电子胎儿监护是对胎儿宫内发育和安危状态进行评价的有效方法。传统的胎儿监护多指对胎心率、宫缩信号进行检测,并标记胎动。随着技术不断地发展,胎儿监护的方法越来越多。产程图(Partogram)是一种简单、易行、实用的产程监护技术,可在一张图表上连续记录宫口扩张、胎先露下降、胎心率曲线和宫缩曲线等临床指标,通过观察、描绘产程进展情况来了解产程进展是否顺利和估计分娩预后。通过产程图可及时发现产程异常,识别难产、判断分娩难易以决定适当的分娩方式,改善母婴预后。但目前临床上产程图靠医生手工完成,其中的两个重要的参数——宫口扩张和胎先露下降都是通过肛门检查或阴道指检手工获得,其精确度严重依赖于医务人员的专业水平,反复的指检也增加了感染的机率并给产妇带来不适。为解决上述问题,本文研究一种电子产程图技术及其临床意义。该方法发展了传统胎儿监护技术,增加了宫口扩张、胎先露下降等新的监护参数,自动生成电子产程图,替代传统的手工绘制产程图,可提高监护精度和效率、降低劳动强度。计算机系统可对九种异常产程进行辅助分析,并做出相应的提示。而且,产程全程信息监护和病历的存档,在不公正的诉讼中可提供有价值的病例、文档记录。此外,鉴于已有胎儿监护系统中关于胎动信号的识别算法存在一些不足之处,尤其是对胎动信号的硬性规定,更是不科学的。本文比较了多种现代胎动信号处理技术,在总结它们的优缺点的基础上,提出了自己的识别算法。以前的胎动信号识别算法主要是对信号进行滤波、差分和分段检测,对于分段检测主要是判别有无波峰,并且持续的时间是否符合规定。本文采用的胎动识别算法,是基于朴素贝叶斯分类器的智能模式识别,能够通过自身不断的学习来提高识别效率。在基于对信号样本的特征向量进行统计的基础上,它可以预测一个给定样本属于某一类别的概率,在样本数据缺乏的条件下,简单且效率高。