Toward Automated Analysis of Fetal Phonocardiograms: Comparing Heartbeat Detection from Fetal Doppler and Digital Stethoscope Signals
Toward Automated Analysis of Fetal Phonocardiograms: Comparing Heartbeat Detection from Fetal Doppler and Digital Stethoscope Signals
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胎儿心音图的自动分析：比较胎儿多普勒和数字听诊器信号的心跳检测
DOI：
10.1109/embc46164.2021.9629814
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Lobaton, Edgar
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen, Yuhan;Wilkins, Michael D.;Barahona, Jeffrey;Rosenbaum, Alan J.;Daniele, Michael;Lobaton, Edgar
纵向胎儿健康监测对于高危妊娠至关重要。心率和心率变异性是胎儿健康的主要指标。在这项工作中，我们实现了两个神经网络架构的心跳检测一组胎儿心音图信号捕获使用胎儿多普勒和数字听诊器。我们使用原始信号和来自信号的手工能量来测试这些网络的功效。结果表明，卷积神经网络在识别心跳中的S1波形方面是最有效的，并且当使用多普勒信号的能量时，其性能得到改善。我们进一步讨论了基于听诊器信号的模型训练中存在的问题，例如低信噪比（SNR）。最后，我们表明，我们可以提高信噪比，并随后的性能的听诊器，通过匹配的能量从听诊器的多普勒信号。
Longitudinal fetal health monitoring is essential for high-risk pregnancies. Heart rate and heart rate variability are prime indicators of fetal health. In this work, we implemented two neural network architectures for heartbeat detection on a set of fetal phonocardiogram signals captured using fetal Doppler and a digital stethoscope. We test the efficacy of these networks using the raw signals and the hand-crafted energy from the signal. The results show a Convolutional Neural Network is the most efficient at identifying the S1 waveforms in a heartbeat, and its performance is improved when using the energy of the Doppler signals. We further discuss issues, such as low Signal-to-Noise Ratios (SNR), present in the training of a model based on the stethoscope signals. Finally, we show that we can improve the SNR, and subsequently the performance of the stethoscope, by matching the energy from the stethoscope to that of the Doppler signal.
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