A New Approach to Extract Fetal Electrocardiogram Using Affine Combination of Adaptive Filters

自适应滤波器 仿射变换 信噪比(成像) 噪音(视频) 递归最小平方滤波器 计算机科学 滤波器(信号处理) 最小均方滤波器 模式识别(心理学) 人工智能 数学 语音识别 算法 电信 计算机视觉 图像(数学) 纯数学
作者
Xuan Yu,Xiangyu Zhang,Shuyue Stella Li,Zihan Shen,Xin Xie,Paola García,Roberto Togneri
标识
DOI:10.1109/icassp49357.2023.10095885
摘要

The detection of abnormal fetal heartbeats during pregnancy is important for monitoring the health conditions of the fetus. While adult ECG has made several advances in modern medicine, noninvasive fetal electrocardiography (FECG) remains a great challenge. In this paper, we introduce a new method based on affine combinations of adaptive filters to extract FECG signals. The affine combination of multiple filters is able to precisely fit the reference signal, and thus obtain more accurate FECGs. We proposed a method to combine the Least Mean Square (LMS) and Recursive Least Squares (RLS) filters. Our approach found that the Combined Recursive Least Squares (CRLS) filter achieves the best performance among all proposed combinations. In addition, we found that CRLS is more advantageous in extracting FECG from abdominal electrocardiograms (AECG) with a small signal-to-noise ratio (SNR). Compared with the state-of-the-art Multiple Sub-Filter Adaptive Noise Canceller (MSF-ANC) method, CRLS shows improved performance. The sensitivity, accuracy and F1 score are improved by 3.58%, 2.39% and 1.36%, respectively.
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