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郝婧宇 (郝婧宇.) | 陈奕 (陈奕.) | 吴水才 (吴水才.)

Abstract:

目的 研究机器学习算法评估妊娠期间胎儿在子宫内的状态,提出一种基于Stacking模型融合的胎儿宫内状态智能评估新方法。方法 在特征选择阶段,运用极端梯度提升树与热力图对公开的胎心数据集分析,选择出最优特征子集。在分类阶段,运用一种两层Stacking模型融合新方法对胎儿进行评估,第一层集合5种强机器学习模型来训练,第二层采用Logistics回归模型。结果 运用胎心数据测试集来验证,分类准确率达0.950,受试者曲线下面积达0.980。结论 基于Stacking模型融合的新方法可辅助临床医师对胎儿宫内健康状态进行诊断。

Keyword:

Stacking模型融合 极端梯度提升树算法 机器学习算法 胎心监护

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  • [ 1 ] 北京工业大学环境与生命学部
  • [ 2 ] 首都医科大学附属北京妇产医院妇产科

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Source :

中国医疗设备

Year: 2022

Issue: 07

Volume: 37

Page: 19-25

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