Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

A phonocardiographic-based fiber-optic sensor and adaptive filtering system for noninvasive continuous fetal heart rate monitoring

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F17%3A10238300" target="_blank" >RIV/61989100:27240/17:10238300 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/00216224:14110/17:00100147 RIV/65269705:_____/17:00068256

  • Výsledek na webu

    <a href="http://www.mdpi.com/1424-8220/17/4/890" target="_blank" >http://www.mdpi.com/1424-8220/17/4/890</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.3390/s17040890" target="_blank" >10.3390/s17040890</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A phonocardiographic-based fiber-optic sensor and adaptive filtering system for noninvasive continuous fetal heart rate monitoring

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper focuses on the design, realization, and verification of a novel phonocardiographic-based fiber-optic sensor and adaptive signal processing system for noninvasive continuous fetal heart rate (fHR) monitoring. Our proposed system utilizes two Mach-Zehnder interferometeric sensors. Based on the analysis of real measurement data, we developed a simplified dynamic model for the generation and distribution of heart sounds throughout the human body. Building on this signal model, we then designed, implemented, and verified our adaptive signal processing system by implementing two stochastic gradient-based algorithms: the Least Mean Square Algorithm (LMS), and the Normalized Least Mean Square (NLMS) Algorithm. With this system we were able to extract the fHR information from high quality fetal phonocardiograms (fPCGs), filtered from abdominal maternal phonocardiograms (mPCGs) by performing fPCG signal peak detection. Common signal processing methods such as linear filtering, signal subtraction, and others could not be used for this purpose as fPCG and mPCG signals share overlapping frequency spectra. The performance of the adaptive system was evaluated by using both qualitative (gynecological studies) and quantitative measures such as: Signal-to-Noise Ratio—SNR, Root Mean Square Error—RMSE, Sensitivity—S+, and Positive Predictive Value—PPV. © 2017 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.

  • Název v anglickém jazyce

    A phonocardiographic-based fiber-optic sensor and adaptive filtering system for noninvasive continuous fetal heart rate monitoring

  • Popis výsledku anglicky

    This paper focuses on the design, realization, and verification of a novel phonocardiographic-based fiber-optic sensor and adaptive signal processing system for noninvasive continuous fetal heart rate (fHR) monitoring. Our proposed system utilizes two Mach-Zehnder interferometeric sensors. Based on the analysis of real measurement data, we developed a simplified dynamic model for the generation and distribution of heart sounds throughout the human body. Building on this signal model, we then designed, implemented, and verified our adaptive signal processing system by implementing two stochastic gradient-based algorithms: the Least Mean Square Algorithm (LMS), and the Normalized Least Mean Square (NLMS) Algorithm. With this system we were able to extract the fHR information from high quality fetal phonocardiograms (fPCGs), filtered from abdominal maternal phonocardiograms (mPCGs) by performing fPCG signal peak detection. Common signal processing methods such as linear filtering, signal subtraction, and others could not be used for this purpose as fPCG and mPCG signals share overlapping frequency spectra. The performance of the adaptive system was evaluated by using both qualitative (gynecological studies) and quantitative measures such as: Signal-to-Noise Ratio—SNR, Root Mean Square Error—RMSE, Sensitivity—S+, and Positive Predictive Value—PPV. © 2017 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20201 - Electrical and electronic engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/EE2.3.20.0217" target="_blank" >EE2.3.20.0217: Rozvoj excelence vědeckovýzkumného týmu Telekomunikační techniky ve vazbě na zahraniční spolupráci</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Sensors (Switzerland)

  • ISSN

    1424-8220

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    17

  • Číslo periodika v rámci svazku

    4

  • Stát vydavatele periodika

    CH - Švýcarská konfederace

  • Počet stran výsledku

    26

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

    000400822900231

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85018467704