使用广义回归神经网络的胎儿心电提取

• 作者: 曾孝平 李君 程军 蒲秀娟 陈悦君 韩亮
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 胎儿心电 广义回归神经网络 小波包去噪
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 211-214,237
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 5127字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.10.064

摘要

针对胎儿心电难以提取问题,提出一种从母体腹壁混合信号中提取胎儿心电的方法.利用广义回归神经网络(GRNN)估计母体心电信号传导至腹壁的非线性变换,将非线性变换后的母体心电信号从腹壁混合信号中减去,再通过小波包去噪技术抑制胎儿心电的基线漂移和噪声,得到清晰的胎儿心电.应用合成心电信号和临床心电信号完成实验,在胎儿心电和母体心电QRS波完全重叠情况下,提取出清晰的胎儿心电.实验结果验证了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾孝平	重庆大学通信工程学院	177	1223	18.0	25.0
2	韩亮	重庆大学通信工程学院	31	216	10.0	13.0
3	蒲秀娟	重庆大学通信工程学院	15	128	8.0	11.0
4	陈悦君	重庆大学通信工程学院	2	28	2.0	2.0
5	李君	重庆大学通信工程学院	11	56	4.0	7.0