Publication: Anne karnından ölçülen sinyal kayıtlarından fetal elektrokardiyogram sinyallerinin tespit edilmesi
Abstract
Fetal elektrokardiyogram (fEKG), hamilelik sırasında fetüsün durumu hakkında hayati bilgiler içeren bir sinyaldir. Fetal kalbin elektriksel aktivitesini yansıtır ve hamilelik döneminde izlenip analiz edilmesi oldukça önemlidir. Fetal durumun değerlendirilmesi fetal kardiyak aktivitenin izlenmesi ile gerçekleştirilmektedir Fetüsün gelişim döneminde fetal elektrokardiyogram bozukluklarının erken teşhisi ileri dönemlerde oluşabilecek kalıcı hastalıkları önlediğinden dolayı önem teşkil etmektedir. Fetal EKG’nin doğru bir şekilde çıkartılabilmesi için anne karnından alınan sinyallerin uygun bir şekilde işlenmesi gerekmektedir. Bu işlem yapılırken birden fazla engel ile karşılaşılabilir. Öncelikle fetal EKG’nin anne EKG’ye göre daha düşük bir genliğe sahip olması fetal EKG sinyalinin görünürlüğünü zorlaştırır. Ayrıca anne karın sinyali içerisinde diğer fizyolojik işaretler ve gürültüler de fetal EKG sinyalinin çıkartılmasında güçlük sağlayabilir. Tez çalışması kapsamında öncelikle veri tabanında alınan maternal EKG ve fetal EKG sinyalleri karıştırılarak Bağımsız Bileşen Analizi yöntemi ile fetal EKG’nin çıkartılması amaçlanmıştır. Daha sonra veri tabanından alınan anne karnından ölçülmüş orijinal sinyaller üzerinde çalışmada belirlenen sinyal işleme teknikleri ile ayrıştırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Orijinal verilerin ayrıştırılması için sırası ile Sonlu Dürtü Yanıtı Filtre, Bağımsız Bileşen Analizi ve Grupsal Ampirik Tabanlı Gürültü Arındırma Tekniği yöntemleri kullanılmıştır. Çalışmada ayrıştırılan EKG sinyallerinin tepe noktalarının tespiti için Pan & Tompkins algoritmasına başvuruldu. Çalışmada sunulan algoritmalar karışım sinyallerini ayrıştırmasında %100 başarı sağlamış, orijinal verilerin ayrıştırılmasında ise fetal EKG’yi %95,23 oranla başarılı bir şekilde çıkarmıştır.
Fetal electrocardiogram is a signal that contains vital information about the condition of the fetus during pregnancy. It reflects the electrical activity of the fetal heart and is very important to monitor and analyze during pregnancy. Early diagnosis of fetal electrocardiogram disorders during the development of the fetus is important because it prevents permanent diseases that may occur in the later periods. In order for the fetal ECG to be removed correctly, the signals received from the womb must be handled appropriately. The fetal ECG has a lower amplitude than the maternal ECG, making the visibility of the fetal ECG signal difficult. In addition, other physiological signs and noises within the mother's abdomen signal may provide difficulty in removing the fetal ECG signal. Within the scope of the thesis study, it is aimed to remove the fetal ECG with the Independent Component Analysis method by mixing the maternal ECG and fetal ECG signals received in the database first. Then, the separation process was carried out on the original signals measured in the mother's womb from the database with the signal processing techniques determined in the study. In order to decompose the original data, Finite Impulse Response Filter, Independent Component Analysis and Ensemble Empirical Based Denoising Technique methods were used respectively. Pan & Tompkins algorithm was used to detect the peaks of ECG signals separated in the study. The algorithms presented in the study achieved 100% success in separating the mixed signals, and successfully extracted the fetal ECG with a rate of 95.23% in the separation of the original data.
Fetal electrocardiogram is a signal that contains vital information about the condition of the fetus during pregnancy. It reflects the electrical activity of the fetal heart and is very important to monitor and analyze during pregnancy. Early diagnosis of fetal electrocardiogram disorders during the development of the fetus is important because it prevents permanent diseases that may occur in the later periods. In order for the fetal ECG to be removed correctly, the signals received from the womb must be handled appropriately. The fetal ECG has a lower amplitude than the maternal ECG, making the visibility of the fetal ECG signal difficult. In addition, other physiological signs and noises within the mother's abdomen signal may provide difficulty in removing the fetal ECG signal. Within the scope of the thesis study, it is aimed to remove the fetal ECG with the Independent Component Analysis method by mixing the maternal ECG and fetal ECG signals received in the database first. Then, the separation process was carried out on the original signals measured in the mother's womb from the database with the signal processing techniques determined in the study. In order to decompose the original data, Finite Impulse Response Filter, Independent Component Analysis and Ensemble Empirical Based Denoising Technique methods were used respectively. Pan & Tompkins algorithm was used to detect the peaks of ECG signals separated in the study. The algorithms presented in the study achieved 100% success in separating the mixed signals, and successfully extracted the fetal ECG with a rate of 95.23% in the separation of the original data.