1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Магістр
  4. 163 — біомедична інженерія
Ezzel az azonosítóval hivatkozhat erre a dokumentumra forrásmegjelölésben vagy hiperhivatkozás esetén: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/46965
Title: Алгоритмічне та програмне забезпечення виявлення ЕКГ плоду
Other Titles: Algorithmic and software for fetal ECG detection
Authors: Мельніченко, Тетяна Віталіївна
Melnichenko, Tatyana
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Bibliographic description (Ukraine): Мельніченко Т. В. Алгоритмічне та програмне забезпечення виявлення ЕКГ плоду : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 163 - біомедична інженерія / наук. кер. О. В. Гевко. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024. 62 с.
Issue Date: 23-dec-2024
Submitted date: 19-dec-2024
Date of entry: 30-dec-2024
Publisher: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Country (code): UA
Place of the edition/event: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, кафедра біотехнічних систем
Supervisor: Гевко, Олена Василівна
Hevko, Olena
Committee members: Хвостівська, Лілія Володимирівна
UDC: 612.172
004.94
621.3.049.77
Keywords: 163
біомедична інженерія
алгоритмічно-програмне забезпечення
вейвлет обробка
фетальний електрокардіографічний сигнал
MATLAB
algorithmic software
wavelet processing
fetal electrocardiographic signal
Number of pages: 62
Abstract: У кваліфікаційній роботі розроблено метод, алгоритм та програмне забезпечення обробки електрокардіографічного сигналу плода з метою покращення стану плода. Базовою частиною дослідження є методи та алгоритми на основі вейвлетперетворення, що забезпечують ефективну обробку сигналів фетальної електрокардіографії (ФЕКГ) і слугують для аналізу і виділення сигналу ФЕКГ із суміші шумів та інших перешкод, таких як материнські сигнали і артефакти. Дане дослідження є актуальним для аналізу стану плоду, стану його серцево-судинної системи, особливо коли має місце підвищений ризик патології. Воно дозволяє провести більш точну оцінку частоти серцевих скорочень плоду (ЧСС) та виявити можливість серцевих аномалій. У середовищі MATLAB було реалізовано програмне забезпечення для обробки електрокардіографічних сигналів плода. Алгоритмічне забезпечення базується на методах вейвлет-перетворення із загальними базисними функціями, що дозволяють досягти високої точності у виділенні корисного сигналу з фонових шумів.
In the qualification work, a method, algorithm, and software for processing the fetal electrocardiographic (fECG) signal have been developed with the goal of improving fetal health. The basis of the study consists of methods and algorithms based on wavelet transformation, which ensure effective processing of fetal electrocardiography (fECG) signals. These methods are used for analyzing and isolating fECG signals from a mixture of noise and other interferences, such as maternal signals and artifacts. This research is relevant for analyzing the condition of the fetus and its cardiovascular system, especially when there is an increased risk of pathology. It allows for a more accurate assessment of fetal heart rate (FHR) and the detection of potential cardiac anomalies. Software for processing fetal electrocardiographic signals has been implemented in the MATLAB environment. The algorithmic support is based on wavelet transformation methods with general basis functions, allowing for high accuracy in isolating useful signals from background noise.
Content: ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ 8 ВСТУП 9 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 12 1.1. Роль ЕКГ плода в моніторингу серцебиття плода під час пологів 11 1.2.Клінічне значення морфології ФЕКГ 12 1.2.1. Інвазивний аналіз ЕКГ плода 13 1.2.2.Неінвазивний аналіз ЕКГ плода 13 1.2.3. Метод USS 13 1.2.4.Доплерографія 17 1.3.Альтернативні методи вимірювання ЧСС плоду 19 1.3.1.Фетальний електрод для шкіри голови 19 1.3.2. Фонокардіографія 19 1.3.3. Магнітокардіографія 20 1.4. Методи вилучення ЕКГ плоду 21 1.4.1. Перетворення Фур'є 21 1.4.2. Метод найменших квадратів 22 1.4.3. Метод адаптивної фільтрації 23 1.4.4. Висновки до розділу 1 23 РОЗДІЛ 2. МЕТОД ТА АЛГОРИТМІЧНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ОБРОБКИ ФЕКГ СИГНАЛУ 24 2.1. Безперевне вейвлет перетворення 24 2.2. Дискретне вейвлет перетворення 24 2.3. Дискретне вейвлет-перетворення максимального перекриття 25 2.4.Аналіз дискретного вейвлет-перетворення з різною роздільною здатністю 26 2.5. Вейвлет і мультивейвлет обробка фетальної електрокардіографії 26 2.6.Вейвлет - мультивейвлет-ентропія 28 2.7. Вейвлети та мультивейвлети Кліффорда 31 2.8. Висновки до розділу 2 33 РОЗДІЛ 3. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 36 3.1. Інтерфейси та шуми, що впливають на сигнал ФЕКГ 36 3.2. Поліпшення ЕКГ плода за допомогою вейвлета Добеші 36 3.3. Алгоритм вилучення ЕКГ сигналу плоду 39 3.4. Результати обробки 39 3.5.Висновки до розділу 3 40 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 43 4.1.Загальні вимоги охорони праці 43 4.2.Аналіз ризиків під час виконання досліджень 44 4.3.Висновки до розділу 4 46 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ 48 ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ 49 ДОДАТКИ 53 Додаток А 54 Додаток В 55
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/46965
Copyright owner: © Мельніченко Тетяна Віталіївна, 2024
References (Ukraine): 1. Alfirevic Z, Devane D, Gyte GM. Continuous cardiotocography (CTG) as a form of electronic fetal monitoring (EFM) for fetal assessment during labour. Cochrane Database Syst Rev. 2013;5:CD006066. doi: 10.1002/14651858.CD006066
2. Hasan MA, Reaz MB, Ibrahimy MI, Hussain MS, Uddin J. Detection and Processing Techniques of FECG Signal for Fetal Monitoring. Biol Proced Online.2009 Mar 27; 11:263-95. doi: 10.1007/s12575-009-9006-z. PMID: 19495912; PMCID: PMC3055800.
3. Jaros, R., Martinek, R., Kahankova, R. "Non-Adaptive Methodsfor Fetal ECG Signal Processing: A Review and Appraisal." Sensors 2018; 18(11):3648. DOI: 10.3390/s18113648.
4. Ponsiglione, A.M., Cosentino, C., et al. "A Comprehensive Review of Techniques for Processing and Analyzing Fetal Heart Rate Signals." Sensors 2021; 21(18):6136.
5. Thompson, Loren, et al. “Intrauterine hypoxia: clinical consequences and therapeutic perspectives.” Research and Reports in Neonatology. 2015;5:79-89 https://doi.org/10.2147/RRN.S57990
6. Clifford GD, Silva I, Behar J, Moody GB. Non-invasive fetal ECG analysis. Physiol Meas. 2014; 35: 1521-1536.
7. Kupka T., Matonia A., et al. "New Method for Beat-to-beat Fetal Heart Rate Measurement Using Doppler Ultrasound Signal." Sensors 2020; 20(15):4079. DOI: 10.3390/s20154079.
8. Valderrama C.E., et al. "An open source autocorrelation-based method for fetal heart rate estimation from one-dimensional Doppler ultrasound." Physiol Meas 2019; 40(2):025005. DOI: 10.1088/1361-6579/aafdd4.
9.https://www.documents.philips.com/doclib/enc/fetch/2000/4504/577242/5772 43/577247/582636/582637/PM Avalon_Fetal_Monitoring_Smart_Transducers_Rel. _J.3_4522_991_34851_-_AN.pdf
10. Kupka, T.; Matonia, A.; Jezewski, M.; Jezewski, J.; Horoba, K.; Wrobel, J.; Czabanski, R.; Martinek, R. New Method for Beat-to-Beat Fetal Heart Rate Measurement Using Doppler Ultrasound Signal. Sensors 2020, 20, 4079. https://doi.org/10.3390/s20154079
11. Shi X, Niida N, Yamamoto K, Ohtsuki T, Matsui Y, Owada K.A Robust Approach Assisted by Signal Quality Assessment for Fetal Heart Rate Estimation from Doppler Ultrasound Signal. Sensors. 2023; 23(24):9698. https://doi.org/10.3390/s23249698
12. Johann, Vargas-Calixto, Philip Warrick, Robert Kearney. Estimation and Discriminability of Doppler Ultrasound Fetal Heart Rate Variability Measures. Frontiers in Physiology, 2021
13. MDPI and ACS Style. Martinek, R.; Nedoma, J.; Fajkus, M.; Kahankova, R.; Konecny, J.; Janku, P.; Kepak, S.; Bilik, P.; Nazeran, H. A Phonocardiographic-Based Fiber-Optic Sensor and Adaptive Filtering System for Noninvasive Continuous Fetal Heart Rate Monitoring. Sensors 2017, 17, 890. https://doi.org/10.3390/s17040890
14. Donofrio MT,Moon-Graday AJ, Hornberger LK, Copel JA, Sklansky MS, Abuhamad A, Cuneo BF, Hunta JC, Jonas RA, Krishnan A, Lacey S, Lee W, Michelfelder EC SR., Rempel GR, Silverman NH, Spray TL, Strausburger JF, Tworetzky W, Rychnik J, American heart associations adults with congetial heart disease Joint comittete of the councilon disease in the , Y., Counsil on clinical cardiology , C.O.C.S., anestesia, counsil ON, C. & STROKE, N. 2014. Diagnosis and treatmentof fetal cardiac disease: a scientific statement from the American Heart Association. Circulation, 129, 2183–242
15. Ponsiglione, A.M.; Cosentino, C.; Cesarelli, G.; Amato, F.; Romano, M. A Comprehensive Review of Techniques for Processing and Analyzing Fetal Heart Rate Signals. Sensors 2021, 21, 6136. https://doi.org/10.3390/s21186136
16. Vilimkova Kahankova, Radana & Martinek, Radek & Bilik, Petr. (2018). Non-invasive Fetal ECG Extraction from Maternal Abdominal ECG Using LMS and RLS Adaptive Algorithms. 258 -271. 10.1007/978-3-319- 60834- 1_27.
17. Halyna Franchevska, Mykola Khvostivskyi, Vasyl Dozorskyi, Evheniya Yavorska, Oleg Zastavnyy. The Method and Algorithm for Detecting the Fetal ECG Signal in the Presence of Interference. Proceedings of the 1st International Workshop on Computer Information Technologies in Industry 4.0 (CITI 2023). CEUR Workshop Proceedings. Ternopil, Ukraine, June 14-16, 2023. P.263-272. ISSN 1613-0073.
18. Angel, Claudia L., "Fetal Electrocardiogram Detection And Analysis From Maternal Abdominal Ecg For Diagnosis Of Fetal Heart Rhythm Abnormalities" (2022).
19. Martinek, Radek & Vilimkova Kahankova, Radana & Nedoma, Jan & Fajkus, Marcel & Cholevová, Kristýna. (2018). Fetal ECG Preprocessing Using Wavelet Transform. 39-43 10.1145/3177457.3177503.
20. Jallouli M, Arfaoui S, Ben Mabrouk A, Cattani C. Clifford Wavelet Entropy for Fetal ECG Extraction. Entropy (Basel). 2021 Jun 30;23(7):844. doi: 10.3390/e23070844. PMID: 34209158; PMCID: PMC8305949.
21.Цифрова обробка низькоамплітудних компонент електрокардіосигналів: Навч. посіб./ Н.Г. Іванушкіна, К.О. Іванько. ─ К.: НТУУ “КПІ”, 2014. ─ 182 c.
22.Калюга Б.В., Задерей Н.М. Застосування вейвлет-перетворення в сучасній науці та техніці. // Наукові записки молодих учених. 2019. вип. 4.
23. Fetal ECG Extraction using Wavelet Transform Neha Para1, Dr. S. Wadhawani M.E., Dept. of Electrical Engineering, MITS Gwalior, M.P., India 2Professor, Dept.of Electrical Engineering, MITS Gwalior, M.P., India Volume: 05 Issue: 07 | July 2018
24.ГОСТ 12.1.019-79. Електробезпека. Загальні вимоги та термінологія.
25.НПАОП 40.1-1.32-01. Правила охорони праці під час роботи з електроустановками споживачів.
26.ДСТУ EN ISO 10075-1:2020. Принципи ергономіки для роботи, що вимагає інтенсивного розумового навантаження.
Content type: Master Thesis
Ebben a gyűjteményben:163 — біомедична інженерія

Fájlok a dokumentumban:
Fájl Leírás MéretFormátum 
Магістерська 2024 Мельніченко Т.В..pdf1,28 MBAdobe PDFMegtekintés/Megnyitás
A dokumentum részletes adatai


Minden dokumentum, ami a DSpace rendszerben szerepel, szerzői jogokkal védett. Minden jog fenntartva!

Admin Tools