摘要。使用侵入性方法的胎儿心脏健康监测的生存能力有限,因为它们只能在劳动期间使用并且不舒服。另一方面,非侵入性FECG被母体心电图掺假,因此导致分析不佳。相反,脉冲波多普勒(PWD)超声心动图产生代表胎儿血液体积流血流量的高质量信号。它也遵循非侵入性信号采集。唯一的缺点是它需要非常昂贵的设置。为了解决这一方面,我们提出了一个挑战研究问题 - 我们可以使用非侵入性胎儿ECG重建PWD信号吗?要回答这个问题,我们就输入FECG波极性,输出PWD信号配置(EA+,EA-和组),输出PWD信封(上,下,下,PCA压缩和组),输入FECG信号的信号长度和不同的回归模型进行了可行性研究。为了实现良好的重建,我们还提出了PWDRECNET - 一个深度学习框架,可在多个时间上下文中运行。据我们所知,这是第一项考虑Ni-Fecg重建PWD信号的工作。观察的数值结果表明,使用足够的配置和模型可以获得更好的重建。
荷兰埃因霍温埃因霍温理工大学在 SEBAN 联盟框架内:飞利浦、IMEC、TMSi、STW • 智能能源体域网络 (SEBAN) 是一种家庭妊娠监测系统,使用(胎儿)心电图 (fECG) 和子宫电图 (EHG)。 • 收集利益相关者的项目需求。 • 进行用户研究,根据用户需求(准妈妈和看护者)收集设计需求。 • 迭代设计一款舒适、不显眼的纺织服装,并集成柔性电子设备。 • 用户对系统进行评估并根据用户的反馈进行改进。 • 与不同的行业合作伙伴进行团队和项目管理。
ABT,AC,AD,AE,AF,AG,AGS,AH,AI,AL,AMB,AN,BC,BCT,BE,BI,BM,BMS,BN,BP,BPT,BS,SF,CA,CB,CC,CCE,CE,CE,CEN,CHCPT,CSCC,CGCSS, CTE,CTT,CU,CW,CX,CY,CYE,CZ,DM,DT,EA,EC,ECS,ED,EE,EEE,EEP,EI,EL,ELC,EM,EN,EO,EP, ES,ESP,ET,ETE,EV,EVS,EX,EY,FB,FP,FPGY,FECG,F,FET M,HOE,HS,IB,IC,ICT,ID,IE,IG,IK,IM,IN,IO,IP,IR,IS,IT,IW,JFT, LB,LS,LT,LV,LZ,MA,MAE,MC,MD,ME,MES,MF,MFT,MH,MI,MPYW,,M,M,MNQ,MMVMR MZ,NA ,NB,NF,NO,NP,NS,NT,OE,OG,OP,OR,OT,PA,PB,PC,PCT,PE,PET,PG,PH,PI,PL,PM,PN,PO,POE,POP,POP,PP,PPE,PQ,PR,PS,PST,PTY,PSPRB,PURD,PU, SF,SL,SP,SS,ST,SU,TC,TE,TF,TR, TT,UP,WR,WT