Automatic contraction detection using uterine electromyography

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cardoso, Filipa Esgalhado de Oliveira Gouveia
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: Batista, Arnaldo, Mouriño, Helena, Russo, Sara Filipa Marques, Palma dos Reis, Catarina R, Serrano, Fátima, Vassilenko, Valentina, Ortigueira, Manuel D.
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/114329
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spelling Automatic contraction detection using uterine electromyographyUIDB/00066/2020 UID/MAT/04561/2019 PD/BDE/150312/2019Electrohysterography (EHG) is a promising technique for pregnancy monitoring and preterm risk evaluation. It allows for uterine contraction monitoring as early as the 20th gestational week, and it is a non-invasive technique based on recording the electric signal of the uterine muscle activity from electrodes located in the abdominal surface. In this work, EHG-based contraction detection methodologies are applied using signal envelope features. Automatic contraction detection is an important step for the development of unsupervised pregnancy monitoring systems based on EHG. The exploratory methodologies include wavelet energy, Teager energy, root mean square (RMS), squared RMS, and Hilbert envelope. In this work, two main features were evaluated: contraction detection and its related delineation accuracy. The squared RMS produced the best contraction (97.15 ± 4.66%) and delineation (89.43 ± 8.10%) accuracy and the lowest false positive rate (0.63%). Despite the wavelet energy method having a contraction accuracy (92.28%) below the first-rated method, its standard deviation was the second best (6.66%). The average false positive rate ranged between 0.63% and 4.74%—a remarkably low value.Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT)CTS - Centro de Tecnologia e SistemasUNINOVA-Instituto de Desenvolvimento de Novas TecnologiasNOVA Medical School|Faculdade de Ciências Médicas (NMS|FCM)Comprehensive Health Research Centre (CHRC) - pólo NMSRUNCardoso, Filipa Esgalhado de Oliveira GouveiaBatista, ArnaldoMouriño, HelenaRusso, Sara Filipa MarquesPalma dos Reis, Catarina RSerrano, FátimaVassilenko, ValentinaOrtigueira, Manuel D.2021-03-23T23:25:56Z2020-10-092020-10-09T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/article14application/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/114329eng2076-3417PURE: 26768627https://doi.org/10.3390/app10207014info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T04:56:56Zoai:run.unl.pt:10362/114329Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:42:29.596788Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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