智能母婴监护系统的设计与实现

摘 要： 母婴监护系统现已成为产科产前、产时行之有效的监护手段，能通过胎心率曲线诊断胎儿的健康状况，对提高出生人口素质，减少残疾婴儿的出生具有重要作用。传统的母婴监护系统体积较大、操作比较复杂、实时性差、价格比较昂贵。因而设计了一种智能母婴监护系统，根据嵌入到无线智能传感器中的算法提取出稳定的胎心率，将胎心率以及孕妇其它监护数据以无线的方式发送到本地或远程监护中心，本地监护设备或远程的监护中心将各项数据进行实时处理、分析、显示或报警，辅助医生或将信息及时反馈回来通知孕妇进行诊治。

关键词：

中图分类号： TP391．7 文献标识码： A 文章编号：2095－2163（2011）03－0013－05

Design and Implementation of Intelligent Maternal and Child Care System

LI Wenxiu, LI Jinbao

Abstract, Maternal and child care system has become the obstetric antenatal, intrapartum effective monitoring tool. It can diagnose the fetal health through the curve of fetal heart rate and plays an important role in improving the quality of births and reducing the disability baby's birth. Traditional maternal and child care system is larger and more expensive, needs more complex operations, and real-time quality is poor. The paper designs an intelligent Maternal and child care system. According to the algorithm embedded in a wireless smart sensors, it can extract a stable fetal heart rate, then the fetal heart rate and other monitoring data of pregnant women are sent to a local or remote health care centers through wireless networks. Local monitoring equipment or remote monitoring centers will realize the real-time process, analysis, display or alarm of data, to help doctor or timely send information back to inform pregnant women go to treatment.

Key words,

0 引言

在计算机进行胎心率分析之前，我国主要采用肉眼识别和凭医生的临床经验来判断胎儿发育状况。直至70年代末80年代初，用计算机对胎心率进行在线式（on－line）或离线式（off－line）的分析，才使胎心率分析有了定量化的指标。肉眼识别和计算机的定量化分析相比，前者一致性差，精确度低，人为主观因素影响大。目前随着计算机性能的日益提高，各种新兴的分析方法也逐步被应用到胎心率分析上来，但是由于对分娩前胎心率的检测是通过母体腹壁得到，若采用心电信号方式，则受母体的心电、肌电等各种生物电信号的干扰；若采用超声波多普勒方式检测，则容易受母体的腹壁运动、胎儿自身的移动以及母亲肥胖等生理结构的影响。加上胎儿本身的心脏弱小，电信号和心脏壁、血流的运

动都非常微小，所以很难得到正确的胎心率曲线。现在国内外市场上的母婴监护系统体积较大，至少需要10多厘米厚的A4纸那么大，如图1所示，孕妇必须近距离接触监护系统，定期的去医院做检查，这样不便于对孕妇进行及时监护。

针对以上问题，本文提出了三种算法的结合去提取胎心率，分别是改进的中值滤波算法、线性插值算法、CF算法，把这三种算法合称为合并算法。合并算法提取出了稳定、平滑的胎心率曲线，准确地计算出了胎心率；与其它算法相比较，其时间复杂度非常低,并且可以嵌入到无线传感器中。智能母婴监护系统可以实现在不影响孕妇正常生活情况下，利用可佩戴式无线传感器收集孕妇的各种医学监护数据。无线传感器仅仅有手掌那么大，具有独立数据运算、存储、电源管理、无线通信等功能；并能持续收集原始数据信息，根据本文合并算法进行相应处理、存储发送到本地监护系统或远程监护系统中，随时随地对孕妇进行实时监护。

1 相关工作

一般对胎心率的提取都采用傅里叶变换的方法，其时间复杂度很高，为O(n2)[1]。傅里叶变换是全局变换，适用于对平稳信号的处理，而胎儿心率是非平稳信号，特别是胎儿的心脏运动状况很容易受到母体子宫内环境的影响(如羊水的多少、胎盘供氧、供血状况等)，胎儿心率极不平稳。在对非平稳信号的处理过程中，小波变换[2]是目前最理想的变换方法之一，虽然小波变换的效果好，但是小波变换的时间复杂度很高，需要O(n2)[3]，空间复杂度也很高，经过实验发现，其处理速度慢，难以用MPU实现。

针对以上问题，本文提出了合并算法来代替小波变换，其时间复杂度是O(n)，远远低于小波变换，并且与小波变换的效果相同，最终提取出了稳定、平滑的胎心率曲线，准确地计算出了胎心率，并且可以成功地嵌入到传感器等。

2 系统总体设计

本文设计的智能母婴监护系统是一种对待产孕妇宫压和腹中胎儿的胎心律等进行监测的智能仪器，该系统如图2所示，由微型无线多普勒胎心获取传感器（图3）、微型无线宫压获取传感器（图4）、微型无线体温传感器、带有液晶触摸一体屏的本地监护设备，以及专用软件系统等组成。该系统可将上述智能传感器采集的孕妇的各种医学监护数据通过短距离无线方式发送到本地监护设备，也可以通过GPRS或Internet将监护数据发送到远程的监护中心，本地监护设备或远程的监护中心可以将各项数据进行实时处理、分析、显示或报警，辅助医生或将信息及时反馈回来通知孕妇进行诊治。上述各种智能微型无线传感器都具有独立的监测能力，均由电池供电，可以独立使用，并且监测到异常情况都可以单独发出声光提示，因此这些智能传感器可以由孕妇随身携带，实现随时随地的实时医学监护，从而对孕妇、医生和医院提供极大的方便。

本系统也可以通过Internet或无线网络（GPRS）连接到母婴监护中心服务器，从而组成一个对母婴健康状况进行实时监护网络（图5）。利用该健康监护网络，孕妇不但可以随时在医院内接受监护，也可以随时在医院以外的任何地方（GPRS覆盖的区域）接受监护，无线智能母婴监护系统可以将孕妇的宫压、胎儿胎心率、胎心音等信息传到医院的胎儿监护中心服务器，监护中心服务器接收到宫压、胎心率和胎心音等信息后进行分析、处理和诊断，该系统可随时随地提供全天候、安全、高效的实时监护。

3 胎心率提取算法

3．1 改进的中值滤波算法

普通的中值滤波是首先定义窗口大小，对窗口内数据进行排序，排序后取中值点的灰度值代替当前中心点灰度值[4]。这样每一个灰度值都需要进行一次排序，时间复杂度高，所以本文提出以下改进的中值滤波算法。

改进的中值滤波算法只需要第一次对窗口大小的值进行排序，然后将窗口模板向下滑动，找到滑动进入窗口的值在窗口中的位置，本次滑动后窗口的中值就是当前灰度点的值。这样就不需要每次都进行排序，降低了时间复杂度，改进的中值滤波算法时间复杂度是O(n)，其思想流程如下，滤波前后的比较如图6所示。

3．2 极大值取点线性插值算法

中值滤波能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化有良好的滤波效果，但是由于滤波窗口的形状和大小固定不变，并不能达到很好的滤波效果。所以又提出了极大值线性插值算法来弥补这个缺点。

实际问题中遇到的函数f(x)是多种多样的，有的表达式很复杂，有的甚至没有给出表达式，只提供了一些离散的点上的函数值或导数值。为了研究函数的变化规律，往往需要求出不在函数表上的函数值。因此，希望根据给定的函数表做一个既能反映函数f(x)的特性，又便于计算的简单函数p(x)，用p(x)近似f(x)[5]，通常选一些简单的函数如代数多项式或分段代数多项式作为p(x)，并使p(xi)＝f(xi)对i＝0,1,…n成立，这样确定的p(x)就是插值函数，极大值取点线性插值就是在取完极大值之后对这些极大值进行线性插值。其时间复杂度是O(n)，图7是经过线性插值之后的对比图。

3．3 CF算法

如图7所示，经过如上两种算法后曲线中还存在这一些没有滤去的波峰，并且还可以发现，第三个波峰和第四个波峰应该是一个大波峰而不是两个小波峰，文中将这两个问题的解决算法合称combined filtering，简称CF算法。

CF算法的基本思想是：计算出每个波峰的长度，取平均值，如果一个波峰的长度小于这个平均值的时候，就说明这个波峰应该被滤去，连接这个波峰的起点和终点，滤去这个波峰。计算出每两个波峰最高点之间的距离，取平均值，如果两个波峰最高点之间的距离小于平均值的时候就说明是两个波峰应该被合为一个，连接两个波峰的最高点，合并这两个波峰。因为至多有原始数据长度除以2个波峰，所以算法的时间复杂度是O(n)，算法流程图如下，滤波前后的比较如图8所示。

4 系统性能测试与实现

4．1 系统性能测试

本文提出的合并算法与小波变换和傅里叶变换比较而言，合并算法和小波变换能更好地保留了图像原有的信息，方便医生获得胎儿心率的强弱。图9－图12是几种算法滤波之后的对比图。

小波变换的效果虽然好，但是其时间复杂度与空间复杂度都很高，无法嵌入到传感器中；而合并算法的时间复杂度为O(n)，不仅能够正确地提取出胎心率数据而且嵌入到传感器后，传感器可以正常运行。图13和图14分别是这三种算法的时间复杂度和空间复杂度的比较图。

4．2 本地监护系统实现

本地监护系统具有多床位状态自动显示及屏幕自动分割显示功能，具有汉字标注功能，方便临床应用。实时在线自动分析功能，能实时分析各种参数监护结果，当监测的数据超出设定的指标时，就会激发警报系统，发出声音信号引起医护人员的注意，并且能打印胎儿监护自动分析报告。该监护系统在监护过程中全程存储监护信息，并可随时向前或向后回放任意床位指定时间内的存储波形和数据，设置方便，显示直观。用户还可以对串口进行更改，并且用jdbc连接数据库，以及进行必要的数据管理、增加、删除、更改、查询孕妇的数据。图15是本地监护设施的软件界面。

5 结束语

本文进行了中值滤波，极大值线性插值，以及CF算法的结合，提升了滤波的效果；合并算法与小波算法相比，合并算法降低了复杂度，提升了运行速度，并且嵌入到传感器时可以运行。本文是第一个提出运用几种低复杂度的算法的结合，并使其达到与高复杂度算法同样的滤波效果。提出了CF算法，滤去了一些不该存在的小波峰，将所有距离过近的两个相邻波峰合并成一个波峰。现在国内外市场上出现的母婴监护系统都很庞大，孕妇需要近距离接触监护系统，而文中的系统是体积小巧的无线传感器组成的，孕妇可以在不影响正常生活的情况下，佩戴价格低廉的传感器，只要在GPRS覆盖范围内就可以实时地接受监护，数据通过Internet或GPRS连接到胎儿监护中心服务器。该系统可供医院或家庭购买使用。

参考文献：

[ 1 ] FRIGO M． FFTW,an adaptive software architecture for the FFT

[C]／／ Proceeding of the ICASSP Conference． Seattle,WA,USA,IE－

EE Computer Society，1998：1381－1384．