胎儿监测系统和方法与流程

文档序号:15298058发布日期:2018-08-31 19:45阅读:267来源:国知局

本发明涉及胎儿监测系统和方法。



背景技术:

胎动对于评估胎儿健康和幸福非常重要。胎动可能指代胎儿的任何部分的任何种类的移动。正常胎动需要完整的神经肌肉功能以及充足的氧气和营养物质被供应到中枢神经系统。胎动的实际减少可能指示胎儿受害或预测不良胎儿结果。从第二孕期开始,健康护理提供者建议孕妇每天对胎动计数至少一次。每小时平均3~5次指示胎儿健康。氧气供应的短缺会导致太少或太多的移动,这需要联系健康护理提供者。

除了临床指示之外,关于胎动和方位(position)的信息可以为准父母提供胎儿如何的知识,从而给予快乐和安心。这种胎儿日记或者活动记录类型的胎儿活动记录在没有明确临床意义的情况下充当了孕妇与胎儿之间的情感联系。

对胎儿方位和取向信息的记录的自动化将是非常有益的。执行对胎动的手动计数以及对胎儿方位的主观判断是不现实的,特别是在长时间段内。因此,可穿戴监测设备将是感兴趣的,其易于使用、具有成本效益、对于连续使用是安全的、并且能够以自动的方式记录和提取胎动和方位信息。

在该上下文中,“胎儿取向”指代胎儿长轴与母亲的长轴的角度,并且“分布的中心”指代母体腹部上的声压分布的几何中心。所述分布的中心指示“胎儿方位”,其指示胎儿相对于怀孕妇女腹部的几何中心的方位。由于胎动,胎儿方位和/或取向在怀孕期间随着时间而变化。到达分娩的日期时,由于胎儿增加的尺寸,胎儿在子宫内受到限制,并且其取向直接关系到是否可能存在产期并发症。

如果系统被用于家庭和连续监测,则超声和电流技术是不适用的,例如大多数现有胎儿监测产品所采用的那些技术,无论是用于医学应用还是用于消费者应用。此外,当前的胎儿监测器使用单个探头,由于缺乏空间分辨率,该单个探头不能够捕获胎儿方位或取向信息。

cn104306018公开了一种使用一组“声音收集器”(麦克风)通过识别声音信号最大的点来定位胎儿心脏方位的方法。能够基于胎儿心脏的方位来确定胎儿的取向,同时也能够监测胎动,胎动被定义为胎儿心脏的方位的超过特定阈值的位移。

在该系统中,难以找到信号最强的一个点,因为可能存在共享相似信号强度的若干个点,其有效声学路径是相似的。所述有效声学路径取决于腹部组成的厚度、密度和杨氏模量。具有最强信号的方位也可能不对应于胎儿心脏在腹部上的投影。

us4781200a公开了一种胎儿监测系统,其包括:传感器服装,其用于连续检测胎儿在母亲体内的物理移动并且提供指示胎动的至少一个电子胎动传感器信号;以及计算器件,其用于接收和分析心脏和移动传感器信号以确定胎儿心率;并且包括用于执行与胎儿心率和胎儿的检测到的移动有关的至少一项分析的器件。加速计被实施为用于胎动检测的移动传感器。

us20070213627a1公开了一种用于监测胎儿行为的装置,所述装置包括:输入部,其用于从被附接到母体的一组电极接收ecg数据;波形预处理器,其用于识别接收到的数据内的胎儿ecg复合波形系列;波形处理器,其用于确定胎儿ecg复合波形系列随时间的差异;以及事件记录器,其根据所确定的差异来确定在该时间段期间的胎动的数量。



技术实现要素:

需要以低成本、舒适并且易于使用的系统来准确地检测胎儿方位和移动。

本发明由权利要求来限定。

根据本发明的一方面的范例,提供一种用于监测孕妇的胎儿的胎动的系统,包括:

声学传感器阵列,其用于定位在腹部上方,所述声学传感器阵列中的每个声学传感器被配置为接收由胎儿心跳所生成的声学信号;以及

处理器,其用于处理在预定时间段内连续接收到的所述声学传感器信号,其中,所述处理器适于根据每次接收到的所述声学传感器信号来确定分布的中心,并且根据声学信号的分布确定胎儿取向和/或胎儿方位以通过检测所述分布的中心的方位的变化来确定胎动。

在该系统中,所述胎儿心脏跳动被用作声源。所生成的声波经由声学路径传播通过腹部并到达孕妇的腹部的一部分上。每条声学路径穿过胎儿胸部、羊水、子宫壁以及母亲的腹壁,其中的每项构成整条路径的各个部分。胎儿取向和胎儿方位将影响每条声学路径的构成。因此,所述声学传感器的不同方位导致针对声音响应的不同特性的多条声学路径,这将影响由被附接到或放置在孕妇的一部分上的传感器最终接收到的声音信号。由声学传感器接收到的每个声音信号是通过不同路径传播并且到达相同声学传感器的声波的集成。此外,当胎儿取向或胎儿方位变化时,所述声学路径相应地变化,这也将对接收到的声音信号具有影响。在胎儿取向、胎儿方位、接收到的声音信号的强度与声学传感器的方位之间的相关性为确定胎儿取向或胎儿方位提供了基础。这样的相关性可以通过模拟或测量来预先确定。以这种方式,本发明提供了一种可行并且准确的解决方案,以实现胎儿取向或方位监测。所述声学信号被连续地监测预定的持续时间。根据每次接收到的声学传感器信号的分布来确定中心,其方位变化通过接收到的声学信号的总体模式的变化来指示。对于实施方案,分布的中心可以遵循质心的定义,并且每个声压被认为是定位于腹部上的离散质量,其中,从每个传感器到中心的力矩保持相同。分布的中心也可以被定义为有效声压的空间分布的中心,其中,声压在预定义的标准下被认为是有效的,例如,值阈值。考虑到特定声学传感器(例如麦克风)的工作原理,声音信号也可以被称为“声压”,所述声学传感器通过其薄膜拾取针对由声波所生成的声压的声音信号。

在妊娠的早期阶段,声学信号模式(pattern)的分布的中心以及取向对于胎动确定是非常重要的。在妊娠后期,胎儿取向比分布的中心更重要,因为胎儿可能太大而不能在分布的中心发生显著变化。

例如,所述声学传感器阵列被集成到能够在延长的时段内舒适地佩戴的腹带中。通过分析声音分布模式(而不是个体传感器信号),能够提取胎儿取向、移动以及也有方位的详细信息。

所述传感器信号的模式可以被用于取向和方位跟踪。对过程的方位跟踪相当于对移动进行跟踪。因此,不是找到最佳传感器信号并且然后分析该信号,而是根据信号的模式来提取所述信息。这些模式可以通过线性地组合个体传感器信号或者其他模式识别方法来识别。

模式识别方法可以被用于将检测到的模式与参考模式相关联。

模式分析也可以被用于确定分布方位的中心,并且可以跟踪该方位的移动。其可能会或可能不会以能预测的方式对应于声源(即心脏)方位。

胎动,包括方位和取向,能够在较长时间内被自动地监测。不是试图找到指示心脏方位的一个点,而是使用传感器阵列来记录声压模式(分布)。对传感器阵列数据的处理使得能够获得关于胎动和/或方位和取向(诸如胎动类型)的更多细节。不同的移动类型例如是漂移、滚动或旋转。该详细信息可以被用于构建胎儿的增强现实模型,能够在如移动电话的显示设备上显示,或者甚至能够被投影到腹部上。

可能存在至少5个传感器的阵列。例如,可能有10个或更多个传感器,20个或更多个传感器,或者甚至可能超过30个。

所述传感器阵列优选包括无源声音传感器的阵列。这意指提供避免针对信号源(诸如超声发射器)的需求而使得系统成本低并且具有低功耗,并且这也意指所述系统对于消费者使用而言是安全的。所述声音传感器可以简单地包括麦克风或其他压力传感器设备。可以使用任何类型的麦克风,诸如电磁、电容性、压电或光学的。

所述处理器可以适于通过分析来自所述声学传感器阵列的传感器信号的模式而根据声学传感器信号来确定胎儿取向。

因此,基于模式匹配或最适合匹配一组模板(参考)模式,可以获得胎儿取向。所述胎儿取向可能如头朝上或头朝下一样简单,或者可能有更多的方位可能被检测到。

所述处理器可以适于通过检测在预定时间段内声学传感器信号的整体模式的变化而根据声学传感器信号来确定胎动,该变化满足阈值标准。胎动可以替代地或另外地基于胎儿取向随时间的变化。

接收到的模式的变化将由信号源(即,胎儿心脏)的方位变化以及在信号源与传感器阵列之间的变化的组织模式引起。

所述处理器可以适用于通过对其中存在所确定的移动的连续预定时间段的数量进行计数来确定移动事件的持续时间。

所述预定时间段可以在0.05s至1s的范围内,使得所述传感器信号模式的采样频率为数hz至数十hz的量级。

当达到在其期间存在检测到的移动的最小数量的相继预定时间段时,所述处理器可以适于将所确定的移动分类为单个移动事件。如果顺次移动被没有检测到移动的最大数量的相继时段分开,则将所述顺次移动分类为相同的移动事件。

例如,移动事件可以被定义为持续至少2秒,这意指在0.5s(2hz)的采样时段内需要至少4次相继检测到的移动。

当分布方位的中心的变化超过阈值时,所述处理器可以适于将确定的移动分类为胎儿方位变化。与成人不同,胎儿心脏定位于靠近胎儿的几何中心,因此,胎儿方位变化通常导致分布中心方位的、比由胎儿取向变化或胎儿身体部分的移动(例如,胎儿的腿的蹬踢)所引起的位移相对更大的位移。然后,所述阈值例如大于仅用于检测移动的阈值,其然后可以由纯粹的胎儿取向变化引起。因此,所述系统能够在胎动与胎儿方位或取向的调整之间进行区分。所述胎儿方位变化将被监测,并且与其他胎动(诸如胎儿取向变化或身体部分移动)区分开来,其提供对胎儿行为的更准确的描述以供进一步分析,例如异常胎儿发育的警告或者对最终用户的生动地显示胎儿状态。

所述处理器适于基于声学信号分布的训练数据库通过模式识别将确定的移动分类为胎儿取向变化或胎儿方位变化。如所提及的由于胎儿的几何形状,如背景中所引用的现有技术中所指出的,胎儿取向难以基于具有最强声学信号的单个点来确定,其中,由于多路径传播效应可能存在具有相同强度/压力的多个点的可能性,即使这样的“单个”点也可能不存在。此外,这样的胎儿取向变化难以与身体部分的移动区分开。因此,能够实施基于模式识别的训练声压分布以用于确定胎儿取向变化,因为由不同的胎儿取向形成的传播路径的不同属性将引起在腹部上接收到的声学信号分布的变化。这样的变化将容易地与由身体部分引起的移动所引起的变化区分开来,因为身体部分的移动的影响将仅仅是局部的并且小得多。所述模式识别也能够应用于胎儿方位变化。

当新方位在特定时段内保持恒定时,所述处理器还可以适于将确定的移动分类为胎儿方位变化。特定的时段可以根据妊娠阶段而变化,例如范围为从数分钟(例如5分钟)至一小时。因此,方位变化因此是在与开始时的方位不同的方位处结束的移动。

定义对方位进行比较的两个顺次时刻的数据采样时段也可以根据妊娠阶段进行调节。例如,当接近分娩日期时,数据采样时段可以增加到例如10分钟与1小时之间的值。例如由于子宫内空间的减少,移动频率下降。

所述系统可以包括存储器和数据传输单元,所述数据传输单元用于以有线或无线方式将声学传感器数据传输到处理器或存储器。所述数据因此可以被存储以用于记录目的。数据处理可以在传感器阵列处或远程地执行。所述数据处理可能是实时的,或者其也可能是离线的。

优选提供用户界面设备以用于向用户呈现处理的结果。这例如是以显示设备的形式。

根据本发明的另一方面的范例提供了一种用于监测胎动的方法,包括:

使用声学传感器的阵列感测孕妇的腹部处的声学信号,其中,由每个声学传感器接收到的声学信号的强度取决于胎儿取向、胎儿方位和声学传感器的方位;并且

处理在预定时间段内连续接收到的声学传感器信号;

根据每次接收到的声学传感器信号来确定分布的中心;

通过检测所述分布的中心的方位的变化来确定胎动。

该方法利用传感器阵列使得能够在延长的时间段内自动地监测胎动。

通过分析来自声学传感器阵列的传感器信号的模式,例如通过将来自声学传感器阵列的传感器信号的模式与预定参考模式进行比较,可以根据所述声学传感器信号来确定胎儿取向。

可以通过检测在预定时间段内的声学传感器信号的总体模式的变化来确定胎动,所述变化满足阈值标准。这可以通过确定声学传感器信号的分布的中心并且由分布方位的中心的变化表征所述变化来实施。

可以通过对存在确定的移动的相继预定时间段的数量进行计数来获得移动事件的持续时间。

所述方法可以包括基于训练数据来导出预测模型。训练过程例如可以涉及检测和记录胎儿心音的声压模式,并且使用例如由声谱仪检测到的实际的胎儿取向来分析所述模式。模式分析可能涉及从所述模式中选择数据特征,诸如在不同传感器信号之间的关系或者传感器信号的特定组合。

在所述系统内实施的处理可以由计算机程序来执行。

附图说明

现在将参考附图详细描述本发明的示例,在附图中:

图1示出了用于监测孕妇的腹部的运动的系统;

图2更详细地示出了传感器;

图3示出了声音如何从胎儿的心脏行进到孕妇的腹部的皮肤表面;

图4示出了胎儿的方位和取向如何影响传感器信号;

图5示出了两种可能的移动;

图6示出了用于模拟胎儿的心跳的声音的特性,以用于建模目的;

图7示出了腹部上方的传感器方位的范例;

图8示出了针对图7的布置的声压与传感器方位的绘图;

图9示出了针对两种不同的胎儿取向来比较图7的传感器布置的第一对传感器信号的第一绘图;

图10示出了针对两种不同的胎儿取向来比较图7的传感器布置的第二对传感器信号的第二绘图;

图11示出了针对两种不同的胎儿取向来比较图7的传感器布置的第三对传感器信号的第三绘图;并且

图12示出了胎儿监测方法;并且

图13示出了可以被用于系统中的处理的通用计算机架构。

具体实施方式

本发明提供了一种用于监测孕妇的胎儿方位和/或胎儿取向的系统和方法。通过跟踪方位变化,也能够监测移动。声学传感器阵列被定位在腹部上方。处理声学传感器信号的模式以确定胎儿取向和/或确定方位,并且因此确定胎儿随时间的移动。

图1示出了由孕妇1佩戴的系统的一个范例。所述系统用于监测胎儿2。声学传感器阵列4被安装在腹部上方,在该范例中由条带6保固。其可以替代地暂时粘附在位。

提供了处理器以用于处理检测到的声学传感器信号。在所示的范例中,处理器被提供在诸如智能电话8的远程设备中,将传感器信号从传感器阵列4无线地发送到该远程设备。处理器替代地可以是所述系统的部分,例如手表类型的设备。数据通信也可以通过有线连接到处理器而不是无线地。所述处理也可以在中央后端处理位置处远程地执行,例如通过互联网进行通信。

存在存储器以用于存储传感器数据并且用于存储处理的结果。在图1的范例中,智能电话8实施存储器和处理器。

图2更详细示出了传感器4。其包括麦克风10的阵列。所述麦克风是无源传感器,使得不需要向腹部提供信号(如针对超声感测所需的)。

麦克风基本上测量空气压力,并且可以替代地使用其他压力传感器,例如接触压力传感器,诸如压电传感器或mems传感器。

麦克风10可以借助于任何适合的固定机构(诸如弹性条带6)内置于能够被佩戴在孕妇的腹部上的织物贴片12中。另一种选择是将传感器阵列嵌入到孕妇服装的腹部部分中,从而传感器阵列成为服装的一体部分。在这种情况下,传感器阵列4需要被制成能水洗的。

贴片12的尺寸足以覆盖子宫位于其下方的腹部。麦克风阵列的传感器间距离通常在数厘米的范围内,例如1cm至5cm,并且提供二维传感器阵列。所述传感器可以均匀分布在贴片区域上方,但是这不是必需的。例如,所述传感器可以在心脏信号通常最强的方位处被更密集地包装。

在所需的空间分辨率与麦克风的数量(因此,成本和硬件复杂度以及处理复杂度)之间存在折衷。

贴片12被设计为适配腹部的曲率,并且因此,衬底以及传感器之间的布线必须在一定程度上能拉伸和弯曲。

阵列中优选存在至少5个传感器,并且优选更多个,例如10个或更多个,或者甚至20个或更多个。

胎儿的跳动心脏充当声源,产生从胎儿心脏向外传播的声波。该声波到达母亲的腹部,并且被传感器阵列拾取。

如在图3所示的,假设心脏30是点声源,则胎儿心脏生成近似球形波20,其通过胎儿的胸部(包括胎儿内部组织32和皮肤34)、羊水36、子宫壁38和母亲的腹壁40以及皮肤42。

由于声音传播路径的各向异性,波前在到达腹部时不会保持球形。声场强度的幅度取决于随后到达腹部的路径的长度以及传播路径的组成。通过在母亲的腹部上更靠近胎儿心脏放置的麦克风来捕获更强的心音,但是事实并非如此。因此,对最大强度信号的单个识别不是心脏方位的可靠指示器。

图4示出了下方具有两个胎儿方位的传感器阵列4。空的(白色)中心圆表示低信号,灰色中心圆表示中等信号,并且黑色中心圆表示强信号。信号强度随着距分布的中心的距离逐渐下降,这可能对应于心脏的方位(如在图4中所示的)。然而,在任何一个最大声压点的方位与心脏方位之间没有可靠的链接。

声音信号由阵列中的每个传感器捕获,被传输到存储器和/或处理器,并且随着时间被记录为函数。例如,可以通过模拟积分器在本地计算每个传感器处的声音信号的强度。传输和数据记录的速率需要足够高以便捕获胎动和方位变化,其范围能够在数hz至数十hz之间。

所述数据处理可以实时地进行,或者可以稍后基于所存储的传感器数据来执行。所述数据处理单元从存储器中读出心音强度数据。数据采用2维阵列的形式,并且也是时间的函数,意指存在每t秒存储的数据阵列,其中,t是数据记录时段。

因此,阵列中的每个信号都是时间的函数si,j(t),其中,(i,j)表示阵列中的传感器的二维索引,并且同一时刻t的所有信号形成二维帧s(t)。

所述传感器数据实际上是胎儿心音的时间和空间变化的集合。

所述数据处理包括各种信号处理步骤,包括信号调节,并且然后计算分布的中心,并且提取胎动以及方位/取向信息。

初始信号调节负责滤除噪声,其应用于个体传感器si,j(t)信号和整体帧s(t)信号。

在信号调节之后,根据每个2维帧s(t)来计算分布的中心c(t):(ic(t),jc(t))。参照传感器阵列来定义所述中心,即作为行和列索引。

该计算是本领域技术人员已知的,并且因此不再详细解释。

分布中心信号c(t)可以被认为直接链接到胎儿心脏相对于传感器阵列的方位,即使不一定在腹部上最靠近心脏的方位处(由于不同的传播路径)。因此,根据c(t)的时间变化,可以导出关于胎动、即方位变化的信息。对于取向信息,使用模式识别,因为识别单个点不足以确定取向。

以下是基于跟踪分布中心能够如何检测胎动的一些范例。

针对两个相继采样时间kt和(k+1)t,向信号c(t)的变化量应用阈值。因此,当:

||c(t(k+1)t)-c(tkt)||>δm(等式1)

记录持续时间t的胎动,其中,δm是预设的移动阈值。

当上述阈值变化持续n个连续的方位值对时,记录nt持续时间的胎动。

可以添加额外的规则以避免记录模糊的移动。例如,仅当上面的等式1连续保持特定数量的采样次数(times)时才识别和记录胎动。以这种方式,仅当达到最小数量的相继预定时间段时,才将确定的移动分类为移动事件。

仅当等式1在特定数量的采样次数内不保持连续时,才将胎动事件(通过其表示一个连续的移动链)确定为结束。以这种方式,如果顺次移动仅被没有检测到移动的短的时间间隔(即,没有检测到移动的最大数量的相继时段)分开,则将连续移动分类为相同的移动事件。

根据上文定义的标准,结束方位能够与移动结束时的起始部分相同。

为了确定移动变化的类型(其可以是由取向的移位或方位的变化引起的),识别由c(t)表示的移动大于阈值。因此,当:

||c(t(k+1)t)-c(tkt)||>δp(等式2)

并且此后,方位值在c(t(k+1)t)附近停留延长的时间tp,记录胎儿方位变化。δp是通常大于δm的预设阈值。tp的设置取决于妊娠阶段,通常从数分钟到数小时。根据该定义,方位变化是胎儿作为整体朝向特定方向的移动,该方向终止于与其开始时不同的方位。

以这种方式,当分布中心方位的变化超过阈值时,确定的移动被分类为胎儿方位变化。

在第三孕期,尤其是在接近怀孕的最后阶段时,胎儿生长到在子宫内变得受到更多限制的尺寸。在这个阶段,方位变化并不容易,并且也很慢,并且常常仅涉及胎儿的呈现部分相对于母亲的骨盆的变化。这种移动没有全局方位变化但是具有胎儿的旋转,被称为取向变化。

在这种情况下,数据采样时段to采取显著较大的值,即,to>>t,高达数十分钟甚至数小时。

当以下情况下时记录取向变化:

并且方位值停留在周围达特定数量的时间段to。

在图5中,分别图示了胎动50和方位变化52的范例。取决于所涉及的计时,所有胎儿方位变化将被计为一次或多次胎动。

已经模拟了所述系统的功能。根据模拟结果,投影在传感器阵列上的声音强度分布是不对称的。

除了上文所提到的方法之外,声压分布的模式识别也能够与声压模式集合的训练数据库一起被用于确定胎儿的取向和方位两者。现在将基于模拟结果来呈现通过模式识别在胎儿的头朝上取向与头朝下取向之间进行区分的一个具体范例。

建立了复杂的有限元方法(fem)以用于模拟。所述模型包括在图2所示的生理部分,还包括胎盘、母亲的腹部肌肉以及母亲的心脏、脊柱和肋骨。

在该模拟中所使用的参数是组织密度值和体积模量值,从与34周胎龄有关的文献获得。这些值输出在下表中。

表1

如在图6中所示的心音被用作输入。图6示出了根据时间的幅度(上图)和根据频率的幅度(下图)。如在图6中示意性示出的,腹部上的输出是从12个选定点记录的。随着时间记录了12个通道。

注意,为了确定头朝上或头朝下的胎儿取向,12个麦克风是足够的。然而,更多的可以被用于其他目的。

记录每个点的有效声压,这是麦克风能够检测到的声压,在时间段δt=0.05s内进行积分。该声压由下式给出:

其中,pe,i是由第i个麦克风所记录的有效声压,并且t是时间。

pi是传感器方位处的腹部表面处的瞬时声压。因此,有效声压基本上被定义为均方根值。

在图8中绘出了来自针对头朝上取向和头朝下取向的12个选定点上的传感器的有效声压。绘出了相对于传感器数量(x轴)的值pe,i(y轴)。

头朝上结果被示出为圆圈,并且头朝下结果被示出为圆点。

根据图8中的结果能够看出,底部三个传感器(编号10-12)的声压在头朝上和头朝下情况之间是独有的,因为有效声路径已经发生了显著变化。

为了演示模式识别方法的功能,通过应用具有±5.6%标准偏差的高斯分布的随机噪声为每种可能的取向生成100组数据点。这被用于估计妊娠期间可能发生的最大可能密度和模量变化。

该分析基于声波运动方程:

其中,ρ是中等密度,v是速度,t是时间,p是声压,d是到声源的距离。

如果其他参数的影响被忽略,并且介质的密度变化了x%,则腹部表面上的声压能够通过以式粗略地估计:

p2=p1±(|p0|-|p1|)×x%(等式6)

其中,p1是密度变化之前的原始声压,并且p0是内心音的声压。

怀孕期间胎儿的密度发生变化,而孕妇的密度基本保持不变。当解读声压信号时也能够考虑这些变化。因此,所述数据处理可能会随着时间而演变。

使用200个数据点的数据集来创建二元分类器(以分类头朝上和头朝下取向)并评估其性能。遵循相同的逻辑,如果在实践中需要这样做,则可以生成对多于2个胎儿方位进行区分的分类器。

在分析中,正确地分类的实例是200个中的199个。

在图9中,针对传感器5与传感器3示出了2维散点图。y轴绘制了传感器5信号,而x轴绘制了传感器3信号。

头朝上取向的图以菱形示出,并且通常在区域90中;而针对头朝下取向的图利用十字示出,并且通常在区域92中。然而,存在显著的重叠,从而传感器3和传感器5不容易地确定头朝上取向和头朝下取向。

在图10中,针对传感器7与传感器8示出了2维散点图。y轴绘制了传感器7信号,而x轴绘制了传感器8信号。

头朝上取向的图在区域90中,而针对头朝下取向的图在区域92中。不存在重叠,从而传感器7和传感器8能够确定头朝上取向和头朝下取向。

在图11中,针对传感器11与传感器12示出了2维散点图。y轴绘制了传感器11信号,而x轴绘制了传感器12信号。

头朝上取向的图在区域90中,而针对头朝下取向的图在区域92中。不存在重叠,从而传感器11和传感器12能够确定头朝上取向和头朝下取向。

因此,清楚的是,为了区分头朝上取向与头朝下取向,来自如在图7中所图示的3×4传感器阵列的底部处的麦克风的信号能够被选择为提供令人满意的性能的特征。

上文的范例表明,使用模式识别来识别胎儿取向会是非常有前景的。注意,针对该范例中仅使用了12个传感器,但是可以使用更多的传感器来得到检测的更高的准确性。在该范例中,仅来自每个传感器的读数被用作用于分类的特征;如这些传感器的线性组合或者特定区域中的传感器之间的差异的其他特征也能够在需要时被馈送到分类器中。

在实际应用中,可以利用适当的训练来建立预测模型。所述训练过程可能涉及检测并记录孕妇腹部上的胎儿心音的声压模式。然后,可以从这些模式中选择或提取特征。以这种方式,可以在(一个或多个)选定的特征与由声谱仪检测到的实际胎儿取向之间建立关系。

在已经根据训练建立模型之后,能够通过记录怀孕妇女腹部上的胎儿心音的声压模式来实施实际的胎儿取向预测。然后,从感测到的信号中选择或提取特征,并且基于在训练过程中建立的模型来预测胎儿取向。

如果所述系统被提供有在医院定期进行定期产前检查时所获得的声谱仪信息,则可以将此信息用于校准目的。分类器模型可以以这种方式量身定制以适应更多的特定人员,这导致提高的准确性。

确定胎儿取向也可以被用于导出胎儿方位,而不是如上所描述地依赖分布的中心。具有与不同胎儿方位相关联的声压模式的集合的训练数据库能够被建立为训练过程。给出胎儿方位的分类器算法能够以与上文所描述的胎儿取向相似的方式来确定。

因此,能够通过被应用于声压分布的分类器来确定取向,还确定或不确定分布的中心。能够单独基于所述分布的中心或者基于分类器以与取向相同的方式来确定方位(或方位变化)。

如上文所解释的,由传感器检测到的数据可以以有线或无线的方式传输到存储器。所传输的数据能够是模拟的或者在传输之前转换为数字。按照预定义的数据记录速率来执行传输,所述数据记录速率通常为数hz,其足以捕获所需的胎儿活动信息。如果希望节省功率和/或使辐射最小化,则将优选使用有线传输。

所述数据存储单元存储由检测单元收集到的数据以及来自数据处理单元的分析结果。其能够是无线地或以有线方式连接到检测单元的可穿戴存储介质。

所述显示设备单元使用被存储在存储器中的分析结果,并且通过在显示器上对胎儿活动信息进行可视化来与用户(孕妇和/或家庭成员)进行通信。可视化的内容可以包括根据时间的胎动的量、胎儿方位/取向变化的轨迹以及总体胎儿活动水平。例如,如果胎动量低于限值,或者当接近预期分娩日期时胎儿方位似乎不是最佳,则能够提供警告。与用户的通信能够在用户请求时提供,或者在立即警告是必要时立即提供。

上文所描述的系统利用控制器或处理器来处理感测到的数据并执行数据分析。

图13图示了用于实施上文所描述的控制器或处理器的计算机130的范例。

计算机130包括,但不限于:pc、工作站、膝上型计算机、pda、掌上设备、服务器、存储装置等。通常,就硬件架构而言,计算机130可以包括经由本地接口(未示出)能通信地耦合的一个或多个处理器131、存储器132以及一个或多个i/o设备133。如本领域中已知的,所述本地接口能够是例如,但不限于:一条或多条总线或者其他有线或无线连接。所述本地接口可以具有额外的元件,诸如控制器、缓存器(高速缓存)、驱动器、中继器和接收器,以实现通信。此外,所述本地接口可以包括地址、控制和/或数据连接,以实现上述部件之间的适当的通信。

处理器131是用于执行能够被存储于存储器132中的软件的硬件设备。处理器131实际上能够是任何定制的或商业可用的处理器、中央处理单元(cpu)、数字信号处理器(dsp)或者与计算机130相关联的若干处理器之中的辅助处理器,并且处理器131可以是基于半导体的微处理器(以微芯片的形式)或微处理器。

存储器132能够包括易失性存储器元件(例如,诸如动态随机存取存储器(dram)、静态随机存取存储器(sram)等的随机存取存储器(ram))和非易失性存储器元件(例如rom,可擦除可编程只读存储器(eprom),电可擦除可编程只读存储器(eeprom),可编程只读存储器(prom),磁带,光盘只读存储器(cd-rom),磁碟,磁盘,磁带盒,磁带等)中的任一个或者组合。此外,存储器132可以并入电子、磁性、光学和/或其他类型的存储介质。注意,存储器132能够具有分布式架构,其中,各种部件被彼此远离地定位,但是能够由处理器131访问。

存储器132中的软件可以包括一个或多个单独的程序,其中的每个程序包括用于实施逻辑功能的可执行指令的有序列表。根据例示性实施例,存储器132中的软件包括合适的操作系统(o/s)134、编译器135、源代码136以及一个或多个应用137。

应用137包括诸如计算单元、逻辑、功能单元、过程、操作、虚拟实体和/或模块的许多功能部件。

操作系统134控制计算机程序的执行,并且提供调度、输入输出控制,文件和数据管理、存储器管理以及通信控制和相关服务。

应用137可以是源程序、可执行程序(目标代码)、脚本或者包括要执行的一组指令的任何其他实体。当为源程序时,那么所述程序通常经由编译器(诸如编译器135)、汇编器、解释器等进行转换,其可以被包含或不包含于存储器132内,以便结合操作系统134来正确地操作。此外,应用137能够被编写为面向对象的编程语言,其具有数据和方法的类;或者被编写为过程编程语言,其具有例程、子例程和/或函数,例如是但不限于:c、c++、c#、pascal、basic、api调用、html、xhtml、xml、aspscript、javascript、fortran、cobol、perl、java、ada、.net等。

i/o设备133可以包括输入设备,诸如,例如是但不限于:鼠标、键盘、扫描仪、麦克风、相机等。此外,i/o设备133还可以包括输出设备,例如是但不限于:打印机、显示器等。最后,i/o设备133还可以包括与输入部和输出部两者通信的设备,例如是但不限于:网络接口控制器(nic)或调制器/解调器(用于访问远程设备、其他文件、设备、系统或网络)、射频(rf)或其他收发器、电话接口、桥、路由器等。i/o设备133还包括用于通过各种网络(诸如互联网或内联网)通信的部件。

当计算机130处于操作中时,处理器131被配置为执行被存储在存储器132内的软件,以将数据通信到存储器132或者自存储器132,并且一般根据软件来控制计算机130的操作。应用137和操作系统134全部或部分地由处理器131读取,可能被缓存在处理器131内,并且然后被执行。

当应用137以软件来实施时,应当注意的是,应用137能够被存储在实际上任何计算机可读介质上以供任何计算机相关的系统或方法使用或者与之结合使用。在本文档的上下文中,计算机可读介质可以是电子、磁、光学或其他物理设备或单元,其能够包含或存储供计算机相关的系统或方法使用或者与之结合使用的计算机程序。

上文所描述的系统和方法可以被用于胎儿/怀孕监测产品。

通过研究附图、公开内容和所附权利要求,本领域技术人员在实践所要求保护的本发明时能够理解和实现所公开的实施例的其他变型。在权利要求中,词语“包括”不排除其他元件或步骤,并且不定冠词“一”或“一个”不排除多个。在相互不同的从属权利要求中记载了特定措施这一事实并不表示这些措施的组合不能被有利地使用。权利要求中的任何参考符号不应被解释为限制范围。

当前第1页1 2 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1