Algoritmy pro zpracování signálů v oblasti elektronického monitorování plodu

Kateřina Barnová

Disertační práce

Signal Processing Algorithms in Electronic Fetal Monitoring

Anotace:

Tato disertační práce se zaměřuje na využití pokročilých metod pro zpracování signálů a metod založených na umělé inteligenci a strojovém učení v oblasti elektronického monitorování plodu. Na základě provedené literární rešerše byl navržen hybridní systém pro extrakci neinvazivního plodového elektrokardiogramu, extrakci elektrohysterogramu a klasifikaci zdravotního stavu plodu. Systém byl ověřen na reálných datech z klinické praxe a jeho účinnost byla hodnocena pomocí objektivních parametrů. Navržený přístup se ukázal jako efektivní z hlediska přesné detekce fetálních R kmitů, stanovení tepové frekvence plodu, provedení ST analýzy, detekce děložních kontrakcí a klasifikace zdravotního stavu plodu do tří tříd (normální, suspektní a patologický). Díky své spolehlivosti, neinvazivitě a absenci ultrazvukového vlnění by tak mohla neinvazivní plodová elektrokardiografie nahradit konvenční kardiotokografii, která se v současné době používá v klinické praxi, a navíc otevřít cestu k vývoji fetálního monitorovacího systému splňující pilíře tzv. Monitorování plodu 4.0.

Abstract:

This dissertation focuses on the use of advanced signal processing methods and methods based on artificial intelligence and machine learning in the field of electronic fetal monitoring. Based on the literature review, a hybrid system was designed for the non-invasive fetal electrocardiogram extraction, the electrohysterogram extraction, and the fetal state classification. The system was verified on real data obtained from clinical practice and its effectiveness was evaluated using objective parameters. The proposed approach proved to be effective in terms of accurate fetal R peaks detection, fetal heart rate determination, ST analysis performance, uterine contractions detection, and fetal state classification into three classes (normal, suspect, and pathologic). Due to its reliability, non-invasiveness, and absence of ultrasound waves, non-invasive fetal electrocardiography could replace conventional cardiotocography currently used in clinical practice and, in addition, open the way for the development of a fetal monitoring system meeting the pillars of the so-called Fetal Monitoring 4.0.

Klíčová slova

Elektronické monitorování plodu, plodová elektrokardiografie, elektrohysterografie, kardiotokografie, pokročilé metody zpracování signálů, metody založené na umělé inteligenci a strojovém učení.

Keywords

Electronic fetal monitoring, fetal electrocardiography, electrohysterography, cardiotocography, advanced signal processing methods, artificial intelligence and machine learning-based methods.

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 16. 4. 2024

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 30. 5. 2024
• Vedoucí: Radek Martinek
• Oponent: Ivan Zelinka, Jan Pavlíček, Jiří Mišurec

VŠB – Technická univerzita Ostrava

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Doktorský studijní program:
Kybernetika