基于胎心仪数据的胎儿心脏诊断神经网络研究

基于胎心仪数据的胎儿心脏诊断神经网络研究

随着计算机信息技术的飞速发展，人工智能在医学领域的应用日益广泛。本文介绍了一种基于胎心仪数据的胎儿心脏诊断神经网络，通过卷积神经网络（CNN）对胎心率数据进行分析，以提高胎儿状态评估的准确性。研究结果表明，该方法在分类准确率方面优于传统方法，为临床胎儿监护提供了新的技术手段。

胎心率（FHR）对于评估胎儿的健康状况具有重要意义。然而，基于传统的分类标准并不准确。随着计算机信息技术的飞速发展，计算机技术对于胎儿电子监护（EFM）中的胎心率分析至关重要。胎心率分为正常、可疑和异常三类。

数据收集与预处理

通过与医院合作，研究人员开发了胎儿电子监护系统，该系统包括Web、Android和iOS APP。服务器程序语言为Java，数据库为MySQL。系统硬件包括三台CentOS服务器、八核MySQL数据库，主要系统架构如图2所示。在医院，孕妇志愿者使用多普勒设备检测胎儿状态以及胎儿电子监护，共收集了4473名胎儿的心率记录。

数据预处理的目的是为了获得更准确的数据进行分析和训练。首先，由于一些孕妇的操作不准确，需要删除明显错误的数据。例如，孕妇将胎心放置在不准确的位置，导致大量数据为0。胎心率也存在一些噪声，这些噪声会导致信号不稳定和错误，因此需要清除这些噪声。另外，胎动、母体胎动以及测量设备都会对胎心率数据产生影响。孕妇完成胎儿监测后，医生会对数据进行标记。所以标签是由医生给出的。

特征提取与分类

利用基本统计方法进行特征提取。胎心率有二十多个相关特征。但重要的特征是基线胎心率、加速度、减速度、变异性和胎动。主要特征如表1所示。我们可以使用基本的统计方法来提取这些特征。基本统计方法的特征提取是提取数据波形的均值、方差、极值、频带、功率谱、过零等统计数据来表示原始序列数据作为特征向量。时间序列数据有平均值、方差、极值、过零、边界点、带峰长度等。频域的基本统计方法包括功率谱、功率密度比、中频、平均功率频率等。我们通过国家标准生产的医院胎儿监护系统提取了7个特征，包括加速度、减速度、基线、基线变异性、周期变异性、胎动和子宫收缩。医生主要通过这7个特征来判断胎心率是否正常。所以这7个特征就是最终的特征向量。

分类器使用了三种分类算法。第一个和第二个是基于基本统计方法的特征提取，然后通过多层感知器（MLP）和支持向量机（SVM）进行分类。MLP具有学习非线性模型的能力，并通过应用Softmax作为输出函数支持多类分类。SVM在高维空间中有效，实现了多类分类的方法。SVM中的决策函数可以指定不同的核函数。第三种是使用CNN对d窗段进行分类，然后通过投票的方法计算分类的频率。

实验结果

实验结果显示，SVM、MLP和CNN的分类准确率分别为79.66%、85.98%和93.24%。CNN的分类结果明显优于其他两种方法，这表明卷积神经网络在处理胎心率数据方面具有显著优势。

结论

随着人工智能的发展，在医学领域，许多与机器学习相关的算法可以比医生更准确地识别医学图像。因此，将机器学习算法应用在胎儿电子监护系统中，可以帮助胎儿电子监护实现真正的精准分析自动化。同时孕妇可以在家进行胎儿电子监护，并及时获得结果。如果有异常数据，EFM系统可以向孕妇发送消息并通知医生。该系统为用户提供了极大的便利，节省了医疗资源。因此，人工智能算法极大地促进了胎儿电子监护的发展。通过数据分析技术和一些算法来分析胎心率变得越来越重要。