【摘 要】
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围产期监护技术对保证母婴安全具有十分重要意义。胎动监护是围产期评估胎儿的身体发育状况和神经系统发育状况的一项重要指标。胎动减少可能导致胎儿先天畸形、早产、脑瘫、智力发育低下、低出生体重、酮症性低血糖、胎死宫内、新生儿早期死亡、刨妇产风险增加等等不良结果。传统的孕妇自我计数存在准确性低,超声胎动监护存在其他潜在危害。目前胎动检测的主要方法是超声检测、加速度传感器检测、压力传感器检测等。超声检测主要应
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围产期监护技术对保证母婴安全具有十分重要意义。胎动监护是围产期评估胎儿的身体发育状况和神经系统发育状况的一项重要指标。胎动减少可能导致胎儿先天畸形、早产、脑瘫、智力发育低下、低出生体重、酮症性低血糖、胎死宫内、新生儿早期死亡、刨妇产风险增加等等不良结果。传统的孕妇自我计数存在准确性低,超声胎动监护存在其他潜在危害。目前胎动检测的主要方法是超声检测、加速度传感器检测、压力传感器检测等。超声检测主要应用于医院中,但由于超声不能进行长时间的胎动检测,而且超声仪器需要专业的医生操作,无法适用于家庭。其他胎动检测方法在实际应用中还存在很大困难。围绕这些问题本研究从以下几个方面进行研究:1.本研究设计了一个内部含有4路PVDF压电薄膜传感器的胎动信号检测传感器采集胎动信号。这种传感器柔软轻薄,能感受多个部位的胎动信息,并且在使用时不需要供电,保证了孕妇使用的安全性和舒适性。2.本研究设计了一个便携式可以长时间使用的家用型胎动信号采集系统。对胎动检测传感器输出的信号进行处理后,通过蓝牙发送到PC端,设计了PC端的控制存储分析软件。3.针对采集的原始信号的噪声和离群值的特点,本研究采用IIR高通滤波器进行去噪,采用绝对值中差法去除离群值,得到较高的信噪比的待识别胎动信号。4.本研究采用短时傅里叶变换和伪魏格纳-威尔分布的时频分析方法对胎动信号进行分析,采用滑动窗的方式提取了胎动信号的12个特征参数。评估每个特征参数在胎动信号检测方面效果,最终选择最大值、最小值、均方根、方差、偏差、峰度、能量集中和瑞丽熵8个特征参数,建立基于自动阈值的胎动信号识别模型。对模型进行测试,得到胎动检出率为93.0%,阳性预测率为75.9%的较好的结果。
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