基于集成学习的胎心率缺失值填补算法

摘要：

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.

关键词：胎心率信号、胎心宫缩监护、集成学习、线性插值

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.7

资助基金：浙江省基础公益研究计划资助项目LGG19F010010

在线出版日期：2022-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：36-42