Fetale Überwachung wird große Veränderungen einleiten

Die fetale Überwachung wird große Veränderungen mit sich bringen

Forscher im Iran haben ein tiefes neurales Netzwerk (DNN) verwendet, um ein fötales Elektrokardiogramm (EKG) aus einem einzelnen abdominalen EKG-Kanal zu extrahieren. Ihre Methode, die in Physiological Measurements beschrieben wird, könnte die fötale Überwachung in Zukunft verbessern.

Wie isoliert man das fötale EKG?

Gegenwärtig wird die elektrische Aktivität des fötalen Herzens durch ein Elektrokardiogramm gemessen, das von Elektroden mit EKG-Ableitungen erhalten wird, die auf dem Bauch der werdenden Mutter platziert sind. Ärzte können das fötale EKG verwenden, um die Gesundheit des Fötus zu beurteilen und Anomalien zu diagnostizieren.

Die Herausforderung? Es ist schwierig, fötale EKG-Signale von abdominellen EKGs zu trennen, die Signale des Fötus („fötales EKG“) und der Mutter („mütterliches EKG“) sowie Signale von Störquellen wie Muskelkontraktionen enthalten. Diese Aufgabe wird gegen Ende der Schwangerschaft anspruchsvoller, wenn die Amplitude des fetalen EKG-Signals mit der des mütterlichen EKG vergleichbar ist.

Der Hauptautor der Studie, Arash Rasti-Meymandi, ein Doktorand an der Iran University of Science and Technology, und seine Kollegen entwickelten einen Ansatz, der sich auf DNNs stützt, um das Problem zu lösen.

Rasti-Meymandi wurde von Unets inspiriert, Faltungsnetzwerken, die üblicherweise für medizinische Bildsegmentierungsaufgaben verwendet werden. Er und sein Mitarbeiter Aboozar Ghaffari wendeten eine modifizierte Version von Unet an, um zuerst das EKG der schwangeren Frau und dann das EKG-Signal des Fötus zu extrahieren.

„Unet übertrifft andere Techniken bei der Bildsegmentierung“, sagte Rasti-Meymandi. „Um verschiedene Komponenten des abdominalen EKGs zu extrahieren, haben wir abdominale EKG-Signale mit unterschiedlichen Auflösungen detektiert (ähnlich dem im Unet-Modell verwendeten Verfahren).“

Das DNN der Forscher mit der Bezeichnung AECG-DecompNet verwendet zwei in Reihe geschaltete Unternetzwerke, um fötale EKGs aus einem Einkanal-Abdominal-EKG zu extrahieren. Das erste Teilnetzwerk extrahiert das mütterliche EKG; das zweite ist das fötale EKG. Die Forscher trainierten die beiden Teilnetzwerke separat mit simulierten EKG-Signalen und werteten die Teilnetzwerke dann mit simulierten und echten Abdominal-EKG-Aufzeichnungen aus.

Unter Verwendung eines Grafikprozessors kann das DNN der Forscher vier Sekunden Bauch-EKG-Aufzeichnungen in etwa einer Sekunde verarbeiten.

Die Zukunft von DNN und fötalem EKG

Im Gegensatz zu anderen Signalrauschunterdrückungsmethoden, die eine Referenz-EKG-Modalität (P-, Q-, R-, S- und T-Wellenformen, die die elektrische Aktivität des Herzens anzeigen), Mehrkanal-EKGs oder beides erfordern, erfordert die Methode der Forscher nur einen Kanal, dh Dürfen. Dies verbessert nicht nur den Komfort der Mutter während der EKG-Erfassung, sondern erfordert auch weniger Ressourcen und weniger Zeit für die Implementierung im Vergleich zu herkömmlichen EKG-Aufzeichnungs- und Signalextraktionsmethoden.

Die Forscher fanden auch heraus, dass ihre Methode die Form und Struktur der fötalen EKG-Signale im Vergleich zu anderen Methoden besser bewahrte -- alle fünf Wellenformen blieben gut erhalten, was die Erkennung und Diagnose fetaler Anomalien ermöglichte.

„Das Hauptergebnis dieser Studie ist die Wirksamkeit der Verwendung von DNNs zur effizienten Extraktion fötaler EKG-Signale aus Einkanal-Bauchaufzeichnungen“, sagte Rasti-Meymandi gegenüber Physical World. "Wir arbeiten derzeit an ausgefeilteren Algorithmen ... um die Genauigkeit der Herzfrequenz-Extraktion weiter zu verbessern."

Das Team arbeitet auch an Möglichkeiten, DNNs in Echtzeit auf Smartphones zu implementieren.

Zu den Einschränkungen ihres Ansatzes gehören eine potenzielle übermäßige Abhängigkeit vom Trainingsdatensatz, insbesondere bei schwachen fötalen EKG-Signalen, und die Fehlerfortpflanzung vom ersten Teilnetz zum zweiten.