Extraction of Fetal Cardiac Signals from an Array of Maternal Abdominal Recordings
Résumé
Congenital heart defects are among the most common birth defects and the leading cause of birth defect-related deaths. Most cardiac defects have some manifestation in the morphology of cardiac electrical signals, which are recorded by electrocardiography and are believed to contain much more information as compared with conventional sonographic methods. Therefore, the noninvasive study of fetal cardiac signals can provide an effective means of monitoring the well-being of the fetal heart and may be used for the early detection of cardiac abnormalities.
In previous studies, various methods have been developed for the processing and extraction of fetal electrocardiogram (ECG) signals recorded from the maternal body surface. However, due to the low signal-to-noise ratio of these signals, the application of fetal electrocardiography has been limited to heartbeat analysis and invasive ECG recordings during labor.
In this research, the objective is to improve the signal processing aspects of fetal cardiography and to provide better insights of this problem, by developing new techniques for the modeling and filtering of fetal ECG signals recorded from an array of electrodes placed on the maternal abdomen. The basic idea behind the developed methods is to use a priori information about cardiac signals, such as their pseudo-periodic structure, to improve the performance of the currently existing techniques and to design novel filtering techniques that are customized for cardiac signals. Due to the overlap of the fetal signals and interferences/noises in different domains, the methods that use the information in only one of these domains do not usually succeed in extracting the fetal ECG. Therefore, we design methods that use the information from various domains, in order to improve the quality of the extracted signals.
Theoretically, the proposed methods are combinations of morphological models of the ECG, ad hoc Bayesian filtering techniques based on estimation theory, and special classes of spatial filters adapted from the blind and semi-blind source separation context. It is shown that due to the generality of the proposed methods, the same procedures are also applicable to multichannel adult ECG recordings and can be used in real-time cardiac monitoring systems.
Moreover, the developed methods are based on the cardiac signal morphology without going into the details of volume conduction theory and the conductivities of the propagation media. Hence, the same methods are applicable to other cardiac monitoring modalities such as the magnetocardiogram (MCG), which are morphologically similar to the ECG. We specifically present a case study on the extraction of twin fetal MCG signals.
We also present an advanced deflation technique, which is able to separate subspaces of desired signals from degenerate mixtures of signal and noise. This idea has found various applications in other contexts.
In previous studies, various methods have been developed for the processing and extraction of fetal electrocardiogram (ECG) signals recorded from the maternal body surface. However, due to the low signal-to-noise ratio of these signals, the application of fetal electrocardiography has been limited to heartbeat analysis and invasive ECG recordings during labor.
In this research, the objective is to improve the signal processing aspects of fetal cardiography and to provide better insights of this problem, by developing new techniques for the modeling and filtering of fetal ECG signals recorded from an array of electrodes placed on the maternal abdomen. The basic idea behind the developed methods is to use a priori information about cardiac signals, such as their pseudo-periodic structure, to improve the performance of the currently existing techniques and to design novel filtering techniques that are customized for cardiac signals. Due to the overlap of the fetal signals and interferences/noises in different domains, the methods that use the information in only one of these domains do not usually succeed in extracting the fetal ECG. Therefore, we design methods that use the information from various domains, in order to improve the quality of the extracted signals.
Theoretically, the proposed methods are combinations of morphological models of the ECG, ad hoc Bayesian filtering techniques based on estimation theory, and special classes of spatial filters adapted from the blind and semi-blind source separation context. It is shown that due to the generality of the proposed methods, the same procedures are also applicable to multichannel adult ECG recordings and can be used in real-time cardiac monitoring systems.
Moreover, the developed methods are based on the cardiac signal morphology without going into the details of volume conduction theory and the conductivities of the propagation media. Hence, the same methods are applicable to other cardiac monitoring modalities such as the magnetocardiogram (MCG), which are morphologically similar to the ECG. We specifically present a case study on the extraction of twin fetal MCG signals.
We also present an advanced deflation technique, which is able to separate subspaces of desired signals from degenerate mixtures of signal and noise. This idea has found various applications in other contexts.
Les malformations cardiaques congénitales sont parmi les malformations les plus communes à la naissance et la première cause de décès des nouveau-nés. La plupart des anomalies cardiaques sont visibles dans la morphologie des signaux électriques cardiaques, qui sont enregistrés par l'électrocardiographie qui semble contenir plus d'informations par rapport aux méthodes conventionnelles sonographiques. Par conséquent, l'étude non invasive des signaux cardiaques du foetus peut fournir un moyen efficace pour contrôler le bon fonctionnement du coeur du foetus et peut être utilisé pour la détection précoce des anomalies cardiaques.
Dans les précédentes études, diverses méthodes ont été mises au point pour le traitement et l'extraction d'électrocardiogramme (ECG) du foetus, à partir des signaux enregistrés de la surface du corps de la mère. Toutefois, en raison du faible rapport signal/bruit de ces signaux, l'application d'électrocardiographie fétale a été limitée à l'analyse des battements cardiaques et à des enregistrements ECG invasifs pendant l'accouchement.
Dans cette recherche, l'objectif est d'améliorer les méthodes de traitement du signal utilisées en cardiographie du foetus et d'apporter de nouvelles solutions à ce problème, en développant de nouvelles techniques de modélisation et de filtrage des signaux d'ECG du foetus enregistrés par un réseau d'électrodes placées sur le ventre maternel. L'idée de base derrière les méthodes développées, consiste à utiliser les informations a priori des signaux cardiaques, tels que leur pseudo-périodicité, afin d'améliorer les performances des méthodes existantes et de concevoir de nouvelles techniques de filtrage qui sont spécifiques aux signaux cardiaques. En raison du recouvrement des signaux du foetus avec les interférences/bruits dans différents domaines, les méthodes qui utilisent l'information dans un seul de ces domaines, ne réussissent pas à extraire les ECG foetaux. Par conséquent, nous proposons des méthodes de traitement qui utilisent les informations provenant de différents domaines, afin d'améliorer la qualité des signaux extraits.
Théoriquement, les méthodes proposées sont des combinaisons de modèles morphologiques de l'ECG, de techniques de filtrage bayésienne ad hoc basées sur la théorie de l'estimation et de classes spéciales de filtres spatiaux issus du contexte de la séparation aveugle et semi-aveugle de sources. Il est montré que, en raison de la généralité des méthodes proposées, les mêmes procédures sont également applicables aux signaux ECG multicapteurs chez l'adulte, et peuvent être utilisées en temps réel dans les systèmes de surveillance cardiaque.
En outre, les méthodes développées sont fondées sur la morphologie du signal cardiaque, sans prendre en compte les particularités de la théorie du volume conducteur et la propagation électromagnétique dans les milieux physiologiques. Par conséquent, les mêmes méthodes sont applicables à d'autres modalités de surveillance cardiaque, comme le magnétocardiogramme (MCG), qui sont morphologiquement similaire à l'ECG. En particulier, nous présentons une étude de cas sur l'extraction des signaux MCG de jumeaux.
Nous présentons également une technique originale de déflation, qui vise à séparer les sous-espaces formés par les signaux d'intérêt dans des mélanges sous-déterminés. Cette idée s'avère très performante et débouche sur des applications diverses dans d'autres contextes.
Dans les précédentes études, diverses méthodes ont été mises au point pour le traitement et l'extraction d'électrocardiogramme (ECG) du foetus, à partir des signaux enregistrés de la surface du corps de la mère. Toutefois, en raison du faible rapport signal/bruit de ces signaux, l'application d'électrocardiographie fétale a été limitée à l'analyse des battements cardiaques et à des enregistrements ECG invasifs pendant l'accouchement.
Dans cette recherche, l'objectif est d'améliorer les méthodes de traitement du signal utilisées en cardiographie du foetus et d'apporter de nouvelles solutions à ce problème, en développant de nouvelles techniques de modélisation et de filtrage des signaux d'ECG du foetus enregistrés par un réseau d'électrodes placées sur le ventre maternel. L'idée de base derrière les méthodes développées, consiste à utiliser les informations a priori des signaux cardiaques, tels que leur pseudo-périodicité, afin d'améliorer les performances des méthodes existantes et de concevoir de nouvelles techniques de filtrage qui sont spécifiques aux signaux cardiaques. En raison du recouvrement des signaux du foetus avec les interférences/bruits dans différents domaines, les méthodes qui utilisent l'information dans un seul de ces domaines, ne réussissent pas à extraire les ECG foetaux. Par conséquent, nous proposons des méthodes de traitement qui utilisent les informations provenant de différents domaines, afin d'améliorer la qualité des signaux extraits.
Théoriquement, les méthodes proposées sont des combinaisons de modèles morphologiques de l'ECG, de techniques de filtrage bayésienne ad hoc basées sur la théorie de l'estimation et de classes spéciales de filtres spatiaux issus du contexte de la séparation aveugle et semi-aveugle de sources. Il est montré que, en raison de la généralité des méthodes proposées, les mêmes procédures sont également applicables aux signaux ECG multicapteurs chez l'adulte, et peuvent être utilisées en temps réel dans les systèmes de surveillance cardiaque.
En outre, les méthodes développées sont fondées sur la morphologie du signal cardiaque, sans prendre en compte les particularités de la théorie du volume conducteur et la propagation électromagnétique dans les milieux physiologiques. Par conséquent, les mêmes méthodes sont applicables à d'autres modalités de surveillance cardiaque, comme le magnétocardiogramme (MCG), qui sont morphologiquement similaire à l'ECG. En particulier, nous présentons une étude de cas sur l'extraction des signaux MCG de jumeaux.
Nous présentons également une technique originale de déflation, qui vise à séparer les sous-espaces formés par les signaux d'intérêt dans des mélanges sous-déterminés. Cette idée s'avère très performante et débouche sur des applications diverses dans d'autres contextes.
Mots clés
Fetal ECG
ECG modeling
Bayesian ECG filtering
Spatial filtering
Periodic component analysis
Subspace decomposition
Signaux cardiaques foetaux
modélisation et filtrage des signaux cardiaques
filtrage de kalman
approche<br />bayésienne
séparation aveugle et semi-aveugle des sources
analyse en composantes indépendantes
<br />décomposition en composantes pseudo-périodiques
décomposition en sous-espaces par déflation
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