【摘 要】
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胎心宫缩图是一种临床常用的评估胎儿健康状况的电子监护技术,具有易受主观因素影响导致诊断率较低的缺点。为降低误诊率,辅助医生做出准确的医疗决策,本文提出了一种基于胎
【机 构】
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杭州电子科技大学通信工程学院; 杭州电子科技大学智慧城市研究中心; 浙江大学医学院附属妇产科医院;
【基金项目】
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浙江省公益技术研究项目(2016C33079,2017C31046)
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胎心宫缩图是一种临床常用的评估胎儿健康状况的电子监护技术,具有易受主观因素影响导致诊断率较低的缺点。为降低误诊率,辅助医生做出准确的医疗决策,本文提出了一种基于胎心率信号分析胎儿状态的智能评估方法。首先,本文将来自捷克技术大学—布尔诺大学医院公开数据库的信号进行预处理后,对其中的胎心率信号进行多模态特征提取,然后利用设计的基于k—最近邻遗传算法选择最优特征子集,最后采用最小二乘支持向量机法对其分类。实验结果显示,利用本文提出的方法对胎儿状态进行分类,其准确度可达91%,灵敏度为89%,特异度为94%,质量指标为92%,受试者工作特征曲线下面积为92%,具有较好的分类性能,可辅助临床医生对胎儿状态做出有效评估。
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