基于腹部心电信号的非侵入性胎儿心脏生物标志物计算方法研究

本研究针对胎儿健康评估中非侵入性监测技术的需求，开发了结合四元数代数与主成分分析（Q-PCA）的算法，从腹部心电信号（AECG）中提取胎儿心电图（FECG）特征点。通过分析12名妊娠38th-42nd周孕妇数据，算法成功计算PR间期（125.1±19.8 ms，ρ=0.97）、QRS波群（73.0±4.4 ms）等关键参数，与直接胎儿心电图（DFECG）高度一致。该技术为胎儿心脏功能无创评估提供了新工具。

　　

胎儿健康监测是围产医学的核心挑战，传统超声检查虽广泛应用，但无法持续获取电生理数据。而直接胎儿心电图（DFECG）需侵入性操作，临床应用受限。非侵入性胎儿心电图（NIFECG）通过母体腹部电极采集信号，却面临母体心电（MECG）干扰大、胎儿信号微弱等技术瓶颈。如何从混杂信号中精准提取胎儿心脏电活动特征，成为提升产前诊断水平的关键科学问题。

针对这一难题，阿根廷国家科学技术研究委员会（CONICET）的Paula Romina Soria团队在《IRBM》发表研究，提出基于腹部心电信号（AECG）的胎儿心脏生物标志物计算方法。研究团队采用四元数代数结合主成分分析（Q-PCA）的创新算法，利用波兰西里西亚医科大学提供的12例妊娠38^th-42^nd周孕妇腹部多通道电生理数据（ADFECGDB数据库），通过分析心脏电向量角速度变化，实现了胎儿P波、QRS波群和T波的精准定位。

关键技术方法
研究首先通过母胎QRS复合波相对位置识别胎儿心跳，筛选相关系数>0.95且RR间期稳定的20个心跳构建平均模板（AECGT）。采用Q-PCA方法量化心电向量空间运动轨迹，确定各波形的起始/终止点。最终以DFECG为金标准验证参数准确性，统计指标包括Pearson相关系数（ρ）和显著性检验（p值）。

Abbreviations
研究明确定义了ADFECGDB（腹部与直接胎儿心电数据库）、AECGT（腹部心电模板）等关键术语，为后续分析建立标准化框架。

Database
采用ADFECGDB数据库的5分钟多通道记录，经伦理审查（批号NN-013-345/02），数据涵盖12名健康孕妇分娩期信号，排除病理状态干扰。

Results
算法处理1285个多通道心跳后，生成48个AECGT和12个DFECGT模板。QRS^?Sf相关系数≥0.98显示模板质量优异。与DFECG对比显示：PR间期测量误差仅±19.8 ms（ρ=0.97，p<2.39e-7），QRS波群持续时间检测精度达±4.4 ms（ρ=0.67），QTc间期计算偏差35.9 ms（ρ=0.79），证实方法可靠性。

Discussion
该研究突破传统NIFECG技术局限：①通过Q-PCA方法增强波形边界识别能力；②创新性采用四元数描述三维心电向量旋转；③首次实现与DFECG的定量化对比验证。特别值得注意的是，胎儿QT间期（261.1±28.5 ms）的准确获取为心律失常风险评估提供了新指标。

Study limitations
当前算法仅适用于足月健康胎儿，未验证病理状态适用性。不同电极配置的兼容性仍需优化，这为后续研究指明方向。

Conclusions
该研究建立的Q-PCA算法体系，首次实现从AECG中高精度提取胎儿PR、QRS、QT等关键参数，相关系数最高达0.97。其技术价值在于：①为胎儿心脏电生理研究提供标准化测量工具；②推动无创产前诊断技术向定量化发展；③所获生物标志物参数填补了该领域数据空白。随着技术优化，该方法有望成为胎儿心脏健康筛查的常规手段。