基于胎儿心电技术的胎心率参数提取及研究*

李广飞　张 松　杨 琳*　王 妍　李淑芳　杨益民　李旭雯　郝冬梅　张 蕾　徐明洲

基于胎儿心电技术的胎心率参数提取及研究*

李广飞①张 松①杨 琳①*王 妍②李淑芳②杨益民①李旭雯①郝冬梅①张 蕾③徐明洲④

目的：研究基于胎儿心电（FECG）提取技术的便携式Monica AN24胎儿和母体心率记录仪，连续监护胎儿和母体后获得的胎儿心率数据，提取并分析胎儿微小胎心变异占比与基线均值，进而为无应激试验（NST）可疑型的处理提供更加充足的依据。方法：选取孕36～40周的42名单胎孕妇，其中NST正常组20名及可疑组22名，使用胎儿和母体心率记录仪连续记录4 h胎儿心率数据，应用MATLAB软件提取出胎心率（FHR）参数，并对不同胎儿的FHR参数进行组间比较，研究其与孕妇孕周的关系。结果：NST反应型胎儿的微小变异占整体变异的28.3%，NST可疑型胎儿则为41.9%；NST反应型胎儿的心率基线为130.1次/min，NST可疑型胎儿为135.1次/min，且微小变异占比与心率基线2个参数在两组之间具有统计学差异（t=-4.207，t=-2.185；P＜0.05）。两组胎儿的微小变异占比随孕妇孕周增大而有升高趋势。结论：NST可疑型胎儿微小变异占比与基线高于NST反应型胎儿，提高试验数据量，准确找到区分两组胎儿的阈值可降低假阳性率，减少不必要的临床干预。

胎儿心电技术；无应激试验；微小变异占比；基线

［First-author's address］ College of Life Science and Bio-engineering， Beijing University of Technology， Beijing 100124， China.

现阶段产前胎心监护的手段主要有超声多普勒监护法、胎儿心电信号监护法和由胎儿心脏活动引起的磁场成分变化的胎心磁图法。其中，胎心磁图法需要特殊的防护环境以防止其他磁场，如地球自有磁场干扰，目前仍处在科研阶段［1］。多普勒电子胎心监护（electronic fetal monitoring，EFM）在临床广泛应用，基于EFM的无应激试验（non-stress test，NST）是一种普遍的评估胎儿宫内状态的手段，其方法为：孕妇取坐位或侧卧位20 min，由于胎儿存在睡眠周期，NST可能需要监护40 min或更长时间［2］。然而，长时连续的胎心监护能够更好的发现胎儿在子宫内的早期缺氧情况［3］。除此之外，临床上长时间使用超声多普勒技术的安全性仍然存在疑问［4］。基于此，本研究在胎儿心电（fetal electrocardiogram，FECG）提取技术的基础上，探讨胎儿心率数据的提取。

1　胎儿心电信号提取技术

近年来，基于FECG信号提取技术的Monica AN24胎儿和（或）母体心率记录仪（MonicaHealthcareLtd，Nottingham，英国）可连续24 h对母胎进行监护［5-6］。经试验，母亲腹部胎儿心电的提取技术比超声多普勒技术具有更高的准确率，由于该技术并不严格要求孕妇固定体位，其使用舒适度得到提高［7］。

胎儿心率变异是交感神经与迷走神经相互作用的结果，交感神经兴奋使心率加速，迷走神经兴奋使心率减慢，两者不断协调产生不同的瞬时胎心率，反映在监护图上即为胎儿心率变异［8］。胎儿心率变异减少被认为是胎儿宫内血管储备能力下降，存在酸中毒状态的重要指标［9］。

1.1胎心率参数

本研究中的胎心率参数分别为微小胎儿胎心变异（fetal heart rate variability，FHRV）在整体变异中所占比例（minimal variability ratio，MVR）和胎心率基线均值2个参数。

在电子胎心监护过程中，良好的数据记录质量（recording quality，RQ），对临床医生识别监护图以及系统对胎儿心率原始数据的后续处理具有十分重要的意义，定义记录质量为公式1：

根据Dawes等［10］的研究，当胎心监护数据记录质量RQ≥60%时表明数据记录成功，低于这一指标时，过多的胎儿心率信息损失易导致医生对监护图的误判。故在提取胎心率参数之前需要预处理，首先将监护仪器导出的.csv文件中数据拆分成定长为1 min的片段，再利用MATLAB软件选出数据记录质量RQ≥60%的部分。

1.2微小变异

微小变异是指振幅波动≤5次/min，是可直观定量的［1］。Pardey等［11］将1 min的心率信号分成了16段，即每段3.75 s，然后求每段信号的心率变异。本研究中也采用这种方法，在3.75 s数据内的心率值有15个（1 s内4个胎儿心率值），每段的微小FHRV为该段中胎儿心率最大值与最小值的差。胎心变异值在0≤FHRV≤5范围内时，则属于微小变异（minimal variability，MV）。微小胎心变异在整体变异中所占比例MVR定义为公式2：

式中num（MV）为微小变异个数，num（FHRV）为所有胎心变异个数。

1.3胎心率基线

胎心率基线是在10 min内胎心波动范围在5次/ min的平均胎心率，并除外加速、减速和显著变异的部分。正常胎心基线范围是110～160次/min［1］。通过将原始心率信号折叠成第1 min到第10 min、第2 min到第11 min、第3 min到第12 min等多个10 min长度的心率信号片段，并计算出每个10 min长度信号的对应基线值，则第1 min、第2 min及第3 min等每分钟都会计算出一个基线值。基线均值为选取监护时间内信号质量最好的时间段的基线平均值，选取时间为当日2∶00。

2　胎儿心电信号提取研究方法

2.1样本选择

随机选取2014年7月至2015年7月在北京大学第三医院入院的42名孕妇，孕周均为36～40+6，且单胎，胎儿无染色体异常或畸形，其中NST正常型20名，NST可疑型22名，两种类型比较无差异，具有可比性。基本信息见表1。

表1　孕妇样本选择基本信息±s）

表1　孕妇样本选择基本信息±s）

组别例数年龄孕周NST正常组2030.53±2.9838.50±1.67 NST可疑组2231.15±3.9837.68±1.46

2.2数据采集

使用Monica AN24胎儿和（或）母体心率记录仪进行胎儿心率信号记录，监护时间从当日22∶00至次日2∶00，监护期间不限制孕妇活动。粘贴在孕妇腹部的5枚一次性电极传感器可收集到孕妇心电信号和胎儿心电信号，经处理后分别得到孕妇与胎儿心率［12］。使用砂纸处理皮肤，使皮肤阻抗降至5 kΩ以下。电极片放置方式如图1所示。

图1　电极片放置示意图

2.3统计学方法

采用SPSS 20.0统计软件对所有数据进行分析，计量资料结果以均值±标准差（x-±s）表示，组间差异分析采用独立样本t检验，以P＜0.05为差异有统计学意义。

3　结果

3.1胎儿安静睡眠参数组间比较

微小变异占比MVR单位为1%，胎心率基线均值单位为bpm（beats per minute）。NST可疑组的2个参数均大于NST正常组，且两组之间比较差异具有统计学意义（t=-4.207，t=-2.185；P＜0.05）。由计算机提取的参数相比临床医生的主观判读更加具有客观性，NST可疑组的MVR比正常组多13%，基线均值比正常组高5 bpm（见表2）。

3.2胎儿心率参数与孕周的关系

正常组与可疑组的MVR在随孕周增大过程中有升高趋势，36～40孕周正常组的MVR均明显低于可疑组，微小变异比例MVR与孕周关系结果如图2所示。

基线均值随孕周变化无明显趋势，正常组的基线均值低于可疑组，基线均值与孕周关系结果如图3所示。

4　讨论

本研究利用MATLAB软件提取计算了胎儿心率微小变异比例及胎心率基线2个参数，分析NST正常组与NST可疑组的MVR与胎心率基线的组间差异及其与孕周的关系。研究发现，NST可疑组的MVR和胎心率基线均大于NST正常组，且两组之间具有显著性差异。通过SPSS 20.0统计软件绘制箱式图发现，在孕周36～40周，MVR随孕周增大有一定上升趋势。

表2　胎儿安静睡眠参数组间比较±s）

表2　胎儿安静睡眠参数组间比较±s）

组别例数微小变异占比基线均值NST正常组2028.3±10.3130.1±6.0 NST可疑组2241.9±10.6135.1±8.5 t值-4.207-2.185 P值0.0010.035

图2　微小变异比例随孕周变化示图

图3　基线均值随孕周变化示图

Van Leeuwen等［13］研究表明，随着孕周的增大，胎儿心率逐渐下降，胎儿心率变异逐渐增多，这种现象与胎儿的心血管系统及神经系统逐渐发育成熟相关。Padhye等［14］研究心率变异的频域及熵参数，发现相同孕龄的健康胎儿和早产儿相比，健康胎儿频域心率参数及熵参数高于早产儿；并且两者的频域心率变异参数随着孕周有上升趋势，反映了交感神经与副交感神经的平衡能力提高。

两组胎儿的MVR随孕周增大而增大，表明胎儿发育逐渐成熟；NST可疑组胎儿的MVR高于正常组，反映了可疑组胎儿的心血管发育状况及交感神经与副交感神经的平衡能力劣于正常组胎儿。

目前临床应用的超声多普勒监护技术具有一定的局限性。孕妇、胎儿活动影响超声多普勒技术获取的胎儿心率质量，长期监护需要频繁的更换探头位置，孕妇需长时间保持同一体位，而基于FECG技术的胎儿和（或）母体心率记录仪在一次佩戴后可连续24 h对胎儿心率进行实时监护，在减少医护人员的工作量、提高孕妇舒适度的同时，便于研究人员计算机化的对长时数据进行分析。

5　结语

本研究利用FECG技术的Monica AN24胎儿和（或）母体心率记录仪获得胎儿心率信号，并借助MATLAB软件提取分析胎儿心率微小变异比例和基线均值两个参数，而两个参数在NST正常组与可疑组之间有显著性差异。胎儿MVR随着孕周增大而有一定程度升高，且NST可疑组高于正常组。a new electrocardiographic technique［J］.Br J Obstet Gynaecol，1978，85（1）：12-17.

［1］Lange S，Van Leeuwen P，Geue D，et al.Influence of gestational age，heart rate，gender and time of day on fetal heart rate variability［J］.Med Biol Eng Comput，2005，43（3）：481-486.

［2］杨慧霞，李笑天，贺晶.电子胎心监护应用专家共识［J］.中华围产科学，2015，18（7）：486-490.

［3］Kuehnert M，Hellmeyer L，Stein W，et al. Twenty-four-hour CTG monitoring：comparison of normal pregnancies of 25-30 weeks of gestation versus 36-42 weeks of gestation［J］. Arch Gynecol Obstet，2007，275（6）：451-460.

［4］de Vries JI，Visser GH，Prechtl HF.The emergence of fetal behaviour.I.Qualitative aspects［J］.Early Hum Dev，1982，7（4）：301-322.

［5］Sato N，Hoshiai T，Ito T，et al.Successful detection of the fetal electrocardiogram waveform changes during various states of singletons［J］. Tohoku J Exp Med，2011，225（2）：89-94.

［6］Wheeler T，Murrills A，Shelley T.Measurement of the fetal heart rate during pregnancy by

［7］Cohen WR，Ommani S，Hassan S，et al.Accuracy and reliability of fetal heart rate monitoring using maternal abdominal surface electrodes［J］.Acta Obstet Gynecol Scand，2012，91（11）：1306-1313.

［8］刘立卫，张爱群，谢佳.胎心基线变异的意义［J］.临床合理用药，2014，7（9）：31.

［9］蒋宇林，边旭明，高劲松.电子胎心监护解读新进展［J］.实用妇产科杂志，2012，28（3）：163-166.

［10］Dawes GS，Houghton CR，Redman CW，et al. Pattern of the normal human fetal heart rate［J］. Br J Obstet Gynaecol，1982，89（4）：276-284.

［11］Pardey J，Moulden M，Redman CW.A computer system for the numerical analysis of nonstresstests［J］.Am J Obstet Gynecol，2002，186（5）：1095-1103.

［12］Pieri JF，Crowe JA，Hayes-Gill BR，et al.Compact long-term recorder for the transabdominalfoetal and maternal electrocardiogram［J］.Med Biol Eng，2001，39（1）：118-125.

［13］Van Leeuwen P，Cysarz D，Edelhäuser F，et al. Heart rate variability in the individual fetus［J］. Auton Neurosci，2013，178（1）：24-28.

［14］Padhye NS，Verklan M，Brazdeikis A，et al. A comparison of fetal and neonatal heart rate variability at similar post-menstrual ages［J］.Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc，2008，30：2801-2804.

Extraction and analysis of fetal heart rate parametersbased on fetal electrocardiogram/

LI Guang-fei， ZHANG Song， YANG Lin， et al// China Medical Equipment，2016，13（8）：4-7.

Objective： To analyze minimal variability ratio （MVR） and baseline based on fetal

electrocardiogram （FECG）. Methods： According to the inclusion criteria （singleton， 36-40+6

weeks）， 42 cases were enrolled in this study. Monica AN24 was used to record continuous 4 hours fetal heart rate data， extracting FHR features to compare different non-stress test （NST） types and analyzing the relationship between FHR features and gestational age（GA）. Results： NST reaction type fetuses’ MVR was 28.3% and NST suspicious type fetuses’ MVR was 41.9%. NST reaction type fetuses’ baseline was 130.1 beats per minute （bpm） and NST suspicious type fetuses’ baseline was 135.1. At the same time， there were significant differences between MVR and baseline in the two types （t=-4.207， t=-2.185； P＜0.05）. All fetuses’ MVR had an increasing trend with GA rising. Conclusion：NST suspicious type fetuses’ features were higher than NST reaction type. It can lower false positive rate and reduce unnecessary clinical intervention based on the number of subjects and suitable threshold value.

Fetal electrocardiogram； Non-stress test； Minimal variability ratio； Baseline

1672-8270（2016）08-0004-04 ［中图分类号］R318.04

A

李广飞，男，（1991- ），硕士研究生。北京工业大学生命科学与生物工程学院，研究方向：生物医学工程。

10.3969/J.ISSN.1672-8270.2016.08.002

北京市教委项目（PXM2016_014204_500079）“中小学生体育运动负荷监测与评价”

①北京工业大学生命科学与生物工程学院 北京 100124

②首都医科大学附属北京妇产医院产科 北京 100026

③北京易思医疗器械有限责任公司 北京 100152

④北京航天长峰股份有限公司 北京 100071

yanglin@bjut.edu.cn

2016-01-06