【摘 要】
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胎心率(Fetal Heart Rate,FHR)作为电子胎心宫缩监护(Cardiotocography,CTG)的重要生理参数,是目前临床评估胎儿宫内健康状况最为重要的安全指标。为降低主观分析的误诊率,简
【基金项目】
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浙江省公益性技术应用研究计划资助项目(2017C31046)
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胎心率(Fetal Heart Rate,FHR)作为电子胎心宫缩监护(Cardiotocography,CTG)的重要生理参数,是目前临床评估胎儿宫内健康状况最为重要的安全指标。为降低主观分析的误诊率,简化传统胎儿监护模型,提出一种基于迁移学习和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的胎儿状态评估方法。首先,采用盲分割的方法对原始信号进行分割,通过插值法对截取的信号进行降噪预处理;然后,采用广义S变换来捕捉FHR信号在各个时间点的瞬时频率特征轨迹图,并从FHR信号的一维轨迹图
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