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基于子宫肌电的宫缩监测系统设计*

2019-05-28乔湘云郝冬梅周希亚宋晓晓徐明洲

中国医学装备 2019年5期
关键词:上位电极仪器

安 阳 乔湘云 郝冬梅* 周希亚 邱 倩 彭 锦 宋晓晓 徐明洲

宫缩即子宫有规律的收缩,是临床上孕妇产检的重要指标,也是分娩的主要推力[1]。目前临床上常用的监测宫缩的方法是宫缩压力分娩计(tocodynamometry,TOCO)。TOCO是通过腰带固定在孕妇的腹部,使用压力传感器记录孕妇腹部的形变程度来监测宫缩,但此方法容易受到孕妇运动干扰、医生的手法和孕妇过于肥胖也会造成结果的不准确[2]。

体表子宫肌电(electrohysterogram,EHG)信号是从孕妇体表检测到的妊娠子宫的电活动,是无数个子宫平滑肌细胞单个电活动的综合表现[3]。EHG从孕妇腹部表面获取,宫缩在子宫肌电的表现形式为爆发波,爆发波的频率主要集中在0.1~1 Hz,幅值范围在0.1~1.8 mV之间[4]。有研究表明,EHG信号与宫缩强度有较好的相关性,对宫缩的敏感性和可靠性优于TOCO[5]。在分娩中,EHG信号爆发波幅值高且频发,与子宫内压的大幅变化以及疼痛感有关,其能较准确地反应宫内压的变化,因此EHG信号可用于预测早产和监测宫缩。

多年来,国内外学者提出了多种信号处理技术,提取EHG信号的线性、非线性的传播特性,以识别宫缩预测早产,而对于采集仪器无研究[6-8]。多数研究采集EHG信号的仪器是生理信号测量仪,如冰岛雷克雅未克大学使用16导生理信号记录仪(Embla A10,Medcare,Broomfield,CO,USA)[9];荷兰研究人员使用Refa多通道放大器(TMS International,Enschede,The Netherlands)[10];波兰比亚韦斯托克大学用数字神经电系统(Neuron-Spectrum 5,Neurosoft Ltd,Russia)等来记录EHG信号[11]。然而,采集记录仪器均存在着仪器体积较大,不宜携带,更不普遍适用的问题[12-14]。EHG信号、TOCO信号和孕妇自我感知分别代表了子宫收缩的电传导、机械传导和神经传导,然而目前为止,尚无一台仪器可以同时记录3种信号,更无法基于EHG信号、TOCO信号和打标信号3种信号进行宫缩的准确识别和预测早产。为此,本研究旨在开发一款低功耗、高分辨率以及便携式多通道仪器,用于临床记录EHG信号、TOCO信号和孕妇自我感知宫缩打标信号,通过实际的临床数据验证子宫肌电记录仪器采集低幅值EHG信号的准确性,为将来仪器的临床应用打下基础。

1 宫缩监测系统设计

EHG信号记录系统主要包括电极和压力传感器、信号采集模块、基于微控制器单元(microcontroller unit,MCU)的下位机固件开发以及上位机采集界面的设计。选择八导联的方式获取孕妇腹部表面的EHG信号,使用TOCO记录孕妇腹部的形变程度,同时设计打标按键,当孕妇感知有宫缩时用于手动记录。将采集到的信号在单片机部分进行整合和发送,当缓存数据包满后,以蓝牙的方式发送数据。上位机的应用软件完成数据的接收、显示和存储。仪器整体设计如图1所示。

图1 子宫肌电宫缩监测系统设计框图

1.1 电极配置

为了获得较为全面的孕妇EHG信号,仪器设计电极的位置涵盖整个子宫。电极配置如图2所示。

图2 子宫肌电宫缩监测系统电极配置图

将电极1~4放置在子宫底的位置,其中电极1和电极4分别为子宫角的位置;电极5、6放置在子宫体的位置;电极7、8放置在子宫颈的位置。参考电极和地电极放置在左右髂骨位置。

1.2 信号采集模块

EHG信号和TOCO信号均从孕妇腹部表面获取。EHG电极1~8采集的是腹部表面的EHG信号,信号在获取之后通过简单的滤波器以去除高频信号,滤波后的信号进24-bit模拟数字转换器(analog digital converter,ADC)进行模数转换。通过串行外围设备接口(serial peripheral interface,SPI)将数字信号发送至MCU。TOCO信号通过MCU自带的ADC模块(12-bit)进行模数转换。设置中断,当孕妇感知有宫缩信号时,按下打标的按键,记录打标信号。EHG信号、TOCO信号和打标信号在MCU中整和打包,通过蓝牙模块发送到上位机。系统使用3.7 V锂电池供电,且电量信息同时被MCU采集发送至上位机。信号采集模块设计如图3所示。

图3 子宫肌电宫缩监测系统采集模块图

1.3 系统软件开发

软件开发主要包括控制下位机的固件设计,以及上位机应用程序的设计。下位机程序完成对MCU的控制,主要实现了设备的初始化、数据的传输及蓝牙的通讯等功能。下位机流程:①系统初始化,包括MCU的初始化,ADC的寄存器配置,时钟配置等;②蓝牙模块开始工作,等待上位机软件发送命令,当判断接收到的命令是开始命令时,ADC工作,进行EHG信号的数据采集和转换,待数据转换完成后,在MCU中读取转换结果,同时采集电池电量信息和TOCO数据;③打包和发送,所有数据统一打包和发送,当蓝牙模块收到上位机软件发送的停止命令时,芯片停止工作,数据采集停止,其流程如图4所示。

图4 子宫肌电宫缩监测系统下位机流程图

上位机软件的开发基于Visual studio 2015开发环境,该应用实现了对下位机的控制,数据的采集,显示和存储,其程序流程如图5所示。

图5 子宫肌电宫缩监测系统上位机程序流程图

1.4 仪器性能测试

本研究研发了一款小型、无线传输、低噪声以及高精度的子宫肌电采集仪器如图6(a)所示。而图6(b)是在临床上记录的临产孕妇的宫缩信号,信号长度为15 min。在实验室范围内对仪器的技术指标进行了测试,测试结果显示:①带宽为0~65 Hz;②噪声为1 μV;③蓝牙传输的有效距离,在空旷的环境下10 m;④电池供电为3.7 V;⑤有效工作时长>24 h;⑥功耗为20 mW(如图6所示)。

图6 仪器实物及记录信号示图

2 宫缩监测系统测试

2.1 研究资料

选取北京协和医院20名健康孕妇,平均年龄(33.2±3.4)岁,孕周38~41周。本研究经北京协和医院地方伦理委员会批准,在孕妇知情研究的目的、方法、益处以及潜在风险后签署同意书。

2.2 研究方案

(1)EHG信号记录。孕妇取侧卧的方式,不间断的测试30 min。仪器采样频率为250 Hz,电极位置按照图2放置,TOCO绑在孕妇腹部,当孕妇感知有宫缩时按下打标按键。

(2)EHG信号预处理。对采集到的EHG信号进行低通滤波和中值滤波以去除高频信号和基线漂移[15]。低通滤波器的截止频率设置为3 Hz。

(3)特征值提取。对20名孕妇进行宫缩和非宫缩片段的截取,共计截取40个宫缩片段和40个非宫缩片段。根据孕妇的EHG信号预处理结果,对比TOCO信号和孕妇打标信号,判定三者一致时即为宫缩,从EHG信号中截取40 s的宫缩信号,40 s的非宫缩信号如图7所示。

图7 宫缩与非宫缩截取示例图

2.3 验证EHG信号指标

分别对截取的宫缩和非宫缩的时域、频域和非线性特性进行分析。其中功率谱(power spectral density,PSD)[16]用来描述宫缩信号和非宫缩信号的频段;均方根(root mean square,RMS)用来评估宫缩和非宫缩之间幅值的差异;峰值频率(peakfrequency,PF)与中值频率(median frequency,MDF)用来判断频域范围内宫缩与非宫缩的差异,其中PF是指一段时间内出现最大功率的频率,MDF是一个时期内总功率达到50%对应的频率;样本熵(sample entropy,SamEn)用于评估生理时间序列信号的复杂性[17]。分别提取20个宫缩和20个非宫缩片段的特征值,采用SPSS 24软件进行单因素方差分析,评估每组特征值的分析结果。

表1 宫缩与非宫缩特征值对比(x-±s)

3 宫缩监测系统测试结果

3.1 信号分析

(1)仪器采集的TOCO信号和EHG信号的宫缩有很好的一致性,在测试记录的18 min内,可以明显的看出有6次爆发波,爆发波的次数与临床分娩时认为的规律宫缩的次数一致。经过预处理的有规律宫缩的某一临产孕妇的结果如图8所示。

图8 临产状态下的TOCO和EHG信号

(2)非临产孕妇无宫缩情况下收集的TOCO信号和EHG信号,TOCO和EHG信号无明显的幅值变化,且无明显的爆发波(如图9所示)。

3.2 宫缩功率谱计算

除对采集的单个EHG信号进行分析外,还对宫缩和非宫缩的特征值进行计算。宫缩与非宫缩EHG信号的功率谱分析,宫缩信号的能量主要集中在0~0.7 Hz内,且宫缩信号的能量明显大于非宫缩信号(如图10所示)。

图9 非临产状态下的TOCO和EHG信号

图10 宫缩与非宫缩功率谱计算曲线

宫缩的RMS与非宫缩相比有显著性差异,且宫缩的幅值明显大于非宫缩。PF和SamEn在宫缩与非宫缩之间也有显著性差异,但宫缩与非宫缩的MDF暂时未发现有明显的差异,见表1。

4 讨论

子宫收缩是妊娠期和分娩期的重要诊断方法,其反映了子宫活动,对评估分娩的进程至关重要。本研究开发的一种表面子宫肌电信号的动态采集系统,可以同时记录子宫的电活动、机械活动和母体自我感知情况。仪器具有小型、便携、低功耗和无线传输等优点,可实现临床和家庭中对宫缩的长期监测。

子宫肌电宫缩监测的记录系统,结合了EHG信号、TOCO信号和孕妇打标,可以更准确地记录和识别宫缩。在临产和未临产的情况下,EHG信号和TOCO信号有明显差异。而在确定宫缩出现和记录宫缩持续时间,由EHG信号产生的爆发波与采集到的子宫的机械活动一样的准确可靠。目前研究已经证明,EHG信号能够提供有关子宫肌层电活动变化的有用信息,且EHG信号产生的爆发波比起用TOCO采集到的压力信号更准确的反映出子宫活动,并且更容易评估[15]。因此,本研究开发的EHG记录系统具有很好的应用前景。

本研究计算了EHG信号的特征值,为日后预测早产的算法研究提供了可能。PSD分析结果表明,EHG信号频率组成主要在0~0.7 Hz之间。该信号集中在此频段是与子宫活动的传播有关,反映了子宫在分娩中协调性的增强[19]。随着分娩的临近,由于子宫肌层活动的增加,EHG信号振幅增加,宫缩信号的RMS幅值明显大于非收缩,此结果与先前的研究一致[3]。宫缩的PF明显小于非收缩,这也是最能预测真实分娩的因素[2]。SamEn测量了有限长度时间序列的不规则性,时间序列越不可预测,其SamEn越高。宫缩期的SamEn比非宫缩期小,表明宫缩的规则性更强,尤其是对于即将分娩的EHG信号,有更规律的爆发波,符合临床经验,SamEn也是区分足月分娩和早产的重要特征[6]。

目前,宫缩爆发期是由研究者主动确定,将来会进一步开发自动识别和分析宫缩的程序,从而实时的提供宫缩的强度、持续时间和频率等参数。

5 结语

本研究开发的可同步记录EHG信号、TOCO信号和打标信号的子宫肌电记录系统,该系统为研究机械传导、电传导和神经传导机制提供了一种有效的方法,有助于准确识别子宫收缩,同时也可用于子宫收缩的长期监测和早产的预测。

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