Novel hybrid extraction systems for fetal heart rate variability monitoring based on non-invasive fetal electrocardiogram

This study focuses on the design, implementation and subsequent verification of a new type of hybrid extraction system for noninvasive fetal electrocardiogram (NI-fECG) processing. The system designed combines the advantages of individual adaptive and non-adaptive algorithms. The pilot study reviews two innovative hybrid systems called ICA-ANFIS-WT and ICA-RLS-WT. This is a combination of independent component analysis (ICA), adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) algorithm or recursive least squares (RLS) algorithm and wavelet transform (WT) algorithm. The study was conducted on clinical practice data (extended ADFECGDB database and Physionet Challenge 2013 database) from the perspective of non-invasive fetal heart rate variability monitoring based on the determination of the overall probability of correct detection (ACC), sensitivity (SE), positive predictive value (PPV) and harmonic mean between SE and PPV (F1). System functionality was verified against a relevant reference obtained by an invasive way using a scalp electrode (ADFECGDB database), or relevant reference obtained by annotations (Physionet Challenge 2013 database). The study showed that ICA-RLS-WT hybrid system achieve better results than ICA-ANFIS-WT. During experiment on ADFECGDB database, the ICA-RLS-WT hybrid system reached ACC > 80 % on 9 recordings out of 12 and the ICA-ANFIS-WT hybrid system reached ACC > 80 % only on 6 recordings out of 12. During experiment on Physionet Challenge 2013 database the ICA-RLS-WT hybrid system reached ACC > 80 % on 13 recordings out of 25 and the ICA-ANFIS-WT hybrid system reached ACC > 80 % only on 7 recordings out of 25. Both hybrid systems achieve provably better results than the individual algorithms tested in previous studies.Web of Science713178413175

Using Adaptive Neuro-fuzzy Inference System in Processing of Fetal ECG

Tato práce je zaměřena na využití adaptivního neuro-fuzzy inferenčního systému (ANFIS) ve zpracování plodového EKG. v první části je nastíněna problematika plodového EKG. Dále jsou popsány soft-computingové metody jako je fuzzy logika, fuzzy inferenční systém a umělé neuronové sítě. V další části jsou uvedeny adaptivní metody zpracování signálu a samotná implementace softwarového rozhraní využívající adaptivní neuro-fuzzy inferenční systém. V poslední části se přistupuje k testování tohoto systému na různých vstupních signálech a k závěrečnému zhodnocení prováděných experimentů.This thesis is focused on the use of the adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in processing of the fetal ECG. In the firts part problem of fetal ECG is outlined. There ase also described soft-computing methods such as fuzzy logic, fuzzy inference system a artificial neural networks. In the next part are presented the adaptive signal processing methods and the implementation of the software interface using the adaptive neuro-fuzzy inference system. In the last part, the system is tested on different input signals and the final evaluation of experiments.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívýborn

Non-invasive fetal electrocardiogram extraction based on novel hybrid method for intrapartum ST segment analysis

This study focuses on non-invasive fetal electrocardiogram extraction based on a novel hybrid method, which combines the advantages of non-adaptive and adaptive approaches for non-invasive fetal electrocardiogram morphological analysis. Besides estimating fetal heart rate, which is the main parameter used in the clinical practice, this study provides non-invasive ST segment analysis on data from Abdominal and Direct Fetal Electrocardiogram Database consisting of simultaneous traditional - gold standard invasive fetal scalp electrode and non-invasive fetal electrocardiogram recorded during delivery. This innovative approach utilizing the combination of independent component analysis and recursive least squares algorithms has the potential to extract valuable information from non-invasive fetal electrocardiogram in order to identify eventual sign of fetal distress. This was a prospective observational study of non-invasive fetal electrocardiogram, using 4 abdominally sited electrodes, against the traditional fetal scalp electrode on 8 patients. In terms of fetal heart rate estimation, the accuracy was high for all 8 tested patients with average value equaled 0.20 beats per minute and average value of 1.96 standard deviation equaled 5.80 beats per minute. In 7 patients, it was possible to perform the ST segment analysis with high accuracy in determining T/QRS in comparison with the reference fetal scalp electrode signal with average values and 1.96 standard deviation equaled 0.008 and 0.031 respectively. This study thus demonstrates that ST segment analysis is feasible using non-invasive fECG using the proposed hybrid method.Web of Science9286312860

Adaptive Signal Processing Techniques for Extracting Abdominal Fetal Electrocardiogram

Import 03/11/2016Tato diplomová práce se zabývá problematikou snímání plodového elektrokardiogramu z transabdominálního záznamu. Ten by se v budoucnu mohl stát velmi účinným a nezbytným nástrojem v monitorování a diagnostice ohrožených plodů v průběhu těhotenství a během porodu. Největším problémem, se kterým se tento způsob monitorace potýká, je velké množství nežádoucích složek, které jsou snímány společně s užitečným signálem, zejména pak mateřský elektrokardiogram. Autorka se zaměřuje zejména na využití adaptivních metod pro extrakci plodového elektrokardiogramu z takto zarušeného transabdominálního záznamu. Tato práce obsahuje mimo jiné také obsáhlé shrnutí této poměrně nové problematiky, klasifikaci a popis vybraných adaptivních metod a zejména návrh a realizaci adaptivního systému pro potlačování „nežádoucího“ mateřského elektrokardiogramu. Ověření funkčnosti tohoto systému bylo provedeno na syntetických i reálných datech.This thesis focuses on the fetal electrocardiogram recorded transabdominally. This method could become very efficient and essential tool in monitoring and diagnosing endangered fetuses during the pregnancy and the delivery. The greatest challenge connected with this kind of monitoring is the amount of noise that is recorded within the desired signal. This thesis aims at the use of adaptive methods for extracting fetal electrocardiogram from such abdominal signal. This thesis includes among others an extensive summary of this relatively new issue, classification and description of selected linear adaptive methods, and in particular, the design and the implementation of adaptive system for suppressing the ‚undesirable‘ maternal electrocardiogram.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívelmi dobř

The use of Complex Adaptive Methods of Signal Processing for Refining the Diagnostic Quality of the Abdominal Fetal Electrocardiogram

Import 05/08/2014Tato doktorská disertační práce se zabývá využitím komplexních adaptivních metod zpracování signálů pro zpřesnění diagnostické kvality abdominálního fetálního elektrokardiogramu. Fetální elektrokardiogram fEKG obsahuje cenné informace, které mohou pomoci lékařům při monitorování a diagnostice ohrožených plodů v průběhu těhotenství a během porodu. Doktorská disertační práce se primárně zaměřuje na externí abdominální neinvazivní monitoring plodu, který sebou na rozdíl od klasického interního invazivního monitoringu přináší řadu problémů s kvalitou záznamu. Fetální elektrokardiogram, který je podrobován lékařské diagnostice, je v reálných podmínkách degradován množstvím nežádoucích složek. Především se jedná o superponování silnějšího elektrokardiogramu matky mEKG, technických artefaktů (rušení elektrovodnou sítí) a biologických artefaktů (pohybové artefakty, děložní kontrakce). Tato doktorská disertační práce se zaměřuje na adaptivní metody zpracování fEKG signálů, které mají ambice odstranit pochybnosti v hodnocení fEKG při použití šetrnějšího externího monitoringu.This dissertation deals with the application of complex adaptive methods of signal processing for refining the diagnostic quality of abdominal fetal electrocardiogram. The FECG (fetal electrocardiogram) contains this sort of information that is valuable for doctors in monitoring and diagnosing of endangered fetuses in the course of pregnancy or in the childbirth. The doctoral thesis concentrates primarily on external abdominal non-invasive fetus monitoring technique, which, contrary to the classical internal invasive monitoring, entails a number of problems with record quality. In real conditions, the diagnosed fetal electrocardiogram is downgraded by amount of unwanted components. In particular it is caused by superposition of these factors: stronger maternal electrocardiogram MECG, technical artefacts (transmission grid interference) and biological artefacts (uterine contraction, motion artefacts). This dissertation is aimed at such adaptive methods of FECG signal processing, whose ambition is to clear any doubts in the evaluation of more discreet method of external FECG monitoring.Prezenční450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívyhově

Artificial Neural Networks as Approach for Fetal Electrocardiogram Extraction and R-peak Detection

Tato diplomová práce se zabývá extrakcí fetálního plodového elektrokardiogramu (fEKG) pomocí metod využívající umělé neuronové sítě (ANN). Po prostudování problematiky zpracování neinvazivního fEKG (NI-fEKG) signálu byla provedena rešerše současných metod využívající ANN pro extrakci fEKG signálu z abdominálního signálu (aEKG). Na základě provedené rešerše byly vybrány metody využívající lineární adaptivní neuron (ADALINE), adaptivní neuro-fuzzy inferenční systém (ANFIS) a rekurentní sítě (RNN) tzv. Echo state sítě. Tyto metody byly také využity v kombinaci s dopřednou vícevrstvou ANN (ANN-ADALINE, ANN-ANFIS, ANN-ESN). Testování vybraných metod bylo provedeno na reálných datech z databáze Labour dataset a Pregnancy dataset. Pro vyhodnocení extrakce a stanovení plodové srdeční frekvence (fHR) byly detekovány R-kmity pomocí dvou detektorů. První detektor byl založen na spojité vlnkové transformaci (CWT), druhý detektor byl založen na dopředné vícevrstvé ANN. Pro zhodnocení byla stanovena celková pravděpodobnost správné detekce (ACC), senzitivita (SE), pozitivní prediktivní hodnota (PPV) a jako harmonický průměr SE a PPV byl stanoven parametr F1. Funkčnost metod byla ověřena vůči referenčním anotacím. Ve srovnání s metodami ADALINE, ANFIS, ANN-ADALINE, ANN-ANFIS a ANN-ESN, dosáhla metoda ESN nejlepších výsledků. Pro data z databáze Labour dataset dosahovala metoda hodnoty ACC 78,65 %, pro data z databáze Pregnancy dataset byla hodnota ACC přes 80 %. Pro zpracování, analýzu a vyhodnocení bylo vytvořeno grafické uživatelské rozhraní (GUI) v programu MATLAB.This thesis deals with the extraction of fetal electrocardiogram (fECG) through methods that use Artificial Neural Networks (ANN). After careful examination of non-invasive fECG (NI-fECG) signal processing, a search of current methods using ANN for extraction of fECG signal was performed. Based on the search, methods using a Linear Adaptive Neuron (ADALINE), an Adaptive Neuro-fuzzy Inference System (ANFIS) and a Recurrent Network (RNN), the so-called Echo State Network (ESN), were selected. These methods were also used in combination with Multilayer Feedforward ANN (ANN-ADALINE, ANN-ANFIS, ANN-ESN). Testing of the chosen methods was performed on real data from the Labour dataset and Pregnancy dataset databases. R-peaks were detected using two detectors to evaluate extraction and fetal heart rate (fHR). The first detector was based on continuous wavelet transform (CWT), the second detector was based on Multilayer Feedforward ANN. For evaluation the overall probability of correct detection (ACC), sensitivity (SE), positive predictive value (PPV) and the harmonic mean of SE and PPV (F1) were determined. The functionality of chosen methods was verified by comparison to reference anotations. In comparison to methods ADALINE, ANFIS, ANN-ADALINE, ANN-ANFIS a ANN-ESN, the ESN method achieved the best results. For data from the Labor dataset, the ACC value reached 78.65 %, for data from the Pregnancy dataset, the ACC value was over 80 %. A graphical user interface (GUI) was created for processing, analysis and evaluation in MATLAB.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívýborn

Comparative Study of Adaptive Methods as a Part of Hybrid System for Fetal ECG Signal Extraction

Hlavním cílem této diplomové práce je extrakce plodového EKG signálu výhradně z abdominálních signálů (aEKG) snímaných neinvazivně, transabdominálně, pomocí elektrod umístěných na břiše matky. Signál aEKG v sobě obsahuje nejen plodovou, ale také mateřskou komponentu EKG (mEKG) a další rušivé signály. Teoretická část práce se věnuje současnému stavu této problematiky, popisu metod využívajících se k monitoraci plodu v klinické praxi a klasifikací vybraných metod a jejich matematickému rozboru. Dále se práce zaměřuje na návrh a realizaci hybridního systému, který k extrakci fEKG signálu využívá kombinace neadaptivních a adaptivních metod. Hodnocení kvality filtrace je provedeno na základě statistických parametrů ACC a F1 a také na základě stanovení variability tepové frekvence plodu (fHR). Ověření funkčnosti navrženého algoritmu bylo provedeno na reálných datech z klinické praxe a také na datech měřených přímo v laboratoři.The main goal of this diploma thesis is the extraction of the fetal ECG signal exclusively from abdominal signals (aECG) scanned non-invasively by transabdominal method, using electrodes placed on the mother's abdomen. The aECG signal contains not only the fetal but also the maternal component of the ECG (mECG) and other interfering signals. The theoretical part of the work deals with the current state of this issue, a description of methods used to monitor the fetus in clinical practice and the classification of selected methods and their mathematical analysis. Furthermore, the work focuses on the design and implementation of a hybrid system that uses a combination of non-adaptive and adaptive methods to extract the fECG signal. Evaluation of filtration quality is performed on the basis of statistical parameters ACC and F1 and also on the basis of determination of fetal heart rate variability (fHR). Verification of the functionality of the proposed algorithm was performed on real data from clinical practice and also on data measured directly in the laboratory.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívýborn

Hybrid Methods for Processing of Fetal Electrocardiogram

Tato doktorská disertační práce se zaměřuje na návrh, realizaci a následnou verifikaci nového typu hybridního extrakčního systému pro zpracování neinvazivního plodového elektrokardiogramu (NI-fEKG). Navržený systém sdružuje výhody jednotlivých adaptivních a neadaptivních metod. Tato práce ověřuje dva inovativní hybridní systémy s názvem ICA-ANFIS-WT a ICA-RLS-WT. Jedná se o kombinaci analýzy nezávislých komponent (ICA), adaptivního neuro-fuzzy inferenčního systému (ANFIS) nebo algoritmu založeném na rekurzivní optimální adaptaci (RLS) a vlnkové transformace (WT). Studie byla realizována na datech z klinické praxe (rozšířená databáze abdominálního a přímého fetálního elektrokardiogramu (ADFECGDB) a databáze EKG physionet challenge 2013) z pohledu neinvazivního monitorování fetální tepové frekvence (fHR) na základě stanovení celkové pravděpodobnosti správné detekce (ACC), senzitivity (SE), pozitivní prediktivní hodnoty (PPV) a harmonického průměru mezi SE a PPV (F1). Funkcionalita systému byla verifikována vůči relevantní referenci dané anotacemi. Tato práce ukázala, že hybridní systém ICA-RLS-WT dosáhl lepších výsledků než ICA-ANFIS-WT. Při experimentu na záznamech z databáze ADFECGDB dosáhla hybridní metoda ICA-RLS-WT hodnoty ACC > 80 % u 10 z 12 záznamů a hybridní metoda ICA-ANFIS-WT hodnoty ACC > 80 % pouze u 6 z 12 záznamů. Při experimentu na záznamech z databáze EKG physionet challenge 2013 dosáhla hybridní metoda ICA-RLS-WT hodnoty ACC > 80 % u 13 z 25 záznamů a hybridní metoda ICA-ANFIS-WT hodnoty ACC > 80 % pouze u 7 z 25 záznamů. Oba navržené hybridní systémy dosáhly prokazatelně lepších výsledků než jednotlivé metody v předchozích studiích.This dissertation focuses on the design, implementation and subsequent verification of a new type of hybrid extraction system for noninvasive fetal electrocardiogram (NI-fECG) processing. The designed system combines the advantages of individual adaptive and non-adaptive methods. This thesis reviews two innovative hybrid systems called ICA-ANFIS-WT and ICA-RLS-WT. This is a combination of independent component analysis (ICA), adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) or recursive least squares (RLS) algorithm and wavelet transform (WT). The study was conducted on clinical practice data (extended abdominal and direct fetal electrocardiogram database (ADFECGDB) and Physionet Challenge 2013 database) from the perspective of non-invasive fetal heart rate (fHR) monitoring based on the determination of the overall probability of correct detection (ACC), sensitivity (SE), positive predictive value (PPV) and harmonic mean between SE and PPV (F1). System functionality was verified against a relevant reference obtained by annotations. The study showed that ICA-RLS-WT hybrid system achieve better results than ICA-ANFIS-WT. During experiment on ADFECGDB database, the ICA-RLS-WT hybrid system reached ACC > 80 % on 10 recordings out of 12 and the ICA-ANFIS-WT hybrid system reached ACC > 80 % only on 6 recordings out of 12. During experiment on Physionet Challenge 2013 database the ICA-RLS-WT hybrid system reached ACC > 80 % on 13 recordings out of 25 and the ICA-ANFIS-WT hybrid system reached ACC > 80 % only on 7 recordings out of 25. Both hybrid systems achieve provably better results than the individual methods tested in previous studies.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívyhově

Aerospace Medicine and Biology: A continuing bibliography with indexes, supplement 267, January 1985

This publication is a cumulative index to the abstracts contained in the Supplements 255 through 266 of Aerospace Medicine and Biology: A Continuing Bibliography. It includes seven indexes--subject, personal author, corporate source, foreign technology, contract number, report number, and accession number