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申请/专利权人：浙江大学医学院附属妇产科医院(浙江省妇女医院、浙江省妇女保健院)
摘要：一种基于TOCO信号的催产素使用决策模型构建方法和系统，其方法包括：使用打催产素前的孕妇胎心监护报告单作为原始数据，对报告单上的TOCO记录提取并进行数据预处理后，将每条记录中不同图片的数据进行合并入库。每个TOCO窗口计算用于表征信号属性的三类特征。提取信号特征后，通过F‑test和顺序正向选择两种特征选择方法为分类模型选择最佳特征。在进行特征选择后，对打催产素前的数据进行划分正负样本，并选取多种机器学习模型训练，以五折交叉结果的平均值作为模型的最终性能。最后根据性能指标，选择最佳模型进行预测，并根据预测结果为产科医生提供是否需要使用催产素的决策支持。
主权项：1.一种基于TOCO信号的催产素使用决策模型构建方法，包括以下步骤：步骤S1、收集医院的使用催产素的孕妇胎心监护报告单作为原始数据，对图片上的TOCO记录提取像素点，进行预处理，记录入库；步骤S2、首先每个TOCO窗口计算了用于表征信号属性的三类特征，其中线性特征包括峰值振幅、中值振幅、均方根、峰值频率、中值频率和过零率；非线性特征包括相位熵、离散熵、排列熵、模糊熵和样本熵；最后还引入了离散小波变换衍生的特征；步骤S3、提取信号特征后，通过F-test和顺序正向选择两种特征选择方法为分类模型选择最佳特征；步骤S4、在进行特征选择后，选取多种机器学习模型，使用五折交叉验证方法划分训练集和测试集，并确定催产素后立即分娩的孕妇数据标签为正样本，催产素后延迟分娩的孕妇数据标签为负样本，将标签与训练集一同放入模型训练，最后以五折交叉结果的平均值作为模型的最终性能；步骤S5、最后根据模型的性能指标，选择最佳的特征选择方法并从训练的分类器中选择最佳机器学习模型进行预测，并根据预测结果为产科医生提供是否需要使用催产素的决策支持。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学医学院附属妇产科医院(浙江省妇女医院、浙江省妇女保健院) 基于TOCO信号的催产素使用决策模型构建方法和系统
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