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题名基于集成学习的胎心率缺失值填补算法
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作者
范蒙蒙
张烨菲
邓艳军
邵李焕
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机构
杭州电子科技大学通信工程学院
杭州电子科技大学电子信息学院
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出处
《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》
2022年第3期36-42,共7页
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基金
浙江省基础公益研究计划资助项目(LGG19F010010)。
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文摘
胎心率(Fetal Heart Rate,FHR)是胎心宫缩监护(Cardiotocography,CTG)的重要生理参数。临床监测中,往往出现FHR信号丢失的现象。文章提出一种基于集成学习的胎心率缺失值填补算法,先采用线性插值法进行预处理,再采用集成学习方法填补缺失值,获取稳定且完整的FHR信号。从捷克技术大学布尔诺大学(Czech Technical University-University Hospital in Brno,CTU-UHB)采集的CTG数据库中随机选取100例FHR信号,模拟单段和多段缺失的FHR信号,进行缺失值填补,获得较好的填补效果,得到最佳的均方根误差、平均绝对误差、欧氏距离分别为0.004,1.7×10^(-4),0.192。
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关键词
胎心率信号
胎心宫缩监护
集成学习
线性插值
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Keywords
fetal heart rate signal
fetal heart contractions monitoring
ensemble learning
linear interpolation
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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