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申请/专利权人：重庆理工大学

摘要：本发明公开了一种基于注意力机制与CTG图像的胎儿、新生儿缺氧无创诊断系统，其中的胎儿心率信号测量模块用于测量胎儿、新生儿心率，孕妇宫缩信号测量模块用于测量孕妇宫缩信号，并将测量数据输送给数据处理模块；数据处理模块用于将接收到的FHR和UC信号转换为二维特征图像；数据处理模块的输出接脐动脉血pH值与Apgar评分推理模块；脐动脉血pH值与Apgar评分推理模块输出需要的脐动脉血pH值与Apgar评分；显示模块用于显示相关信息。本系统能够快速、准确、客观、无创地检测出新生儿的脐动脉血pH值和Apgar评分等指标参数，实现胎儿、新生儿缺氧窒息诊断，提升诊断治疗效率。

主权项：1.一种基于注意力机制与CTG图像的胎儿、新生儿缺氧无创诊断系统，其特征在于：包括数据采集控制模块、胎儿心率信号测量模块、孕妇宫缩信号测量模块、数据处理模块、脐动脉血pH值与Apgar评分推理模块和显示模块；数据采集控制模块分别与胎儿心率信号测量模块和孕妇宫缩信号测量模块连接，以控制相应模块的启动与终止，并控制相应模块将测量数据输送给数据处理模块；胎儿心率信号测量模块用于测量胎儿、新生儿心率，并将测量数据输送给数据处理模块；孕妇宫缩信号测量模块用于测量孕妇宫缩信号，并将测量数据输送给数据处理模块；数据处理模块用于将接收到的胎儿心率信号FHR和孕妇宫缩信号UC这两个一维时序信号转换为二维特征图像；数据处理模块的输出接脐动脉血pH值与Apgar评分推理模块；脐动脉血pH值与Apgar评分推理模块内置有评分推理神经网络模型，将数据处理模块的输出作为脐动脉血pH值与Apgar评分推理模块的输入输入给评分推理神经网络模型，在评分推理神经网络模型的输出端即得到需要的脐动脉血pH值与Apgar评分；显示模块与脐动脉血pH值与Apgar评分推理模块连接，用于显示脐动脉血pH值与Apgar评分推理模块输出的脐动脉血pH值与Apgar评分以及其他需要显示的信息；所述评分推理神经网络模型按如下方法训练得到：将时序CTG数据集通过数据处理模块处理得到对应的二维特征图像，然后将得到的所有二维特征图像与相应的pH值和Apgar评分标签投入预先确定的神经网络模型中，并采用RMSprop优化器和平均绝对误差损失函数训练模型，当输出满足设定条件时，即训练得到所述评分推理神经网络模型；所述时序CTG数据集由若干时序CTG数据构成，每个时序CTG数据均由胎儿心率信号FHR和孕妇宫缩信号UC组成；所述数据处理模块包括CTG特征图像转换子模块；CTG特征图像转换子模块通过执行以下步骤实现将两个一维时序信号转换为二维特征图像，设时序信号FHR和时序信号UC对应的一维时序信号为X＝[x1，x2，...，xn]，第一步：将时序信号里每个值的范围缩放到[-1,1]，公式如下 其中maxx和minx为时序信号中的最大值和最小值；第二步：将缩放后的时序信号转换到极坐标系统，时序信号中的每个数据点xi转换成夹角余弦值时间步长转换成半径r，公式如下 N是时序信号的采样点个数，ti是时间步长；第三步：根据不同点之间的角度差将长度为n的时序信号转换为大小为[n，n]的Gram矩阵，公式如下 Gram矩阵代表一张二维图像，Gram矩阵中的每个值对应着二维图像中的一个像素点；由此分别得到时序信号FHR和时序信号UC对应的一张二维图像，将时序信号FHR对应的二维图像和时序信号UC对应的二维图像合并，即得到所述二维特征图像。

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