本科毕业论文—基于深度森林的智能判读产前胎心宫缩图模型研究.pdf

基于深度森林的智能判读产前胎心宫缩图模型研究 本科毕业论文《基于深度森林的智能判读产前胎心宫缩图模型研究》主要研究了基于深度森林（DF）算法框架的智能判读产前胎心宫缩图模型。该模型可以为医护人员提供辅助决策，帮助降低医护人员工作量，提高疾病异常检测率，减少异常胎儿和死胎的发生。 在该研究中，作者首先对产前胎心宫缩图的临床数据进行探索分析，通过可视化技术和主成分分析挖掘数据分布特点。然后，对CTG数据进行数据预处理：输入特征的标准化和输出标签的独热编码操作。在数据探索的基础上利用深度森林多粒度扫描阶段挖掘样本特征之间的联系，设计级联森林阶段集成随机森林（RF）、加权随机森林（WRF）、完全随机森林（CRF）以及梯度提升树（GBDT）为基分类器，并进行深层迭代，得到性能最优的模型。 实验结果表明，在标准CTG数据集中的预测可疑类的灵敏度、F1得分和接受者操作特性曲线下面积（AUC）值最高，且整体AUC值最高，达到了0.990，整体准确率为92.64%，平均F1为92.01%。在本课题组的1.6355万例真实CTG数据集中的实验结果也表明，该模型的整体准确率为91.64%，平均F1为88.92%，AUC值为0.9493。 该研究表明，基于深度森林的智能判读产前胎心宫缩图模型是有效且可行的，在产前胎儿健康状况智能评估中有良好的应用前景。 该研究的主要贡献在于： 1. 提出了基于深度森林的智能判读产前胎心宫缩图模型，解决了传统机器学习模型和深度神经网络在产前胎心宫缩图模型中的不足之处。 2. 实现了高准确率和灵敏度的产前胎心宫缩图模型，在临床应用中具有重要的参考价值。 3. 该模型可以帮助医护人员降低工作量，提高疾病异常检测率，减少异常胎儿和死胎的发生。 本研究为产前胎儿健康状况智能评估提供了一种新的解决方案，具有重要的应用前景和社会价值。