我国对围产期的划分法是孕妇妊娠28周到产后4周这一时期,孕妇进入这一时期开始,会出现比较明显和频繁的子宫收缩现象,子宫收缩的强度和频率是临床母婴监护的重要指标。目前,胎心监护仪是临床对孕妇监护最常用的工具,医护人员通过观察其打印的纸质胎心宫缩图判断孕妇及胎儿的健康状况。但是,纸质宫缩图存在不易于存储、医生视觉上的主观判定容易产生偏差等缺点,至今尚未出现一款有效的工具能够对纸质胎心宫缩图识别判定。因此,研制出一款能够分析识别纸质胎心宫缩图的监护系统具有重要意义。本文设计开发了一套基于智能手机的孕妇围产期宫缩图像分析系统。首先,利用手机APP调用手机拍照功能获取胎心宫缩图;然后,利用后台程序对获取到的图像进行预处理、宫缩波形提取、宫缩波形数据取值;接着,对提取到的数据进行分析判定;最后,通过APP的各个功能模块将处理的结果呈现给用户,同时将宫缩数据和判定结果上传至云端数据库。本文主要研究内容如下:(1)宫缩波形图像预处理方法设计与实现:根据图像处理的基本原理和方法,设计实现了对宫缩波形图像的预处理,主要步骤包括图像的灰度化、去噪、旋转与矫正以及宫缩波形图像的裁剪。(2)宫缩波形图像提取方法设计与实现:根据图像形态学操作原理和方法,设计实现了对宫缩波形的提取,主要步骤包括图像的二值化、腐蚀膨胀、连通域降噪、清除最大轮廓以及提取宫缩波形数据。(3)宫缩波形分析识别算法设计与实现:针对宫缩波形的不同特征对宫缩波形进行质量分类,然后根据波形质量确定合适的滤波方法,并对滤波后的波形进行了定基线和归一化处理,最后根据有效宫缩的评判标准给出健康判定结果。(4)安卓APP的设计与实现:根据系统需求设计了安卓APP的整体架构,并对每个功能模块进行原理说明与效果展示,实现了手机拍照提取、分析识别、健康判定、宫缩波形重绘和数据上传等基本功能。本系统完成了对纸质胎心宫缩图的数字化分析与管理,克服了纸质数据不易保存和容易损坏丢失的缺点,同时也为今后的大数据分析研究和人工智能算法处理提供了真实可靠的样本数据。