听“心”识胎儿

    一位怀孕的“准妈妈”，如何知道胎儿是否健康？目前常规的做法是超声波多普勒检测——发射超声波信号测量，明确胎儿大小、生长速度等生长发育情况。但超声波属于高频能量信号，长时间或多次使用，对胎儿本身存在一定风险。

    在今年“挑战杯”广东省赛中，广东工业大学研究生林锦荣带领团队进行的研究项目——《基于盲分离技术的胎儿心电监护系统》，不仅能准确提取胎儿心电信号作为医生诊断依据，而且无创、安全。该项目获得“挑战杯”省赛信息技术类特等奖，顺利迈进国赛。

    “参考成人心电的广泛应用，我们关注到用心电信号作为胎儿诊断依据的这种思路。”林锦荣介绍，心电图广泛应用于成人身体健康检测，与成人心电图一样，胎儿心电中包含了许多有关胎儿生理状况的重要信息。

    “从胎儿心电信号可以判断一些新生儿疾病，比如胎儿窘迫、脐带缠绕、胎儿贫血、缺氧等紧急状况，从而尽快做出有效的补救措施。因为胎儿出现上述的情况都是十分危急的，时间一长就会造成无法挽回的结果，可能会出现有缺陷的新生儿，甚至会造成孕妇流产。”林锦荣说。

    而一旦胎儿出现异常或病变时，与心音、心动等指标相比，心电图形态的变化发生得更快也更敏感。更为关键的一点是，“我们提取胎儿心电完全无创且无时间限制，对孕妇身体也没有任何影响。”林锦荣介绍。

    既然胎儿心电能准确反映胎儿健康状况，为何长久以来不见应用于临床？林锦荣解释，“这是因为提取胎儿心电很困难。”

    提取胎儿心电的困难在于，一方面，胎儿心电信号非常微弱，很难被监测到。而另一方面，由于胎儿还在妈妈肚子里，即使采集到了，胎儿心电信号也“淹没”在妈妈的心电信号中。“混合了妈妈心电信号的胎儿心电信号，非常微弱，只有几十μV，根本没有办法用于医生的诊断。”林锦荣说。如何采集到清晰、纯粹的胎儿心电，是项目成功的关键。

    为此，团队运用“盲分离算法”，该算法可以有效地从混合信号中提取特定信号。林锦荣举例，“假如在一个大工厂里，很多人同时讲话，只要保证麦克风和录音设备足够，通过盲分离算法能听到单独的一个人的声音信号”。这一点恰好能解决胎儿心电提取难题。

    林锦荣表示，“我们就将这个算法应用到胎儿心电提取领域，其中做了一些调整，让这个算法更加适合胎儿心电提取。”这个胎儿心电监护系统包括一个信号采集仪和一套软件系统。按照算法做了机器雏形，但如何验证算法有效却难倒了林锦荣和他的团队。

    “高校特别难搞到孕妇数据，病例的样本数据更难采集。”林锦荣说，需要通过孕妇样本测试，来验证机器是否能采集到心电信号，这个算法是否有效；而确定能采集到信号后，又需要和大量的样本对比波形，得出该波形对应哪种发育状态，继而为以后的诊断提供更准确的依据。

    最后，团队和广州一所医院合作，从调研到参加“挑战杯”比赛期间，累积采集上百个案例。“最后信号的提取结果相当理想”，林锦荣说，该套设备已经通过了国家食品药品监督管理总局针对医用设备的标准。

    林锦荣有一个愿景，希望能建立一个关于胎儿心电信号的专家数据库，以后一拿到胎儿心电信号图，就能直接比对数据库分析胎儿生长状态，“医生都不用现场诊断，远程办公即可”。这样一个专家数据库，林锦荣估计，“至少需要上千例样本数据”。而就目前收集到的数据来看，仅可以作为医生诊断的辅助依据。

    目前，团队正在积极备战“挑战杯”国赛。项目已经跟广州一家企业签订产业化合作协议书，“这意味着还有后续合作，企业将把设备生产出来，让它走出实验室，走向市场。”林锦荣说。