Wissenschaft

Nemo Healthcare

Mehr als zehn Jahre Forschung
und Entwicklung

Wenn man sich für sichere Entbindungen und gesunde Kinder einsetzt, will man sich auf das Monitoring-System verlassen können, das die Gesundheit der Mutter und des ungeborenen Kindes überwacht. Dabei ist es auch wichtig, dass Mutter und Kind Komfort geboten wird. Bislang gibt es nur wenige Techniken, die zuverlässig und zugleich komfortabel sind.

 

Derzeit wird unsere drahtlose, nicht-invasive, benutzerfreundliche Lösung in Krankenhäusern in Deutschland, Österreich, Belgien und den Niederlanden eingesetzt. Der Geburt des Nemo Fetal Monitoring Systems gingen mehr als zehn Jahre Forschung und Entwicklung voraus. 

Herkömmliche Techniken

In fast allen Krankenhäusern der Industrieländer basiert die fetale Überwachung auf der Kardiotokographie (CTG), einer gleichzeitigen Aufzeichnung der fetalen Herzfrequenz und der Uterusaktivität. Die CTG kann auf zwei Arten durchgeführt werden: invasiv und nicht-invasiv. Zu den invasiven Techniken gehören eine fetale Schädel-Elektrode und ein intrauteriner Druckkatheter, während Doppler-Ultraschall und Tokodynamometrie nicht-invasive Techniken sind.

Invasive Techniken

Die invasiven Techniken liefern zuverlässige Informationen über die fetale Herzfrequenz und/oder die Gebärmutteraktivität. Leider sind diese Techniken aber auch mit Risiken (Infektion, Trauma) verbunden. Da dabei die Hautschichten durchdrungen werden müssen, werden sie nur während der Entbindung angewendet.


Nicht-invasive Techniken

Die nicht-invasiven Technologien sind sicher und können nicht nur während der Entbindung, sondern auch während der Schwangerschaft eingesetzt werden. Veränderungen in der Körperhaltung der Schwangeren, die Bewegungen des Fetus und Muskelaktivität erschweren jedoch die Erfassung von Signalen guter Qualität. Außerdem ist die Leistungsfähigkeit dieser Techniken bei Patientinnen mit einem etwas höheren BMI geringer [1,2].

Geringer prädiktiver Wert der CTG

Selbst wenn die CTG sicher und zuverlässig durchgeführt wird, ist die Interpretation durch das medizinische Personal schwierig, sind die Unterschiede zwischen den einzelnen Untersuchern groß und inkonsistent [3] und ist der positive prädiktive Wert hinsichtlich eines schlechten Ergebnisses für den Fetus gering [4].

Mit anderen Worten: In vielen Situationen bedeutet ein suboptimales Kardiotokogramm nicht, dass der Fetus gefährdet ist. Im Falle einer zweifelhaften Diagnose müssen Geburtshelfer auf zusätzliche Methoden zurückgreifen, wie beispielsweise eine Blutentnahme beim Fetus oder die Analyse von ST-Streckenveränderungen im fetalen EKG. Beides sind invasive Methoden, bei denen es zu Komplikationen kommen kann.

Nicht-invasive Elektrophysiologie

Eine alternative Möglichkeit, Informationen über Fetus und Gebärmutter zu erhalten, ist die nicht-invasive Elektrophysiologie. Das fetale Herz und die Gebärmutter bestehen beide hauptsächlich aus Muskelgewebe. Muskeln kontrahieren unter dem Einfluss eines elektrischen Reizes (Aktionspotenzial), der sich über den Muskel ausbreitet. Dieser sich ausbreitende elektrische Reiz kann mit Oberflächenelektroden auf der Haut gemessen werden.


Durch das Anbringen von Elektroden auf dem Bauch der Schwangeren kann die elektrische Aktivität des fetalen Herzens und der Uterusmuskulatur gemessen werden. Leider messen diese Elektroden aber auch die elektrischen Felder anderer Quellen, wie des mütterlichen Herzens, der Bauchmuskulatur (insbesondere während des aktiven Pressens in der zweiten Phase der Wehen) und sogar des allgegenwärtigen Stromnetzes.


Die nachfolgende Abbildung zeigt eine typische nicht-invasive elektrophysiologische Aufzeichnung bei einer schwangeren Frau. Das Hauptproblem bei der nicht-invasiven Elektrophysiologie für die fetale Überwachung ist die Trennung der Signale. Die vom fetalen Herzen und der Uterusmuskulatur stammenden Signale müssen von denen aller anderen störenden elektrischen Quellen getrennt werden. Dabei wird die Elektrophysiologie der Muskulatur des fetalen Herzens mithilfe von elektrophysiologischen Informationen aus der Gebärmutter, Elektrohysterographie genannt, und der fetalen Elektrokardiographie beschrieben.

Elektrohysterographie

Die Elektrohysterographie (EHG) ist eine vielversprechende nicht-invasive Technik, die die elektrische Aktivität der Gebärmutter über Kontaktelektroden am Bauch der Mutter misst [5]. Diese weist eine gute Korrelation mit der Messung des intrauterinen Drucks auf. Um das EHG-Signal so umzuwandeln, dass es den intrauterinen Druckkurven entspricht, sind Signalverarbeitungsmethoden erforderlich. 


In den meisten Studien können diese Signalverarbeitungsmethoden nur offline angewendet werden. Das heißt, dass zunächst Daten einer Patientin gesammelt und anschließend verarbeitet werden, um ein Kardiotokogramm zu erhalten. Oder sie werden mit einer erheblichen Verzögerung zwischen Eingabe und Ausgabe verarbeitet. Bei der CTG-Interpretation wird die fetale Herzfrequenz in Abhängigkeit von der Gebärmutteraktivität beurteilt, was bedeutet, dass die EHG in Echtzeit und ohne wesentliche Verzögerung verarbeitet werden muss.


Unsere Experten haben bahnbrechende Signalverarbeitungsmethoden entwickelt, um EHG-Signale in Echtzeit und so zu verarbeiten, dass sie für die CTG-Interpretation verwendet werden können. Diese Methoden werden derzeit in das Nemo Fetal Monitoring System integriert.


Die Leistungsfähigkeit dieser Methoden wurde ausgiebig mit der der externen Tokodynamometrie verglichen, insbesondere in Bezug auf den mütterlichen BMI. Diese Beurteilungen zeigen, dass unsere Methode im Vergleich zum intrauterinen Druck als Goldstandard eine Sensitivität von 89,5 % (im Vergleich zu 65,3 % für die Tokodynamometrie) in einer Gruppe von 48 Frauen während der Wehen aufweist [1].


Die Sensitivität ist hier definiert als die Anzahl der positiven Kontraktionen, die mit einem gleichzeitig verwendeten intrauterinen Druckkatheter beobachtet werden. Kontraktionen galten als echt positiv, wenn der Spitzenwert innerhalb von 30 Sekunden nach dem Spitzenwert des intrauterinen Drucksignals lag.


Bei der EHG-basierten Methode wurde die Sensitivität nicht durch den BMI beeinflusst: bei den 33 nicht adipösen Frauen (d. h. BMI < 30 kg/m2 vor der Schwangerschaft) lag die Sensitivität bei 90,0 % und bei den 15 adipösen Frauen (BMI ≥ 30 kg/m2) bei 88,4 %. Bei der externen Tokodynamometrie lag diese Sensitivität bei 73,0 % bzw. 45,8 %, wobei die Leistung bei hohem BMI deutlich schlechter war [1]. Andere Studien haben ebenfalls gezeigt, dass die EHG dem Tokodynamometer überlegen ist [9-12].


Die folgende Abbildung zeigt das Beispiel einer Aufzeichnung in der Bewertungsstudie. Die Diagramme zeigen von oben nach unten: fetale Herzfrequenz, intrauteriner Druck, EHG, Tokodynamometrie. In dieser Abbildung sind die Uteruskontraktionen bei der EHG deutlicher zu erkennen als bei der Tokodynamometrie. Es ist zu beachten, dass Wiedergabe in diesen Diagrammen mit 2 cm pro Minute erfolgt.

Fetale Elektrokardiographie

Im Allgemeinen wird die fetale Herzfrequenz nicht-invasiv mit Doppler-Ultraschall gemessen. Bei geringer Signalqualität während der Entbindung müssen Geburtshelfer und Gynäkologen oft auf die invasive fetale Kopfhautelektrode umsteigen. Diese liefert ein qualitativ hochwertiges Signal auf Basis des fetalen Elektrokardiogramms (fEKG).

Eine nicht-invasive Alternative ist die Messung des fEKG, bei der Elektroden am Bauch der Mutter angebracht werden [13]. Dieses fEKG ist das elektrophysiologische Signal, das vom fetalen Herzen bei jeder Herzkontraktion erzeugt wird. Diese Methode ermöglicht zuverlässige Messungen der fetalen Herzfrequenz und kann auch pränatal eingesetzt werden.


Die geringe Invasivität des abdominal gemessenen fEKG hat den Nachteil eines geringeren Signal-Rausch-Verhältnisses (SRV) [14]. Wie bereits erwähnt, wird das abdominal gemessene fEKG durch elektrische Störungen wie das mütterliche EKG (MEKG), Muskelaktivität, Netzinterferenzen und Messrauschen verunreinigt. Außerdem ist die Haut des Fetus zwischen der 28. und 32. Schwangerschaftswoche von einer isolierenden Schicht (der Vernix caseosa) bedeckt, die die Amplitude verringert und die Form des abdominal gemessenen fEKG beeinflusst [15].

Abdominale fEKG-Aufzeichnungen wurden in den letzten Jahren eingehend untersucht. Die meisten Studien konzentrierten sich dabei auf die Unterdrückung des MEKG, der dominierenden Störung [13, 16-21]. Es wurden verschiedene Algorithmen zur Unterdrückung des MEKG vorgestellt, wie beispielsweise Abzug des mütterlichen Musters [13, 16, 17], adaptive Filterung [18, 19], blinde Quellentrennung (BSS) [20-22] oder eine Kombination verschiedener Algorithmen [23-25]. Eine umfassende Übersicht ist in[14] oder [26] zu finden.

Um die fetale Herzfrequenz zu bestimmen, müssen die fetalen QRS-Komplexe erkannt werden. Diese QRS-Komplexe spiegeln die elektrische Aktivität der an der Kontraktion der Herzkammern beteiligten Herzmuskulatur wider. Doch selbst nach einer MEKG-Unterdrückung ist das SRV des abdominal gemessenen fEKG im Allgemeinen immer noch zu niedrig für eine zuverlässige fetale QRS-Erkennung. Neben dem niedrigen SRV sind die Position und die Ausrichtung des Fetus im Bauchraum im Voraus nicht bekannt und können sich während einer Aufzeichnung ändern. Daher wird das abdominale fEKG in der Regel mit einer Reihe von Elektroden durchgeführt, die über den Bauch verteilt sind [27].


Das SRV und die Wellenform des fEKG in jedem Kanal hängen von der Position und Ausrichtung des Fetus ab. Folglich können Bewegungen des Fetus relativ zu den abdominalen Elektroden Schwankungen im SRV und der fEKG-Wellenform eines bestimmten Kanals verursachen [28]. Kurzum lässt sich sagen, dass das niedrige SRV und die nicht-stationäre Natur des abdominal gemessenen fEKG die fetale QRS-Erkennung erschweren können.

Die Experten von Nemo Healthcare haben patentierte Methoden entwickelt, um das MEKG und andere Störungen zu unterdrücken und fetale QRS-Komplexe zu erkennen, um eine zuverlässige Wiedergabe der fetalen Herzfrequenz zu erhalten. Und das auch unter nicht-stationären Bedingungen mit niedrigem SRV. Diese Methoden wurden in einer wissenschaftlichen Studie in verschiedenen Krankenhäusern evaluiert, bei der eine fetale Kopfhautelektrode und das Nemo Fetal Monitoring System gleichzeitig bei einer Gruppe von 110 Patientinnen eingesetzt wurden. Diese Studie (Veröffentlichung 2019) zeigte, dass mit den Methoden von Nemo Healthcare und der Herzfrequenz der fetalen Kopfhautelektrode als Referenz eine Zuverlässigkeit von 86,8 % und eine Genauigkeit von -1,46 Herzschlägen pro Minute (bpm) erreicht wurden. Die Zuverlässigkeit ist in diesem Fall der prozentuale Anteil der fetalen Herzschläge, die innerhalb einer Spanne von zehn Schlägen um die mit der fetalen Kopfhautelektrode gemessene fetale Herzfrequenz herum identifiziert werden. Aus der Literatur ist bekannt, dass die Leistung des Doppler-Ultraschalls mit einer Zuverlässigkeit von 62 %-73 % wesentlich geringer ist. Dabei wird die Zuverlässigkeit als die relative Anzahl der Herzschläge, die innerhalb einer Spanne von 10 % der mit der fetalen Kopfhautelektrode gemessenen fetalen Herzfrequenz liegen, definiert. Im Allgemeinen entspricht dies einem Spielraum von etwa 14 bpm [29, 30].

Die folgende Abbildung zeigt die gleichzeitige Aufzeichnung der fetalen Herzfrequenz mit dem Nemo Fetal Monitoring System und mit einer fetalen Kopfhautelektrode. Die blaue Linie stellt die mit der fetalen Kopfhautelektrode gemessene Herzfrequenz dar und die rote Linie die mit dem Nemo Fetal Monitoring System gemessene Herzfrequenz.

Die zur Unterdrückung des MEKG verwendeten Signalverarbeitungsverfahren bestimmen genau die mütterliche Herzfrequenz. Dadurch kann das Nemo Fetal Monitoring System eine Verwechslung zwischen mütterlicher und fetaler Herzfrequenz vermeiden. Dieses Problem kann auftreten, wenn der fetale Herzrhythmus mit einer auf Doppler-Ultraschall basierenden Überwachungstechnologie gemessen wird [31].

Weitere Möglichkeiten der Elektrophysiologie

Wie bereits erwähnt, ist eine korrekte Interpretation des Gesundheitszustands des Fetus ohne ergänzende diagnostische Maßnahmen wie die Entnahme fetaler Blutproben nicht immer möglich. Nicht einmal im Falle eines zuverlässigen Kardiotokogramms.

Die elektrophysiologischen Messungen, die mit dem Nemo Fetal Monitoring System durchgeführt werden, bieten reichlich Gelegenheit, weitere ergänzende diagnostische Messungen zu entwickeln.

So enthält das Elektrodenpflaster des Nemo Fetal Monitoring Systems mehrere Elektroden. Theoretisch ermöglichen diese Elektroden die Messung der Leitungsgeschwindigkeit in der EHG, die Berichten zufolge mit der Zeit bis zur Geburt zusammenhängt. Dies könnte die Möglichkeit bieten, zwischen Braxton-Hicks-Kontraktionen und einer Gebärmutteraktivität, die tatsächlich zu einer Eröffnung führt, zu unterscheiden. Dadurch ließe sich das Risiko einer Frühgeburt besser einschätzen.

Das Nemo Fetal Monitoring System liefert zuverlässigere Informationen über die fetale Herzfrequenz als Doppler-Ultraschall. Ein Großteil der aktuellen wissenschaftlichen Forschung konzentriert sich auf die quantitative Analyse der fetalen Herzfrequenzvariabilität zur Vorhersage fetaler Hypoxie [32-34] oder intrauteriner Wachstumsrestriktion [35].

Da die mit dem Nemo Fetal Monitoring System gemessene fetale Herzfrequenz auf dem fEKG basiert, könnte auch die fEKG-Wellenform ermittelt und analysiert werden. Es ist bekannt, dass sich die fetale ST-Strecke unter dem Einfluss von Sauerstoffmangel verändert [36]. So könnte eine nicht-invasive Analyse der fetalen ST-Strecke oder eines anderen Intervalls oder einer anderen Strecke des fEKG möglich sein.

Darüber hinaus kann das mit dem Nemo Fetal Monitoring System erstellte Mehrkanal-fEKG zum Screening auf angeborene Herzfehler verwendet werden. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für verschiedene fEKG-Wellenmuster, die mit dem Nemo Fetal Monitoring System in einer Entwicklungsumgebung aufgezeichnet wurden. Hier wurde jedes fEKG mit einer anderen Elektrode aufgezeichnet, was das unterschiedliche Muster erklärt. Diese fEKGs wurden an zwei Stellen des mütterlichen Bauchs für denselben Fetus zur gleichen Zeit aufgezeichnet.

Quellenverzeichnis
  1. Vlemminx MWC, Thijssen KMJ, Bajlekov GI, Dieleman JP, Van Der Hout-Van Der Jagt MB, Oei SG. Electrohysterography for uterine monitoring during term labour compared to external tocodynamometry and intra-uterine pressure catheter. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. August 2017; 215: 197-205.
     

  2. Cohen WR, Hayes-Gill B. Influence of maternal body mass index on accuracy and reliability of external fetal monitoring techniques. Acta Obstet Gynecol Scand. Juni 2014; 93 (6): 590-5.
     

  3. Schiermeier S, Westhof G, Leven A, Hatzmann H, Reinhard J. Intra- interobserver variability of intrapartum cardiotocography: A multicenter study comparing the FIGO classification with computer analysis software. Gynecol Obstet Invest. 2011; 72 (3): 169-73.
     

  4. Alfirevic Z, Devane D, Gyte GM, Cuthbert A. Continuous cardiotocography (CTG) as a form of electronic fetal monitoring (EFM) for fetal assessment during labour. Cochrane Pregnancy and Childbirth Group, Ed. Cochrane Database Syst Rev [Internet]. 3. Februar 2017 [abgerufen am 24. Oktober 2018]; URL: http://doi.wiley.com/10.1002/14651858.CD006066.pub3
     

  5. Euliano TY, Nguyen MT, Marossero D, Edwards RK. Monitoring contractions in obese parturients: Electrohysterography compared with traditional monitoring. Obstet Gynecol. Mai 2007; 109 (5): 1136-40.
     

  6. Horoba K, Jezewski J, Wrobel J, Graczyk S. Algorithm for detection of uterine contractions from electrohysterogram. In: 2001 Konferenzprotokolle der 23. jährlichen internationalen Konferenz der IEEE Engineering in Medicine and Biology Society [Internet]. Istanbul, Türkei: IEEE; 2001 [abgerufen am 24. Oktober 2018]. S. 2161-4. URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/1017198/
     

  7. Rabotti C, Mischi M, van Laar JOEH, Oei GS, Bergmans JWM. Estimation of internal uterine pressure by joint amplitude and frequency analysis of electrohysterographic signals. Physiol Meas. Juli 2008; 29 (7): 829-41.
     

  8. Leman H, Marque C, Gondry J. Use of the electrohysterogram signal for characterization of contractions during pregnancy. IEEE Trans Biomed Eng. Oktober 1999; 46 (10): 1222-9.
     

  9. Euliano TY, Nguyen MT, Darmanjian S, McGorray SP, Euliano N, Onkala A, et al. Monitoring uterine activity during labor: A comparison of 3 methods. Am J Obstet Gynecol. Januar 2013; 208 (1): 66.e1-6.
     

  10. Hayes-Gill B, Hassan S, Mirza FG, Ommani S, Himsworth J, Solomon M, et al. Accuracy and reliability of uterine contraction identification using abdominal surface electrodes. Clin Med Insights Womens Health. Januar 2012; 5: CMWH.S10444.
     

  11. Hadar E, Biron-Shental T, Gavish O, Raban O, Yogev Y. A comparison between electrical uterine monitor, tocodynamometer and intra uterine pressure catheter for uterine activity in labor. J Matern-Fetal Neonatal Med Off J Eur Assoc Perinat Med Fed Asia Ocean Perinat Soc Int Soc Perinat Obstet. August 2015; 28 (12): 1367-74.
     

  12. Euliano TY, Nguyen MT, Darmanjian S, Busowski JD, Euliano N, Gregg AR. Monitoring uterine activity during labor: Clinician interpretation of electrohysterography versus intrauterine pressure catheter and tocodynamometry. Am J Perinatol. 2016; 33 (9): 831-8. 
     

  13. Cerutti S, Baselli G, Civardi S, Ferrazzi E, Marconi AM, Pagani M, et al. Variability analysis of fetal heart rate signals as obtained from abdominal electrocardiographic recordings. J Perinat Med. 1986; 14 (6): 445-52. 
     

  14. Sameni R, Clifford GD. A review of fetal ECG signal processing; issues and promising directions. Open Pacing Electrophysiol Ther J. 1. Januar 2010; 3: 4-20. 
     

  15. Oostendorp TF, van Oosterom A, Jongsma HW. The effect of changes in the conductive medium on the fetal ECG throughout gestation. Clin Phys Physiol Meas Off J Hosp Phys Assoc Dtsch Ges Med Phys Eur Fed Organ Med Phys. 1989; 10 Beil. B: 11-20. 
     

  16. Ungureanu M, Bergmans JWM, Oei SG, Strungaru R. Fetal ECG extraction during labor using an adaptive maternal beat subtraction technique. Biomed Tech (Berl). Februar2007; 52 (1): 56-60. 
     

  17. Vullings R, Peters CHL, Sluijter RJ, Mischi M, Oei SG, Bergmans JWM. Dynamic segmentation and linear prediction for maternal ECG removal in antenatal abdominal recordings. Physiol Meas. 1. März 2009; 30 (3): 291-307. 
     

  18. Widrow B, Glover JR, McCool JM, Kaunitz J, Williams CS, Hearn RH, et al. Adaptive noise cancelling: Principles and applications. Proc IEEE. 1975; 63 (12): 1692-716. 
     

  19. Sameni R. 2008). Extraction of Fetal Cardiac Signals From An Array of Maternal Abdominal Recordings. Ph.D. thesis, Sharif University of Technology – Institut National Polytechnique de Grenoble.
     

  20. Kanjilal PP, Palit S, Saha G. Fetal ECG extraction from single-channel maternal ECG using singular value decomposition. IEEE Trans Biomed Eng. Januar 1997; 44 (1): 51-9.
     

  21. De Lathauwer L, De Moor B, Vandewalle J. Fetal electrocardiogram extraction by blind source subspace separation. IEEE Trans Biomed Eng. Mai 2000; 47 (5): 567-72. 
     

  22. Andreotti F, Riedl M, Himmelsbach T, Wedekind D, Wessel N, Stepan H, et al. Robust fetal ECG extraction and detection from abdominal leads. Physiol Meas. August 2014; 35 (8): 1551-67.
     

  23. Varanini M, Tartarisco G, Billeci L, Macerata A, Pioggia G, Balocchi R. An efficient unsupervised fetal QRS complex detection from abdominal maternal ECG. Physiol Meas. August 2014; 35 (8): 1607-19. 
     

  24. Behar J, Oster J, Clifford GD. Combining and benchmarking methods of foetal ECG extraction without maternal or scalp electrode data. Physiol Meas. August 2014; 35 (8): 1569-89. 
     

  25. Lipponen JA, Tarvainen MP. Principal component model for maternal ECG extraction in fetal QRS detection. Physiol Meas. August 2014; 35 (8): 1637-48. 
     

  26. Behar J, Oster J, Clifford GD. Combining and benchmarking methods of foetal ECG extraction without maternal or scalp electrode data. Physiol Meas. August 2014; 35 (8): 1569-89. 
     

  27. Rooijakkers MJ, Song S, Rabotti C, Oei SG, Bergmans JWM, Cantatore E, et al. Influence of electrode placement on signal quality for ambulatory pregnancy monitoring. Comput Math Methods Med. 2014; 2014: 960980.
     

  28. Vullings R, Mischi M, Oei SG, Bergmans JWM. Novel Bayesian vectorcardiographic loop alignment for improved monitoring of ECG and fetal movement. IEEE Trans Biomed Eng. Juni 2013; 60 (6): 1580-8. 
     

  29. Euliano TY, Darmanjian S, Nguyen MT, Busowski JD, Euliano N, Gregg AR. Monitoring fetal heart rate during labor: A comparison of three methods. J Pregnancy. 2017; 2017: 1-5. 
     

  30. Cohen WR, Ommani S, Hassan S, Mirza FG, Solomon M, Brown R, et al. Accuracy and reliability of fetal heart rate monitoring using maternal abdominal surface electrodes: Maternal surface electrode fetal monitoring. Acta Obstet Gynecol Scand. November 2012; 91(11):1306-13. 
     

  31. Neilson DR, Freeman RK, Mangan S. Signal ambiguity resulting in unexpected outcome with external fetal heart rate monitoring. Am J Obstet Gynecol. Juni 2008; 198 (6): 717-24. 
     

  32. Georgieva A, Redman CWG, Papageorghiou AT. Computerized data-driven interpretation of the intrapartum cardiotocogram: a cohort study. Acta Obstet Gynecol Scand. Juli 2017; 96 (7): 883-91. 
     

  33. Doret M, Spilka J, Chudáček V, Gonçalves P, Abry P. Fractal analysis and Hurst parameter for intrapartum fetal heart rate variability analysis: A versatile alternative to frequency bands and LF/HF ratio. Schmitt FG, Ed. PLOS ONE. 31. August 2015; 10 (8): e0136661. 
     

  34. Warmerdam GJJ, Vullings R, Van Laar JOEH, Van der Hout-Van der Jagt MB, Bergmans JWM, Schmitt L, et al. Detection rate of fetal distress using contraction-dependent fetal heart rate variability analysis. Physiol Meas. 28. Februar 2018; 39 (2): 025008.
     

  35. Signorini MG, Fanelli A, Magenes G. Monitoring fetal heart rate during pregnancy: Contributions from advanced signal processing and wearable technology. Comput Math Methods Med. 2014; 2014: 707581.
     

  36. Greene KR, Dawes GS, Lilja H, Rosén K-G. Changes in the ST waveform of the fetal lamb electrocardiogram with hypoxemia. Am J Obstet Gynecol. Dezember 1982; 144 (8): 950-8.