Выделение частоты сердечных сокращений плода из материнской абдоминальной экг
FETAL HEART RATE EXTRACTION FROM MATERNAL ABDOMINAL ECG RECORDINGS

Изобретение относится в целом к выделению частоты сердечных сокращений плода из материнской абдоминальной электрокардиограммы (ЭКГ). Предложенное решение имеет конкретное применение в сочетании с использованием пространственной фильтрации и выделением QRS-комплекса плода с помощью адаптивных правил, и будет описано, в частности, со ссылкой на эти методы. Однако, следует понимать, что это решение также имеет применение и в других вариантах использования, и не обязательно должно быть ограничено вышеупомянутым вариантом применения.
Пороки сердца являются одними из наиболее распространенных врожденных пороков и являются главной причиной смертей, связанных с врожденными пороками. Каждый год приблизительно один ребенок из 125 рождается с определенной формой врожденного порока сердца. Врожденные пороки сердца появляются на ранних стадиях беременности, когда формируется сердце, и могут затронуть любую из частей или функций сердца. Аномалии сердца могут возникать вследствие генетического синдрома, наследственного заболевания или факторов окружающей среды, таких как инфекции или неправильное применение лекарственных препаратов. Однако, за исключением периода родов, электрокардиография плода не показала себя в качестве эффективного инструмента для отображения конкретных структурных дефектов.
Выделение и анализ сердечных ритмов плода являются существенными составляющими контроля состояния здоровья плода и применяются для мониторинга аритмии плода, поведенческого статуса плода и т.п., но электрокардиография плода была ограничена более серьезными проблемами, такими как общая ишемия вследствие специфического положения плода, при котором происходит удушение пуповиной. Причина этого ограничения состоит в том, что неинвазивная электрокардиограмма (ЭКГ) плода загрязнена активностью головного мозга плода, миографическими (мышечными) сигналами (как от матери, так и от плода), артефактами движения и воздействием нескольких слоев разных диэлектрических биологических сред, через которые должны проходить электрические сигналы. ЭКГ плода намного слабее других мешающих биосигналов (сигналов сердца матери, маточного сокращения), и часто загрязнена активностью головного мозга плода, миографическими (мышечными) сигналами (как от матери, так и от плода) и артефактами движения. Постоянный контоль частоты сердечных сокращений плода (ЧССП) дает надежду на снижение уровня невыявленной гипоксии плода, но полученные результаты часто бывают ненадежными и сложными для интерпретации, что приводит к повышению процента кесаревых сечений при родах здоровых детей.
Наиболее точным способом измерения ЧССП является прямая электрокардиография плода (ПЭКГ) с помощью плодного скальпового электрода, которая обычно может использоваться только во время родов, но обычно не используется в клинической практике вследствие связанных с ней рисков. Неинвазивная ПЭКГ снимается с помощью электродов, установленных на животе беременной женщины. Этот способ можно использовать с минимальной степенью риска со второй половины четвертого месяца беременности. Однако, часто сложно выявить ЧССП в сигнале абдоминальной ЭКГ, так как материнская ЭКГ в нем обычно имеет более высокую амплитуду, а R-пики материнской ЭКГ часто перекрывают R-пики ЭКГ плода. Применение сложных методов обработки сигналов позволило улучшить точность оценки ЧССП. Но здесь все еще остается широкое поле деятельности для усовершенствований.
На данный момент контроль состояния плода основан на частоте сердечных сокращений плода и не включает характеристики формы колебаний сигнала ЭКГ плода (ПЭКГ), которые являются краеугольным камнем оценки деятельности сердца как у детей, так и у взрослых. Главная причина исключения такого наиболее существенного источника информации из клинической практики состоит в том, что технология надежного измерения ПЭКГ является практически недоступной. Как следствие, исследование корреляции характеристик ЭКГ с неонатальными результатами в больших масштабах выполнено не было.
Материнская ЭКГ, как уже было сказано, является потенциальным шумом, который искажает ЭКГ плода.
Существующие методы анализа ЭКГ преимущественно разработаны для ситуаций, когда сигнал ЭКГ преобладает над шумом, существующим в канале записи. В случаях, если это не так, например, при использовании дешевого оборудования для ЭКГ или при попытке записать сердцебиение плода с помощью абдоминальных электродов, размещенных на теле матери, колебания сигнала вследствие шума могут стать неотличимыми от колебаний сигнала вследствие электрической активности сердца.
Выделение достоверной частоты сердечных сокращений плода и сигналов ЭКГ плода позволило бы врачам выявлять на ранней стадии нарушения сердечной деятельности и помогло бы им вовремя прописать надлежащие лекарства или предусмотреть необходимые меры предосторожности во время родов или после рождения ребенка. Несмотря на достижения электрокардиографии взрослых и методов обработки сигналов, анализ ЭКГ плода все еще находится на начальном этапе. Клинический потенциал мониторинга абдоминальной ПЭКГ путем размещения электродов на животе матери in antepartum (перед родами) был ограничен сложностями получения надежной ПЭКГ. Существует потребность в способе выделения ПЭКГ из материнской ЭКГ.
Настоящая заявка предлагает новые и улучшенные способы, которые решают вышеуказанные и другие проблемы.
В соответствии с одним аспектом, предложена система выделения частоты сердечных сокращений плода из по меньшей мере одного материнского сигнала с помощью процессора компьютера. Указанная система включает датчики, прикрепленные к пациентке для приема сигналов абдоминальной ЭКГ, а также записывающее устройство и АЦП для записи и оцифровки каждого из по меньшей мере одного материнского сигнала в буфере материнских сигналов. Данная система также включает пиковый детектор для идентификации потенциальных пиков в буфере материнских сигналов. Устройство сбора сигналов системы собирает в стек и разделяет по меньшей мере один буфер материнских сигналов на множество отрезков, каждый из которых включает один потенциальный пик, а пространственный фильтр идентифицирует и подавляет сигнал материнского QRS-комплекса на множестве отрезков буфера материнских сигналов, при этом пространственный фильтр включает по меньшей мере метод главных компонент или метод ортогональных проекций для вырабатывания сигнала необработанной ЭКГ плода, который сохраняется в буфере необработанных ЭКГ плода. Данная система также включает идентификатор QRS-комплексов плода для идентификации пиков в буфере необработанных ЭКГ плода с помощью по меньшей мере метода главных компонент или пикового детектора и последующего выделения QRS-комплекса плода на основе правил, и устройство слияния для подсчета и объединения частоты сердечных сокращений плода из идентифицированных пиков.
В соответствии с другим аспектом, предложен способ выделения частоты сердечных сокращений плода из по меньшей мере одного материнского сигнала. Указанный способ включает запись и оцифровку по меньшей мере одного материнского сигнала в буфере материнских сигналов и идентификацию потенциальных пиков в буфере материнских сигналов. Данный способ разделяет по меньшей мере один буфер материнских сигналов на множество отрезков, причем каждый из отрезков включает один потенциальный пик. На множестве отрезков буфера материнских сигналов сигнал материнского QRS-комплекса идентифицируется и подавляется с помощью пространственной фильтрации. Указанный пространственный фильтр включает по меньшей мере метод главных компонент или метод ортогональных проекций и вырабатывает сигнал необработанной ЭКГ плода, который сохраняется в буфере необработанных ЭКГ плода. Пики в буфере необработанных ЭКГ плода идентифицируются с помощью метода главных компонент или пикового детектора, после чего выполняется выделение QRS-комплекса плода на основе правил и установление частоты сердечных сокращений плода из пиков.
В соответствии с другим аспектом, предложен модуль выделения частоты сердечных сокращений плода из по меньшей мере одного материнского сигнала. Указанный модуль включает записывающее устройство и АЦП, которое записывает и оцифровывает по меньшей мере один материнский сигнал в буфере материнских сигналов. Данный модуль также включает процессор, выполненный с возможностью идентифицировать потенциальные пики в буфере материнских сигналов и разделять по меньшей мере один буфер материнских сигналов на множество отрезков, каждый из которых включает один потенциальный пик. Указанный процессор также выполнен с возможностью идентифицировать и подавлять с помощью пространственной фильтрации сигнал материнского QRS-комплекса на множестве отрезков буфера материнских сигналов с помощью пространственного фильтра, включающего по меньшей мере метод главных компонент или ортогональную проекцию, при этом пространственная фильтрация вырабатывает сигнал необработанной ЭКГ плода, который сохраняется в буфере необработанных ЭКГ плода. Затем процессор идентифицирует пики в буфере необработанных ЭКГ плода с помощью по меньшей мере метода главных компонент или пикового детектора, после чего выполняется выделение QRS-комплекса плода на основе правил, и вычислительное устройство подсчитывает частоту сердечных сокращений плода из идентифицированных пиков.
Одно из преимуществ состоит в получении улучшенных данных ЭКГ плода из кривых абдоминальных ЭКГ с помощью ортогональной проекции или метода главных компонент.
Другое преимущество состоит в улучшении надежности постоянного контроля частоты сердечных сокращений плода и интерпретации полученных данных.
Еще одно преимущество состоит в улучшении идентификации сердечных сигналов в ЭКГ с низким соотношением сигнал/шум, например, таких как обнаружение сердечных сокращений плода.
Еще одно преимущество состоит в улучшении организации рабочего процесса в клинике.
Еще одно преимущество состоит в улучшении медицинского обслуживания пациентки.
Специалисты в данной области техники после прочтения и изучения подробного описания, представленного ниже, оценят и другие преимущества данного изобретения.
Настоящее изобретение может принимать форму различных компонентов и различных комбинаций компонентов, а также различных этапов и комбинаций этапов. Чертежи служат лиши целям иллюстрации предпочтительных вариантов осуществления и не должны рассматриваться как ограничение данного изобретения.
Фиг. 1 иллюстрирует систему выделения частоты сердечных сокращений плода.
Фиг. 2 иллюстрирует блок-схему выделения частоты сердечных сокращений плода из абдоминальной ПЭКГ.
Фиг. 3 иллюстрирует блок-схему выделения материнского QRS-комплекса.
Фиг. 4 иллюстрирует продолжение блок-схемы, представленной на фиг. 3, которая показывает выделение пиков и автокоррекцию выделения материнского QRS-комплекса.
Фиг. 5 иллюстрирует матрицу данных, построенную с помощью данных абдоминальной ЭКГ (AЭКГ), соответствующих приблизительно 200 образцам перед пиками материнского QRS-комплекса и приблизительно 450 образцам после материнских пиков.
Фиг. 6 иллюстрирует матрицу данных после вычитания материнского QRS-комплекса.
Фиг. 7 иллюстрирует данные одной строки матрицы данных до и после подавления материнских данных при применении метода главных компонент (МГК).
Фиг. 8 иллюстрирует сердечное сокращение плода, зафиксированное после подавления материнского QRS-комплекса даже в том случае, когда сердечное сокращение плода перекрывается с материнским QRS-комплексом.
Фиг. 9 иллюстрирует кривую ЭКГ плода (ПЭКГ), выделенную с помощью МГК, с пиками QRS-комплекса плода, отмеченными треугольниками.
Фиг. 10 иллюстрирует подавление материнской ЭКГ с помощью метода ортогональной проекции с вычитанием проекции материнского QRS-комплекса.
Фиг. 11 иллюстрирует кривые абдоминальной ЭКГ и извлеченной ЭКГ плода, где черные точки отображают положение QRS-комплекса плода, полученное с использованием плодного скальпового электрода.
Фиг. 12 иллюстрирует сравнение частоты сердечных сокращений плода, полученных из ЭКГ плода (после пространственной фильтрации), с частотой сердечных сокращений плода, полученных с помощью скальпового электрода.
Фиг. 13 иллюстрирует схематическое представление способа определения показателей достоверности сердечных сокращений и информации для оценки достоверности.
Фиг. 14 иллюстрирует входной сигнал алгоритма устранения отклонений линии отсчета.
Фиг. 15 иллюстрирует выходной сигнал алгоритма устранения отклонений линии отсчета.
Фиг. 16 иллюстрирует пороговое значение, найденное с помощью оптимизированной процедуры задания пороговых значений на сегменте сигнала ЭКГ длиной 60 секунд.
Фиг. 17 иллюстрирует компиляцию отрезков сигнала, окружающих пересечения порогового значения.
Фиг. 18 иллюстрирует отрезки сигнала, представленные в пространстве метода главных компонент (МГК).
Фиг. 19 иллюстрирует достоверность каждого сердечного сокращения на основании первоначальной кривой ЭКГ.
Фиг. 20 иллюстрирует определение наилучшей комбинации каналов путем рассмотрения количества пиков и полученной вариабельности частоты сердечных сокращений.
Фиг. 21 иллюстрирует кардиоинтервал RR до и после корекции.
Фиг. 22 иллюстрирует кардиоинтервал RR с отмеченными положениями, где пропущенные сердечные сокращения являются вероятными.
Фиг. 23 иллюстрирует кардиоинтервал RR с отмеченными положениями, где пики идентифицированы неправильно.
Фиг. 24 иллюстрирует блок-схему, отображующую процесс объединения различных сигналов или различных результатов обработки сигналов, который используется для объединения результата с целью получения точного положения QRS-комплекса плода.
Фиг. 25 иллюстрирует четыре одновременно записанных сигнала ЭКГ плода (см. верхние четыре графика) и объединенный выходной сигнал достоверности (см. нижний график).
Настоящая заявка относится к усовершенствованному способу выделения и расшифровки частоты сердечных сокращений плода. Предпосылкой разработки данного изобретения стало осознание того факта, что существующие способы мониторинга частоты сердечных сокращений плода являются ненадежными и сложными для расшифровки, что приводит к увеличению количества кесаревых сечений для здоровых плодов. В настоящий момент наиболее точным способом измерения частоты сердечных сокращений плода является прямая электрокардиография плода с помощью плодного скальпового электрода, которая обычно используется только во время родов вследствие связанных с ней рисков при стандартном обследовании беременности. Неинвазивная электрокардиограмма плода снимается с помощью электродов, установленных на животе матери, однако, часто сложно определить частоту сердечных сокращений плода, поскольку материнская ЭКГ обычно является доминирующей.
В настоящей заявке предлагается усовершенствованный алгоритм выделения частоты сердечных сокращений плода из абдоминальной ПЭКГ с использованием пространственной фильтрации, такой как метод главных компонент и метод ортогональной проекции для подавления материнской ЭКГ и МГК-кластеризация. Кроме того, для выделения частоты сердечных сокращений плода в настоящем изобретении используется выделение QRS-комплекса плода на основе адаптивных правил.
На фиг. 1 система 10 выделения частоты сердечных сокращений плода принимает сигналы абдоминальной ЭКГ от датчиков 12-18, прикрепленных к пациентке (то есть к телу беременной женщины). Датчики 12-18 предоставляют сигналы, которые оцифровываются аналого-цифровым преобразователем (АЦП) 20 и затем сохраняются в буферах 22A-22D. Каждый датчик может выдавать сигнал, который хранится в соответствующем ему буфере. Буферы 22A-22D являются частью памяти 24. Система 10 включает устройство 26 компьютерной обработки данных (или «процессор») для выполнения команд, хранящихся в памяти 28 команд. Память 28 команд, память 24 данных, АЦП 20 и процессор 26 соединены шиной 30 данных.
Система 10 может включать одно или более специализированных компьютерных устройств или компьютерных устройств общего назначения, таких как компьютер-сервер или ноутбук с соответствующим устройством отображения и пользовательским устройством ввода, таким как клавиатура и/или устройство управления курсором (не показано). Памяти 24, 28 могут быть отдельными или могут быть объединены и могут представлять собой машинно-читаемую память любого типа, например, оперативное запоминающее устройство (ОЗУ), постоянное запоминающее устройство (ПЗУ), магнитный диск или ленту, оптический диск или флэш-память. Указанный процессор может быть реализован различными способами, например, как одноядерный процессор, двухъядерный процессор (или обобщенно как многоядерный процессор), цифровой процессор и взаимодействующий с ним математический coпроцессор, цифровой контроллер и т.п.
В контексте настоящего документа термин «программное обеспечение» охватывает любой комплект или набор команд, выполняемых компьютером или другой цифровой системой таким образом, чтобы обесечить возможность выполнения компьютером или другой цифровой системой задачи, для которой программное обеспечение предназначено. В контексте настоящего документа термин «программное обеспечение» охватывает такие команды, которые хранятся в носителе памяти, таком как ОЗУ, жесткий диск, оптический диск и т.д., а также охватывает так называемое «встроенное программное обеспечение», которое является программным обеспечением, хранящимся в ПЗУ и т.п. Такое программное обеспечение может быть структрировано различными способами и может включать компоненты программного обеспечения, структурированные как библиотеки, программы с доступом через сеть Интернет, хранящиеся на удаленном сервере и т.п., исходный код, интерпретируемый код, непосредственно выполняемый код и т.д. Предполагается, что такое программное обеспечение может активировать код системного уровня или вызывать для выполнения определенных функций другое программное обеспечение, которое находится на сервере или в другом месте.
В одном варианте осуществления система 10 содержит команды в памяти 28 для реализации пикового детектора 40, устройства 42 сбора сигналов, пространственного фильтра 44 (в том числе анализатора главных компонент и анализатора ортогональной проекции), идентификатора 46 QRS-комплекса плода (в том числе анализатора второй главной компоненты и анализатора на основе адаптивных правил) и устройства 48 объединения.
Фиг. 2 показывает способ в соответствии с одним из вариантов осуществления. В одном из вариантов осуществления этапы выполняются процессором 26 компьютера под управлением команд, хранящихся в памяти 28. Способ или модули программного обеспечения запускаются на этапе S100.
На этапе S102 материнская частота сердечных сокращений определяется по меньшей мере в одном материнском канале ЭКГ. Этот процесс включает запись и оцифровку каждого канала ЭКГ, сохранение цифровой информации в буфере, фильтрацию сигнала в буфере и последующее выделение пиков. Этап S102 более подробно объяснен в отношении фиг. 3.
На этапе S104 для каждого канала (буфера) вокруг каждого из m материнских QRS-комплексов накладывается окно определенной длины n (все пики выделяются на этапе S102). В одном из вариантов осуществления размер окна составляет 110% средней величины кардиоинтервала RR, при этом его 35% находятся перед R-пиком и 75% - после R-пика. Каждый канал дает матрицу размером m x n. Такое построение улучшает пространственное разрешение даже для данных одного канала и помогает таким методам пространственной фильтрации, как МГК и ортогональная проекция (ОП), лучше подавлять материнский QRS-комплекс.
На этапе S106 пространственная фильтрация применяется для каждого канала (или только для одного канала, если был записан только один канал) для подавления материнского QRS-комплекса. В пространственной фильтрации используется по меньшей мере один из методов - метод главных компонент и метод ортогональной проекции, которые более подробно пояснены ниже. Для получения двух буферов вывода можно обработать один канал с помощью метода главных компонент и ортогональной проекции.
На этапе S108 из буфера выделяется QRS-комплекс плода. Для выделения QRS-комплекса плода используется обнаружение QRS-комплекса плода по меньшей мере на основе адаптивных правил или на основе МГК-кластеризации. Каждый из методов может быть использован для получения выходных данных этапа S106, что даст четыре «пути» для прохождения этапов S106 и S108. Например, любой сигнал может быть обработан следующими способами: подавление материнской ЭКГ с помощью МГК и последующее выделение ЭКГ плода с помощью МГК, подавление материнской ЭКГ с помощью МГК и последующее выделение ЭКГ плода на основе адаптивных правил, подавление материнской ЭКГ с помощью ортогональной проекции и последующее выделение ЭКГ плода с помощью МГК, и подавление материнской ЭКГ с помощью ортогональной проекции и последующее выделение ЭКГ плода на основе адаптивных правил. Указанные способы обработки могут дать четыре разных результата для каждого сигнала, хотя в предпочтительном варианте осуществления используются только три из указанных путей, как будет объяснено ниже.
На этапе S110 различные сигналы или различные результаты обработки сигналов объединяются. Поскольку этапы S104 и S106 могут давать в результате различные буферы вывода, и на вход могут быть поданы различные сигналы, используется объединенный QRS-комплекс плода для объединения результатов с целью получения точного положения QRS-комплекса плода и, следовательно, точной частоты сердечных сокращений плода. Этот этап более подробно пояснен ниже.
На этапе S112 данный способ заканчивается. Если суммировать фиг. 2, необработанная ЭКГ сначала проходит фильтрацию и затем подавление материнской ЭКГ. Подавление материнской ЭКГ состоит из выделения сигнала материнского QRS-комплекса, сбора сигналов в стек вокруг выделенного материнского QRS-комплекса и использования методов пространственной фильтрации для подавления материнской ЭКГ. Подавление материнской ЭКГ дает сигнал необработанной ЭКГ плода, который обрабатывается для выделения сигнала ЭКГ плода. Для выделения QRS-комплекса плода из системы необработанной ЭКГ плода используется выделение QRS-комплекса плода на основе адаптивных правил и МГК-кластеризация. Каждый сигнал может быть обработан с помощью различных сочетаний методов. Также могут обрабатываться множественные сигналы.
ВЫДЕЛЕНИЕ МАТЕРИНСКОГО QRS-КОМПЛЕКСА
Фиг. 3 и 4 показывают подэтапы или подмодули этапа S102, показанного на фиг. 2.
На этапе S200 начинается этап или модуль S102, показанный на фиг. 2.
На этапе S202 сигнал по меньшей мере одной материнской ЭКГ записывается, оцифровывается и сохраняется в буфере. В одном из вариантов осуществления записываются четыре материнских сигнала, хотя также была рассмотрена возможность записи как большего, так и меньшего количества сигналов. В другом варианте осуществления записывается только один материнский сигнал. В одном из вариантов осуществления материнская ЭКГ сохраняется в буферах длиной в 1 минуту. В другом варианте осуществления длина буферов может быть меньшей, например, составлять 5, 10, 15 или 30 секунд.
На этапе S204 необработанные данные ЭКГ проходят сначала полосовую фильтрацию в диапазоне 2-50 Гц (или в другом диапазоне фильтрации, например, от 1 до 100 Гц) для устранения любых отклонений линии отсчета и других низкочастотных динамических искажений. Также может использоваться медианный фильтр.
На этапе S206 начинается предварительная обработка.
На этапе S208 данные по каждому каналу разделяюся на сегменты длиной 0,5 с. Длина сегментов может быть большей или меньшей.
На этапе S210 исключаются все линейные тренды.
На этапе S212 сегменты с исключенными трендами снова подвергают конкатенации друг с другом.
На этапе S214 в одном из вариантов осуществления с несколькими каналами каналы предварительно обработанных данных ПЭКГ ранжируются на основании 1) спектральной плотности мощности преобразования Фурье в убывающем порядке с большим весом, 2) мощности преобразования Гильберта в убывающем порядке со средним весом и 3) среднеквадратичного отклонения в возрастающем порядке с малым весом соответственно. Как было указано выше, в одном из вариантов осуществления используются четыре канала.
На этапе S216 определятся полярность каждого канала. Если максимальная амплитуда канала меньше абсолютного значения минимальной амплитуды канала, тогда выполняется зеркальное отражение этого канала. Данный способ продолжается на фиг. 4.
На фиг. 4 на этапе S218 для выделения пиков в канале используется пиковый детектор. В одном из вариантов осуществления работа пикового детектора основана на одном пороговом значении для поиска канала в районе локальных максимумов амплитуды ЭКГ и трех пороговых значениях для производных тех показателей локальных максимумов, в которых эти три пороговых значения частично представляют кардиоинтервалы R-R на низких, стандартных и высоких уровнях.
На этапе S220 пики, выделенные на этапе S218, корректируются посредством поиска локального максимума в узком окне вокруг автоматически обнаруженного пика на этапе S218.
На этапе S222 выполняется опциональная автоматическая коррекция указанных пиков. В вариантах осуществления с несколькими каналами выбираются каналы, которые указывают частоту сердечных сокращений (ЧСС, количество пиков в канале) в разумном диапазоне (соответствующем 20-150 ударов/мин или предпочтительнее 30-132 ударов/мин) и совпадают с другими каналами с разницей меньше чем 1 удар/мин. Далее выбранные каналы сравниваются по сотвтствию своему весу, и выбирается канал с наибольшим весом. Если на этапе S223 не был выбран ни один канал, способ переходит к этапу или модулю S224. Если канал был выбран, способ переходит к этапу или модулю S234.
На этапе S224 буфер разделяется на более короткие сегменты ЭКГ для каждого канала, например на 10.
На этапе S226 коэффициент порогового значения снижается.
На этапе S228 повторно используется автоматическое обнаружение, аналогичное тому, которое использовалось на этапе S218.
Если на этапе S230 отобранные каналы показывают частоту сердечных сокращений (ЧСС, количество пиков в канале) в разумном диапазоне (соответствующем 20-150 ударам/мин или предпочтительнее 30-132 ударам/мин), тогда обработка переходит к этапу S232. В противном случае каналы снова разделяются на сегменты на этапе S224.
На этапе S232 сегменты каналов объединяются, и обработка продолжается на этапе S234.
На этапе S234 после выделения канала и определения точного количества пиков подсчитывается частота сердечных сокращений на основании количества пиков. Также подсчитывается первая производная от частоты сердечных сокращений. Если абсолютное значение первой производной больше, чем пороговое значение, тогда положение неправильно расположенного пика будет уточняться.
На этапе S236 способ заканчивается. Материнские R-пики в каждом буфере обнаружены. Обработка продолжается на этапе S104, показанном на фиг. 2.
ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ: МГК
После автокоррекции на этапе или в модуле S102 сигналы собираются в стек на этапе S104, как было указано выше. На этапе S106 собранные буферы подвергаются пространственной фильтрации с помощью метода главных компонент (МГК) или ортогональной проекции. В этом разделе описан МГК.
МГК используется для разделения вентрикулярных и атриальных компонент ЭКГ взрослого для оценки атриальных фибрилляторных волн. Компоненты плода могут быть выделены путем применения МГК к собранной матрице M сердцебиений матери и вычитания материнских составляющих. Наиболее значительные компоненты связаны с основной формой колебаний волны материнского QRST-комплекса и изменчивостью между сердечными сокращениями, которая присутствует в форме колебаний волны материнского QRST-комплекса. Остальные компоненты соответствуют ЭКГ плода и источникам искажений. Для оценки ЭКГ плода (ПЭКГ) из каждой строки матрицы М вычитаются среднее значение матрицы M и вклады трех главных компонент в эту строку. Благодаря этому исключается материнская ЭКГ. Востановление элементов из стека матрицы M дает ЭКГ плода. Для исключения какой-либо неоднородности, которая может появиться в результате применения окна, может использоваться фильтр нижних частот.
В одном варианте осуществления данные абдоминальной ЭКГ (AЭКГ) соответствуют приблизительно 200 образцам (0,35 * среднее значение кардиоинтервала RR) перед пиками материнского QRS-комплекса (выделены на этапе S102) и примерно 450 образцам (0,75 * среднее значение кардиоинтервала RR) после материнских пиков. На этапе или в модуле S104 указанные образцы извлечены и собраны в стек матрицы размера m x n, где m – количество положений материнских QRS-комплексов, а n – это примерно 650 образцов. Такое построение позволяет улучшить пространственное разрешение для каждого канала и, следовательно, позволяет использовать любой метод пространственной фильтрации для лучшего подавления материнского QRS-комплекса. Матрица собранных в стек сердечных сокращений графически показана на фиг. 5.
Для подавления материнской ЭКГ данные собранных сердечных сокращений матери подвергаются МГК. В одном из вариантов осуществления среднее значение собранных сердечных сокращений вместе со следующими тремя главными компонентами определяются как материнские компоненты. В других вариантах осуществления могут использоваться только одно среднее значение или среднее значение плюс одна или две главных компоненты. В одном из вариантов осуществления вследствие структуры QRS-комплекса используется среднее значение плюс три компоненты. Для сглаживания любых неоднородностей, которые могут появиться в результате применения окна, опционально может использоваться фильтр нижних частот. Чтобы отфильтровать материнскую ЭКГ, здесь используется заданное количество главных компонент. Однако, в другом варианте осуществления можно устанавливать правильное количество компонент для использования для отдельной записи посредством проверки того, сколько компонент представляют большую часть энергии в пределах сигнала. При использовании меньшего количества главных компонент минимизируется ослабление QRS-комплекса плода, в то время как при использовании большего количества главных компонент достигается максимальное исключение материнского QRS-комплекса. Фиг. 6 показывает успешное подавление материнского QRS-комплекса. Фиг. 7 и 8 показывают отдельные строки матрицы данных до (штриховая линия) и после (непрерывная линия) подавления материнского QRS-комплекса. Фиг. 8 показывает, что QRS-комплекс плода может быть сохранен даже в том случае, когда он накладывается на материнский QRS-комплекс. После подавления материнских компонент с помощью МГК оставшиеся компоненты используются для реконструкции ЭКГ плода на этапе или в модуле S108.
Описанная выше процедура выполняется для всех четырех каналов данных AЭКГ. Фиг. 9 показывает примеры кривой ЭКГ плода (ПЭКГ), выделенной с помощью МГК. Пики QRS-комплекса плода (присутствующие для этого набора данных) отмечены треугольниками. Можно видеть, что предложенный подход выделяет чистую ПЭКГ и, следовательно, обеспечивает надежное выделение частоты сердечных сокращений плода, и позволяет выполнять анализ кардиограммы плода для внутриутробной диагностики. После выделения ЭКГ плода для всех четырех каналов, для определения частот сердечных сокращений плода на этапе или в модуле S108 могут использоваться детектор QRS-комплекса плода на основе правил или МГК. Результаты МГК с последующей фильтрацией, основанной на адаптивных правилах, представлены в табл. 1 в конце настоящего описания в строке, обозначенной как МГК-адаптивный, а результаты МГК с последующим МГК – в строке, обозначенной как МГК-МГК.
ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ: ОРТОГОНАЛЬНАЯ ПРОЕКЦИЯ
Ортогональная проекция (ОП) используется для подавления материнской магнитокардиограммы (МКГ) и МКГ плода в магнитоэнцефалограмме плода (пМЭГ), и основана на ортогонализации Грама-Шмидта. На этапе или в модуле S106, показанном на фиг. 2, ОП выполняется для собранной в стек матрицы M для удаления материнских составляющих. То есть, как в ОП, так и в МГК данные сначала собираются в стек на этапе или в модуле S104. Точка данных, в которой матрица M достигает наибольшей амплитуды, выбирается в качестве первого пространственного вектора сигнала материнской ЭКГ размерности m x 1, где m - количество материнских QRS-комплексов. Выбор пространственного вектора сигнала наибольшей амплитуды может быть основан на среднеквадратичной (скз) оценке. Проекция указанного вектора вычитается из матрицы M. Затем эта процедура повторяется для оставшейся части, выбирается пространственный вектор следующего сигнала с вычитанием его проекции и так далее. Процедура выбора вектора прекращается тогда, когда остаток становится меньше заданного порогового значения, например, ниже значения, кратного среднеквадратичному значению оценки шума. Как и при использовании МГК, для получения ЭКГ плода выполняется извлечение элементов из матрицы M с удаленными материнскими составляющими.
Как и при использовании МГК, данные абдоминальной ЭКГ (AЭКГ) соответствуют приблизительно 200 образцам (0,35 * среднее значение кардиоинтервала RR) перед положениями материнского QRS-комплекса и примерно 450 образцам (0,75 * среднее значение кардиоинтервала RR) после положений материнского QRS-комплекса, что в сумме дает 650 образцов, показанных на фиг. 5, как было отмечено выше.
Далее эти данные подвергаются ортогональной проекции (ОП), основанной на ортогонализации Грама-Шмидта, для подавления материнской ЭКГ. Из построенных данных извлекается норма максимального вектора, которая обозначается как матрица U размерности m x 1. Построенные данные обозначаются как массив Avg размерности m x n. При использовании ортогонализации Грама-Шмидта, описанной в уравнении ниже, проекция вектора U вычитается из Avg. В одном варианте осуществления эта процедура повторяется до тех пор, пока максимальная амплитуда вектора не станет меньше 5 микровольт. Возможны также другие пороговые значения, например 1, 2 или 10 микровольт.
На фиг. 10 показан результат указанной процедуры, примененной к данным, показанным на фиг. 5. В варианте осуществления с четырьмя каналами ОП повторяется для всех четырех каналов данных AЭКГ. После выделения ЭКГ плода для всех 4-х каналов, для выделения частоты сердечных сокращений плода используется МГК или детектор QRS-комплекса плода на основе адаптивных правил. Результаты, представленные в табл. 1 ниже, показывают, что ОП с последующим подходом на основе адаптивных правил (способным заполнять недостающие положения QRS-комплекса плода и также сдвигать положения QRS-комплекса плода), позволяет получить измерение кардиоинтервала RR плода, меньшее чем 20 по разным наборам данных. В другом варианте осуществления после ОП выполняется МГК.
На фиг. 11 показаны кривые абдоминальной ЭКГ 122 и ЭКГ 120 плода, выделенные с помощью предложенного подхода, а черная точка отображает положение QRS-комплекса плода, как указано условными обозначениями, полученные с использованием плодного скальпового электрода (использовался для контроля качества ЭКГ плода). Следует отметить, что их выравнивание является довольно похожим. Фиг. 12 показывает частоту сердечных сокращений плода, выделенную из буферов после пространственной фильтрации для удаления материнского QRS-комплекса, при этом в буфере остается необработанная ЭКГ плода. Фиг. 12 также включает частоту сердечных сокращений плода, полученную с помощью плодного скальпового электрода, который служит в качестве эталона. Способ МГК или ОП может использоваться для выделения чистой ПЭКГ и обеспечения надежного выделения частоты сердечных сокращений плода на этапе или в модуле S108.
МГК-КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПЛОДНОГО QRS-КОМПЛЕКСА (ЭТАП или МОДУЛЬ S108 на фиг. 2)
Подэтапы метода МГК этапа или модуля S108 на фиг. 2 показаны на фиг. 13.
На этапе S300 начинается выполнение данного метода.
На этапе S302 получают данные с материнским QRS-комплексом, подавленным на этапе или в модуле S106.
На этапе S304 применяется метод устранения отклонений линии отсчета. Это может быть медианный фильтр, полосовой фильтр (например, от 1 до 100 Гц) или другой эквивалентный метод устранения отклонений линии отсчета. Входной сигнал (подавленная материнская ЭКГ с этапа S106) показан на фиг. 14, а выходной сигнал такого фильтра - на фиг. 15.
На этапе или в модуле S306 отфильтрованный сигнал поступает на модуль автоматического задания порогового значения. С помощью оптимизированной процедуры задания порогового значения выбирается пороговое значение так, чтобы свести к минимуму колебания интервалов между пересеченями пороговых значений, при этом ограничивается количество пересечений пороговых значений с тем, чтобы остаться в физиологически и практически возможном диапазоне частот сердечных сокращений плода. Уровень пороговых значений изменяется от нуля до максимльного значения сигнала, затем от нуля до минимального значения сигнала. Для каждого порогового значения регистрируется количество пересечений порогового значения, а также интервалы времени между пересечениями порогового значения и среднеквадратичные отклонения интервалов времени между пересечениями порогового значения. Предположение, лежащее в основе этого метода, состоит в том, что R-пики необходимых сердечных компонент будут отклоняться от линии отсчета сильнее, чем большинство составляющих нормально распределенного сигнала шума. В этом случае оптимальное пороговое значение соответствует минимальному среднеквадратичному отклонению интервалов между пересечениями порогового значения (интервалы между пересечениями порогового значения, относящиеся преимущественно к шуму, будут иметь большее среднеквадратичное отклонение, чем интервалы, относящиеся к регулярным сердечным сокращениям) с ограничивающим условием нахождения количества пересечений порогового значения в пределах физиологически и практически возможного диапазона (например, представления частоты сердечных сокращений в пределах от 30 до 200 ударов в минуту). Кроме того, в том случае, если существует много пороговых значений с похожими значениями пересечений и статистикой отклонений, тогда выбирается пороговое значение с минимальным абсолютным значением, поскольку при этом обеспечивается тенденция сохранения малоамплитудных истинных биений и вероятного сведения к минимуму шума, который будет отделен на последующих этапах. Фиг. 16 показывает пороговое значение 84, найденное с помощью этого алгоритма на сегменте длиной 60 секунд сигнала ЭКГ, и несколько биений 82 выше порогового значения.
На этапе S308 берутся отрезки отфильтрованной ЭКГ, и перечень интервалов пересечений порогового значения 82. Для каждого пересечения порогового значения части сигнала непосредственно перед пересечением и сразу после пересечения (на этих графиках длительность указанных частей перед и после пересечения порогового значения составляет 50 мс) добавляются к матрице, где каждая строка матрицы представляет потенциальный сердечный PQRS-комплекс, и выравниваются по точке пересечения порогового значения. Это показано на фиг. 17, где все отрезки сигнала, прилегающие к пересечению порогового значения, отложены на графике во времени. На этом графике можно заметить, что многие из отрезков сходны по форме, – это и есть искомые сердечные комплексы, для выделения которых был разработан данный алгоритм. В данном варианте осуществления указанные точки 82 пересечения использовались для фиксации отрезков сигнала длиной 100 мс. Изучались также отрезки другой длины (например, 50 мс, 200 мс, 500 мс и 1 с).
Указанные f отрезков сигнала (где f – количество отрезков) используются в качестве строк матрицы размером f x g, к которой был применен МГК. Первые n компонент использовались для отделения сердечных комплексов от шума (в этом варианте осуществления n=3, но другие значения также были рассмотрены). Благодаря этому находятся упорядоченные размерности максимального отклонения. Фиг. 18 показывает отрезки сигнала, представленные на фиг. 17, как точки в этом новом пространстве МГК. Должен существовать компактный кластер точек, представляющих истинные QRS-комплексы плода, которые подобны друг другу, и более рассредоточенный набор точек, представляющих шум, который будет проявлять тенденцию к большим отклонениям. Предположение для данного анализа состоит в том, что сердечные компоненты будут более подобны друг к другу, чем шуму, и что составляющие шума будут отличаться друг от друга. В этом случае, при представлении в «МГК-пространстве», составляющие сердечных комплексов формируют дискретный кластер 86 физиологически приемлемого количества единиц, а составляющие шума распределены по всему пространству.
На этапе S310 данный способ переходит к выполнению кластеризации методом K-средних для нахождения кластера, который будет представлять собой QRS-комплексы плода. Центр такого кластера используется для присвоения каждому отрезку значения достоверности посредсвом измерения расстояния от данного отрезка до центра кластера. Считается, что вероятность являться QRS-комплексами плода для отрезков с точками, расположенными ближе к центру этого кластера 86, будет большей, чем для отрезков с точками, расположенными дальше от центра. Иными словами, в одном варианте осуществления достоверность обратно пропорциональна указанному расстоянию. Затем это множество временных итервалов отрезков и достоверностей для каждого канала передается для выполнения алгоритма слияния, который описан ниже.
В одном варианте осуществления используется кластериризация методом k-средних, но в равной степени могут применяться и другие методы, такие как иерархическая кластеризация на основе плотности или кластеризация на основе распределения. В случае использования кластериризации методом k-средних количество потенциальных групп варьируется в пределах от 1 до n (в данном случае оно равно 5). Поскольку это вероятностный метод, на каждом пронумерованном этапе для групп процедура выполняется несколько раз. На каждом шаге итерации каждый найденный кластер оценивается на основе окончательной частоты сердечных сокращений, среднего значения интевала между R-пиками и среднеквадратичного отклонения интервалов между R-пиками, если кластер должен был бы преставлять истинные сердечные сокращения. В конце этого процесса в качестве «истинного» выбирается кластер, у которого минимальное среднеквадратичное отклонение интервалов между R-пиками и который является физиологически приемлемым (например, частота сердечных сокращений лежит в диапазоне 30-200 ударов/мин или в более узком заданном диапазоне, если известен возраст пациента). Фиг. 18 показывает кластер, который был определен как представляющий сердечные комплексы, где круг 86 показывает наибольшую плотность точек, представляющих истинный сердечный комплекс.
На этапе или в модуле S312 указанный кластер используется для установления того, какие пересечения порогового значения могли быть вызваны сердечными сокращениями, и присвоения каждому сокращению показателя достоверности. На этом этапе применяется МГК-кластеризация, которая дает следующие результаты. Пересечения порогового значения, которые имеют представления МГК вблизи центра кластера 86 «истинных сокращений», принимаются в качестве истинных сокращений, а расстояние от центра такого кластера используется в качестве показателя надежности. При присвоении показателей с помощью метода k-средних все сердечные сокращения, которые отнесены к кластеру «истинных сокращений», включены как потенциальные сердечные сокращения. Подсчитывается среднеквадратичное отклонение расстояний указанных точек от центра кластера, и это число используется для подсчета z-показателя каждой точки – расстояния каждой точки до центра кластера, нормированного по среднеквадратичному отклонению расстояний кластера. Указанный z-показатель используется в качестве коэффициента надежности, при этом более низкие z-показатели (представляющие сокращения, расположенные ближе к центру кластера и, следовательно, более стандартные) указывают на сердечные сокращения высокой достоверности. Верхняя кривая 90 на фиг. 19 показывает подлинную кривую ЭКГ, теперь уже с потенциально идентифицированными сердечные сокращениями. Нижний график 92 отображает достоверность, относящуюся к каждой классификации, при этом более высокие линии соответствуют большей достоверности.
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПЛОДНОГО QRS-КОМПЛЕКСА НА ОСНОВЕ АДАПТИВНЫХ ПРАВИЛ (ЭТАП или МОДУЛЬ S108 на фиг. 2)
На различных кривых могут быть различные наилучшие комбинации каналов или полярности канала (направление R-пиков). Чтобы выявить R-пики, главный пиковый детектор сначала применяется к различным комбинациям каналов и полярностей. Затем такие комбинации ранжируются в зависимости от количества выделенных пиков и вариабельности частоты сердечных сокращений. Комбинация канала(ов) с наибольшим количеством выделенных пиков и наименьшей вариабельностью частоты сердечных сокращений обозначается как выигрышная комбинация, чьи пики затем выводятся как положения QRS-комплексов плода. Возможными комбинациями каналов являются:
a*ch1 + b*ch2 + c*ch3 + d*ch4
где a, b, c и d могут принимать значения 0, 1 и -1, что для системы из четырех каналов дает 80 возможных неповторяющихся комбинаций, исключая комбинацию [a,b,c,d] = [0, 0, 0, 0], поскольку по меньшей мере один канал должен использоваться.
Старший коэффициент может принимать значения 1 и -1, поскольку неизвестно, куда направлены R-пики – вверх или вниз (неизвестна полярность канала). Количество возможных комбинаций можно уменьшить, если есть достоверные данные относительно полярности некоторых каналов. Выделение пиков выполняется для каждой комбинации каналов. Чтобы распределить по рангу различные комбинации, измеряются количество выделенных пиков и результирующая вариабельность частоты сердечных сокращений (среднеквадратичное отклонение кардиоинтервалов RR). Если используется неправильная полярность, или используются только каналы с плохим отношением сигнал/шум, итоговое количество пиков и вариабельность частоты сердечных сокращений, скорее всего, будут определены неправильно. В соответствии с биологическими ограничениями, выигрышная комбинация должна иметь большое количество выделенных пиков и низкую вариабельность частоты сердечных сокращений. Такие ограничения должны быть разными для сердечных сокращений матери и плода. Фиг. 20 показывает пример такого метода и выполнения ранжирования комбинаций каналов. Каждая точка 128 на фиг. 20 проецируется на линию наилучшего соответствия. Комбинация 130 каналов, дающая максимальное значение проекции, является выигрышной комбинацией. На этой конкретной кривой наилучшей комбинацией каналов является (Ch1 + Ch2 + Ch3 – Ch4), что означает, что все каналы вносят свой вклад в лучшее выделение пика.  Канал 3 имеет низкое отношение сигнал/шум, но все же предоставляет некоторую полезную информацию. Удаление канала 3 из комбинации обеспечивает второе наилучшее решение. Наилучшее решение изменяет полярность канала 4 на противоположную.
Для подсчета необходимых количественных показателей для каждого канала может потребоваться большой объем вычислений. Варианты осуществления с меньшими объемами вычислений также были рассмотрены. Можно использовать более короткие кривые ЭКГ (кривые ЭКГ длительностью 10 секунд вместо 1 минуты) для определения наилучшей комбинации каналов и затем использовать установленную полярность для всей кривой ЭКГ. Можно использовать подгруппу 80 комбинаций, например, только рассматривая любую комбинацию из 2-х каналов. Более простой вариант выбора одного из 4-х каналов также дал хорошие результаты. В этом случае полярность канала определялась путем применения выделения пиков для сигнала x и для его отрицательного значения –x и затем выбора полярности, которая дает наибольшие амплитуды срединных пиков. Далее канал с наименьшей вариабельностью частоты сердечных сокращений выбирается в качестве наилучшего канала.
Поскольку ПЭКГ часто является слабой в абдоминальных кривых ЭКГ, почти все пиковые детекторы будут неправильно устанавливать положение отдельных пиков или полностью пропускать пики. Поэтому может быть полезно осуществлять коррекцию результатов пиковых детекторов путем оценки пропущенных сокращений и смещения положения обнаруженных пиков. Применение следующих двух правил позволяет вносить умеренные коррекции в выделенные пики с минимальным изменением уже правильно установленных пиков:
1) Пропущенные сердечные сокращения идентифицируются в том случае, когда кардиоинтервал RR более чем в 1,3 раза больше среднего кардиоинтервала RR всей кривой ЭКГ. Затем одно или более новых сокращений размещаются на одинаковом расстоянии между соседними пиками.
2) Положение пика установлено неправильно, если пара кардиоинтервалов RR (RRk, RRk+1) демонстрирует одно из следующих соотношений: (a) RRk ≤ 0,9 x средний RR с последующим RRk+1≥ 1,1 x средний RR или (b) RRk ≥ 1,1 x средний RR с последующим RRk+1 ≤ 0,9 x средний RR. Неправильно расположенные пики сдвигаются в среднее положение между соседними пиками.
Указанные два правила вносят умеренные коррекции в выделенные пики с минимальным изменением уже верно установленных пиков. Аналогичный подход можно использовать для удаления лишних пиков. Однако, в проиллюстрированном варианте осуществления лишние пики удалены не были, поскольку лишних пиков было выделено немного. На фиг. 21-23 показан пример использования указанных правил для улучшения выделения пиков.
Фиг. 21 показывает кардиоинтервал RR до и после внесения коррекции. Положение пиков 134 вероятно неправильное, а пики 132 вероятно пропущены. Фиг. 22 показывает кардиоинтервал RR, где пропущенные сокращения являются вероятными (верхний график), а на нижнем графике показано внесенное сердечное сокращение.  Фиг. 23 показывает кардиоинтервал RR, где пики идентифицированы неправильно (верхний график), и пик сдвинут в более вероятное положение (нижний график). Пунктирные вертикальные линии на верхних графиках обозначают оценки положений плодных пиков перед проведением коррекции. Пунктирные вертикальные линии на нижних графиках обозначают оценки положений плодных пиков после внесения коррекции.
На основе выполненного выше способа множеству временных интервалов пиков может быть присвоена стандартная достоверность, и затем указанное множество, с пиками или без пиков после осуществления алгоритма МГК, передается для выполнения алгоритма объединения, который описан ниже.
Объединение QRS-комплекса плода разработано с целью учета того факта, что ни один канал или способ не может быть в отдельности лучшим во всех ситуациях. При наличии множества предложенных различными источниками положений QRS-комплекса плода алгоритм объединения QRS-комплекса плода реализует модифицированную процедуру оценки для определения вероятных QRS-комплексов плода, которые он затем анализирует на наличие вероятно пропущенных комплексов и комплексов с неправильно установленным положением. Первый этап этого алгоритма состоит в создании нулевого вектора той же длительности, что и кривые ЭКГ (например, одна минута каждый). Каждое множество входных сокращений рассматривается, в свою очередь, с помощью процесса, в котором выбирается сердечное сокращение с максимальной достоверностью, и его показатель достоверности добавляется к указанному вектору. Выбранные сокращения удаляются из множества сокращений канала до тех пор, пока не останется ни одного сокращения, а следующее множество сокращений добавляется к вектору аналогичным образом. Сильные комплексы плода должны регистрироваться по нескольким каналам, и поэтому вклады в соответствующие позиции должны добавляться. Чтобы учесть отклонения по времени, перед выполнением дальнейшего анализа сигнал фильтруется с помощью окна Гаусса. Следующий этап выполняется, как и первый, – самый высокий пик на кривой ЭКГ принимается в качестве положения наивысшей достоверности комплекса и выбирается первым, его временной интервал добавляется к множеству, а окружающему его участку задается нулевое значение. Затем выбирается и аналогичным образом добавляется следующий по высоте пик. Этот процесс повторяется до тех пор, пока максимальные пики не опустятся ниже 50% начального максимума. После этого для приведения кривой ЭКГ в соответствие с физиологической статистикой выполняется процесс заполнения и смещения пиков, аналогичный описанному в разделе идентификации QRS-комплекса плода на основе адаптивных правил.
Фиг. 24 иллюстрирует подэтапы или подмодули этапа или модуля S110 с фиг. 2.
Этап S110 начинается с подэтапа S400.
На этапе S402 принимаются предложенные интервалы сердечных комплексов из записанной сессии, которые являются результатом выполнения нескольких методов этапа или модуля S108 (выделения сокращений на основе МГК или правил), анализирующих одну и ту же кривую ЭКГ. В качестве входных данных может также использоваться более традиционный алгоритм выделения сокращений, такой как «локальный максимум». Выходными данными также может быть результат применения одного и того же метода (например, МГК) к нескольким одновременно записанным каналам ЭКГ. В одном из вариантов осуществления входными данными является комбинация указанных подходов: каждый из алгоритмов (на основе МГК и правил) применяется для всех каналов ЭКГ.
Если входной алгоритм обеспечивает показатель достоверности для каждого сокращения, он может использоваться. Если такие показатели достоверности отсутствуют, тогда на этапе S404 они присваиваются. Это можно сделать тремя способами. Может быть присвоен постоянный показатель всем предложенным сердечным сокращениям из исходного канала/алгоритма, который основан или на показателе надежности канала (например, на анализе спектральной мощности), или на относительной эффективности алгоритма анализа на существующих учебных массивах данных. Может быть присвоен переменный показатель для последовательности сокращений, при этом большие значения достоверности присваиваются сокращениям, найденным на участках с относительно низким шумом, и малые значения достоверности присваиваются сокращениям, предполагаемых на участках с высоким шумом. Если присвоена достоверность последовательности сокращений, может использоваться комбинация указанных двух подходов, но максимально возможная достоверность задается с помощью ожидаемой надежности методики анализа или с помощью суммарного отношения сигнал/шум для всех каналов.
На этапе S406, записи объединенной достоверности, которая отображает информацию со всех входных каналов, сначала задается нулевое значение. Выбирается запись одного входного сигнала (например, случайным образом), и в соответствующее время к объединенной записи добавляется наибольшая присвоенная достоверность. Время сердечного сокращения, которое было добавлено, удаляется из записи входного сигнала вместе с любым близким временем сокращения. Здесь в качестве близкого времени сокращения задается самый длинный физиологически приемлемый интервал, обычно время сокращения в пределах 25 мс от выбраного времени, соответствующее частоте сердечных сокращений 40 ударов/мин. Этот интервал можно отрегулировать, исходя из статистичеких данных пациентки. В одном из вариантов осуществления он задан на уровне 12,5 мс, что отражает тот факт, что частота сердечных сокращений плода больше частоты сердечных сокращений взрослого. Затем находится следующая самая большая достоверность, добавляется к объединенной записи и снова удаляется вместе с близким временами сокращения. Этот процесс повторяется до тех пор, пока в записи не останется ни одного сокращения. Как только запись станет пустой, случайным образом выбирается другая запись входного сингала и аналогичным образом добавляется к записи объединенной достоверности.
Теперь вновь созданная запись объединенной достоверности состоит из нулевых значений, где ни одна из записей входного сигнала не присвоена временам сердечного сокращения, и ненулевых значений, где временам сокращений присвоены записи входного сигнала.  На данном этапе может быть несколько участков записи, имеющих только одно предполагаемое сокращение, и другие участки с несколькими близкими значениями, имеющих несколько предполагаемых сокращений из записей входного сигнала.  Чтобы согласовать несоответствующие интервалы времени между разными записями, производится свертка окна Гаусса для объединенной записи. В результате создается гладкий сигнал достоверности, в котором высота сигнала отображает увеличивающуюся достоверность истинного сокращения в этом месте. Он показан на графике 110 фиг. 25. Это можно рассматривать в качестве процедуры оценки, – участки записи, на которых несколько каналов выявили потенциальный сердечный комплекс, будут иметь бóльшие значения, чем участки, на которых только один канал предложил положение сокращения.  Аналогично, чем больше будет временное совпадение между предполагаемыми сокращениями, тем выше будут суммированные пики кривой Гаусса.
На этапе S408 указанный сигнал объединенной достоверности анализируется для выделения положений сокращений, которые будут иметь или высокую достоверность, или высокую степень соответствия между каналами. Аналогично тому, как была построена объединенная запись, максимальная точка в сигнале достоверности выбирается в качестве начальной точки для добавления к предложенной объединенной записи выходного сигнала.  После выбора и добавления этой точки, участку вблизи нее присваивается нулевое значение (следуя указаниям по ширине интервала, которые были описаны выше). Затем в сигнале объединенной достоверности выбирается следующая по высоте точка и добавляется к предложенной объединенной записи выхода, а сигнал объединной достоверности снова обнуляется вблизи выбранной точки. Этот процесс повторяется с добавленным ограничением, состоящим в том, что когда алгоритм пытается добавить точку к участку сигнала с более чем 20 существующими предложенными сокращениями в сегменте длиной в 1 минуту, добавленное сокращение должно быть приблизительно четным кратным среднему значению интервала времени между существующими сокращениями. Может использоваться пороговое значение больше или меньше 20. Цель этого ограничения состоит в предотвращении добавления алгоритмом к записи выходного сигнала сокращений с низкой достоверностью, которые не являются физиологически приемлемыми. Как только максимум сигнала достоверности составит меньше 30% начального максимума, этот этап будет завершен.
На данный момент из каждой отдельной кривой ЭКГ было извлечено максимальное количество информации, но при использовании общих физиологических допущений запись выходного сигнала можно все еще улучшить.
На этапе S410 путем учета нормальных диапазонов частоты сердечных сокращений и статистики вариабельности частоты сердечных сокращений, метод позволяет находить нарушения такой статистики в своих записях и опционально может или вырабатывать предупреждающий сигнал, комментировать вероятную ошибку, или без оповещения корректировать запись в соответствии с прикладным контекстом. В одном из вариантов осуществления данный метод, аналогично этапу или модулю S108 на основе адаптивных правил, ищет два главных нарушения: промежутки между записями и неправильные положения сокращений. Промежутки между записями происходят в том случае, когда сердечные комплексы не выделяются ни одной из записей входного сигнала. Такие промежутки находят посредством измерения среднего интервала между сокращениями в локальных отрезках сигнала и затем поиска участков сигнала, которые имеют недостаточное количество сокращений по интервалу, приблизительно равному целому кратному локального среднего интервала между сокращениями. Они помечаются как пропущенные сокращения. Длина промежутка используется для оценки вероятного количества пропущенных сокращений. Надлежащее количество сокращений может быть добавлено к записи в надлежащие моменты времени. Неправильные положения сокращений могут появляться в том случае, когда момент сокращения немного сдвинут от того момента, когда произошло истинное сокращение. Признак ошибки этого типа следующий: когда один интервал между сокращениями больше (или меньше) в процентном отношении локального среднего интервала времени, а следующий интервал меньше (или больше) среднего интервала на такое же количество процентов. Выполняется поиск этого признака в записи, и для устранения проблемы момент сокращения может корректироваться в соответствующем направлении.
На этапе S412 этап или модуль S110 заканчивается. Окончательный результат S412 (и этапа или модуля S110) включает запись предполагаемых интервалов сердечных комплексов с соответствующей достоверностью (от сигнала объединенной достоверности), идентификацию записи входного сигнала с «наилучшим вариантом» сердечного сокращения и указания того, какие сокращения были добавлены для заполнения промежутков или того, какие сокращения были откорректированы для устранения ошибок положения. Указанный окончательный результат используется для отображения сердечных сокращений пользователю. Нижняя кривая 110 ЭКГ на фиг. 25 показывает запись выходного сигнала, изображенную непрерывными вертикальными линиями, которые находятся близко к указанным кардиологом действительным положениям сердечного комплекса плода, помеченного штриховыми линиями.
В этом варианте осуществления, показанном на фиг. 25, данный метод использовался для создания выходного сигнала одного метода (детектора сокращений на основе МГК), примененного к 4-м сигналам 108 входной материнской (абдоминальной) ЭКГ. Этот способ может также сочетать выход детектора сокращений на основе МГК с выходом альтернативных алгоритмов для предоставления окончательной записи объединенных сокращений. Объединенный выходной сигнал МГК и выделение на основе правил (после подавления материнской ЭКГ с помощью МГК и ОП) преимущественно превосходят результаты методов компонент.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
Результаты использования трех разных методов для наборов данных образцов представлены в Таблице 1. Комбинация трех указанных алгоритмов дала улучшенные результаты для учебных наборов данных. Таким образом, следовало ожидать, что объединение трех способов улучшит показатели для контрольной выборки В, и оно действительно дало улучшенные результаты: 52, 49 и 10,61 для событий 4 и 5 соответственно. Использовались методы МГК-МГК (МГК для подавления материнской ЭКГ с последующим выделением QRS-комплекса плода на основе МГК-кластеризации), МГК-адаптивный (МГК для подавления материнской ЭКГ с последующим выделением QRS-комплекса плода на основе адаптивных правил) и ОП-адаптивный (ОП для подавления материнской ЭКГ с последующим выделением QRS-комплекса плода на основе адаптивных правил). Хотя предложенные методы пространственной фильтрации (МГК и ОП) и подавляют материнскую ЭКГ, но все еще могут быть варианты наличия остатков материнской кардиограммы. Процесс заполнения и смещения положений QRS-комплекса плода предусматривает выполнение оценок частоты сердечных сокращений, которые являются физиологическими. Однако, этот процесс может не давать истинных положений QRS-комплекса плода.
Таблица 1:
Образец A
Образец A-ext
Событие 4
Событие 5
Событие 4
Событие 5
МГК-МГК
64,35
9,94
248,27
18,68
МГК-адаптивный
7,02
4,29
165,28
14,11
ОП-адаптивный
12,70
6,82
243,55
17,91
Объединение
5,00
4,05
146,76
14,65
Настоящее изобретение было описано на основании предпочтительных вариантов осуществления. После прочтения и изучения представленного выше подробного описания специалистом в оласти техники в них могут быть внесены усовершенствования и изменения. Предполагается, что данное изобретения включает все такие усовершенствования и изменения в той степени, в которой они будут находиться в пределах формулы изобретения или ее эквивалентов.