Fetal Electrocardiogram Extraction from the Mother's Abdominal Signal Using the Ensemble Kalman Filter.
Fetal Electrocardiogram Extraction from the Mother's Abdominal Signal Using the Ensemble Kalman Filter.
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DOI：
10.3390/s22072788
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发表时间：
2022-04-05
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胎儿心电图（fECG）评估在整个妊娠期间至关重要，以监测胎儿的健康和发育，并可能诊断潜在的先天性心脏病。由于腹部ECG（aECG）信号中包含的高噪声，fECG的提取一直具有挑战性。并且如果仅提供aECG的一个通道，即，在紧凑型贴片装置中。在本文中，我们提出了一种新的算法的基础上的增强卡尔曼滤波器（EnKF）的无创fECG提取单通道aECG信号。为了评估所提出的算法的性能，我们使用了我们自己的临床数据，这些数据是从一项试点研究中获得的，其中10名受试者各记录20分钟，以及来自PhysioNet 2013 Challenge bank的数据，带有标记的QRS波群注释。所提出的方法显示PhysioNet 2013挑战库的平均阳性预测值（PPV）为97.59%，灵敏度（SE）为96.91%，F1评分为97.25%。我们的结果也表明，该算法是可靠和有效的，它优于最近提出的扩展卡尔曼滤波（EKF）的算法。
Fetal electrocardiogram (fECG) assessment is essential throughout pregnancy to monitor the wellbeing and development of the fetus, and to possibly diagnose potential congenital heart defects. Due to the high noise incorporated in the abdominal ECG (aECG) signals, the extraction of fECG has been challenging. And it is even a lot more difficult for fECG extraction if only one channel of aECG is provided, i.e., in a compact patch device. In this paper, we propose a novel algorithm based on the Ensemble Kalman filter (EnKF) for non-invasive fECG extraction from a single-channel aECG signal. To assess the performance of the proposed algorithm, we used our own clinical data, obtained from a pilot study with 10 subjects each of 20 min recording, and data from the PhysioNet 2013 Challenge bank with labeled QRS complex annotations. The proposed methodology shows the average positive predictive value (PPV) of 97.59%, sensitivity (SE) of 96.91%, and F1-score of 97.25% from the PhysioNet 2013 Challenge bank. Our results also indicate that the proposed algorithm is reliable and effective, and it outperforms the recently proposed extended Kalman filter (EKF) based algorithm.
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