换一批UC信号多层递归定量指标对胎儿异常诊断的价值
The Predictive Value of Multiscale Recurrence Quantification Analysis of Uterine Contraction Signals in Fetal State Diagnosis
摘要目的:研究宫缩(UC)信号多层递归定量指标与胎儿异常的相关性.方法:选取捷克技术大学—布尔诺大学附属医院建立的开源数据库中脐动脉血pH值<7.15 的39 例UC信号为研究组,选取数据库中脐动脉血pH值>7.15的513 例UC信号为对照组,采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)方法将研究组和对照组UC信号进行多层分解重构;对重构结果进行递归定量分析(RQA),比较不同组别递归定量指标的水平;利用多因素logistic回归分析发生胎儿状态异常的影响因素;采用受试者工作特征(ROC)曲线分析递归定量指标对胎儿状态异常的预测价值.结果:研究组和对照组的多层递归图具有不同的纹理结构,与对照组相比,研究组递归定量指标的递归率(RR)和捕捉时间(TT)水平升高,差异均具有统计学意义(P<0.05),RR和TT水平升高是发生胎儿状态异常的危险因素(P<0.05).RR和TT独立预测胎儿状态异常的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.823 和0.787,而二者联合预测胎儿状态异常的AUC为0.912,显著高于二者单独预测的AUC(Z=2.109,P<0.05;Z=2.128,P<0.05).结论:UC信号多层递归定量分析指标RR和TT对胎儿状态异常有一定预测价值.
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关键词
宫缩多层递归图递归定量分析诊断价值Uterine contractionMultiscaleRecurrence plotRecurrence quantification analysisDiagnostic value
分类号
R714.51（产科学）
栏目名称
DOI
10.19381/j.issn.1001-7585.2026.04.003
发布时间
2026-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
江苏大学医教协同创新基金项目（JDYY2023118）
徐州市重点研发计划(社会发展)医药卫生面上项目（KC23159）
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