Metody pro měření a zpracovávání děložních kontrakcí pomocí elektrohysterografie

Abstract

Předmětem této bakalářské práce je studium měřící metody elektrohysterografie, pomocí které je monitorována elektrická aktivita dělohy, a testování vybraných metod pro zpracování EHG signálu. V úvodní části práce jsou vysvětlena důležitá témata, která jsou zásadní pro porozumění řešené problematiky jako topografie, anatomie a histologie dělohy, těhotenství a porod, dostupné techniky monitorace děložních kontrakcí, vlastnosti EHG signálu, veřejně dostupné databáze a zpracování signálu. Na signály pocházející z TPEHGT databáze byly aplikovány metody diskrétní vlnková transformace a empirická modální dekompozice. Pomocí Hilbertovy transformace byly získány obálky rozložených signálu. Ve vyhlazených obálkách signálů byly detekovány kontrakce a byla vyhodnocena celková správnost a chyba detekce kontrakcí. Na závěr byly metody mezi sebou porovnány a zhodnoceny dosažené výsledky. Použití diskrétní vlnkové transformace pro zpracování EHG signálu se jeví jako lepší. Celková správnost detekce kontrakcí v signálech rozložených pomocí diskrétní vlnkové transformace je 82 % oproti signálům rozložených pomocí empirické modální dekompozice, kde byla celková správnost detekce kontrakcí 71 %.

The subject of this bachelor thesis is the study of the measurement method of electrohysterography, which is used to monitor the electrical activity of the uterus and testing of selected methods for EHG signal processing. The introductory part of the thesis explains important topics that are essential for understanding the subject such as topography, anatomy and histology of the uterus, pregnancy and childbirth, available techniques for monitoring uterine contractions, properties of the EHG signal, publicly available databases and signal processing. Discrete wavelet transform and empirical modal decomposition methods were applied to signals from the TPEHGT database. Envelopes of the decomposed signal were obtained using the Hilbert transform. Contractions were detected in the smoothed signal envelopes and the overall accuracy and error of contraction detection were calculated. Finally, the methods were compared with each other and the results were evaluated. Using a discrete wavelet transform for EHG signal processing seems to be better option. The overall accuracy of contraction detection in signals decomposed using the discrete wavelet transform was 82 % compared to signals decomposed using empirical modal decomposition, where the overall accuracy of contraction detection was 71 %.