S'abonner

A Simple and Effective Approach for Digitization of the CTG Signals from CTG Traces - 23/05/19

Doi : 10.1016/j.irbm.2019.05.003 
Z. Cömert a, , A. Şengür b, Y. Akbulut b, Ü. Budak c, A.F. Kocamaz d, S. Güngör e
a Department of Software Engineering, Samsun University, Samsun, Turkey 
b Department of Electrical and Electronics Engineering, Technology Faculty, Firat University, Elazig, Turkey 
c Department of Electrical and Electronics Engineering, Bitlis Eren University, Bitlis, Turkey 
d Department of Computer Engineering, Inönü University, Malatya, Turkey 
e Gynecology and Obstetrics Clinic, Medical Park Hospital, Elazığ, Turkey 

Corresponding author.
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Thursday 23 May 2019
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Abstract

Objectives

Cardiotocography (CTG) is a useful tool for monitoring of the fetal heart rate (FHR) and uterine contractions (UC) during the intrauterine life. Generally, CTG is provided on a printed paper which is hard to save for future evaluations. So, digitization of CTG signals is in demand for future evaluations. A straightforward approach for digitization of the CTG signals is to apply image processing on the scanned CTG printed papers.

Material and methods

In this paper, an automatic procedure is proposed for digitization of the CTG signals. The proposed approach consists of four main stages such as pre-processing, image segmentation, signal extraction and signal calibration. The pre-processing stage covers median filtering and contrasts limited adaptive histogram equalization (CLAHE) for noise removal and contrast enhancement. Image segmentation is used to binarize the CTG images for signal determination using the Otsu's thresholding algorithm. The signal extraction is carried out by a two-stepped algorithm. The acquired CTG signals are then calibrated for obtaining the final CTG signals. We use the correlation coefficient to measure the similarity between the automatically digitized CTG signals and original signals.

Results

In experimental works, an open-access database, which contains 552 CTG recordings, is employed. The results are quite impressive. According to the obtained results, the average correlation coefficients for FHR and UC signals are 0.9715 ± 0.0168 and 0.9717 ± 0.0465, respectively.

Conclusions

The obtained results show that the proposed method is quite efficient in digitization of the CTG signals. In future works, this tool will be used to digitize the recordings belonging to the antepartum period collected from the obstetrics clinics in Medical Park Hospital in Elazığ, Turkey.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Graphical abstract

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

CTG machines print the results on traces examined visually in obstetrics clinics.
To provide an objective evaluation, digitization of CTG signals is in demand.
This study introduces a simple approach for digitization of the CTG signals.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Biomedical signal processing, Digitization of the CTG signals, Image processing, FHR and UC signals, Correlation coefficient


Plan


© 2019  AGBM. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.