换一批基于正则化的胎心监护图智能分类算法研究
Research on an intelligent classification algorithm for fetal heart monitoring graphs based on regularization
摘要目的:基于凸优化理论探讨智能评估胎儿在子宫中健康状态的方法,快速准确评估胎儿在宫内的健康状态.方法:在详细描述胎心监护数据参数含义的基础上,阐述基于数据的核范数正则化评估方法;采用波尔图大学公开的真实数据集,在Matlab软件环境下实施算法流程,计算该方法用于胎儿健康状态分类的准确性.结果:基于正则化的胎心监护图智能分类算法优化了数据量过小所导致的过拟合问题,准确率最高达92.14％,高于逻辑回归模型、卷积神经网络方法、RF+GBDT+AdaBoost+XGBoost融合模型以及最小二乘支持向量机的算法准确率.结论:本算法可以辅助临床医师对胎儿状态进行智能评估,提高临床决策的准确性.
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关键词
胎儿监护核范数正则化凸优化理论胎儿健康智能评估Fetal monitoringKernel norm regularizationConvex optimization theoryIntelligent evaluation of fetal health
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1673-7571.2024.09.009
发布时间
2024-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
四川省中医药管理局中医药科研专项课题项目（2024MS306）
四川省医学科研课题项目（S22001）
中央高校教育教学改革专项基金（E2023036）
教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目（220902631060329）
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