹部心电图分开.
• 为了有效地去除基线流浪和电源线干扰器件.
• 为了验证拟议的胎儿心电图提取技术的性能.

主要方法:

• 利用变化模式分解 (VMD) 来从腹部和胸部心电图信号中去除器物.
• 开发了一个相邻通道重量可靠的递归最小方位适应波器 (ACWD-RLS).
• 采用了三个独立的VMD算法来进行信号分解和文物识别.

主要成果:

• 基于VMD的文物删除实现了0.988的相关系数和14.23dB的输出SNR.
• 该ACWD-RLS方法在胎儿心电图提取方面表现出高性能.
• 在Daisy数据集上达到95.54%,在合成数据集上达到97.96%的峰值检测准确度 (PDA).

结论:

• 拟议的基于VMD的文物删除有效地抑制了BW和PLI.
• 该ACWD-RLS过器提供准确的胎儿心电图提取从母亲的腹部信号.
• 这种综合方法提高了非侵入性胎儿监测的可靠性.