胎儿心电信号提取算法的研究进展

R318%R540.4+1; 综述了独立成分分析(independent component analysis,ICA)、奇异值分解(singular value decomposition,SVD)、小波变换(wavelet transform,WT)、非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)等传统胎儿心电(fetal electrocardiogram,FECG)信号提取算法以及目前常用的2种或多种算法组合的研究成果,分析了各算法在FECG信号提取中的优势和存...

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Published in医疗卫生装备 Vol. 43; no. 8; pp. 81 - 94
Main Authors 杨玉瑶, 郝婧宇, 吴水才
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京工业大学生物医学工程系,北京 100124 2022
Subjects
小波变换
奇异值分解
经验模态分解
胎儿心电信号
非负矩阵分解
独立成分分析
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ISSN1003-8868
DOI10.19745/j.1003-8868.2022172

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Summary:R318%R540.4+1; 综述了独立成分分析(independent component analysis,ICA)、奇异值分解(singular value decomposition,SVD)、小波变换(wavelet transform,WT)、非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)等传统胎儿心电(fetal electrocardiogram,FECG)信号提取算法以及目前常用的2种或多种算法组合的研究成果,分析了各算法在FECG信号提取中的优势和存在的问题,并基于常用的FECG数据库和不同的评价指标量化了各种算法的性能,指出了对FECG信号进行形态分析、建立大型开放式的侵入式胎儿心电信号(invasive fetal electrocardiogram,I-FECG)数据库是FECG信号提取算法的未来发展方向.
ISSN:1003-8868
DOI:10.19745/j.1003-8868.2022172