Медицинская Техника / №6, 2016 / с. 7-10

Выделение электрокардиограммы плода с использованием динамических нейронных сетей

Д.В. Девятых, О.М. Гергет

Аннотация

В статье предложена нелинейная динамическая модель разделения источников материнской абдоминальной электрокардиограммы (АЭКГ). Подбор коэффициентов разделяющих матриц отождествляется с обучением нейронной сети. Предложенный метод позволяет эффективно выделять электрокардиограмму плода (ЭКГП) вне зависимости от выбора точки отсчета, длительности входного сигнала и количества независимых отведений.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Дмитрий Владимирович Девятых, аспирант,
Ольга Михаловна Гергет, канд. техн. наук, зав. кафедрой, кафедра прикладной математики, Институт кибернетики, Национальный исследовательский Томский политехнический университет, г. Томск,
e-mail: ddv.edu@gmail.com

Список литературы

1. Tal Y., Akselrod S. Fetal heart rate detection by a special transform method / Computers in Cardiology. Proceedings. 19-22 Sep. 1989. Jerusalem.
2. Peters C., Vullings R., Bergmans J. et al. Heart rate detection in low amplitude non-invasive fetal ECG recordings / 28th Annual International Conference of the IEEE EMBS. 30 Aug.-3 Sept. 2006. New York, USA. РР. 6092-6094.
3. Mochimaru F., Fujimoto Y. Detecting the fetal electrocardiogram by wavelet theory-based methods // Prog. Biomed. Res. 2002. Vol. 7. PP. 185-193.
4. Najafabadi F.S., Zahedi E., Ali M.A.M. A novel model for abdominal electrocardiography of a pregnant woman / Sensors and the international conference on new techniques in pharmaceutical and biomedical research. 2005. Kuala Lumpur, Malaysia. PP. 64-68.
5. Jia W., Yang C., Zhong G., Zhou M., Wu S. Fetal ECG extraction based on adaptive linear neural network / 3rd International Conference on Biomedical Engineering and Informatics, 16-18 Oct. 2010. Yantai, China.
6. Hasan M.A., Reaz M.B.I., Ibrahimy M.I., Hussain M.S., Uddin J. Detection and processing techniques of FECG signal for fetal monitoring // Biological Procedures Online. 2009. Vol. 11. № 1. РР. 263-295.
7. Abboud S., Barkai G., Mashiach S., Sadeh D. Quantification of the fetal electrocardiogram using averaging technique // Comput. Biol. Med. 1990. Vol. 20. PP. 147-155.
8. Kotas M., Jezewski J. Spatio-temporal Filtering for Fetal QRS Enhancement / World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering. Sept. 7-12, 2009. Munich, Germany. Vol. 25/4 of the series IFMBE Proceedings. PP. 389-392.
9. Hasan M., Reaz M., Ibrahimy M. Fetal electrocardiogram extraction and R-peak detection for fetal heart rate monitoring using artificial neural network and correlation / The 2011 International Joint Conference on Neural Networks. San Jose, CA, USA.
10. Ye Y., Yao X., Zhang Z., Mo Q. A Non-Invasive Fetal Electrocardiogram Extraction Algorithm Based on ICA Neural Network / 1st International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering, 6-8 July, 2007. Wuhan, China.
11. Ma Y., Xiao Y., Wei G., Sun J. Fetal ECG extraction using adaptive functional link artificial neural network / Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA), 9-12 Dec. 2014. Siem Reap. PP. 1-4.
12. Shcherbakov M.V., Brebels A. Outliers and anomalies detection based on neural networks forecast procedure / In the Proceedings of the 31 Annual International Symposium on Forecasting, ISF-2011. Prague, Czech Republic. PP. 21-22.
13. Fuchs T., Pomorski M., Grobelak K., Tomiaіowicz M., Zimmer M. Signal Loss During Fetal Heart Rate Monitoring Using Maternal Abdominal Surface Electrodes Between 28 and 42 Weeks of Pregnancy // Advances in Clinical and Experimental Medicine. 2014. Vol. 23. PP. 813-819.
14. Riedmiller M., Braun H. A direct adaptive method for faster backpropagation learning: The RPROP algorithm / In H. Ruspini, editor. Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN). San Francisco, 1993. PP. 586-591.