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JP6938763B2 - ドップラー超音波信号からの胎児運動検出法 - Google Patents
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JP6938763B2 - ドップラー超音波信号からの胎児運動検出法 - Google Patents

ドップラー超音波信号からの胎児運動検出法 Download PDF

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Description

本願は一般に、ドップラー超音波技術、胎児監視技術、胎児運動監視技術、及び関連技術に関する。
胎児の運動を検出するためにドップラー超音波を使用する胎児モニタの使用は例えば、Wrobelらによる「Automated Detection of Fetal Movements in Doppler Ultrasound Signals versus Maternal Perception」、J.of Medical Informatics & Technologies vol.23 pp.43−50 (2014)から知られる。Wrobelらによるアプローチでは、ドップラー超音波振幅対時間信号が、胎児の心拍に起因する高周波成分を識別及び除去するため、最初にローパスフィルター処理される。結果として得られるローパスフィルター処理された信号は、連続アクトグラムと呼ばれる。なぜならそれは、連続的であり、主に胎児の運動をキャプチャすることが期待されるからである。データは1秒のセグメントで処理され、各セグメントは、閾値を超えるサンプル数が制限値を超える場合に動きとしてラベル付けされる。これは、連続アクトグラムをバイナリアクトグラムに変換する。
Wrobelらは、次のように生成された動的適応閾値を使用する。この閾値は、最初は低い値に設定される。その後、各1秒セグメントが処理されて、1秒セグメントの最後の25%の平均値が特定される。閾値は、初期最小閾値よりも低い場合を除き、この平均値の半分に適合される。初期最小閾値よりも低い場合は、初期最小閾値が選択される。閾値の選択に関して、Wrobelらのアプローチは特定の困難がある。特定の患者に適している場合と適していない場合があるため、それは、方法の適用を制限する可能性のある臨床データの特定の分布を想定している。
従って、胎児の運動を検出する改善されたシステム及び方法が望まれている。
開示される一態様では、胎児の運動を検出する方法が開示される。複数のピークが、胎児から取得されるドップラー超音波信号から得られる。ピーク振幅の関数としてのピークの密度が計算される。胎児の運動閾値が、計算されたピークの密度に基づき選択される。試験中のドップラー超音波信号セグメントから得られるピークの振幅を胎児運動閾値と比較することにより、試験中のドップラー超音波信号セグメントが胎児運動を含むかどうかが決定される。
別の開示された態様では、胎児の運動を検出するデバイスが、胎児からドップラー超音波信号を取得するドップラー超音波トランスデューサを含むドップラー超音波デバイスを含む。ドップラー超音波信号から複数のピークを得て、ピーク振幅の関数としてピークの密度を計算し、計算されたピークの密度に基づき胎児の運動閾値を選択するように、少なくとも1つの電子プロセッサがプログラムされる。いくつかの実施形態では、胎児運動閾値は、ピークの密度が最大になるピーク振幅として選択される。ピークの密度が最大になるピーク振幅は例えば、複数のピークをピーク振幅ビンにビニングし、最大数のピークを含むピーク振幅ビンのピーク振幅を識別することにより識別され得る。いくつかの実施形態では、少なくとも1つの電子プロセッサは、ドップラー超音波信号をセグメント化して試験中のドップラー超音波信号セグメントを識別し、試験中のドップラー超音波信号セグメントから得られるピークの振幅と胎児運動閾値とを比較することにより、試験中のドップラー超音波信号セグメントが胎児の運動を含むかどうかを決定するように更にプログラムされる。
1つの利点は、真の胎児の運動を決定する点にある。
別の利点は、真の胎児の運動と偽の胎児の運動との間の識別を改善する点にある。
別の利点は、試験中の胎児に対して調整される胎児運動を検出するための胎児運動閾値を提供することにある。
別の利点は、改善された計算効率で前述の利点の1つ又は複数を提供することにある。
別の利点は、母親による胎児の運動の主観的な感知に頼ることなく、前述の利点の1つ又は複数を自動的に提供することにある。
所定の実施形態は、前述の利点の1つ、2つ若しくはそれ以上、若しくはすべてを提供し得、若しくは何ら提供せず、及び/又は本開示を読んで理解するとき当業者に明らかになる他の利点を提供し得る。
胎児運動検出方法の例示的なフローチャート処理を示す図である。 図1の処理のより詳細な例示的な実施形態を概略的に示す図である。 図1及び図2の胎児運動閾値選択処理を示す平行座標グラフを説明目的で概略的に示す図である。 図1又は図2の胎児運動検出を実行するのに適した例示的なドップラー超音波デバイスを示す図である。
本開示は、様々な要素及び要素の配置、並びに様々な動作及び動作の配置の形をとることができる。図面は、好ましい実施形態を説明するためだけのものであり、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。
以下は、ドップラー超音波を使用する胎児モニタでの胎児の運動の検出に使用される閾値の適応のための改善されたアプローチを開示する。閾値は、人間の介入を必要とせずに、ドップラー超音波システムにより自動的に決定される。そのために、ドップラー超音波信号から複数のピークが計算される。ピーク振幅の関数としてピークの密度が決定され、その後、胎児運動閾値が、計算された最高の密度を持つピーク振幅として選択される。運動は、振幅が選択された運動閾値を超えるドップラー超音波信号ピークとして識別される。
有利には、胎児の運動閾値は、母親からの入力を参照することなく決定される。比較すると、他のいくつかのアプローチでは、母親は、例えば胎児の運動を感知するときにボタンを押すことにより、トレーニングラベルを提供する。斯かるデータは追加のトレーニング情報として、又は胎児の運動閾値の検証に使用されるものと考えられるが、胎児の運動閾値を選択する開示されたアプローチは、母親からの斯かる入力に依存しない。これは、有益である。なぜなら、母親の胎児の運動の感知は主観的であり、時々誤っている場合があるからである。
図1を参照すると、胎児運動検出方法100の例示的な実施形態がフローチャートとして概略的に示される。ステップ102で、ドップラー超音波信号が取得される。例えば、ドップラー超音波信号は、所定のサンプリングレート又は周期でサンプリングされる(例えば、25ミリ秒ごとにサンプルが取得される)。超音波信号取得102の間に、超音波トランスデューサが、子宮内の乳児を超音波処理するよう母親の腹部領域に配置される。いくつかの例では、ドップラー超音波信号は例えばローパスフィルターを用いてフィルタリングされることができる。ローパスフィルタリングの主な目的は、胎児(及びオプションで母体)の心拍信号成分を除去することである。従って、ローパスフィルターの周波数カットオフは、最も信頼性の低い胎児(及びオプションで母体)脈拍数、例えばいくつかの非限定的な実施形態では、60〜90Hzのオーダーより低くあるべきである。
ステップ104で、取得されたドップラー超音波信号の各信号セグメントに対してエンベロープが計算される。通常、ドップラー超音波信号は、処理の便宜上、時間セグメント(エピソードとも呼ばれる)にセグメント化される。いくつかの実施形態では、セグメント化はまた、適応閾値調整を可能にする。いくつかの例では、ドップラー超音波信号は、複数の信号セグメントにセグメント化されてもよい。これは、オプションで部分的に重複している場合がある。いくつかの非限定的な例では、各セグメントの継続時間は2秒で、2000サンプル/セグメントである。各セグメントに関するエンベロープ計算は例えば、信号の整流に続いてローパスフィルターを使用した平滑化を使用することができるが、より一般的には任意のエンベロープ検出器が使用されることができる。ローパスフィルタリングを統合して、エンベロープ検出器で心臓信号を除去することが考えられる。
ステップ106で、ドップラー超音波信号セグメントの計算されたエンベロープから複数のピークが得られる。例えば、各ピークは、計算されたエンベロープにおける検出された極大値である。複数のピークの各ピークは、ピークを含むドップラー超音波信号の信号セグメントに関連付けられる。
ステップ108では、得られたピークの密度がピーク振幅の関数として決定される。例示的なアプローチでは、得られたピークの密度は、複数の振幅グリッド又はビンの関数として計算される。計算された密度は、各振幅グリッド又はビンにおける振幅を持つピークの数として定量化されることができる。
ステップ110で、計算された密度に基づき胎児運動閾値が選択される。一例では、胎児運動閾値は、最大密度値を持つ振幅グリッド又はビンに関するピーク振幅値として選択される。
ステップ112で、胎児の運動閾値が胎児の監視に使用される。この目的のため、監視される胎児からのドップラー超音波信号の試験中の信号セグメントが、ステップ102、104と同様にフィルタリング及びエンベロープ化され、ステップ106と同様にピークが検出され、試験中の信号セグメントが、試験中の信号セグメントのエンベロープに関連付けられるピークと、ステップ110で決定された胎児の運動閾値とを比較することにより、胎児の運動を含むと決定される。ステップ112で試験中の信号セグメントにおけるピークが胎児の運動閾値を超える場合、試験中の信号セグメントは胎児の運動を含むと決定される。
ここで図2を参照すると、図1の処理のより詳細な例示的な実施形態が記載される。この例示的な例では、0.25秒ごとに、ドップラー超音波信号の最新のデータセグメント又はエピソードがステップ202で取得される。例示的な図2では、0.25秒のセグメントが処理されるが、より一般的には、セグメントは、胎児の運動のエピソードをキャプチャするのに十分な大きさでありながら、ほぼリアルタイムの処理を提供するのに十分短い期間であるべきである。ステップ204で、セグメントは、主に胎児運動情報を含む信号成分を抽出するため、ローパスフィルターで前処理が施される。図2の左側には、生のドップラー超音波信号(グラフG1)及びローパスフィルタリング後の信号(グラフG2)が示される。これらのグラフG1、G2では、x軸は0.25秒ごとに生成された1つのポイントをプロットする。x軸に沿ったこれらのポイントに関するサンプリングレートも0.25秒である。ドップラー超音波信号の2秒(2000サンプル)のデータセグメントが計算に入力される。ドップラー超音波信号のサンプリングレートは、1ミリ秒/サンプルである。これは単なる例示であり、他のセグメントサイズ及びサンプリングレートが使用されることもできる。ステップ206では、フィルタリングされたデータの信号セグメントに対してエンベロープが計算される。ステップ208では、エンベロープに関連付けられる各信号セグメントに関する最大ピークが決定される。図2における左側のグラフG3は、計算されたエンベロープと、この例では約240のピーク振幅を持つ、十字でマークされたピークとの例を示す。グラフG3では、1/10のサンプリングレートへのダウンサンプリングにより、スケールは0〜200である。ステップ208では、このピーク振幅がピークバッファに追加される。例示的なピークバッファは、図2の左側における表現BFとして概略的に示され、各0.25秒の時間セグメントのピーク振幅の履歴を含む(非限定的な例として)100の固定時間長を持つバッファである。
引き続き図2を参照し、更に図3を参照すると、図2に示されるステップ210において、胎児運動閾値は、ピークバッファBFにおけるピークに基づき計算又は更新される。一般に、ピークバッファBFで観察されるピークの最高密度を持つピーク振幅として、胎児の運動閾値が決定される。説明のため、胎児の運動閾値の選択が、図3に示される平行座標グラフG4を使用して概略的に示される。平行座標グラフの簡単な説明例が、3つのピークのみのデータをプロットする概略的な例G5として示される。例示的な平行座標グラフでは、各ドップラー超音波信号セグメントエンベロープに関するピーク振幅データが平行軸にプロットされ、一の平行軸は時間を表し、他の平行軸はピーク振幅を表す。これは、対応するそれぞれのピーク振幅A1、A2、A3を伴う時間T1、T2、T3で3つのピークのみを示す簡略化されたグラフG5に最もよく見られる。ピークバッファBF全体のデータを示す平行座標グラフG4で最もよくわかるように(例では100時間セグメントの場合)、ピーク振幅軸は、最高密度の領域、即ち最大数のピーク振幅を持つ領域を示す。グラフG4に示されるように、最高のピーク密度を持つピーク振幅が胎児の運動閾値として選択される。最高数のピークが観察されるこのピーク振幅を胎児運動閾値として使用することが、胎児運動閾値の最適な選択肢として役立つことが経験的に発見された。なぜなら、閾値のこの選択を使用して胎児運動又は非胎児運動としてピークをラベル付けすることが、より高い又はより低い閾値と比較して、例えば母親により示されるグラウンドトゥルース情報とのより良い一致を提供するからである。更に有利には、この閾値の選択は、本書で開示されるように、胎児モニタリング中にリアルタイムでドップラー超音波信号自体から容易に得られる。
図3は、胎児の運動閾値の選択の概念図を示しており、この閾値は、ピークバッファBFにおける最高のピーク密度を持つピーク振幅を持つ。図2のステップ210は一般に、平行座標グラフを使用して実現されず、むしろ、ピークバッファBFのデータを使用してアルゴリズム的に実現される。例えば、データポイント[TS、AMP]として適切に記憶される。ここで、「TS」がピークのタイムスタンプを示し、「AMP」はピークの振幅を示す。1つのアプローチでは、これらのデータポイントは、異なる振幅グリッド又はビンへとビン化され、データポイントの最大カウント(即ち、そのピーク振幅ビンに入るピークの最大数)を持つ振幅グリッド又はビンが閾値として選択される。ビンの幅は、胎児の運動閾値にとって望ましい解像度を提供するように選択され(小さいビンの幅はより高い解像度を提供する)、一方データポイントの数が限られるためにノイズを抑えるのに十分な幅である。
これは、最高ピーク密度のピーク振幅を決定する1つの例示的なアルゴリズム手法に過ぎず、他のアルゴリズムアプローチが考えられる。例えば、別のアプローチでは、ピーク密度対ピーク振幅のカーネル密度推定値(KDE)が計算され、KDEが最大値を示すピーク振幅として胎児運動閾値が選択されることができる。KDEアプローチでは、各データポイント(ピーク)は、ピーク振幅を中心とし、ピーク振幅軸に沿って選択された分散を持つガウスカーネル(又は他の選択されたカーネル関数)で表される。これらのガウス分布は、KDEを生成するために合計及び正規化される。
図2及び図3を参照すると、ステップ212において、ステップ210で選択された胎児運動閾値が、胎児運動によるものであるか又は胎児運動によるものではないものとしてピークを分類するのに使用される。図3の平行座標グラフG4で概略的に示されるように、振幅が選択された胎児運動閾値を超える試験中の信号セグメントの任意のピークが胎児運動としてカウントされ、一方、振幅が選択された胎児の運動閾値以下の試験中の信号セグメントのピークは破棄される。
有利なことに、胎児の運動閾値はオプションで、監視される特定の胎児に対して動的に調整されてもよい。このアプローチでは、ドップラー超音波信号202は、監視される胎児に関して取得されたドップラー超音波信号の一部であり、胎児運動閾値は、ドップラー超音波データが収集されるときステップ204、206、208、210を繰り返すことにより適応的に調整される。閾値適応プロセスを開始するため、ハードコードされたデフォルトの胎児運動閾値が最初に使用されることができ、このデフォルトの閾値は、監視される特定の胎児に関して経時的に調整(即ち適応)される。ある適応アプローチでは、連続的に取得されるドップラー超音波信号セグメントに対してステップ204、206、208を繰り返すことによりドップラー超音波信号の十分な時間間隔が取得されると(例えば、ピークバッファBFを満たすのに十分)、フルピークバッファBFに適用されるステップ210を実行することにより、胎児運動閾値が決定される。その後、ステップ210により出力される胎児運動閾値は、将来の胎児運動検出のために固定され得る。代替的に、閾値が動的に決定され、より多くのサンプル又はより最近のサンプルに基づき、時間とともにより正確にされることができる。例えば、ピークバッファBFは先入れ先出し(FIFO)バッファとして扱われ、その結果、新しいピークデータがバッファBFに追加されるとき、最も古いピークデータは破棄され、胎児の運動閾値を適応的に更新するため、ピークバッファBFの現在のコンテンツにステップ210が時々適用される。
適応的ではない別の企図されるアプローチでは、典型的な胎児を代表すると予想される胎児患者のコホートから、トレーニングドップラー超音波信号データが取得されることができる。このトレーニングドップラー超音波信号データは、胎児運動閾値を生成するため、ステップ204、206、208、210が適用される超音波信号202として機能する。次いで、この「訓練された」閾値は、臨床的に監視される胎児の胎児運動を評価するため、本実施形態で臨床的に監視される胎児(通常の訓練コホートの一部ではない)に対して実行されるステップ212で使用するドップラー超音波デバイスのソフトウェアにハードコード化される。
図4を参照すると、図1又は図2の方法を使用して胎児の運動を検出するよう構成された例示的なドップラー胎児監視デバイス又はシステム10が示される。図4に示されるように、デバイス10は、超音波トランスデューサ14を含むドップラー超音波デバイス12を含む。図4は、産科病棟又は複数の患者がいる可能性のある他の医療施設におけるドップラー超音波デバイス12で便利に利用できるよう、トレイ又はレセプタクル15に配置された3つのトランスデューサ14を示す。超音波トランスデューサ14は、ドップラー超音波信号を取得するよう構成される。例えば、超音波デバイス12は、胎児(図示省略)を運ぶ母親(図示省略)の腹部領域に固定又は他の態様で取り付けられることができる。その結果、超音波トランスデューサ14が胎児の一部に重なる(例えば胎児及びトランスデューサは、母親の腹部領域により分離される)。適切なドップラー超音波デバイスのいくつかの非限定的な例は、関連付けられる有線又は無線の超音波トランスデューサアクセサリを伴うPhilipsAvalon(登録商標)シリーズ胎児モニタを含む。
ドップラー超音波デバイス12は、少なくとも1つの電子プロセッサ22(例えば、マイクロプロセッサ又はマイクロコントローラ、及び図4の例示的実施形態においてファントムで概略的に示される内部要素を含む補助電子機器)、監視セッションのセットアップ及び制御を実行するためのさまざまなユーザー操作可能なコントロール24、並びに表示デバイス又はコンポーネント26などの典型的な要素を更に含む。いくつかの実施形態では、表示デバイス26は、有線又は無線の動作接続を備えたドップラー超音波デバイス12とは別個の要素であり得る。表示デバイス26は、超音波画像を表示することができ、胎児運動監視の目的のため、図1のステップ112又は図2のステップ212で検出された胎児の運動に関する情報も表示する。胎児の運動情報は、時間において変化する場合がある所定の時間間隔にわたる胎児の運動のカウントなど、さまざまな方法で表示されることができる(例えば、最後の3分間に検出された胎児の運動の数が表示される)。
少なくとも1つの電子プロセッサ22は、少なくとも1つの電子プロセッサ22により読み出し可能かつ実行可能な命令を記憶する非一時的記憶媒体(図示省略)と動作可能に接続され、例えば図1又は図2の方法を使用する、本書に開示される胎児運動閾値のピーク密度ベースの適応調整を含む胎児運動検出方法又はプロセス30を実行する。非一時的記憶媒体は例えば、ハードディスクドライブ又は他の磁気記憶媒体;ソリッドステートドライブ、フラッシュドライブ、電子的に消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ(EEPROM)、又はドップラー超音波装置12のファームウェアを格納する他の電子メモリ;光ディスク又は他の光学ストレージ;それらのさまざまな組み合わせ;などを含むことができる。非一時的記憶媒体は、図1及び図2に示される処理を実行するための1つ又は複数のモジュールを記憶してもよい。例えば、非一時的な記憶媒体は、ドップラー超音波信号をフィルタリングするようプログラムされたフィルタモジュール32(ステップ102及び204で説明)と、フィルタリングされたドップラー超音波信号からエンベロープを計算し(ステップ104及び206で説明)、エンベロープからドップラー超音波信号におけるピークを決定する(ステップ106で説明)ようプログラムされたエンベロープ及びピーク計算モジュール34と、決定された最大ピークをピークバッファに追加するようプログラムされたピークバッファ更新モジュール36(ステップ208で説明)と、得られたピークの振幅からピークの密度を計算するようプログラムされた計算モジュール38(ステップ108で説明)と、計算された密度から動的胎児運動閾値を決定するようプログラムされた決定モジュール40(ステップ110及び210で説明)と、胎児運動閾値の決定に基づき、ピークを「運動」又は「非運動」として分類するようプログラムされた分類モジュール42(ステップ112及び212で説明)とを有する。例示的な例では、ドップラー超音波デバイス12の搭載プロセッサ22が図1の胎児運動検出方法又はプロセス100を実行するが、他の考えられる実施形態では、図1の胎児運動検出方法又はプロセス100は、インターネット及び/又は病院データネットワークなどを介して動作可能に接続されたプロセッサ上で実行されるクラウド処理により実行されることもできる。加えて、方法100及び/又は200は、ソフトウェア(例えば、コンピュータプログラム又は非一時的コンピュータプログラム)、ハードウェア(例えば、ハードディスクドライブ又は他の磁気記憶媒体;ソリッドステートドライブ、フラッシュドライブ、電子的に消去可能なプログラム可能な読み出し専用メモリ(EEPROM)又はファームウェアを格納する他の電子メモリ;光ディスク又は他の光学ストレージ;又はそれらの様々な組み合わせ)、又はソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実現され得る。
本開示が、好ましい実施形態を参照して説明されてきた。前述の詳細な説明を読み及び理解すると、他者は、修正及び変更を思いつくことができる。本開示は、添付の特許請求の範囲又はその均等物の範囲内にある限り、斯かるすべての修正及び変更を含むものとして解釈されることが意図される。

Claims (9)

  1. 胎児の運動を検出する方法において、
    胎児から取得されたドップラー超音波信号から複数のピークを得るステップであって、前記複数のピークの各ピークが、前記ドップラー超音波信号の複数の信号セグメントの1つのエンベロープに関連付けられる、ステップと、
    ピーク振幅の関数として前記ピークの密度を計算するステップと、
    前記ピークの計算された密度に基づき、最高のピーク密度を持つピーク振幅として胎児の運動閾値を選択するステップと、
    試験中の前記ドップラー超音波信号セグメントのエンベロープから得られるピークの振幅と前記胎児運動閾値とを比較することにより、試験中のドップラー超音波信号セグメントが胎児運動を含むかどうかを決定するステップと
    前記ドップラー超音波信号を前記複数の信号セグメントにセグメント化するステップと、
    を有し、前記複数のセグメントの少なくとも2つの隣接信号セグメントが時間的に重複する、方法。
  2. 前記計算するステップが、複数のピーク振幅グリッドの関数として前記ピークの密度を計算するステップを含み、前記密度が、各振幅グリッドにおけるピークの数を示し、
    前記選択するステップが、前記計算されたピークの密度が最大となる前記ピーク振幅グリッドのピーク振幅として前記胎児運動閾値を選択するステップを含む、請求項に記載の方法。
  3. 試験中の前記ドップラー超音波信号セグメントが、前記複数のピークが得られる前記ドップラー超音波信号と同じ胎児から取得される、請求項1又はに記載の方法。
  4. 前記胎児の運動閾値を前記胎児に対して適応的に調整するため、前記得るステップ、前記計算するステップ、及び前記選択するステップが繰り返される、請求項に記載の方法。
  5. 前記複数のピークが前記胎児から得られる前記ドップラー超音波信号を取得するステップと、
    ファーストインファーストアウト更新を使用して前記取得中にピークバッファの内容を更新するステップを含む、前記ピークバッファに前記得られた複数のピークを格納するステップとを更に有し、
    前記胎児の運動閾値を前記胎児に対して適応的に調整するため前記ピークバッファの内容が更新されるとき、前記得るステップ、前記計算するステップ、及び前記選択するステップが繰り返される、請求項に記載の方法。
  6. 胎児の運動を検出するデバイスであって、
    胎児からドップラー超音波信号を取得するドップラー超音波トランスデューサと、
    少なくとも1つの電子プロセッサとを有し、前記電子プロセッサは、
    前記ドップラー超音波信号から複数のピークを取得し、前記複数のピークの各ピークが、前記ドップラー超音波信号の複数の信号セグメントの1つのエンベロープに関連付けられ、
    ピーク振幅の関数として前記ピークの密度を計算し、
    前記ピークの計算された密度に基づき、最高のピーク密度を持つピーク振幅として胎児の運動閾値を選択し、
    試験中の前記ドップラー超音波信号セグメントの前記エンベロープから得られるピークの振幅と、前記胎児運動閾値とを比較することにより、前記試験中のドップラー超音波信号セグメントが胎児の運動を含むかどうかを決定する、デバイスにおいて、
    前記少なくとも1つの電子プロセッサが、前記ドップラー超音波信号を前記複数の信号セグメントにセグメント化するように更にプログラムされ、
    前記複数のセグメントの少なくとも2つの隣接信号セグメントが時間において重複する、デバイス
  7. 前記少なくとも1つの電子プロセッサが、
    複数のピーク振幅グリッドの関数として前記ピークの密度を計算し、前記密度が、各振幅グリッドにおけるピークの数を示し、
    前記計算されたピークの密度が最大になる前記ピーク振幅グリッドのピーク振幅として前記胎児運動閾値を選択するよう更にプログラムされる、請求項に記載のデバイス。
  8. 少なくとも1つの電子プロセッサが、ファーストインファーストアウト更新を使用して前記取得中にピークバッファの内容を更新することを含め、前記ピークバッファにおける前記得られた複数のピークを格納し、
    前記胎児の運動閾値を前記胎児に対して適応的に調整するため前記ピークバッファの内容が更新されるとき、前記セグメント化、前記ピークの取得、前記計算、及び前記選択が繰り返されるよう、更にプログラムされる、請求項に記載のデバイス。
  9. 処理を実行するよう、1つ又は複数の電子プロセッサにより読み出し可能及び実行可能なプログラムコードが保存された非一時的なコンピュータ読み出し可能媒体であって、前記処理が、
    胎児から取得されたドップラー超音波信号から複数のピークを得るステップであって、前記複数のピークの各ピークが、前記ドップラー超音波信号の複数の信号セグメントの1つのエンベロープに関連付けられる、ステップと、
    ピーク振幅の関数として前記ピークの密度を計算するステップと、
    前記ピークの計算された密度に基づき、最高のピーク密度を持つピーク振幅として胎児の運動閾値を選択するステップと、
    試験中の前記ドップラー超音波信号セグメントのエンベロープから得られるピークの振幅と前記胎児運動閾値とを比較することにより、試験中のドップラー超音波信号セグメントが胎児運動を含むかどうかを決定するステップと、
    前記ドップラー超音波信号を前記複数の信号セグメントにセグメント化するステップと、
    を有し、前記複数のセグメントの少なくとも2つの隣接信号セグメントが時間的に重複する、非一時的なコンピュータ読み出し可能媒体。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US12216191B2 (en) 2019-04-01 2025-02-04 Richwave Technology Corp. Methods, circuits, and apparatus for motion detection, doppler shift detection, and positioning by self-envelope modulation

Family Cites Families (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5069218A (en) * 1987-02-03 1991-12-03 Terumo Kabushiki Kaisha Fetus monitoring apparatus
GB8816198D0 (en) 1988-07-07 1988-08-10 Kirk D L Apparatus for monitoring fetal heart rate
AU3969193A (en) 1992-04-03 1993-11-08 Telmed, Inc. Portable non-invasive testing apparatus
US5666959A (en) 1995-08-30 1997-09-16 British Technology Group Limited Fetal heart rate monitoring
US5954653A (en) * 1997-05-07 1999-09-21 General Electric Company Method and apparatus for automatically enhancing contrast in projected ultrasound image
EP1742573A4 (en) * 2004-04-07 2009-06-03 Barnev Ltd MEDICAL MONITOR FOR MONITORING THE BIRTH
US8353836B2 (en) 2004-05-26 2013-01-15 Hitachi Medical Corporation Ultrasonographic device for performing luminance correction
RU2353290C2 (ru) 2006-03-02 2009-04-27 Общество с ограниченной ответственностью "КардиоМикро" Устройство диагностики состояния плода в дородовый период
JP4987003B2 (ja) 2006-08-04 2012-07-25 財団法人 東京都医学総合研究所 胎動情報処理装置および胎動情報処理方法
US8050476B2 (en) * 2006-11-22 2011-11-01 General Electric Company Heart rate demodulation of periodic movement in ultrasound data for object identification
CN101344582B (zh) * 2008-08-15 2011-03-30 电子科技大学 半盲的最小方差无失真响应波束形成方法
WO2010124117A2 (en) * 2009-04-22 2010-10-28 Lifewave, Inc. Fetal monitoring device and methods
WO2010143113A1 (en) 2009-06-09 2010-12-16 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for recognizing moving anatomical structures using ultrasound
PL2629672T3 (pl) * 2010-10-19 2017-06-30 Koninklijke Philips Nv Monitorowanie płodu w oparciu o usg dopplera
CN102048558B (zh) 2011-01-28 2012-05-23 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 一种胎心率信号处理方法及其装置
US8696578B2 (en) * 2011-12-20 2014-04-15 General Electric Company Fetal heart monitoring range
US8617076B2 (en) * 2011-12-20 2013-12-31 General Electric Company Maternal contribution detection during fetal heart monitoring
GB201305937D0 (en) 2013-04-02 2013-05-15 Monica Healthcare Ltd Fetal movement monitor
CN103190913B (zh) * 2013-04-15 2015-03-11 深圳邦健生物医疗设备股份有限公司 一种胎动识别方法、设备及胎儿监护仪
US20140378855A1 (en) 2013-06-25 2014-12-25 The Research Foundation For The State University Of New York Apparatus and method for feature extraction and classification of fetal heart rate
JP2016528995A (ja) * 2013-08-08 2016-09-23 エス. ギャスター,リチャード 無線式妊娠モニター
WO2015033244A1 (en) * 2013-09-09 2015-03-12 Koninklijke Philips N.V. Fetal heart rate extraction from maternal abdominal ecg recordings
EP3062683B1 (en) 2013-10-30 2017-05-24 Koninklijke Philips N.V. Pregnancy monitoring system and method
US10743818B2 (en) * 2014-08-25 2020-08-18 Drägerwerk AG & Co. KGaA Rejecting noise in a signal
CN104586434B (zh) * 2015-01-16 2017-01-04 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 胎动时提升胎心多普勒信号采集质量的方法及装置
US9392952B1 (en) * 2015-03-10 2016-07-19 Nuvo Group Ltd. Systems, apparatus and methods for sensing fetal activity
KR101779018B1 (ko) * 2015-11-11 2017-09-26 (주)비스토스 초음파 도플러 태아감시 장치의 심박 검출 신호처리 방법
EP3189776A1 (en) * 2016-01-08 2017-07-12 Koninklijke Philips N.V. An apparatus and method for generating fetal heart rate data
CN206390904U (zh) * 2016-07-28 2017-08-11 传世未来(北京)信息科技有限公司 一种胎儿监护装置
CA3099475A1 (en) * 2018-05-10 2019-11-14 Vanderbilt University Non-invasive venous waveform analysis for evaluating a subject

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