ES2895642T3

ES2895642T3 - Sistemas, aparatos y métodos para detectar actividad fetal

Info

Publication number: ES2895642T3
Application number: ES16761155T
Authority: ES
Inventors: Oren Oz; Nathan Intrator; Muhammad Mhajna
Original assignee: Nuvo Group Ltd
Current assignee: Nuvo Group Ltd
Priority date: 2015-03-10
Filing date: 2016-03-10
Publication date: 2022-02-22
Anticipated expiration: 2036-03-10
Also published as: US20210259613A1; US20220395212A1; US20190059767A1; CA2979135C; KR20170120706A; CN107405096B; KR101900641B1; US20170007142A1; US9392952B1; EP3267884A4; EP3267884A1; CN107405096A; AU2016230825A1; EP3267884B1; CA2979135A1; US10111600B2; US20240260881A1; DK3267884T3; WO2016142780A1; AU2016230825B2

Abstract

Un método implementado por computadora, que comprende: - recibir, en tiempo real, por al menos un procesador de computadora que ejecuta instrucciones programables específicas configuradas para el método, datos de N señales de ECG sin procesar que son representativos de un N número de señales de electrocardiograma (ECG) sin procesar que se están adquiriendo de al menos un par de sensores de ECG; en donde los sensores de ECG del por lo menos un par de sensores de ECG se colocan en un abdomen de una mujer que porta al menos un feto; - filtración de señal digital, por el por lo menos un procesador de computadora, las N señales de ECG sin procesar de los datos de N señales de ECG sin procesar para obtener datos de N señales de ECG filtradas que son representativos de las N señales de ECG filtradas; - detectar, por el por lo menos un procesador de computadora, picos cardíacos maternos en cada señal de ECG filtrada de los datos de N señales de ECG filtradas; - sustraer, por el por lo menos un procesador de computadora, de cada señal de ECG filtrada de los datos de N señales de ECG filtradas, una señal de ECG materna de la mujer, al utilizar por lo menos un procedimiento de sustracción no lineal, para obtener datos de las N señales de ECG corregidas que son representativos de un N número de señales de ECG corregidas, en donde el por lo menos un procedimiento de sustracción no lineal comprende: realizar iterativamente: i) dividir automáticamente cada señal de ECG filtrada de los datos de N señales de ECG filtradas en una primera pluralidad de segmentos de señal de ECG, 1) en donde cada segmento de señal de ECG de la primera pluralidad de segmentos de señal de ECG corresponde a un intervalo de latido de un latido cardíaco completo, y 2) en donde cada intervalo de latido se determina automáticamente con base, al menos en parte, en detectar automáticamente un valor de inicio y un valor de desfase del intervalo de latido con base en los picos de corazón materno detectados en cada segmento de señal de ECG; ii) modificar automáticamente cada segmento de señal de ECG de la primera pluralidad de segmentos de señal de ECG para formar una pluralidad de segmentos modificados de señal de ECG, en donde la modificación se realiza utilizando al menos un esquema de optimización inversa con base en un conjunto de parámetros, en donde los valores del conjunto de parámetros se determinan con base en: realizar iterativamente: 1) definir una plantilla global con base en un perfil de latidos cardiacos estándar de un ser humano adulto, 2) establecer un conjunto de valores tentativos para una plantilla local para cada segmento de señal de ECG, 3) utilizar al menos un esquema de optimización para determinar una plantilla adaptativa para cada segmento de señal de ECG con base en la plantilla local que se hace coincidir con la plantilla global dentro de un valor de similitud 0 predeterminado, y 4) utilizar la plantilla adaptativa para determinar los valores del conjunto de parámetros; y iii) eliminar automáticamente la pluralidad de segmentos modificados de cada señal de ECG filtrada de los datos de N 5 señales de ECG filtradas, al sustraer la plantilla adaptativa de la señal de ECG filtrada, generando de esta manera cada señal de ECG corregida de los datos de las N señales de ECG corregidas; - extraer, por el por lo menos un procesador de computadora, datos de N señales de ECG fetal sin procesar de los datos de N señales de ECG filtradas con base en los datos de las N señales de ECG corregidas, en donde los datos de N señales de ECG fetal sin procesar que son representativos de un N número de señales de ECG fetal sin procesar; - procesar, por el por lo menos un procesador de computadora, los datos de N señales de ECG fetal sin procesar para mejorar una relación de señal a ruido de las N señales de ECG fetal sin procesar para formar datos de N señales de ECG fetal filtradas; - detectar, por el por lo menos un procesador de computadora, picos cardíacos fetales en los datos de N señales de ECG fetal filtradas; - calcular, por el por lo menos un procesador de computadora, con base en los picos cardíacos fetales detectados, al menos una de: i) una frecuencia cardíaca fetal, ii) una curva cardíaca fetal, iii) una frecuencia cardíaca fetal de latido a latido, y iv) variabilidad de frecuencia cardíaca fetal; y - producir, por el por lo menos un procesador de computadora, un resultado del paso de cálculo.

Description

DESCRIPCIÓN

Sistemas, aparatos y métodos para detectar actividad fetal

Esta solicitud reivindica la prioridad a la Solicitud Provisional de Estados Unidos de América No. 62/131,122, presentada el 10 de marzo de 2015.

Campo de la invención

La invención se refiere en general a sistemas y métodos para monitorear el bienestar de un feto por la detección y análisis no invasivos de datos de actividad eléctrica cardíaca fetal.

Antecedentes

El monitoreo cardíaco fetal puede ser útil para determinar la salud de un feto durante el embarazo.

El documento GARI D CLIFFORD ET AL.: "Non-invasive fetal ECG analysis", PHYSIOLOGICAL MEASUREMENT, INSTITUTE OF PHYSICS PUBLISHING, BRISTOL, GB, vol. 35, no. 8, 29 de julio de 2014, páginas 1521 - 1536 (XP020268210, ISSN: 0967-3334) se refiere al análisis de ECG fetal no invasivo.

El documento WO 2009/110051 A1 se refiere a un método para procesar una señal vital en línea capaz de medir de forma estable un electrocardiograma fetal durante el movimiento fetal, el cual es efectiva durante el movimiento fetal, y su aparato.

El documento FERNANDO ANDREOTTI ET AL.: "Robust fetal ECG extraction and detectation from abdominal leads", Physiological MEASUREMENT, INSTITUTE OF PHYSICS PUBLISHING, BRISTOL, GB, vol. 35, no. 8, 29 de julio de 2014, páginas 1551 - 1567 (XP020268212, ISSN: 0967-3334) se refiere a la extracción y detección robusta de eCg fetal de derivaciones abdominales.

Sumario

La presente invención se refiere a un método implementado por computadora como se define por la reivindicación independiente 1, en donde se proporcionan desarrollos adicionales del método inventivo en las reivindicaciones secundarias 2 a 7, respectivamente.

En algunas realizaciones, la presente descripción proporciona un método implementado por computadora, que comprende: recibir, por al menos un procesador de computadora que ejecuta instrucciones programables específicas configuradas para el método, datos de señales de electrocardiograma (ECG) sin procesar de al menos un par de sensores de ECG; en donde el por lo menos un par de sensores de ECG se colocan en un abdomen de una mujer que porta un feto; en donde los datos de señales de ECG sin procesar comprenden datos representativos de un N número de datos de señales de ECG sin procesar (datos de N señales de ECG sin procesar) que se adquieren en tiempo real del por lo menos un par de sensores de ECG; filtración de señales digitales, por el por lo menos un procesador de computadora, los datos de N señales de ECG sin procesar para formar datos de N señales de ECG filtradas que tienen N señales de ECG filtradas; detectar, por el por lo menos un procesador de computadora, picos cardíacos maternos en cada señal de ECG filtrada en los datos de N señales de ECG filtradas; sustraer, por el por lo menos un procesador de computadora, de cada N señal de ECG de los datos de N señales de ECG filtradas, señal de ECG materno, al utilizar el por lo menos un procedimiento de sustracción no lineal para obtener datos de señales de ECG corregidas que comprenden datos representativos de un N número de señales de ECG corregidas, en donde el por lo menos un procedimiento de sustracción no lineal comprende: realizar iterativamente: i) dividir automáticamente cada señal de ECG de las N señales de ECG de los datos de N señales de ECG filtradas en una pluralidad de segmentos de señal de ECG, 1) en donde cada segmento de señal de ECG de la pluralidad de segmentos de señal de ECG corresponde a un intervalo de latido de un latido cardiaco completo, y 2) en donde cada intervalo de latido se determina automáticamente con base, al menos en parte, en detectar automáticamente un valor de inicio y un valor de desfase de este intervalo de latido; ii) modificar automáticamente cada uno de la segunda pluralidad de segmentos de N señales de ECG filtradas para formar una pluralidad de segmentos modificados de N señales de ECG filtradas, en donde la modificación se realiza utilizando al menos un esquema de optimización inversa con base en un conjunto de parámetros, en donde los valores del conjunto de parámetros se determinan con base en: realizar iterativamente: 1) definir una plantilla global con base en un perfil de latido cardiaco estándar de un ser humano adulto, 2) establecer un conjunto de valores tentativos para una plantilla local para cada segmento de N señales de ECG filtradas, 3) utilizar al menos un esquema de optimización para determinar una plantilla adaptativa para cada segmento de N señales de ECG filtradas con base en la plantilla local que se hace coincidir con la plantilla global dentro de un valor de similitud predeterminado; y iii) eliminar automáticamente los segmentos modificados de cada una de las N señales de ECG filtradas, al sustraer la plantilla adaptativa de la N señales de ECG filtradas generando de esta manera cada señal de ECG corregida; extraer, por el por lo menos un procesador de computadora, datos de señales de ECG fetal sin procesar de los datos de N señales de ECG filtradas con base en los datos de señales de ECG corregidas, en donde los datos de señales de ECG fetal sin procesar comprenden un N número de señales de ECG fetal (datos de N señales de ECG fetal sin procesar); procesar, por el por lo menos un procesador de computadora, los datos de N señales de ECG fetal sin procesar para mejorar una relación de señal a ruido de los datos de N señales de ECG fetal sin procesar para formar datos de N señales de ECG fetal filtradas; y detectar, por el por lo menos un procesador de computadora, picos de corazón fetal en los datos de N señales de ^eC^gfetal filtradas; y calcular, por el por lo menos un procesador de computadora, con base en picos cardíacos fetales detectados, al menos uno de: i) frecuencia cardíaca fetal, ii) curva cardíaca fetal, iii) frecuencia cardíaca fetal de latido a latido, o iv) variabilidad de frecuencia cardíaca fetal; y emitir, por el por lo menos un procesador de computadora, un resultado del paso de cálculo.

En algunas realizaciones de la presente divulgación, la filtración de señal digital utiliza al menos uno de: i) una filtración de fluctuación de punto de referencia, ii) una filtración de frecuencia de línea de alimentación, iii) una filtración de alta frecuencia, o iv) una filtración de media inversa adaptativa digital.

En algunas realizaciones de la presente divulgación, los datos de N señales de ECG filtradas son datos que, antes de la detección de los picos maternos en los datos de N señales de ECG filtradas, se han procesado con al menos una técnica de descomposición, en donde la por lo menos una técnica de descomposición se selecciona del grupo que consta de: a) Descomposición en valores singulares (SVD), b) Análisis de componentes principales (PCA), c) Análisis de componentes independientes (ICA), d) Descomposición de ondícula (CWT), y e) cualquier combinación de los mismos.

En algunas realizaciones de la presente divulgación, la detección de los picos cardíacos maternos en cada señal de ECG filtrada en los datos de N señales de ECG filtradas se realiza con base al menos en: i) dividir cada señal de ECG filtrada en una primera pluralidad de segmentos de señal de ECG; ii) normalizar una señal de ECG filtrada en cada segmento de señal de ECG; iii) calcular una primera derivada de la señal de ECG filtrada en cada segmento de señal de ECG; iv) encontrar picos cardíacos maternos locales en cada segmento de señal de ECG con base en la determinación de un cruce de cero de la primera derivada; y v) excluir los picos cardíacos maternos locales que tienen al menos uno de: 1) un valor absoluto que es menor que un valor umbral absoluto de pico local predeterminado; o 2) una distancia entre los picos locales es menor que un valor umbral de distancia de pico local predeterminado.

En algunas realizaciones de la presente divulgación, el valor de similitud predeterminado es con base en una distancia euclidiana, en donde el conjunto de parámetros es una solución de mínimos locales a un problema de mínimos cuadrados no lineales resuelto por al menos uno de: 1) reducir al mínimo una función de costo tomada como la distancia euclidiana; 2) utilizar un algoritmo de Gauss-Newton; 3) utilizar un algoritmo de descenso más pronunciado (descenso por gradiente); o 4) utilizar un algoritmo de Levenberg-Marquardt.

En algunas realizaciones de la presente divulgación, el procesamiento de los datos de N señales fetales de ECG sin procesar para mejorar la relación de señal a ruido comprende: i) aplicar un filtro de paso banda dentro de un intervalo de 15-65 Hz para romper la pluralidad de N señales fetales de ECG en una pluralidad de canales de frecuencia, ii) puntuar una señal fetal de ECG por canal con base en un análisis de pico a media para identificar una pluralidad de canales de latido cardíaco fetal, en donde cada canal de latido cardíaco fetal corresponde a una señal fetal de ECG fetal particular; y iii) seleccionar la pluralidad identificada de canales de latido cardíaco fetal en datos de señales fetales de ECG filtradas, que comprenden un N número de señales de ECG fetal filtradas (datos de N señales fetales de ECG filtradas).

En algunas realizaciones de la presente divulgación, el procesamiento de los datos de N señales fetales de ECG sin procesar para mejorar la relación de señal a ruido comprende además al menos uno de: 1) utilizar una técnica de descomposición en valores singulares (SVD); o 2) utilizar una técnica de Eliminación de ruido de ondículas (WD).

En algunas realizaciones de la presente divulgación, la presente invención proporciona un método implementado por computadora, que comprende: recibir, por al menos un procesador de computadora que ejecuta instrucciones programables específicas configuradas para el método, datos de señales de electrocardiograma (ECG) sin procesar de al menos un par de sensores de ECG; en donde el por lo menos un par de sensores de ECG se colocan en un abdomen de una mujer que porta un feto; en donde los datos de señales de ECG sin procesar comprenden datos representativos de un N número de señales de ECG sin procesar (datos de N señales de ECG sin procesar) que se adquieren en tiempo real del al menos un par de sensores de ECG; filtración de señal digital, por el por lo menos un procesador de computadora, los datos de señales de ECG sin procesar para formar datos de N señales de ECG filtradas que tienen N señales de ECG filtradas, en donde la filtración de señal digital utiliza al menos uno de: i) una filtración de fluctuación de punto de referencia; ii) una filtración de frecuencia de línea de alimentación; iii) una filtración de alta frecuencia; o iv) una filtración de media inversa adaptativa digital; detectar, por el por lo menos un procesador de computadora, picos cardíacos maternos en cada dato de las N señales de ECG filtradas en los datos de N señales de ECG filtradas, al realizar al menos: i) dividir cada señal de ECG filtrada en una primera pluralidad de segmentos de señal de ECG; ii) normalizar una señal de ECG filtrada en cada segmento de señal de ECG; iii) calcular una primera derivada de la señal de ECG filtrada en cada segmento de señal de ECG; iv) encontrar picos cardíacos maternos locales en cada segmento de señal de ECG con base en la determinación de un cruce de cero de la primera derivada; y v) excluir los picos cardíacos maternos locales que tienen al menos uno de: 1) un valor absoluto que es menor que un valor umbral absoluto de pico local predeterminado; o 2) una distancia entre los picos locales es menor que un valor umbral de distancia de pico local predeterminado; sustraer, por el por lo menos un procesador de computadora, de cada una de las N señales de ECG filtradas de los datos de N señales de ECG filtradas, la señal de ECG materna, al utilizar al menos un procedimiento de sustracción no lineal para obtener datos de las N señales de ECG corregidas que comprenden datos representativos de un N número de señales de ECG corregidas, en donde el por lo menos un procedimiento de sustracción no lineal comprende: realizar iterativamente: i) dividir automáticamente cada señal de ECG de datos de N señales de ECG filtradas en una segunda pluralidad de segmentos de señal de ECG, 1) en donde cada segmento de señal de ECG de la segunda pluralidad de segmentos de señal de ECG corresponde a un intervalo de latido de un latido cardíaco completo; 2) en donde cada intervalo de latido se determina automáticamente con base, al menos en parte, en detectar automáticamente un valor de inicio y un valor de desfase de este intervalo de latido, y 3) en donde detectar automáticamente el valor de inicio y el valor de desfase de cada intervalo de latido con base, al menos en parte, en: a) una cantidad de picos maternos detectados en cada señal de ECG, b) cambiar una tasa de muestra de cada señal de ECG por un número entero, c) un inicio de cada onda P, d) un desfase de cada onda T y e) segmentación en latidos; ii) modificar automáticamente cada uno de la segunda pluralidad de segmentos de N señales de ECG filtradas para formar una pluralidad de segmentos modificados de N señales de ECG filtradas, en donde la modificación se realiza utilizando al menos un esquema de optimización inversa con base en un conjunto de parámetros, en donde los valores del conjunto de parámetros se determinan con base en: realizar iterativamente: 1) definir una plantilla global con base en un perfil de latido cardíaco estándar de un ser humano adulto; 2) establecer un conjunto de valores tentativos para una plantilla local para cada segmento de N señales de ECG filtradas; y utilizar al menos un esquema de optimización para determinar una plantilla adaptativa para cada segmento de N señales de ECG filtradas con base en la plantilla local que se hace coincidir con la plantilla global dentro de un valor de similitud predeterminado; y iii) eliminar automáticamente los segmentos modificados de cada una de las N señales de ECG filtradas, al sustraer la plantilla adaptativa de la N señales de ECG filtradas generando de esta manera cada señal de ECG corregida, generando de esta manera datos de las N señales de ECG corregidas; extraer, por el por lo menos un procesador de computadora, datos de señales de ECG fetal sin procesar, al utilizar un algoritmo de separación de fuente ciega (BSS) en (1) los datos de N señales de ECG filtradas y (2) los datos de las N señales de ECG corregidas, en donde los datos de señales de ECG fetal sin procesar comprenden un N número de señales de ECG fetal (N señales de ECG fetal); procesar, por el por lo menos un procesador de computadora, los datos de señales de ECG fetal sin procesar para mejorar una relación de señal a ruido por al menos: i) la aplicación de un filtro de paso banda dentro de un intervalo de 15-65 Hz para romper la pluralidad de N señales de ECG fetal sin procesar en una pluralidad de canales de frecuencia, ii) puntuar una señal fetal de ECG por canal con base en un análisis de pico a media para identificar una pluralidad de canales de latido cardíaco fetal, en donde cada canal de latido cardíaco fetal corresponde a una señal fetal de ECG fetal particular; y iii) seleccionar la pluralidad identificada de canales de latido cardíaco fetal en datos de señales de ECG fetal filtradas, que comprenden un N número de señales de ECG fetal filtradas (datos de N señales fetales de ECG fetal filtradas); detectar, por el por lo menos un procesador de computadora, picos cardíacos fetales en los datos de N señales fetales de ECG filtradas, al realizar al menos: i) dividir cada N señal fetal de ECG filtrada en una primera pluralidad de segmentos de señal de ECG fetal; ii) normalizar una señal de ECG fetal filtrada en cada segmento de señal de ECG fetal; iii) calcular una primera derivada de la señal de ECG fetal filtrada en cada segmento de señal de ECG fetal; y iv) encontrar picos cardíacos fetales locales en cada segmento de señal de ECG fetal con base en determinar un cruce de cero de la primera derivada; calcular, por el por lo menos un procesador de computadora, con base en picos cardíacos fetales detectados, al menos uno de: i) frecuencia cardíaca fetal, ii) curva cardíaca fetal, iii) frecuencia cardíaca fetal de latido a latido, o iv) variabilidad de frecuencia cardíaca fetal; y emitir, por el por lo menos un procesador de computadora, un resultado del paso de cálculo.

En algunas realizaciones de la presente divulgación, la filtración de fluctuación de punto de referencia comprende utilizar al menos uno de: 1) un filtro de promedio móvil que tiene pesos constantes, o 2) un filtro de mediana móvil.

En algunas realizaciones de la presente divulgación, la filtración de frecuencia de línea de alimentación comprende utilizar al menos uno de: 1) un filtro digital de parada de banda; o 2) un filtro adaptativo digital.

En algunas realizaciones de la presente divulgación, la filtración de alta frecuencia comprende utilizar al menos uno de: 1) un filtro digital de paso bajo; 2) una frecuencia de corte de al menos 70 ciclos por segundo; 3) un filtro de alisado; 4) o un filtro de conservación de bordes.

En algunas realizaciones de la presente divulgación, el filtro de conservación de bordes es uno de: a) un filtro de media adaptativa; o b) un filtro de mediana adaptativa.

En algunas realizaciones de la presente divulgación, la filtración de mediana inversa adaptativa digital comprende utilizar un filtro de mediana adaptativa, que tiene una longitud de: 1) un valor constante, o 2) adaptado dependiendo de al menos una característica local de los datos de señales de ECG.

En algunas realizaciones de la presente divulgación, la por lo menos una característica local es una duración de al menos uno de: a) un complejo de QRS; b) un segmento de ST; o c) un intervalo de PR.

En algunas realizaciones de la presente divulgación, los datos de N señales de ECG filtradas son datos que, antes de la detección de los picos maternos en los datos de N señales de ECG filtradas, se han procesado con al menos una técnica de descomposición, en donde la por lo menos una técnica de descomposición se selecciona del grupo que consta de: a) Descomposición en valores singulares (SVD); b) Análisis de componentes principales (PCA); c) Análisis de componentes independientes (ICA); d) Descomposición de ondícula (CWT), y e) cualquier combinación de los mismos.

En algunas realizaciones de la presente divulgación, el procesamiento de los datos de N señales fetales de ECG sin procesar para mejorar la relación de señal a ruido comprende además al menos uno de: 1) utilizar una técnica de descomposición de valores singulares (SVD); o 2) utilizar una técnica de Eliminación de ruido de ondículas (WD).

En algunas realizaciones de la presente divulgación, el por lo menos un par de sensores de ECG se selecciona del grupo que consta de: al menos uno de un electrodo de ECG de contacto húmedo; y al menos un electrodo de ECG de contacto seco.

En algunas realizaciones de la presente divulgación, una cantidad de segmentos en latido en la segmentación en latido es con base en la utilización de al menos uno de los siguientes: 1) un algoritmo de Divide y Vencerás; o 2) un filtro de paso banda digital.

En algunas realizaciones de la presente divulgación, la cantidad de segmentos en latido es tres y se definen como sigue: 1) un primer segmento en latido definido a partir del valor de inicio de un intervalo de latido particular a un inicio de un complejo de QRS; 2) un segundo segmento en latido definido que es el complejo de QRS; y 3) un tercer segmento en el latido definido a partir de un desfase del complejo de ^qR^sal valor de desfase del intervalo de latido particular.

En algunas realizaciones de la presente divulgación, la presente invención proporciona un sistema de computadora específicamente programado, que comprende: al menos una máquina de computadora especializada, que comprende: una memoria no transitoria, que almacena electrónicamente un código de programa ejecutable por computadora particular; y al menos un procesador de computadora que, cuando se ejecuta el código de programa particular, llega a ser un procesador de computadora específicamente programado que se configura para realizar al menos las siguientes operaciones: recibir datos de señales de electrocardiograma (ECG) sin procesar de al menos un par de sensores de ECG; en donde el por lo menos un par de sensores de ECG se coloca en un abdomen de una mujer que porta un feto; en donde los datos de señales de ECG sin procesar comprenden datos representativos de un N número de señales de ECG sin procesar (datos de N señales de ECG sin procesar) que se adquieren en tiempo real del por lo menos un par de sensores de ECG; filtración de señal digital de los datos de señales de ECG sin procesar para formar datos de N señales de ECG filtradas que tienen N señales de ECG filtradas; detectar picos cardíacos maternos en cada una de la N señales de ECG filtradas en los datos de N señales de ECG filtradas; sustraer, de cada una de la N señales de ECG filtradas de los datos de N señales de ECG filtradas, la señal de ECG materna, al utilizar al menos un procedimiento de sustracción no lineal para obtener datos de señales de ECG corregidas que comprenden datos representativos de un número N de señales de ECG corregidas (datos de las N señales de ECG corregidas), en donde el por lo menos un procedimiento de sustracción no lineal comprende: realizar iterativamente: i) dividir cada N señales de ECG filtradas de las N señales de ECG de los datos de N señales de ECG filtradas en una segunda pluralidad de segmentos de señal de ECG,) en donde cada segmento de señal de ECG de la pluralidad de segmentos de señal de ECG corresponde a un intervalo de latido de un latido cardíaco completo, y 2) en donde cada intervalo de latido se determina automáticamente con base, al menos en parte, en detectar automáticamente un valor de inicio y un valor de desfase de este intervalo de latido; ii) modificar cada uno de la pluralidad de segmentos de N señales de ECG filtradas para formar una pluralidad de segmentos modificados de N señales de ECG filtradas, en donde la modificación se realiza utilizando al menos un esquema de optimización inversa con base en un conjunto de parámetros, en donde los valores del conjunto de parámetros se determina con base en: realizar: 1) definir una plantilla global con base en un perfil de latido cardiaco estándar de un ser humano adulto; 2) establecer un conjunto de valores tentativos para una plantilla local para cada segmento de N señales de ECG filtradas; y 3) utilizar al menos un esquema de optimización para determinar una plantilla adaptativa para cada segmento de N señales de ECG filtradas con base en la plantilla local que se hace coincidir con la plantilla global dentro de un valor de similitud predeterminado; y iii) eliminar los segmentos modificados de cada una de las N señales de ECG filtradas, al sustraer la plantilla adaptativa de la N señales de ECG filtradas generando de esta manera cada señal de ECG corregida; extraer datos de señales de ECG fetal sin procesar de los datos de N señales de ECG filtradas con base en los datos de señales de ECG corregidas, en donde los datos de señales de ECG fetal sin procesar comprenden un N número de señales de ECG fetal (datos de N señales de ECG fetal sin procesar); procesar los datos de N señales de ECG fetal sin procesar para mejorar una relación de señal a ruido de los datos de las N señales de ECG fetal para formar datos de N señales de ECG fetal filtradas; detectar picos de corazón fetal en los datos de N señales de ECG fetal filtradas; calcular, con base en picos cardíacos fetales detectados, al menos uno de: i) frecuencia cardíaca fetal, ii) curva cardíaca fetal, iii) frecuencia cardíaca fetal de latido a latido, o iv) variabilidad de frecuencia cardíaca fetal; y emitir un resultado de la operación de cálculo.

En algunas realizaciones, la presente divulgación proporciona un sistema de computadora específicamente programado, que comprende: al menos una máquina informática especializada, que comprende: una memoria no transitoria, que almacena electrónicamente un código de programa ejecutable por computadora particular; y al menos un procesador de computadora que, cuando se ejecuta el código de programa particular, llega a ser un procesador de computadora específicamente programado que se configura para realizar al menos las siguientes operaciones: recibir datos de señales de electrocardiograma (ECG) sin procesar de al menos un par de sensores de ECG; en donde el por lo menos un par de sensores de ECG se coloca en un abdomen de una mujer que porta un feto; en donde los datos de señales de ECG sin procesar comprenden datos representativos de un N número de señales de ECG sin procesar (datos de N señales de ECG sin procesar) que se adquieren en tiempo real del por lo menos un par de sensores de ECG; filtración de señal digital de los datos de señales de ECG sin procesar para formar datos de N señales de ECG sin procesar filtradas que tienen N señales de ECG sin procesar filtradas, en donde la filtración de señal digital utiliza al menos uno de: i) una filtración de línea de base; ii) una filtración de frecuencia de línea de alimentación; iii) una filtración de alta frecuencia; o iv) una filtración de media inversa adaptable digital; detectar picos cardíacos maternos en cada N señales de ECG filtradas en los datos de N señales de ECG sin procesar filtradas, al realizar al menos: i) dividir cada N señales de ECG filtradas en una primera pluralidad de segmentos de señal de ECG; ii) normalizar una señal de ECG filtrada en cada segmento de señal de ECG; iii) calcular una primera derivada de la señal de ECG filtrada en cada segmento de señal de ECG; iv) encontrar picos cardíacos maternos locales en cada segmento de señal de ECG con base en determinar un cruce de cero de la primera derivada; y v) excluir los picos cardíacos maternos locales que tienen al menos uno de: 1) un valor absoluto que es menor que un valor umbral absoluto de pico local predeterminado; o 2) una distancia entre los picos locales es menor que un valor umbral de distancia de pico local predeterminado; sustraer, de cada una de las N señales de ECG filtradas de los datos de N señales de ECG filtradas, la señal de ECG materna, al utilizar al menos un procedimiento de sustracción no lineal para obtener datos de señales de ECG corregidas que comprenden datos representativos de un N número de señales de ECG corregidas (datos de las N señales de eCg corregidas), en donde el por lo menos un procedimiento de sustracción no lineal comprende: realizar iterativamente: i) dividir cada señal de ECG de las N señales de ECG filtradas de los datos de N señales de ECG filtradas en una segunda pluralidad de segmentos de señal de ECG; 1) en donde cada segmento de señal de ECG de la segunda pluralidad de segmentos de señal de ECG corresponde a un intervalo de latido de un latido cardíaco completo; 2) en donde cada intervalo de latido se determina automáticamente con base, al menos en parte, en detectar automáticamente un valor de inicio y un valor de desfase de este intervalo de latido; y 3) en donde detectar automáticamente el valor de inicio y el valor de desfase de cada intervalo de latido con base, al menos en parte, en: a) una cantidad de picos maternos detectados en cada señal de ECG; b) cambiar una tasa de muestra de cada señal de ECG por un número entero; c) un inicio de cada onda P; d) un desfase de cada onda T; o e) segmentación en latidos; ii) modificar cada uno de la segunda pluralidad de segmentos de N señales de ECG filtradas para formar una pluralidad de segmentos modificados de N señales de ECG filtradas, en donde la modificación se realiza utilizando al menos un esquema de optimización inversa con base en un conjunto de parámetros, en donde los valores del conjunto de parámetros se determinan con base en: realizar iterativamente: 1) definir una plantilla global con base en un perfil de latido cardíaco estándar de un ser humano adulto; 2) establecer un conjunto de valores tentativos para una plantilla local para cada segmento de N señales de ECG filtradas; y utilizar al menos un esquema de optimización para determinar una plantilla adaptativa para cada segmento de N señales de ECG filtradas con base en la plantilla local que se hace coincidir con la plantilla global dentro de un valor de similitud predeterminado; y iii) eliminar los segmentos modificados de cada una de las N señales de ECG filtradas, al sustraer la plantilla adaptativa de la N señales de ECG filtradas generando de esta manera cada señal de ECG corregida; extraer datos de señales de ECG fetal sin procesar, al utilizar un algoritmo de separación de fuente ciega (BSS) en (1) los datos de las N señales de ECG filtradas y (2) los datos de las N señales de ECG corregidas, en donde los datos de señales de ECG fetal sin procesar comprenden un N número de señales de ECG fetal (datos N señales de ECG fetal sin procesar); procesar, los datos de N señales de ECG sin procesar para mejorar una relación de señal a ruido por al menos: i) la aplicación de un filtro de paso banda dentro de un intervalo de 15-65 Hz para romper la pluralidad de N señales de ECG fetal sin procesar en una pluralidad de canales de frecuencia, ii) puntuar una señal fetal de ECG por canal con base en un análisis de pico a media para identificar una pluralidad de canales de latido cardíaco fetal, en donde cada canal de latido cardíaco fetal corresponde a una señal fetal de ECG fetal particular; y iii) seleccionar la pluralidad identificada de canales de latido cardíaco fetal en datos de señales de ECG fetal filtradas, que comprenden un N número de señales de ECG fetal filtradas (datos de N señales fetales de ECG fetal filtradas); detectar picos cardíacos fetales en los datos de N señales fetales de ECG filtradas, al realizar al menos: i) dividir cada N señal de ECG fetal filtrada en una primera pluralidad de segmentos de señal de ECG fetal; ii) normalizar una señal de ECG fetal filtrada en cada segmento de señal de ECG fetal; iii) calcular una primera derivada de la señal de ECG fetal filtrada en cada segmento de señal de ECG fetal; y iv) encontrar picos cardíacos fetales locales en cada segmento de señal de ECG fetal con base en determinar un cruce de cero de la primera derivada; calcular con base en picos cardíacos fetales detectados, al menos uno de: i) frecuencia cardíaca fetal, ii) curva cardíaca fetal, iii) frecuencia cardíaca fetal de latido a latido, o iv) variabilidad de frecuencia cardíaca fetal; y emitir un resultado de la operación de cálculo.

Breve descripción de las figuras

Las figuras 1A-1B muestran las posiciones de los pares de sensores en el abdomen de una mujer embarazada de acuerdo con algunas realizaciones de la presente invención. El panel A) muestra una vista frontal. El panel B) muestra una vista lateral.

La figura 2 muestra un diagrama de flujo de un algoritmo utilizado para detectar y analizar datos de actividad eléctrica cardíaca de acuerdo con algunas realizaciones de la presente invención.

La figura 3 muestra un registro de ejemplo de datos de actividad eléctrica cardíaca de acuerdo con algunas realizaciones de la presente invención.

La figura 4 muestra un electrocardiograma materno de plantilla de acuerdo con algunas realizaciones de la presente invención.

La figura 5 muestra un diagrama de flujo de un algoritmo utilizado para realizar la eliminación de actividad cardíaca materna de acuerdo con algunas realizaciones de la presente invención.

La figura 6 muestra un diagrama de flujo de un algoritmo utilizado para realizar la eliminación de actividad cardíaca materna de acuerdo con algunas realizaciones de la presente invención.

La figura 7 muestra una superposición de un electrocardiograma materno de plantilla sobre un latido cardíaco materno individual de acuerdo con algunas realizaciones de la presente invención.

La figura 8 muestra una superposición de un electrocardiograma materno de plantilla sobre un latido cardíaco materno individual de acuerdo con algunas realizaciones de la presente invención.

La figura 9 muestra el resultado de la eliminación de ECG materno de acuerdo con algunas realizaciones de la presente invención.

Descripción detallada

Para claridad de la divulgación, y no a manera de limitación, la descripción detallada de la invención se divide en las siguientes subsecciones que describen o ilustran ciertas características, realizaciones o aplicaciones de la presente invención.

En algunas realizaciones, la presente invención proporciona un sistema para detectar, registrar y analizar datos de actividad eléctrica cardíaca de una madre embarazada que porta un feto. En algunas realizaciones, se utiliza una pluralidad de sensores de ECG para registrar los datos de actividad eléctrica cardíaca. En algunas realizaciones, los sensores de ECG, que comprenden electrodos que registran datos de actividad eléctrica cardíaca se unen al abdomen de la madre embarazada. En algunas realizaciones, los sensores de ECG se unen directamente. En algunas realizaciones, los sensores de ECG se incorporan en un artículo, tal como, por ejemplo, un cinturón, un parche, y similares, y el artículo se usa por, o se coloca en, la madre embarazada.

La elección de sensores de ECG se determina fácilmente por un experto en la técnica. Los factores que influyen en la elección de sensor incluyen, pero no se limitan a, la sensibilidad de los electrodos, el tamaño de los electrodos, el peso de los electrodos, y similares.

En algunas realizaciones, los sensores de ECG son electrodos de contacto húmedo. En algunas realizaciones, los sensores de ECG son electrodos de contacto seco.

En algunas realizaciones, la disposición de los sensores de ECG proporciona un sistema para registrar, detectar y analizar datos de actividad eléctrica cardíaca fetal independientemente de la posición de sensor, orientación fetal, movimiento fetal, o edad gestacional. En algunas realizaciones, los sensores de ECG se unen, o se colocan, en el abdomen de la madre embarazada en la configuración mostrada en la figura 1. En algunas realizaciones, los sensores de ECG se dividen en canales que comprenden un par de sensores de ECG, y los datos de actividad eléctrica cardíaca se registran simultáneamente desde los canales. En algunas realizaciones, los canales emiten los datos de señal adquiridos, que corresponden a los datos de actividad eléctrica cardíaca registrados.

En algunas realizaciones, al menos un par de sensores de ECG se utiliza para obtener los datos de señal adquiridos. En algunas realizaciones, el número de datos de señal adquiridos se conoce como "N". En algunas realizaciones, la capacidad del sistema para detectar datos de actividad eléctrica cardíaca fetal se incrementa al incrementar el valor de N. Por ejemplo, por medio de una ilustración no limitante, en algunas realizaciones, los canales se especifican como sigue:

1. B1-B3

2. B1-B2

3. B2-B3

4. A1-A4

5. A2-A3

6. A2-A4

En algunas realizaciones, los datos de señal que corresponden a los datos de actividad eléctrica cardíaca fetal se extraen de los datos de señal adquiridos.

La actividad cardíaca fetal provoca una señal eléctrica semiperiódica, habitualmente de aproximadamente 0.1 a 100 Hz. Frecuentemente, las señales que corresponden a la actividad cardíaca fetal se contaminan con otras señales eléctricas, incluyendo la actividad eléctrica cardíaca materna. La señal provocada por la actividad cardíaca materna puede ser 10 veces mayor que la señal fetal que corresponde a la actividad cardíaca fetal. Ver, por ejemplo, figura 3, que muestra un registro de ejemplo de datos de actividad eléctrica cardíaca, que muestra la actividad eléctrica tanto materna como fetal combinadas.

En algunas realizaciones, los datos de actividad eléctrica cardíaca fetal se extraen de los datos de señal adquiridos por un método que comprende:

a. obtener datos de N señales de ECG sin procesar por el registro de actividad eléctrica del abdomen de una madre embarazada que porta un feto utilizando al menos un par de sensores de ECG;

b. aplicar un conjunto de transformaciones matemáticas lineales y no lineales a los datos de N señales de ECG sin procesar, obteniendo de esta manera datos de las N señales de ECG transformadas/corregidas; y

c. encontrar características en los datos de las N señales de ECG transformadas/corregidas que se correlacionan con la actividad eléctrica cardíaca fetal o materna.

El término "transformaciones", como se utiliza en la presente, se refiere a transformaciones matemáticas lineales o no lineales, que pueden incluir, entre otros, filtración digital, descomposición matemática lineal o no lineal, optimización matemática.

En algunas realizaciones, los datos de actividad eléctrica cardíaca fetal se extraen de los datos de señal adquiridos utilizando el algoritmo mostrado en la figura 2. utilizando el algoritmo mostrado en la figura 2, los datos de señal registrados se preprocesan para remover el ruido ("Limpiar señales"), entonces se detectan los picos de la actividad eléctrica cardíaca materna ("Detectar picos maternos"), se remueven los datos de señal de actividad cardíaca materna ("Remover señales maternas"), entonces se procesan los datos resultantes para remover el ruido ("Limpiar señales"), entonces se detectan los picos de la actividad eléctrica cardíaca fetal ("Detectar picos fetales"), para detectar la actividad cardíaca fetal. Los datos de actividad fetal detectados entonces se analizan posteriormente para calcular al menos uno de los parámetros seleccionados del grupo que consta de: frecuencia cardíaca fetal latido a latido, ECG fetal, frecuencia cardíaca fetal promedio, y la variabilidad de frecuencia cardíaca fetal.

En algunas realizaciones, la presente invención proporciona un método implementado por computadora, que comprende: recibir, por al menos un procesador de computadora que ejecuta instrucciones programables específicas configuradas para el método, datos de señales de electrocardiograma (ECG) sin procesar de al menos un par de sensores de ECG; en donde el por lo menos un par de sensores de ECG se colocan en un abdomen de una mujer que porta un feto; en donde los datos de señales de ECG sin procesar comprenden datos representativos de un N número de datos de señales de ECG sin procesar (datos de N señales de ECG sin procesar) que se adquieren en tiempo real del por lo menos un par de sensores de ECG; filtración de señales digitales, por el por lo menos un procesador de computadora, los datos de N señales de ECG sin procesar para formar datos de N señales de ECG filtradas que tienen N señales de ECG filtradas; detectar, por el por lo menos un procesador de computadora, picos cardíacos maternos en cada señal de ECG filtrada en los datos de N señales de ECG filtradas; sustraer, por el por lo menos un procesador de computadora, de cada N señal de ECG de los datos de N señales de ECG filtradas, señal de ECG materno, al utilizar el por lo menos un procedimiento de sustracción no lineal para obtener datos de señales de ECG corregidas que comprenden datos representativos de un N número de señales de ECG corregidas, en donde el por lo menos un procedimiento de sustracción no lineal comprende: realizar iterativamente: i) dividir automáticamente cada señal de ECG de las N señales de ECG de los datos de N señales de ECG filtradas en una pluralidad de segmentos de señal de ECG, 1) en donde cada segmento de señal de ECG de la pluralidad de segmentos de señal de ECG corresponde a un intervalo de latido de un latido cardiaco completo, y 2) en donde cada intervalo de latido se determina automáticamente con base, al menos en parte, en detectar automáticamente un valor de inicio y un valor de desfase de este intervalo de latido; ii) modificar automáticamente cada uno de la segunda pluralidad de segmentos de N señales de ECG filtradas para formar una pluralidad de segmentos modificados de N señales de ECG filtradas, en donde la modificación se realiza utilizando al menos un esquema de optimización inversa con base en un conjunto de parámetros, en donde los valores del conjunto de parámetros se determinan con base en: realizar iterativamente: 1) definir una plantilla global con base en un perfil de latido cardiaco estándar de un ser humano adulto, 2) establecer un conjunto de valores tentativos para una plantilla local para cada segmento de N señales de ECG filtradas, 3) utilizar al menos un esquema de optimización para determinar una plantilla adaptativa para cada segmento de N señales de ECG filtradas con base en la plantilla local que se hace coincidir con la plantilla global dentro de un valor de similitud predeterminado; y iii) eliminar automáticamente los segmentos modificados de cada una de las N señales de ECG filtradas, al sustraer la plantilla adaptativa de la N señales de ECG filtradas generando de esta manera cada señal de ECG corregida; extraer, por el por lo menos un procesador de computadora, datos de señales de ECG fetal sin procesar de los datos de N señales de ECG filtradas con base en los datos de señales de ECG corregidas, en donde los datos de señales de ECG fetal sin procesar comprenden un N número de señales de ECG fetal (datos de N señales de ECG fetal sin procesar); procesar, por el por lo menos un procesador de computadora, los datos de N señales de ECG fetal sin procesar para mejorar una relación de señal a ruido de los datos de N señales de ECG fetal sin procesar para formar datos de N señales de ECG fetal filtradas; y detectar, por el por lo menos un procesador de computadora, picos de corazón fetal en los datos de N señales de eCg fetal filtradas; y calcular, por el por lo menos un procesador de computadora, con base en picos cardíacos fetales detectados, al menos uno de: i) frecuencia cardíaca fetal, ii) curva cardíaca fetal, iii) frecuencia cardíaca fetal de latido a latido, o iv) variabilidad de frecuencia cardíaca fetal; y emitir, por el por lo menos un procesador de computadora, un resultado del paso de cálculo.

Preprocesamiento de los datos de señal adquiridos

En algunas realizaciones, los datos de N señales de ECG sin procesar se preprocesan para remover el ruido, para generar datos de N señales de ECG filtradas. En algunas realizaciones, el preprocesamiento comprende aplicar un filtro de señalización digital seleccionado del grupo que consta de: un filtro de fluctuación de punto de referencia, un filtro de frecuencia de línea de alimentación, y un filtro de alta frecuencia.

En algunas realizaciones, el filtro de fluctuación de punto de referencia se propone que remueva compartimientos de baja frecuencia de las señales registradas y mejorar partes variables en el tiempo rápido de la señal.

En algunas realizaciones, el filtro de fluctuación de punto de referencia es un filtro de promedio móvil con pesos constantes. En algunas realizaciones, se utiliza el filtro de promedio móvil con una longitud de 501 milisegundos.

En algunas realizaciones, el filtro de fluctuación de punto de referencia es un filtro mediana móvil.

En algunas realizaciones, el filtro de frecuencia de línea de alimentación se propone que remueva la interferencia de línea de alimentación que se recoge por los pares de sensores. En algunas realizaciones, la frecuencia de corte del filtro de frecuencia de línea de alimentación se establece en la frecuencia de línea de alimentación del área geográfica donde se utiliza el sistema de la presente invención. Por ejemplo, si el sistema se utiliza en Europa, en algunas realizaciones, la frecuencia de corte es de 49.5 a 50.5 Hz. Si el sistema se utiliza en los Estados Unidos de América., en algunas realizaciones, la frecuencia de corte es de 59.5 a 60.5 Hz.

En algunas realizaciones, la frecuencia de corte del filtro de frecuencia de línea de alimentación es ± 10 Hz de la frecuencia de línea de alimentación del área geográfica donde se utiliza el sistema de la presente invención. En algunas realizaciones, la frecuencia de corte del filtro de frecuencia de línea de alimentación es ± 5 Hz de la frecuencia de línea de alimentación del área geográfica donde se utiliza el sistema de la presente invención.

En algunas realizaciones, se utiliza un filtro de paso banda tipo Butterworth con una frecuencia de corte de 49.5 a 50.5 Hz cuyo orden es 10° orden, 5 secciones. En algunas realizaciones, se utiliza un filtro digital de parada de banda para atenuar los componentes de frecuencia de la interferencia de línea de alimentación. En algunas realizaciones, se utiliza un filtro adaptativo digital para determinar automáticamente la frecuencia exacta de línea de energía antes de aplicar el filtro de parada de banda.

En algunas realizaciones, se propone que el filtro de alta frecuencia remueva los compartimentos de muy alta frecuencia de las señales adquiridas. En algunas realizaciones, el filtro de alta frecuencia es un filtro de paso bajo digital. En algunas realizaciones, el filtro digital de paso bajo se utiliza para atenuar los compartimentos de alta frecuencia de las señales adquiridas. En algunas realizaciones, el filtro de paso bajo digital es un filtro de paso bajo tipo I de Chebyshev. En algunas realizaciones, la frecuencia de corte del filtro de paso bajo se establece en 70 ciclos/segundo. En algunas realizaciones, la ondulación de punto de referencia es 0.12 decibelios. En algunas realizaciones, el orden es de 12° orden, 6 secciones.

En algunas realizaciones, el filtro de alta frecuencia es un filtro de alisado. En algunas realizaciones, el filtro de alisado se utiliza para atenuar los compartimentos de alta frecuencia de los datos de N señales de ECG sin procesar.

En algunas realizaciones, el filtro de alta frecuencia es un filtro de conservación de bordes. En algunas realizaciones, el filtro de conservación de bordes se utiliza para remover el ruido de alta frecuencia de los datos de N señales de ECG sin procesar en tanto que se conserva información valiosa con respecto a las señales de ECG materno y fetal contenidas dentro de los datos de N señales de ECG sin procesar. En algunas realizaciones, el filtro de conservación de bordes es un filtro de media adaptativa. En algunas realizaciones, el filtro de conservación de bordes es un filtro de mediana adaptativa.

En algunas realizaciones, se aplica una transformación adicional a los datos de N señales de ECG filtradas. En algunas realizaciones, se aplica un filtro de media inversa adaptativa digital a los datos de N señales de ECG filtradas para potenciar los picos de ECG materno.

El término "picos de ECG materno", como se utiliza en la presente, se refiere a cualquiera de las ondas P, Q, R, S o T de la actividad eléctrica durante un ciclo de contracción cardíaca. La figura 4 muestra una representación de la actividad eléctrica durante un ciclo de contracción cardíaca. En algunas realizaciones, la transformación adicional comprende aplicar un filtro de mediana adaptativa a los N datos de N señales de ECG filtradas, y sustraer los datos de N señales de ECG filtradas de resultado.

En algunas realizaciones, la longitud del filtro de mediana adaptativa se selecciona para ser constante. En algunas realizaciones, la longitud se establece en 100 muestras.

En algunas realizaciones, la longitud del filtro de mediana adaptativa se adapta dependiendo de las características locales de los picos de ECG materno.

Como se utiliza en la presente, el término "local" se refiere a la señal registrada desde un sensor colocado en una ubicación particular en el abdomen de la madre embarazada.

En algunas realizaciones, las características locales son la duración del segmento de QRS de la actividad eléctrica materna durante un ciclo de contracción cardíaca.

En algunas realizaciones, las características locales son la duración del segmento de ST de la actividad eléctrica materna durante un ciclo de contracción cardíaca.

En algunas realizaciones, las características locales son la duración del segmento de PR de la actividad eléctrica materna durante un ciclo de contracción cardíaca.

En algunas realizaciones, la transformación adicional comprende una descomposición a datos de N señales de ECG filtradas para mejorar la relación de señal a ruido. En algunas realizaciones, la descomposición es una descomposición en valores singulares (SVD). En algunas realizaciones, la descomposición es el análisis de componentes principales (PCA). En algunas realizaciones, la descomposición es análisis de componentes independientes (ICA). En algunas realizaciones, la descomposición es descomposición de ondículas (CWT).

En algunas realizaciones, se aplica un filtro de paso alto adicional a los datos de N señales de ECG filtradas descompuestos. En algunas realizaciones, el filtro de paso alto es de 5° orden a 1 Hz. En algunas realizaciones, los N datos de señal filtrada de descompuestos se examinan por un detector de picos simple y preliminar. En algunas realizaciones, se calcula la energía relativa de los picos (con relación a la energía total de la señal). En algunas realizaciones, a los datos de N señales de ECG filtradas descompuestos se proporciona una puntuación de calidad dependiendo de esta medida, se excluyen los datos de N señales de ECG filtradas descompuestos con una puntuación de calidad menor que un umbral y se examinan las señales para datos faltantes y NaN (caracteres que no son numéricos).

En algunas realizaciones, la puntuación de calidad se asigna al calcular la relación (energía de picos)/(energía total de la N señales de ECG filtradas). En algunas realizaciones, la energía de los picos temporales se calcula al calcular la media cuadrática de los picos detectados. En algunas realizaciones, la energía de la señal se calcula al calcular la media cuadrática de las N señales de ECG filtradas.

En algunas realizaciones, el umbral es cualquier valor de 0.3 a 0.9. En algunas realizaciones, el umbral es 0.8.

Detección de la Porción de las Señales Adquiridas que corresponden a la Actividad Cardíaca Materna de los Datos de N Señales de ECG Filtradas y Eliminación de las Señales que corresponden a la Actividad Cardíaca Materna de los Datos de N Señales de ECG Filtradas

En algunas realizaciones, los picos cardíacos maternos en cada N señales de ECG filtradas en los datos de N señales de ECG filtradas se detectan y sustraen de cada N señal de ECG de los datos de N señales de ECG filtradas, al utilizar al menos un procedimiento de sustracción no lineal para obtener datos de las N señales de ECG corregidas que comprenden datos representativos de un N número de señales de ECG corregidas, en donde el por lo menos un procedimiento de sustracción no lineal comprende: realizar iterativamente: i) dividir automáticamente cada señal de ECG de las N señales de ECG de los datos de N señales de ECG filtradas en una pluralidad de segmentos de señales de ECG, 1) en donde cada segmento de señal de ECG de la pluralidad de segmentos de señales de ECG corresponde a un intervalo de latido de un latido completo, y 2) en donde cada intervalo de latido se determina automáticamente, con base, al menos en parte, en detectar automáticamente un valor de inicio y un valor de desfase de este intervalo de latido; ii) modificar automáticamente cada uno de la segunda pluralidad de segmentos de N señales de ECG filtradas para formar una pluralidad de segmentos de las N señales de ECG modificados, en donde la modificación se realiza utilizando al menos un esquema de optimización inversa con base en un conjunto de parámetros, en donde los valores del conjunto de parámetros se determinan con base en: realizar iterativamente: 1) definir una plantilla global con base en un perfil de latido cardíaco estándar de un ser humano adulto, 2) establecer un conjunto de valores tentativos para una plantilla local para cada segmento de N señales de ECG filtradas, 3) utilizar al menos un esquema de optimización para determinar una plantilla adaptativa para cada segmento de N señales de ECG filtradas con base en la plantilla local que se hace coincidir con la plantilla global dentro de un valor de similitud predeterminado; y iii) eliminar automáticamente los segmentos modificados de cada una de las N señales de ECG filtradas, al sustraer la plantilla adaptativa de la N señales de ECG filtradas generando de esta manera cada señal de ECG corregida.

Los ejemplos de plantillas adaptativas de acuerdo con algunas realizaciones de la presente invención se muestran en las figuras 4, 7 y 8.

En algunas realizaciones, la detección de los picos cardíacos maternos en cada señal de ECG filtrada en los datos de N señales de ECG filtradas se realiza con base al menos en: i) dividir cada señal de ECG filtrada en una primera pluralidad de segmentos de señal de ECG; ii) normalizar una señal de ECG filtrada en cada segmento de señal de ECG; iii) calcular una primera derivada de la señal de ECG filtrada en cada segmento de señal de ECG; iv) encontrar picos cardíacos maternos locales en cada segmento de señal de ECG con base en la determinación de un cruce de cero de la primera derivada; y v) excluir los picos cardíacos maternos locales que tienen al menos uno de: 1) un valor absoluto que es menor que un valor umbral absoluto de pico local predeterminado; o 2) una distancia entre los picos locales es menor que un valor umbral de distancia de pico local predeterminado.

En algunas realizaciones, el valor de similitud predeterminado es con base en una distancia euclidiana, en donde el conjunto de parámetros es una solución de mínimos locales a un problema de mínimos cuadrados no lineales resuelto por al menos uno de: 1) reducir al mínimo una función de costo tomada como la distancia euclidiana; 2) utilizar un algoritmo de Gauss-Newton; 3) utilizar un algoritmo de descenso más pronunciado (descenso por gradiente); o 4) utilizar un algoritmo de Levenberg-Marquardt.

En algunas realizaciones, la longitud de cada segmento se establece en 10 segundos.

En algunas realizaciones, la longitud de cada segmento se selecciona automáticamente dependiendo de la longitud del registro.

En algunas realizaciones, los datos de señal en cada segmento se normalizan por el valor máximo absoluto de los datos de señal. En algunas realizaciones, los datos de señal en cada segmento se normalizan por el valor mínimo absoluto no de cero de los datos de señal.

En algunas realizaciones, se utiliza una derivada directa de primer orden. En algunas realizaciones, se utiliza una derivada central de primer orden.

En algunas realizaciones, el umbral se selecciona para ser un valor constante de 0.3.

En algunas realizaciones, el umbral se selecciona dependiendo de las características locales de los datos de señal. En algunas realizaciones, la característica local de la señal es el valor mediano de los datos de señal o cualquier multiplicación de este valor. En algunas realizaciones, la característica local de la señal es el valor medio de los datos de señal o cualquier multiplicación de este valor.

En algunas realizaciones, el umbral en la distancia se selecciona para ser de 100 muestras.

En algunas realizaciones, las características locales de la señal pueden ser el RR interno máximo predicho o cualquier múltiplo de este valor.

En algunas realizaciones, un "arreglo de picos" se genera a partir de los datos de N señales de ECG filtradas. En algunas realizaciones, el arreglo de picos comprende el número de picos detectados para cada uno de los segmentos de los datos de N señales de ECG filtradas.

En algunas realizaciones, la agrupación se realiza en el arreglo de picos. En algunas realizaciones, la agrupación de kmedias se utiliza para agrupar los picos en una cantidad de agrupaciones. En algunas realizaciones, la agrupación de kmedoides se utiliza para agrupar los picos en una cantidad de agrupaciones.

En algunas realizaciones, el número de agrupaciones para la agrupación se establece que es tres. En algunas realizaciones, la cantidad de agrupaciones para la agrupación se selecciona automáticamente dependiendo de las características de los N datos de señal filtrados procesados.

En algunas realizaciones, la agrupación se utiliza para excluir valores atípicos. En algunas realizaciones, los valores atípicos son picos que tienen características anómalas.

En algunas realizaciones, la característica es la distancia entre un pico y sus picos vecinos. En algunas realizaciones, la característica es la amplitud del pico.

En algunas realizaciones, se construye un nuevo arreglo de picos después de la exclusión de los picos anómalos. En algunas realizaciones, el nuevo arreglo de picos se analiza adicionalmente y los picos se puntúan dependiendo de la relación de señal a ruido de los datos de N señales de ECG filtradas.

En algunas realizaciones, la puntuación de relación de señal a ruido se calcula al calcular la energía relativa de los complejos de QRS a partir de la energía total de los N datos de señal filtrados procesados.

En algunas realizaciones, los picos detectados para cada uno de los datos de N señales de ECG filtradas se fusionan para una detección más robusta. En algunas realizaciones, la fusión de los picos detectados se realiza utilizando las puntuaciones determinadas para cada uno de los picos de los datos de N señales de ECG filtradas.

En algunas realizaciones, se define un arreglo de picos globales utilizando los picos fusionados.

En algunas realizaciones, los picos de cada uno de los datos de N señales de ECG filtradas se vuelven a detectar y las posiciones se refinan utilizando el arreglo de picos globales. En algunas realizaciones, el arreglo de picos globales se construye con base en la mejor derivación con correcciones realizadas utilizando los picos de las otras derivaciones y el arreglo de picos globales se examina utilizando medidas fisiológicas, tal como, por ejemplo, intervalos de RR, HR, HRV).

En algunas realizaciones, después de que se han definido los picos, los datos de N señales de ECG filtradas se transforman adicionalmente para eliminar las señales que corresponden a la actividad cardíaca materna. En algunas realizaciones, las transformaciones/correcciones incluyen aplicar una sustracción no lineal a los datos de N señales de ECG filtradas. En algunas realizaciones, los datos restantes comprenden datos de señal que corresponden a actividad cardíaca fetal y ruido.

En algunas realizaciones de la invención, el procedimiento de sustracción no lineal se aplica por separado para cada uno de los N datos de señal filtrados procesados. En algunas realizaciones, el procedimiento de sustracción no lineal se aplica a todos los N datos de señal filtrados procesados en serie, en cualquier orden. En algunas realizaciones, el procedimiento de sustracción no lineal se aplica a todos los N datos de señal filtrados procesados simultáneamente. En algunas realizaciones, la sustracción no lineal comprende: dividir los N datos de señal filtrados procesados en una gran cantidad de segmentos; modificar cada uno de los segmentos, por separado o conjuntamente, utilizando un esquema de optimización inversa; y eliminar los segmentos modificados de los N datos de señal filtrados procesados originales, obteniendo de esta manera N datos de señal fetal sin procesar.

El término "segmentación", como se utiliza en la presente, se refiere a la división de los N datos de señal filtrados procesados en cualquier número determinado de segmentos.

En algunas realizaciones, el número de segmentos se establece para que sea una función del número de los picos maternos detectados. En algunas realizaciones, la función es la función de identidad tal que el número de segmentos sea igual al número de los picos maternos detectados, en cuyo caso, cada segmento es un latido cardíaco completo. En algunas realizaciones, se define un intervalo de latido. El término "intervalo de latido" utilizado más adelante en la presente se refiere al intervalo de tiempo de un latido cardíaco materno individual.

En algunas realizaciones, el intervalo de latido se toma que es constante y se define como 500 milisegundos antes de la posición de pico R y 500 milisegundos después de la posición de pico R.

En algunas realizaciones, el intervalo de latido se detecta automáticamente al detectar el inicio de latido y el desfase de latido de cada latido. Por consiguiente, el intervalo de latido depende del valor de frecuencia cardíaca local y se logra una segmentación más exacta de la señal de ECG.

En algunas realizaciones, el inicio del intervalo de latido se define como el inicio (es decir, punto de inicio en el tiempo) de la onda P. En algunas realizaciones, el desfase de intervalo de latido se define como el desfase (es decir, punto final en el tiempo) de la onda T.

En algunas realizaciones, el inicio de intervalo de latido para el latido actual se define como la mitad del camino, en el tiempo, entre el latido anterior y el latido actual.

En algunas realizaciones, el desfase de intervalo de latido para el latido actual se define como la mitad del camino, en el tiempo, entre el latido actual y el siguiente latido.

En algunas realizaciones, se realiza un segundo paso de segmentación en el resultado de la segmentación anterior. El producto de este paso de segmentación se conoce como 'segmentos en latido'.

En algunas realizaciones, el número de segmentos en latido se selecciona para ser cualquier número entero entre uno y el número de muestras de tiempo en el latido actual. A manera de ejemplo no limitante, el número de segmento en latido puede ser tres.

En algunas realizaciones, se realiza un procedimiento automático para detectar el número óptimo de segmentos en latido. En algunas realizaciones, el procedimiento automático comprende utilizar un algoritmo de Divide y Vencerás, en donde cada segmento se divide en dos subsegmentos iguales. Si el contenido de energía de un subsegmento excede un umbral relativo predefinido, el subsegmento en sí se divide en dos subsegmentos y así sucesivamente de manera recurrente. El criterio de parada puede ser alcanzar una longitud mínima de subsegmento, alcanzar un número máximo de segmentos o dividirse en subsegmentos tal que todos ellos cumplan con el criterio de umbral de energía.

En ciertas realizaciones, la medida de entropía se utiliza para dividir el segmento en subsegmentos. En este caso, se reduce al mínimo la entropía de cada segmento.

En algunas realizaciones, el resultado de la segmentación en latido es los siguientes siete segmentos:

1. La línea isoeléctrica desde el inicio de latido hasta el inicio de la onda P;

2. La onda P;

3. La línea isoeléctrica desde el desfase de la onda P hasta el inicio del complejo de QRS;

4. El complejo de QRS;

5. La línea isoeléctrica desde el desfase del complejo de QRS hasta el inicio de la onda T;

6. La onda T; y

7. La línea isoeléctrica desde el desfase de la onda T hasta el desfase de latido.

En algunas realizaciones, la mayoría de la energía de los datos de N señales de ECG filtradas está en el complejo de QRS. Por consiguiente, en algunas realizaciones, los segmentos en latido a los siguientes tres segmentos en latido: 1. Desde el inicio de latido hasta el inicio del complejo de QRS;

2. El complejo de QRS; y

3. Desde el desfase del complejo de QRS hasta el desfase del tiempo.

En algunas realizaciones, el inicio y desfase del complejo de QRS, para cada uno de los latidos en la señal de ECG, se detectan automáticamente utilizando un método dedicado que comprende: aplicar un filtro de paso banda digital a los datos de N señales de ECG filtradas; calcular la transformación de longitud de curva de los datos de N señales de ECG filtradas; seleccionar los valores de los datos que son más altos que un umbral; calcular la primera derivada de los datos transformados; encontrar las transiciones positivas y transiciones negativas en los datos de derivada; encontrar pares de la transición de positiva y negativa tal que la distancia entre los mismos, en muestras de tiempo, sea mayor que un umbral preseleccionado; establecer el inicio del complejo de QRS como la posición, en el tiempo, de la transición positiva del par seleccionado; y establecer el desfase del complejo de QRS como la posición en el tiempo de la transición negativa del par seleccionado.

En algunas realizaciones, las frecuencias de corte del filtro de paso banda se establecen en 5 y 20 ciclos/seg para las frecuencias inferior y superior respectivamente.

En algunas realizaciones, el umbral se establece para ser un valor constante de 0.3. En algunas realizaciones, el valor umbral se calcula automáticamente dependiendo de las características locales de los datos después de la transformada de longitud de curva. En algunas realizaciones, la característica local de los datos es el valor medio de los datos transformados.

En algunas realizaciones, la segmentación también comprende una transformación complementaria adicional que comprende cambiar la tasa de muestra de la señal por un valor de número entero. En algunas realizaciones, la transformación complementaria adicional reduce la variabilidad de los datos de N señales de ECG fetal sin procesar resultantes provocados por las posiciones finas de los inicios y desfases de los segmentos seleccionados.

En algunas realizaciones, la tasa de muestra se disminuye por un factor de 4 para disminuir el tiempo de cálculo. De manera alternativa, en ciertas realizaciones, la velocidad de muestra se incrementa por un factor de 4.

En algunas realizaciones, el incremento de la tasa de muestra se realiza utilizando interpolación. En algunas realizaciones, el incremento de la tasa de muestra se realiza por relleno de cero los datos y entonces aplicar un conjunto de filtros de FIR de paso bajo.

En algunas realizaciones, el cambio de la tasa de muestra de las señales se realiza antes del procedimiento de segmentación. En algunas realizaciones, el cambio de la tasa de muestra se realiza después de la segmentación. En estas realizaciones, los inicios y desfases seleccionados de los diferentes segmentos se refinan dependiendo de las señales después de cambiar la tasa de muestra.

En algunas realizaciones, la segmentación se actualiza dependiendo de la convergencia de los métodos iterativos en los siguientes pasos descritos más adelante en la presente.

En algunas realizaciones, los segmentos seleccionados se modifican utilizando una transformación paramétrica no lineal en la que los valores de un conjunto de parámetros predefinidos se cambian de acuerdo con algún criterio.

En algunas realizaciones, los valores de un conjunto predefinido de parámetros se determinan y modifican de acuerdo con un método que comprende: definir vectores de referencia como, para cada dato de las N señales de ECG filtradas, la señal de ECG y sus segmentos (llamados 'potenciales medidos' más adelante en la presente); y encontrar los valores del conjunto de parámetros que proporcionan un buen ajuste a los resultados de los potenciales medidos.

Un "buen ajuste" se presenta cuando la diferencia entre la plantilla adaptada y los potenciales medidos es muy pequeña. En una realización, se define que muy pequeño es 10-5 o más pequeño. En otras realizaciones, "muy pequeño" se define como 10-6 o más pequeño o 10-4 o más pequeño o 10-7 o más pequeño u otros exponentes de 10 u otros números.

En algunas realizaciones, la diferencia entre la plantilla adaptada y los potenciales medidos es la norma L2 de la sustracción de elemento por elemento entre los dos vectores.

En algunas realizaciones, los valores de un conjunto predefinido de parámetros también incluyen parámetros que cambian la amplitud de una señal de tiempo.

En algunas realizaciones, se utiliza un esquema iterativo para determinar los valores del conjunto de los parámetros, que comprende: seleccionar condiciones de inicio; asignar valores tentativos al conjunto de parámetros; adaptar las plantillas utilizando el conjunto de parámetros; comparar las plantillas adaptadas a los potenciales medidos; verificar si se alcanza un criterio de parada; actualizar los valores del conjunto de parámetros si no se alcanza ninguno de los criterios de parada, y repetir los pasos de pasos (c), (d), (e) y (f). En algunas realizaciones, si se alcanza un criterio de parada, el procedimiento iterativo se termina y el conjunto actual de parámetros se considera la solución óptima del problema de optimización.

En algunas realizaciones, las condiciones de inicio se establecen para ser las plantillas de ECG. En algunas realizaciones, se definen dos plantillas: La primera es una plantilla global que se define para cada latido de ECG (ver, por ejemplo, figura 7), en donde la plantilla se calcula como un promedio ponderado de M latidos. En algunas realizaciones, M es un número entero entre 2 y el número total de latidos en la señal de ECG. En algunas realizaciones, los pesos utilizados en el promedio ponderado son iguales, que producen un promediado normal. En algunas realizaciones, los M latidos cumplen la condición de que el coeficiente de correlación entre cada uno de los latidos debe ser mayor que un umbral. En ciertas realizaciones, el umbral se establece para ser 0.98. En algunas realizaciones, antes del promediado, los latidos se desplazan y se alinean finamente utilizando la posición exacta de la onda R, el inicio de QRS y el desfase de QRS. En algunas realizaciones, el procedimiento de alineación se realiza utilizando la función de correlación cruzada. En algunas realizaciones, los M latidos cumplen la condición de que la relación entre la energía de la plantilla, definida como un promedio de estos latidos, y la energía del latido de ECG actual se limita cerca de 1. Sin embargo, en algunas realizaciones, la relación entre la energía de la plantilla y la energía del latido de ECG actual es mayor que 1 por un valor pequeño o menor que 1 por un valor pequeño.

La segunda es una plantilla local que se define para cada uno de los subsegmentos en el latido actual (ver, por ejemplo, figura 8). En algunas realizaciones, la plantilla se calcula como el promedio de los subsegmentos en los picos seleccionados por M. En algunas realizaciones, los latidos se seleccionan para cumplir con las condiciones de que la frecuencia cardíaca local sea similar a la frecuencia cardíaca local para el latido actual. Por medio de un ejemplo no limitante, los valores de frecuencia cardíaca se acercan por un factor de 1.5.

En algunas realizaciones, los valores tentativos se establecen en números aleatorios. En algunas realizaciones, los valores tentativos se establecen para ser números constantes; por medio de un ejemplo no limitante, se establecen para ser 1.

En algunas realizaciones, los valores tentativos se guardan entre diferentes ejecuciones del algoritmo y se utilizan si están disponibles.

En algunas realizaciones, las diferentes plantillas se adaptan por separado dependiendo de los parámetros apropiados que se asignan a las plantillas. En algunas realizaciones, las plantillas se miden a escala al multiplicar los vectores de plantillas con el conjunto apropiado de parámetros. En algunas realizaciones, las plantillas se desplazan en el tiempo utilizando el conjunto de parámetros adecuados.

En algunas realizaciones, la distancia euclidiana se utiliza para comparar los dos conjuntos de vectores; las plantillas adaptadas y los potenciales medidos a partir de los N datos de señales filtrados procesados. En algunas realizaciones, la función de costo se define como la función de energía de error.

En algunas realizaciones, la medida de bloque de ciudad se utiliza para comparar las plantillas adaptadas a los potenciales medidos.

En algunas realizaciones, la función de correlación cruzada se utiliza para comparar las plantillas adaptadas y los potenciales medidos. En algunas realizaciones, un "buen ajuste" es una correlación de 0.95 o mayor.

En algunas realizaciones, un número máximo de iteraciones se utiliza como un criterio de parada.

En algunas realizaciones, en el caso de utilizar la distancia euclidiana como una medida de similitud, el valor de la función de energía de error en una iteración específica se utiliza como un criterio de parada. En algunas realizaciones, si la energía de error llega a ser más baja que un umbral, se alcanza el criterio de parada.

En ciertas realizaciones, el umbral se establece para ser constante. Mediante un ejemplo no limitante, se establece para ser 10-5. En algunas realizaciones, el umbral se calcula dependiendo de las características del procedimiento iterativo. Por ejemplo, en algunas realizaciones, las características del procedimiento iterativo es el número máximo de iteraciones permitidas; en otras realizaciones, las características del procedimiento iterativo es la función de costo utilizada, por ejemplo, la función de distancia euclidiana; y aún otras realizaciones, las características del procedimiento iterativo es el número de muestras de tiempo en las plantillas.

En algunas realizaciones, se utiliza una medida de mejora como un criterio de parada.

En algunas realizaciones, el cambio en el conjunto de parámetros se utiliza como una medida de mejora. En algunas realizaciones, si los valores del conjunto de parámetros no cambian, o cambian ligeramente, se cumple el criterio de parada.

En algunas realizaciones, el cambio en el valor de la función de costo, por ejemplo, la función de energía de error, se utiliza como una medida de mejora.

En algunas realizaciones, si se alcanza un criterio de parada, se aplica un esquema de optimización para actualizar los valores del conjunto de parámetros.

En algunas realizaciones, cuando se utiliza la distancia euclidiana como una medida de similitud, el problema de optimización llega a ser un problema de mínimos cuadrados no lineales. En algunas realizaciones, la solución de este problema proporciona el conjunto óptimo de parámetros que reduce al mínimo la función de costo tomada como la distancia euclidiana.

En algunas realizaciones, el algoritmo de Gauss-Newton se utiliza para resolver el problema de mínimos cuadrados no lineales.

En algunas realizaciones, el método de descenso más pronunciado (descenso por gradiente) se utiliza para resolver el problema de mínimos cuadrados no lineales.

En algunas realizaciones, el algoritmo de Levenberg-Marquardt se utiliza para resolver el problema de mínimos cuadrados no lineales. En estas realizaciones, el problema llega a ser un problema de mínimos cuadrados amortiguados. El algoritmo de Levenberg-Marquardt es un método, que interpola entre el algoritmo de Descenso por gradiente y Gauss-Newton tomando ventaja de ambos métodos para incrementar la exactitud de convergencia y disminuir el tiempo de convergencia.

En algunas realizaciones, el descenso por gradiente, el algoritmo de Gauss-Newton y el algoritmo de Levenberg-Marquardt, son métodos iterativos que se repiten varias veces, potencialmente, llevando la distancia euclidiana (la función de energía de error) a un mínimo local.

En algunas realizaciones, la actualización del conjunto de parámetros se realiza utilizando la relación:

Pk+1 = P k~ [OkOk + h ■ d ia g iJ l J k ) ] - 1 * J Í [0c(Pfe) - (pm\ Donde Pk es el conjunto de parámetros en la késima iteración; y

^c(Pk) es la versión adaptada de las plantillas para los parámetros de Pk; y

Ai es el parámetro de amortiguación en el algoritmo de Levenberg-Marquardt; y

9m, es los potenciales medidos (señales de ECG medidas); y

Jk es la matriz jacobina calculada para el conjunto de parámetros Pk por la alteración de los valores de los parámetros; y d i a g { 3 l J k)

es la diagonal de la matriz de Hesse aproximada.

En algunas realizaciones, la eliminación de los segmentos modificados de los N datos de señal sin procesar se logra al sustraer las plantillas adaptadas de los potenciales medidos. En algunas realizaciones, la sustración da por resultado N datos de señal fetal sin procesar. En algunas realizaciones, los N datos de señal fetal sin procesar comprenden datos de ruido y actividad eléctrica cardíaca fetal. En algunas realizaciones, la actividad cardíaca materna se elimina utilizando el algoritmo mostrado en la figura 5. En algunas realizaciones, la actividad cardíaca materna se elimina utilizando el algoritmo mostrado en la figura 6.

En la figura 9 se muestra un resultado representativo de la eliminación de ECG materno de acuerdo con algunas realizaciones de la presente invención.

Extracción de los datos de actividad eléctrica cardíaca fetal y detección de datos de actividad eléctrica cardíaca fetal En algunas realizaciones, los datos de señales de ECG fetal sin procesar se extraen y analizan al utilizar un algoritmo de separación de fuente ciega (BSS) en (1) los datos de N señales de ECG filtradas y (2) los datos de las N señales de ECG corregidas, en donde los datos de señales de ECG fetal sin procesar comprenden un N número de señales de ECG fetal (N señales de ECG fetal); procesar, por el por lo menos un procesador de computadora, los datos de señales de ECG fetal sin procesar para mejorar una relación de señal a ruido por al menos: i) la aplicación de un filtro de paso banda dentro de un intervalo de 15-65 Hz para romper la pluralidad de N señales de eCg fetal sin procesar en una pluralidad de canales de frecuencia, ii) puntuar una señal fetal de ECG por canal con base en un análisis de pico a media para identificar una pluralidad de canales de latido cardíaco fetal, en donde cada canal de latido cardíaco fetal corresponde a una señal fetal de ECG fetal particular; y iii) seleccionar la pluralidad identificada de canales de latido cardíaco fetal en datos de señales de ECG fetal filtradas, que comprenden un N número de señales de ECG fetal filtradas (datos de N señales fetales de ECG fetal filtradas); detectar, por el por lo menos un procesador de computadora, picos cardíacos fetales en los datos de N señales fetales de ECG filtradas, al realizar al menos: i) dividir cada N señal fetal de ECG filtrada en una primera pluralidad de segmentos de señal de ECG fetal; ii) normalizar una señal de ECG fetal filtrada en cada segmento de señal de ECG fetal; iii) calcular una primera derivada de la señal de ECG fetal filtrada en cada segmento de señal de ECG fetal; y iv) encontrar picos cardíacos fetales locales en cada segmento de señal de ECG fetal con base en determinar un cruce de cero de la primera derivada; calcular, por el por lo menos un procesador de computadora, con base en picos cardíacos fetales detectados, al menos uno de: i) frecuencia cardíaca fetal, ii) curva cardíaca fetal, iii) frecuencia cardíaca fetal de latido a latido, o iv) variabilidad de frecuencia cardíaca fetal; y emitir, por el por lo menos un procesador de computadora, un resultado del paso de cálculo.

En algunas realizaciones, el procesamiento de los datos de N señales fetales de ECG sin procesar para mejorar la relación de señal a ruido comprende: i) aplicar un filtro de paso banda dentro de un intervalo de 15-65 Hz para romper la pluralidad de N señales fetales de ECG en una pluralidad de canales de frecuencia, ii) puntuar una señal fetal de ECG por canal con base en un análisis de pico a media para identificar una pluralidad de canales de latido cardíaco fetal, en donde cada canal de latido cardíaco fetal corresponde a una señal fetal de ECG fetal particular; y iii) seleccionar la pluralidad identificada de canales de latido cardíaco fetal en datos de señales fetales de ECG filtradas, que comprenden un N número de señales de ECG fetal filtradas (datos de N señales fetales de ECG filtradas).

En algunas realizaciones, el procesamiento de los datos de N señales fetales de ECG sin procesar para mejorar la relación de señal a ruido comprende: i) aplicar un filtro de paso banda dentro de un intervalo de 1-70 Hz para romper la pluralidad de N señales fetales de ECG en una pluralidad de canales de frecuencia, ii) puntuar una señal fetal de ECG por canal con base en un análisis de pico a media para identificar una pluralidad de canales de latido cardíaco fetal, en donde cada canal de latido cardíaco fetal corresponde a una señal fetal de ECG fetal particular; y iii) seleccionar la pluralidad identificada de canales de latido cardíaco fetal en datos de señales fetales de ECG filtradas, que comprenden un N número de señales de ECG fetal filtradas (datos de N señales fetales de ECG filtradas).

En algunas realizaciones, el procesamiento de los datos de N señales fetales de ECG sin procesar para mejorar la relación de señal a ruido comprende: i) aplicar un filtro de paso banda dentro de un intervalo de 5-70 Hz para romper la pluralidad de N señales fetales de ECG en una pluralidad de canales de frecuencia, ii) puntuar una señal fetal de ECG por canal con base en un análisis de pico a media para identificar una pluralidad de canales de latido cardíaco fetal, en donde cada canal de latido cardíaco fetal corresponde a una señal fetal de ECG fetal particular; y iii) seleccionar la pluralidad identificada de canales de latido cardíaco fetal en datos de señales fetales de ECG filtradas, que comprenden un N número de señales de ECG fetal filtradas (datos de N señales fetales de ECG filtradas).

En algunas realizaciones, el procesamiento de los datos de N señales fetales de ECG sin procesar para mejorar la relación de señal a ruido comprende: i) aplicar un filtro de paso banda dentro de un intervalo de 10-70 Hz para romper la pluralidad de N señales fetales de ECG en una pluralidad de canales de frecuencia, ii) puntuar una señal fetal de ECG por canal con base en un análisis de pico a media para identificar una pluralidad de canales de latido cardíaco fetal, en donde cada canal de latido cardíaco fetal corresponde a una señal fetal de ECG fetal particular; y iii) seleccionar la pluralidad identificada de canales de latido cardíaco fetal en datos de señales fetales de ECG filtradas, que comprenden un N número de señales de ECG fetal filtradas (datos de N señales fetales de ECG filtradas).

En algunas realizaciones, el procesamiento de los datos de N señales fetales de ECG sin procesar para mejorar la relación de señal a ruido comprende: i) aplicar un filtro de paso banda dentro de un intervalo de 1-65 Hz para romper la pluralidad de N señales fetales de ECG en una pluralidad de canales de frecuencia, ii) puntuar una señal fetal de ECG por canal con base en un análisis de pico a media para identificar una pluralidad de canales de latido cardíaco fetal, en donde cada canal de latido cardíaco fetal corresponde a una señal fetal de ECG fetal particular; y iii) seleccionar la pluralidad identificada de canales de latido cardíaco fetal en datos de señales fetales de ECG filtradas, que comprenden un N número de señales de ECG fetal filtradas (datos de N señales fetales de ECG filtradas).

En algunas realizaciones, el procesamiento de los datos de N señales fetales de ECG sin procesar para mejorar la relación de señal a ruido comprende además al menos uno de: 1) utilizar una técnica de descomposición en valores singulares (SVD); o 2) utilizar una técnica de Eliminación de ruido de ondículas (WD).

En algunas realizaciones, todos los datos de N señales de ECG sin procesar se utilizan en el procedimiento de BSS tal que el procedimiento de BSS se aplique a 2N señales. En otras realizaciones, sólo parte de los datos de N señales de ECG sin procesar se utiliza en el procedimiento de BSS, tal que el procedimiento de BSS se aplique a entre N+1 señales y menos de 2N señales.

En algunas realizaciones, el análisis de componente principal (PCA) se utiliza como el método de BSS. En algunas realizaciones, el análisis de componentes independientes (ICA) se utiliza como el método de BSS.

En algunas realizaciones, los resultados del procedimiento de BSS se analizan adicionalmente para mejorar la relación de señal a ruido de las señales. En algunas realizaciones, el análisis adicional incluye un filtro de paso banda en el intervalo de 15-65 ciclos/segundo. En algunas realizaciones, el análisis adicional incluye la aplicación de la descomposición en valores singulares (SVD). En algunas realizaciones, el análisis adicional incluye la aplicación de Eliminación de ruido de ondículas.

En algunas realizaciones, el análisis adicional incluye la aplicación de la transformación de 'pico a media', que en algunas versiones está en un módulo de software separado, que comprende:

m ax( Señal [win] )

a. utilizando una ventana móvil (win) para calcular la relación: media( señal [wín])i y

b. calcular la primera derivada del resultado del paso a; y

c. encontrar el cruce de cero para encontrar picos que toman la parte negativa de la derivada; y

d. encontrar los picos en el resultado anterior y agruparlos con base en la diferencia entre los mismos. Identifique el mejor grupo como el grupo con la puntuación máxima definida como: SCR = n/RMS donde n es el número de picos en cada agrupación y RMS es la energía de la derivada de las distancias entre los picos; y

e. realizar una predicción para el intervalo de RR para el mejor grupo; y

f. si la predicción no se ajusta al modelo fisiológico real de los intervalos de RR fetal, se ignora la señal actual y entonces se inicia el proceso al principio (es decir, utilizando una ventana móvil para calcular la relación) con la siguiente señal; y

g. si la predicción se ajusta al modelo fisiológico real del RR fetal, calcular la función de correlación automática de un RMS con ventana de la señal. Si el resultado tiene una distribución estrecha, la señal actual se ignora, y si el resultado no tiene una distribución estrecha, entonces proceda como sigue:

h. aplicar AGC a la señal derivada negativa; y

i. normalizar el resultado.

En ciertas realizaciones, la 'transformación de pico a media' anterior se aplica por separado a cada señal (es decir, cada una de las 2N señales o cada una de las entre N+1 y menos de 2N señales).

En algunas realizaciones, se realiza la detección de latidos cardíacos fetales. Por ejemplo, en algunas realizaciones, los N datos de señal fetal sin procesar se someten al procedimiento de detección de pico fetal antes del análisis adicional y en otras realizaciones los resultados del análisis adicional se someten al procedimiento de detección de pico fetal. En algunas realizaciones, el análisis comprende: dividir los N datos de señal fetal filtrados en segmentos; normalizar los datos de señal en cada segmento; calcular la primera derivada de los datos de señal normalizados; identificar los picos de ECG fetal dentro de los datos de señal normalizados por la determinación del cruce de cero de la primera derivada; excluir picos cuyo valor absoluto sea menor que un umbral preseleccionado por el usuario; y excluir picos muy cercanos donde la distancia entre ellos es menor que un umbral, obteniendo de esta manera N datos de señal fetal filtrados procesados.

En algunas realizaciones, un "arreglo de picos" se genera a partir de los datos de N señales fetales de ECG filtradas. En algunas realizaciones, el arreglo de picos comprende el número de picos detectados para cada uno de los segmentos de los datos de N señales fetales de ECG filtradas.

En algunas realizaciones, el número de agrupaciones para la agrupación se establece que es tres. En algunas realizaciones, la cantidad de grupos para el agrupamiento se selecciona automáticamente dependiendo de las características de los datos de N señales fetales de ECG filtradas.

En algunas realizaciones, se construye un nuevo arreglo de picos después de la exclusión de los picos anómalos. En algunas realizaciones, el nuevo arreglo de picos se analiza adicionalmente y los picos se puntúan dependiendo de la relación de señal a ruido fetal de los datos de N señales fetales de ECG filtradas.

En algunas realizaciones, la puntuación de relación de señal a ruido se calcula al calcular la energía relativa de los complejos de QRS a partir de la energía total de los datos de N señales fetales de ECG filtradas.

En algunas realizaciones, los picos detectados para cada uno de los datos de N señales fetales de ECG filtradas se fusionan para una detección más robusta. En algunas realizaciones, la fusión de los picos detectados se realiza utilizando las puntuaciones determinadas para cada uno de los picos de los datos de N señales fetales de ECG filtradas. En algunas realizaciones, se define un arreglo de picos globales utilizando los picos fusionados.

En algunas realizaciones, los picos de cada uno de los datos de N señales fetales de ECG filtradas se vuelven a detectar y las posiciones se refinan utilizando el arreglo de picos globales. En algunas realizaciones, el arreglo de picos globales se construye con base en la mejor derivación con correcciones realizadas utilizando los picos de las otras derivaciones y el arreglo de picos globales se examina utilizando medidas fisiológicas, tal como, por ejemplo, intervalos de RR, HR, HRV).

En algunas realizaciones, la frecuencia cardíaca fetal de latido a latido se extrae de las posiciones de picos fetales detectadas. En algunas realizaciones, la curva cardíaca fetal también se extrae de las posiciones de picos fetales detectadas.

La presente invención se ilustra adicionalmente, pero no se limita por, los siguientes ejemplos.

Ejemplos

Ejemplo 1: Diseño de algoritmo de acuerdo con algunas realizaciones de la presente invención

Tabla 1.

Tabla 2.

Continuación ____________________________________________________________________ paso 2, realizar la re-detección de pico utilizando el método de correlación cruzada positivos y adicionar falsos negativos)

icos: si el paso anterior falla en detectar los picos en al menos un canal, aplicar ICA petir el paso (5.2.3)

cos:

na puntuación para cada una de las N señales. La mejor derivación se define como r puntuación

na matriz de picos globales con base en la mejor derivación con correcciones

picos de las otras derivaciones___________________________________________ Tabla 3. ____________________________________________________________ s se examina utilizando medidas fisiológicas (intervalos de RR, HR, HRV) e calcula utilizando las ondas R maternas detectadas

no: El propósito de este paso es eliminar el ECG materno y después de eso G fetal y algo de ruido de acuerdo con el modelo que se han desarrollado s se realizan para cada uno de los N canales:

para que coincida con una frecuencia de muestreo de 4kSPS

desfase e inicio de QRS utilizando la Transformada de Longitud de Curva

maternos detectados:

ido: el intervalo de latido se define como, excepto para el primer y último de la distancia entre el pico actual y el pico anterior y (2) desfase de latido: ico actual y el siguiente pico. Debido al cambio de frecuencia cardíaca de debe cambiar para cada latido

na plantilla que depende del latido actual:

nos 10 latidos que tengan un coeficiente de correlación (obtenido de la 0.98. Este paso es usualmente rápido y da resultados para señales no

lmente falla para señales ruidosas, por consiguiente, se utiliza un esquema

el ritmo mismo

e de correlación inicial (umbral de valor alto: 0.99)

son muy similares al latido actual (tienen una correlación más alta que el

guno, disminuir el umbral de correlación y repetir_____________________ Tabla 4. __________________________________________________________________________ encuentra alguno, actualizar la plantilla y continuar

rocedimiento se termina si: (1) se alcanza un número máximo de iteraciones, (2) el número ir alcanzó un número mínimo o (3) la iteración actual proporciona los mismos resultados que ior

bproducto de este proceso es una puntuación de qué tan ruidoso es cada latido procedimiento de adaptación, optimización paramétrica iterativa de Levenberg-Marquardt solver problemas de mínimos cuadrados amortiguados no lineales. Dividir el ritmo en 3 de onda P, (2) complejo de QRS y (3) región de onda T. El procedimiento iterativo:

r el algoritmo de LMA (parámetros de algoritmo)

la suposición inicial para el mECG (la primera suposición es la plantilla, que sea ^_c) la suposición inicial

ar el resultado al ECG actual medido (latido actual con datos maternos, datos fetales y ruido,

si se alcanza un criterio de terminación, si la respuesta es sí, terminar retornando el último

puesta es no, actualizar los parámetros de algoritmo y repetir los pasos 3-5.______________ Continuación ________________________________________________________ tes características:

ss-Newton (GN) y el método de Descenso por gradiente (GD) tomando

ido a la rápida convergencia de GD. Cuando avanza, los pasos llegan a convergencia lenta cuando está cerca del mínimo local (¡Progreso

)________________________________________________________ Tabla 5. __________________________________________________________________ "en el peor de los casos es permanecer igual"

ste algoritmo iterativo es la convergencia a mínimos locales. Este no es un gran puesto que se conoce que los mínimos locales también son, siempre, los globales onada de las condiciones de inicio)

ínimo la función de energía de error definida como la norma 12 de la diferencia lados y los potenciales medidos: ^ ~ mil

oritmo es una solución estable, global y reproducible debido al hecho de que el e se va a reconstruir es mucho más pequeño que el número de observaciones

strucción del algoritmo son:

RS

__________________________________________________________________ Tabla 6. ____________________________

rreglo de ECG materno (mECG) (ini

al actual)

rreglo de ECG fetal, fECG=ECG-m

r reducción la muestra de las señale

nto de ECG fetal: Después de la

procesan para la potenciación de f

ón preliminar del mejor canal fetal d

ática de la señal

CG fetal:

so es preparar los datos. Usualm

iente, es mejor disminuir la dimensi

composición en valores singulares

A a los datos resultantes (con 'tanh'

sformación de pico a media:

ventana móvil para calcular la rel

primera derivada del resultado del p

Tabla 7. ________________________________________________________________________________ Si es así, calcular la función de correlación automática de un RMS con ventana de la señal, si el tiene una distribución estrecha, ignorar este canal, de lo contrario:

plicar AGC a la señal derivada negativa

Normalizar el resultado y marcarlo como los datos de procesamiento

Repetir los pasos 1-10 a los N canales

atar de realizar la detección de picos fetales utilizando la misma metodología que para la detección maternos con diferentes parámetros

el paso anterior es exitoso, omitir este paso. Si no, esto significa que los datos fetales son ruidosos. caso, realizar el siguiente preprocesamiento:

Los datos fetales se filtran con paso banda entre el intervalo 15-70Hz

La eliminación de ruido de ondículas se aplica a los datos

El RMS con ventana se aplica a los datos

Los resultados se filtran por paso bajo a 35Hz

Los datos se normalizan y se aplica AGC a los datos

spués del paso (5.5.6), realizar la detección de pico fetal sin la parte de correlación

espués del paso (5.5.7), si más de un canal es válido, calcular la curtosis de la distribución de las s entre los picos. El mejor cable se define como el pico con la curtosis relativa máxima

iguiendo el paso (5.5.8), realizar la re-detección de pico utilizando los intervalos de RR. También construir, utilizando un filtro de Kalman, un arreglo de las posiciones de los picos

espués del paso (5.5.5/ 5.5.9), realizar la examinación de picos fetales utilizando la información intervalos de RR

espués del paso (5.5.10), construir el arreglo de picos fetales:

El intervalo de RR variable en el tiempo se extrae de los resultados

Se define una región característica en la señal anterior: una región en la que la curva de intervalo s muy lisa (lo que significa que hay falsos mínimos en esta región), esta región se llama la región de

Realizar el crecimiento de región iniciando desde los puntos de siembra en tanto que se incluyen

puntos que están cerca del intervalo de RR local__________________________________________ Tabla 8.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Un método implementado por computadora, que comprende:

- recibir, en tiempo real, por al menos un procesador de computadora que ejecuta instrucciones programables específicas configuradas para el método, datos de N señales de ECG sin procesar que son representativos de un N número de señales de electrocardiograma (ECG) sin procesar que se están adquiriendo de al menos un par de sensores de ECG;

en donde los sensores de ECG del por lo menos un par de sensores de ECG se colocan en un abdomen de una mujer que porta al menos un feto;

- filtración de señal digital, por el por lo menos un procesador de computadora, las N señales de ECG sin procesar de los datos de N señales de ECG sin procesar para obtener datos de N señales de ECG filtradas que son representativos de las N señales de ECG filtradas;

- detectar, por el por lo menos un procesador de computadora, picos cardíacos maternos en cada señal de ECG filtrada de los datos de N señales de ECG filtradas;

- sustraer, por el por lo menos un procesador de computadora, de cada señal de ECG filtrada de los datos de N señales de ECG filtradas, una señal de ECG materna de la mujer, al utilizar por lo menos un procedimiento de sustracción no lineal, para obtener datos de las N señales de ECG corregidas que son representativos de un N número de señales de ECG corregidas, en donde el por lo menos un procedimiento de sustracción no lineal comprende:

realizar iterativamente:

i) dividir automáticamente cada señal de ECG filtrada de los datos de N señales de ECG filtradas en una primera pluralidad de segmentos de señal de ECG,

1) en donde cada segmento de señal de ECG de la primera pluralidad de segmentos de señal de ECG corresponde a un intervalo de latido de un latido cardíaco completo, y

2) en donde cada intervalo de latido se determina automáticamente con base, al menos en parte, en detectar automáticamente un valor de inicio y un valor de desfase del intervalo de latido con base en los picos de corazón materno detectados en cada segmento de señal de ECG;

ii) modificar automáticamente cada segmento de señal de ECG de la primera pluralidad de segmentos de señal de ECG para formar una pluralidad de segmentos modificados de señal de ECG, en donde la modificación se realiza utilizando al menos un esquema de optimización inversa con base en un conjunto de parámetros, en donde los valores del conjunto de parámetros se determinan con base en:

realizar iterativamente:

1) definir una plantilla global con base en un perfil de latidos cardiacos estándar de un ser humano adulto,

2) establecer un conjunto de valores tentativos para una plantilla local para cada segmento de señal de ECG,

3) utilizar al menos un esquema de optimización para determinar una plantilla adaptativa para cada segmento de señal de ECG con base en la plantilla local que se hace coincidir con la plantilla global dentro de un valor de similitud predeterminado, y

4) utilizar la plantilla adaptativa para determinar los valores del conjunto de parámetros; y

iii) eliminar automáticamente la pluralidad de segmentos modificados de cada señal de ECG filtrada de los datos de N señales de ECG filtradas, al sustraer la plantilla adaptativa de la señal de ECG filtrada, generando de esta manera cada señal de ECG corregida de los datos de las N señales de ECG corregidas;

- extraer, por el por lo menos un procesador de computadora, datos de N señales de ECG fetal sin procesar de los datos de N señales de ECG filtradas con base en los datos de las N señales de ECG corregidas, en donde los datos de N señales de ECG fetal sin procesar que son representativos de un N número de señales de ECG fetal sin procesar; - procesar, por el por lo menos un procesador de computadora, los datos de N señales de ECG fetal sin procesar para mejorar una relación de señal a ruido de las N señales de ECG fetal sin procesar para formar datos de N señales de ECG fetal filtradas;

- detectar, por el por lo menos un procesador de computadora, picos cardíacos fetales en los datos de N señales de ECG fetal filtradas;

- calcular, por el por lo menos un procesador de computadora, con base en los picos cardíacos fetales detectados, al menos una de:

i) una frecuencia cardíaca fetal,

ii) una curva cardíaca fetal,

iii) una frecuencia cardíaca fetal de latido a latido, y

iv) variabilidad de frecuencia cardíaca fetal; y

- producir, por el por lo menos un procesador de computadora, un resultado del paso de cálculo.

2. El método de la reivindicación 1,

en donde la filtración de señal digital comprende al menos uno de:

i) una filtración de fluctuación de punto de referencia,

ii) una filtración de frecuencia de línea de alimentación,

iii) una filtración de alta frecuencia, y

iv) una filtración de media inversa adaptativa digital.

3. El método de la reivindicación 1 o 2,

en donde el método que comprende además:

- procesar, por el por lo menos un procesador de computadora, antes de la detección de los picos maternos en cada señal de ^eC^gfiltrada de los datos de N señales de ^eC^gfiltradas, los datos de N señales de ECG filtradas con por lo menos una técnica de descomposición, en donde la por lo menos una técnica de descomposición se selecciona del grupo que consta de:

a) Descomposición en valores singulares (SVD),

b) Análisis de componentes principales (PCA),

c) Análisis de componentes independientes (ICA),

d) Descomposición de ondícula (CWT), y

e) cualquier combinación de los mismos.

4. El método de una de las reivindicaciones 1 a 3,

en donde la detección de los picos cardíacos maternos en cada señal de ECG filtrada de los datos de N señales de ECG filtradas se realiza con base al menos en:

i) dividir cada señal de ECG filtrada en una segunda pluralidad de segmentos de señal de ECG;

ii) normalizar una respectiva señal de ECG filtrada en cada segmento de señal de ECG de la segunda pluralidad de segmentos de señal de ECG;

iii) calcular una primera derivada de la respectiva señal de ECG filtrada en cada segmento de señal de ECG de la segunda pluralidad de segmentos de señal de ECG;

iv) encontrar picos cardíacos maternos locales en cada segmento de señal de ECG de la segunda pluralidad de segmentos de señal de ECG con base en la determinación de un cruce de cero de la primera derivada; y

v) excluir los picos cardíacos maternos locales que tienen al menos uno de:

1) un valor absoluto que es menor que un valor umbral absoluto de pico local predeterminado; o

2) una distancia entre los picos de corazón materno local es menor que un valor umbral de distancia de pico local predeterminado.

5. El método de una de las reivindicaciones 1 a 4,

en donde el valor de similitud predeterminado es una distancia euclidiana, en donde el por lo menos un esquema de optimización es un problema de mínimos cuadrados no lineales, resuelto por al menos uno de:

1) reducir al mínimo una función de costo tomada como la distancia euclidiana;

2) utilizar un algoritmo de Gauss-Newton; o

3) utilizar un algoritmo de descenso más pronunciado (descenso por gradiente); o

4) utilizando un algoritmo de Levenberg-Marquardt.

6. El método de una de las reivindicaciones 1 a 5,

en donde el procesamiento de los datos de N señales fetales de ECG sin procesar para mejorar la relación de señal a ruido comprende:

i) utilizar un filtro de paso banda dentro de un intervalo de 15-65 Hz para romper las N señales de ECG fetal sin procesar en una pluralidad de canales filtrados por frecuencia,

ii) puntuar una señal de ECG fetal por canal filtrado por frecuencia con base en un análisis de pico a media para identificar una pluralidad de canales de latido cardíaco fetal, en donde cada canal de latido cardíaco fetal corresponde a una señal de ECG fetal particular; y

iii) seleccionar la pluralidad identificada de canales de latido cardíaco fetal en datos de N señales de ECG fetal filtradas que son representativos de un N número de señales de ECG fetal filtradas.

7. El método de la reivindicación 6,

en donde el procesamiento de los datos de N señales de ECG fetal sin procesar para mejorar la relación de señal a ruido comprende además al menos uno de:

1) utilizar una técnica de descomposición en valores singulares (SVD), y

2) utilizar una técnica de Eliminación de ruido de ondículas (WD).

8. Un sistema de computadora específicamente programado, que comprende:

- al menos una máquina de computadora especializada que comprende:

- una memoria no transitoria, que almacena electrónicamente código de programa ejecutable por computadora particular; y

- al menos un procesador de computadora que, cuando se ejecuta el código de programa particular, llega a ser un procesador de computadora específicamente programado que se configura para realizar al menos las siguientes operaciones:

- recibir, en tiempo real, datos de N señales de ECG sin procesar que son representativos de un N número de señales de electrocardiograma (ECG) sin procesar que se están adquiriendo de al menos un par de sensores de ECG;

- filtración de señal digital de las N señales de ECG sin procesar de los datos de N señales de ECG sin procesar para obtener datos de N señales de ECG filtradas que son representativos de las N señales de ECG filtradas;

- detectar picos cardíacos maternos en cada señal de ECG filtrada de los datos de N señales de ECG filtradas;

- sustraer, de cada señal de N- ECG filtrada de los datos de N señales de ECG filtradas, una señal de ECG materna de la mujer, al utilizar por lo menos un procedimiento de sustracción no lineal, para obtener datos de las N señales de ECG corregidas que son representativos de un N número de señales de ECG corregidas, en donde el por lo menos un procedimiento de sustracción no lineal comprende:

realizar iterativamente:

2) en donde cada intervalo de latido se determina automáticamente con base, al menos en parte, en detectar automáticamente un valor de inicio y un valor de desfase de intervalo de latido con base en los picos de corazón materno detectados en cada segmento de señal de ECG;

realizar iterativamente:

1) definir una plantilla global con base en un perfil de latidos cardiacos estándar de un ser humano adulto;

2) establecer un conjunto de valores tentativos para una plantilla local para cada segmento de señal de ECG; y 3) utilizar al menos un esquema de optimización para determinar una plantilla adaptativa para cada segmento de señal de ECG con base en la plantilla local que se hace coincidir con la plantilla global dentro de un valor de similitud predeterminado, y

- extraer datos de N señales de ECG fetal sin procesar de los datos de N señales de ECG filtradas con base en los datos de las N señales de ECG corregidas, en donde los datos de N señales de ECG fetal sin procesar que son representativos de un N número de señales de ECG fetal sin procesar;

- procesar los datos de N señales de ECG fetal sin procesar para mejorar una relación de señal a ruido de las N señales de ECG fetal sin procesar para formar datos de N señales de ECG fetal filtradas;

- detectar picos cardíacos fetales en los datos de N señales de ECG fetal filtradas;

- calcular, con base en los picos de corazón fetal detectados, al menos uno de:

i) una frecuencia cardíaca fetal,

ii) una curva cardíaca fetal,

iii) una frecuencia cardíaca fetal de latido a latido, y

iv) variabilidad de frecuencia cardíaca fetal; y

emitir un resultado de la operación de cálculo.