[go: up one dir, main page]

RU2020113360A - Способ определения частоты сердечных сокращений плода для выявления отличий от другого периодического сигнала - Google Patents

Способ определения частоты сердечных сокращений плода для выявления отличий от другого периодического сигнала Download PDF

Info

Publication number
RU2020113360A
RU2020113360A RU2020113360A RU2020113360A RU2020113360A RU 2020113360 A RU2020113360 A RU 2020113360A RU 2020113360 A RU2020113360 A RU 2020113360A RU 2020113360 A RU2020113360 A RU 2020113360A RU 2020113360 A RU2020113360 A RU 2020113360A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
pulses
frequency
doppler ultrasound
bursts
ultrasound signal
Prior art date
Application number
RU2020113360A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2020113360A3 (ru
RU2762369C2 (ru
Inventor
Ин Чжан
Original Assignee
Конинклейке Филипс Н.В.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from EP17199536.8A external-priority patent/EP3479768A1/en
Application filed by Конинклейке Филипс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Н.В.
Publication of RU2020113360A3 publication Critical patent/RU2020113360A3/ru
Publication of RU2020113360A publication Critical patent/RU2020113360A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2762369C2 publication Critical patent/RU2762369C2/ru

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/02Measuring pulse or heart rate
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08Clinical applications
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08Clinical applications
    • A61B8/0866Clinical applications involving foetal diagnosis; pre-natal or peri-natal diagnosis of the baby
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/48Diagnostic techniques
    • A61B8/488Diagnostic techniques involving Doppler signals
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5215Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
    • A61B8/5223Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Gynecology & Obstetrics (AREA)
  • Pregnancy & Childbirth (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)

Claims (48)

1. Способ (100) обнаружения движения плода, включающий:
идентификацию пакетов импульсов в доплеровском ультразвуковом сигнале, при этом каждый пакет импульсов содержит последовательность импульсов, состоящую из одного или более импульсов;
классификацию каждого из идентифицированных пакетов импульсов как связанного с иканием или не связанного с иканием на основе по меньшей мере одной характеристики идентифицированных пакетов импульсов;
подавление пакетов импульсов доплеровского ультразвукового сигнала, классифицированных как связанных с иканием; и
вычисление частоты сердечных сокращений плода из доплеровского ультразвукового сигнала, в котором пакеты импульсов, классифицированные как связанные с иканием, подавлены,
отличающийся тем, что операция классификации также включает определение отсчета импульсов, содержащего число пересечений временной оси или число пиковых значений импульсов, для каждого из пакетов импульсов, идентифицированных в доплеровском ультразвуковом сигнале, а также классификацию как связанного с иканием любого пакета импульсов, для которого полученный определением отсчет импульсов равен пороговому значению или меньше его.
2. Способ (100) обнаружения движения плода по п. 1, также включающий:
составление статистического распределения отсчетов импульсов в пакетах импульсов, идентифицированных в доплеровском ультразвуковом сигнале; и
выбор порогового значения на основе статистического распределения.
3. Способ (100) обнаружения движения плода по п. 1, в котором операция классификации также включает:
вычислительную обработку данных частотного спектра для каждого пакета импульсов и
классификацию как связанного с иканием любого пакета импульсов, частотный спектр которого удовлетворяет критерию классификации.
4. Способ (100) обнаружения движения плода по п. 3, в котором критерий классификации включает в себя частотный спектр, имеющий один или более признаков, выбираемых из группы, содержащей:
(1) бинарный признак, указывающий, имеет ли частотный спектр высокоамплитудный лепесток на нижней частоте, низкоамплитудный лепесток на верхней частоте, а также провал, отделяющий высокоамплитудный лепесток от низкоамплитудного лепестка;
(2) частоту пика частотного спектра и
(3) частотный спектр, имеющий высокоамплитудный лепесток на нижней частоте и низкоамплитудный лепесток на верхней частоте, при этом признаки включают в себя центральную частоту низкоамплитудного лепестка и центральную частоту высокоамплитудного лепестка.
5. Способ (100) обнаружения движения плода по любому из пп. 1-4, также включающий, прежде чем будут выполнены операции по идентификации, классификации, подавлению и вычислению, высокочастотную фильтрацию доплеровского ультразвукового сигнала для подавления составляющей движения плода доплеровского ультразвукового сигнала.
6. Устройство (10), выполненное с возможностью определения частоты сердечных сокращений плода, содержащее:
по меньшей мере один электронный процессор (22), запрограммированный на:
идентификацию пакетов импульсов в доплеровском ультразвуковом сигнале, при этом каждый пакет импульсов содержит последовательность импульсов, состоящую из одного или более импульсов;
классификацию каждого из идентифицированных пакетов импульсов как связанного с иканием или не связанного с иканием на основе по меньшей мере одной характеристики идентифицированных пакетов импульсов;
подавление пакетов импульсов доплеровского ультразвукового сигнала, классифицированных как связанных с иканием; и
вычисление частоты сердечных сокращений плода из доплеровского ультразвукового сигнала, в котором пакеты импульсов, классифицированные как связанные с иканием, подавлены,
отличающийся тем, что операция классификации включает:
определение отсчета импульсов, содержащего число пересечений временной оси или число пиковых значений импульсов, для каждого из пакетов импульсов, идентифицированных в доплеровском ультразвуковом сигнале; и
классификацию как связанного с иканием любого пакета импульсов, для которого полученный определением отсчет импульсов равен пороговому значению или меньше его.
7. Устройство (10) по п. 6, в котором по меньшей мере один электронный процессор (22) также запрограммирован на:
составление статистического распределения отсчетов импульсов в пакетах импульсов, идентифицированных в доплеровском ультразвуковом сигнале; и
выбор порогового значения на основе статистического распределения.
8. Устройство (10) по п. 7, в котором операция классификации включает в себя:
вычислительную обработку данных частотного спектра для каждого пакета импульсов и
классификацию как связанного с иканием любого пакета импульсов, частотный спектр которого удовлетворяет критерию классификации.
9. Устройство (10) по п. 8, в котором критерий классификации включает в себя частотный спектр, имеющий один или более признаков, выбираемых из группы, содержащей:
(1) бинарный признак, указывающий, имеет ли частотный спектр высокоамплитудный лепесток на нижней частоте, низкоамплитудный лепесток на верхней частоте, а также провал, отделяющий высокоамплитудный лепесток от низкоамплитудного лепестка;
(2) частоту пика частотного спектра и
(3) частотный спектр, имеющий высокоамплитудный лепесток на нижней частоте и низкоамплитудный лепесток на верхней частоте, при этом признаки включают в себя центральную частоту низкоамплитудного лепестка и центральную частоту высокоамплитудного лепестка.
10. Устройство (10) по любому из пп. 6-9, в котором по меньшей мере один электронный процессор (22) также запрограммирован на выполнение:
прежде чем будут выполнены операции по идентификации, классификации, подавлению и вычислению, высокочастотной фильтрации доплеровского ультразвукового сигнала для подавления составляющей движения плода доплеровского ультразвукового сигнала.
11. Устройство (10) по любому из пп. 6-10, в котором операция вычисления включает:
вычисление частоты сердечных сокращений плода как частоты возникновения идентифицированных пакетов импульсов в доплеровском ультразвуковом сигнале, в котором подавлены пакеты импульсов, классифицированные как связанные с иканием.
12. Устройство (10) по любому из пп. 6-11, в котором по меньшей мере один электронный процессор (22) также запрограммирован на:
подавления импульсов сигнала, характеризующих икание, путем ослабления импульсов по меньшей мере на 3 дБ.
13. Некратковременный компьютерочитаемый носитель информации, на котором хранится программный код, считываемый и исполняемый одним или более электронными процессорами для выполнения операций, включающих:
идентификацию пакетов импульсов в доплеровском ультразвуковом сигнале, при этом каждый пакет импульсов содержит последовательность импульсов, состоящую из одного или более импульсов;
классификацию каждого из идентифицированных пакетов импульсов как связанного с иканием или не связанного с иканием на основе по меньшей мере одной характеристики идентифицированных пакетов импульсов;
подавление пакетов импульсов доплеровского ультразвукового сигнала, классифицированных как связанных с иканием; и
вычисление частоты сердечных сокращений плода из доплеровского ультразвукового сигнала, в котором пакеты импульсов, классифицированные как связанные с иканием, подавлены,
отличающийся тем, что операция классификации также включает определение отсчета импульсов, содержащего число пересечений временной оси или число пиковых значений импульсов, для каждого из пакетов импульсов, идентифицированных в доплеровском ультразвуковом сигнале, а также классификацию как связанного с иканием любого пакета импульсов, для которого полученный определением отсчет импульсов равен пороговому значению или меньше его.
RU2020113360A 2017-09-13 2018-09-11 Способ определения частоты сердечных сокращений плода для выявления отличий от другого периодического сигнала RU2762369C2 (ru)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CNPCT/CN2017/101558 2017-09-13
CN2017101558 2017-09-13
EP17199536.8 2017-11-01
EP17199536.8A EP3479768A1 (en) 2017-11-01 2017-11-01 A fetal heart rate detection method to discriminate from other periodic signal
PCT/EP2018/074404 WO2019052988A1 (en) 2017-09-13 2018-09-11 METHOD FOR DETECTION OF FETAL HEART RHYTHM FOR DISTINGUISHING THE SAME OF ANOTHER PERIODIC SIGNAL

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2020113360A3 RU2020113360A3 (ru) 2021-10-15
RU2020113360A true RU2020113360A (ru) 2021-10-15
RU2762369C2 RU2762369C2 (ru) 2021-12-20

Family

ID=63490484

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2020113360A RU2762369C2 (ru) 2017-09-13 2018-09-11 Способ определения частоты сердечных сокращений плода для выявления отличий от другого периодического сигнала

Country Status (7)

Country Link
US (1) US11224402B2 (ru)
EP (1) EP3681401B1 (ru)
JP (1) JP6802413B2 (ru)
CN (1) CN111093514B (ru)
BR (1) BR112020004655A2 (ru)
RU (1) RU2762369C2 (ru)
WO (1) WO2019052988A1 (ru)

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AUPM964094A0 (en) * 1994-11-24 1994-12-15 Sullivan, C.E. Biophysical foetal monitor
CN1287729C (zh) 2001-05-29 2006-12-06 生殖健康技术公司 用于检测和分析产妇子宫,及产妇和胎儿心脏与胎儿脑活动的系统
US8116855B2 (en) * 2003-10-14 2012-02-14 Monica Healthcare Limited Fetal surveillance
EP1852058B1 (en) * 2005-02-07 2013-05-01 Tokyo Metropolitan Institute of Medical Science Fetus movement monitoring system and fetus movement information collecting device
US20070102501A1 (en) * 2005-09-02 2007-05-10 Nguyen Diep M Device and methods for counting, timing, recording, and charting fetal movement frequency
EP2055235B1 (en) * 2006-08-04 2015-05-13 Tokyo Metropolitan Institute of Medical Science Fetal movement information processing device and fetal movement information processing method
US8064991B2 (en) 2008-01-08 2011-11-22 The General Electric Company Method of fetal and maternal ECG identification across multiple EPOCHS
US20100241018A1 (en) * 2009-03-21 2010-09-23 Peter Samuel Vogel Baby monitor
WO2010143113A1 (en) * 2009-06-09 2010-12-16 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for recognizing moving anatomical structures using ultrasound
JP5718126B2 (ja) * 2011-03-31 2015-05-13 沖電気工業株式会社 微細振動特徴量算出装置、微細振動特徴量算出方法及びプログラム
US8693218B2 (en) * 2011-05-25 2014-04-08 Delta Electronics, Inc. Power adapter and method of controlling power adapter operated in energy saving mode
US9232929B2 (en) 2013-03-13 2016-01-12 General Electric Company Method and device for fetal heart rate monitoring with maternal contribution detection
RU2596719C1 (ru) * 2015-04-23 2016-09-10 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Научный центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова" Министерства здравоохранения Российской Федерации Способ повышения точности оценки состояния плода во время беременности, основанный на дополнительной регистрации его икотоподобных движений при кардиотокографии
EP3189776A1 (en) * 2016-01-08 2017-07-12 Koninklijke Philips N.V. An apparatus and method for generating fetal heart rate data

Also Published As

Publication number Publication date
RU2020113360A3 (ru) 2021-10-15
WO2019052988A1 (en) 2019-03-21
JP6802413B2 (ja) 2020-12-16
EP3681401A1 (en) 2020-07-22
EP3681401B1 (en) 2020-12-23
US20200275907A1 (en) 2020-09-03
CN111093514B (zh) 2023-10-13
US11224402B2 (en) 2022-01-18
BR112020004655A2 (pt) 2020-09-15
CN111093514A (zh) 2020-05-01
RU2762369C2 (ru) 2021-12-20
JP2020528807A (ja) 2020-10-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sedghamiz Matlab implementation of Pan Tompkins ECG QRS detector
JP5985372B2 (ja) 目標検出装置及び目標検出方法
US10989796B2 (en) Lidar ranging method, device, computer apparatus and storage medium
CN108120976B (zh) 一种基于多普勒通道特性的地杂波谱泄露抑制方法
CN105245503B (zh) 隐马尔可夫模型检测LDoS攻击方法
CN112472120B (zh) 心率统计方法、装置、电子设备和存储介质
EP3413310B1 (en) Acoustic meaningful signal detection in wind noise
WO2013101684A1 (en) Radar detection method and system using low-resolution ffts
CN113589274A (zh) 脚踢信号识别方法、装置及终端
RU2020113360A (ru) Способ определения частоты сердечных сокращений плода для выявления отличий от другого периодического сигнала
CN111657905A (zh) 一种特征点检测方法、装置、设备及存储介质
CN112292069B (zh) 房颤筛查的方法和装置
CN116257729A (zh) 基于s-g滤波和开关中值滤波的维格纳霍夫变换算法
CN111103616A (zh) 兼顾能量分辨率和检测效率的伽马能谱测量方法与装置
CN107942297B (zh) 一种a/c模式应答信号处理方法
JP2017225026A5 (ru)
RU191281U1 (ru) Устройство последетекторной межпериодной обработки радиоимпульсов
CN104982016B (zh) 粗略定时方法和系统
RU2012139914A (ru) Способ стабилизации вероятности ложной тревоги (варианты) и устройство для его реализации (варианты)
CN105375996A (zh) 在脉冲噪声环境下基于顺序统计的频谱感知方法
CN106405512B (zh) 基于干扰谱和mtd滤波幅相特性的抗同频异步干扰方法
CN110401502B (zh) 基于时频碰撞原理的网台分选方法
US8755514B1 (en) Dual-tone multi-frequency signal classification
CN109765425A (zh) 一种基于峰值间时间差和能量加权的脉冲信号频率分析方法
RU100992U1 (ru) Устройство для обработки сигналов автоматической локомотивной сигнализации