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本科毕业论文—面向智能产时胎心监护的生成对抗网络算法研究.pdf
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摘 要
I
摘 要
胎 心 宫 缩 图 (Cardiotocography, CTG) 是 胎 儿 宫 内 健 康 监
测 的 主 要 工 具 。 产 时 胎 心 监 护 , 实 现 胎 儿 缺 氧 预 测 , 有 助 于 及
时 对 新 生 儿 进 行 临 床 诊 断 和 干 预 提 供 参 考 。
本文所使用的数据是来自捷克技术大学和布尔诺大学医
院创建的 CTU-CHB 产时 CTG 公 共 数 据 集 。 本 文 首 先 对 胎 心 率 信
号 进 行 探 索 , 然 后 进 行 异 常 值 与 缺 失 值 处 理 、 胎 心 率 信 号 标 准
化 和 数 据 增 强 等 信 号 预 处 理 ; 接着通过对比分 类 模 型 在 不同数
据增强后 的 数 据 集 上 建模的 性 能 确 定 本 文 的 数 据 增 强 方 法 ; 再
对比不同分类模型和生成模型的 性 能 , 确 定 本 文 使 用 的 分 类 模
型 和 生 成 模 型 ; 再 对 比 不 同 生 成 样 本 类别比 例 扩 充 训 练 数 据 集
的 建 模 结 果 , 确 定 本 文 生 成 样 本 的 类别比例; 最后使用改进的
深 度 卷 积 生 成 对 抗 网 络 ( Improved De ep Convolution
Generative Adversarial Networks, IDC GAN ) 仿 真 生 成 CTG
信号样本, 将 其 放 入 训 练 数 据 集 中 进 行 样 本 扩 充 , 使用视觉几
何群网络-16( V isual Geometry Group Network -16, VGG16 )
建立胎 儿 缺 氧 预 测 模 型 。
实 验 结 果 显 示 , 本 文 提 出 的 基 于 IDCGAN 预测模型整体性
能最高,AUC 值为 0.6275。IDCGAN 模型能 有效仿 真 生 成 胎 心 率
信号样本并 提高 VGG16 预测胎儿缺氧的 性 能 。
研 究 表 明 ,本 文 提 出 的 基 于 生 成 对 抗 网 络 的 产 时 胎 儿 缺 氧
预 测 模 型 是 可 行 有 效 的 , 可 为 产 时 胎 儿 状 况 监 测 提 供 辅 助 诊
断。
关键词: 产 时 胎 心 监护 胎 儿 缺 氧 预 测 胎 心 率 信号 视觉
几 何 群 网 络 深 度 卷 积 生 成 对 抗 网 络
ABSTRACT
III
ABSTRACT
Cardiotocography (CTG) is the main tool for health
monitoring in the fetus. During birth, fetal heart monitoring,
realizing fetal hypoxia prediction, helping to provide reference
clinical diagnosis and intervention in newborns in a timely
manner.
The data used in this article is the CTG public dataset when
the CTU-CHB is produced by the Czech University of
Technology and the University of Burno University Hospital.
This article first explores the fetal heart rate signal, and then
conducts signal pre -processing such as abnormal and missing
value processing, fetal heart rate signal standardization and data
enhancement; then determine the data enhancement method of
this article through comparing the performance of the data set on
different data enhancement data; compare the performance of
different classification models and generate models, determine
the classification model and generating model used in this article ;
compare the modeling results of the proportion of different
generating samples, and determine the proportion of the samples
generated in this article. Finally, Improved Deep Convolution
Generative Adversarial Networks (Improved DCGAN) simulation
to generate a CTG signal sample, put it in the training data
concentration for sample expansion, and then use Visual
Geometry Group Network-16 (VGG16) to establish a fetal
hypoxia prediction model.
The experimental results show that the overall performance
of the IDCGAN prediction model proposed in this article is the
highest, with the AUC value of 0.6275. Improved DCGAN model
proposed can simulate and generate CTG signal samples, which
can improve the performance of the fetal hypoxia prediction
广州中医药大学医学信息工程学院本科毕业论文
IV
model established using Visual Geometry Group Network-16.
Studies have shown that the prediction model of fetal
hypoxic hypoxia prediction based on the birth of the networ k
proposed in this article is feasible and effective, and it can
provide auxiliary diagnosis for the monitoring of the fetal
condition during delivery.
Keyword: Intelligent Intrapartum Fetal Monitoring
Prediction of fetal hypoxia Fetal heart rate signal Visual
Geometry Group Network Deep Convolution Generative
Adversarial Networks
目 录
V
目 录
摘 要 ..................................................................................................... I
ABSTRACT ................................................................................................ I
第 1 章 绪论 ............................................................................................ 1
1.1 研究背景与意义 ......................................................................... 1
1.1.1 产时胎心监护 .................................................................... 1
1.1.2 胎心宫缩图的描述 ............................................................. 1
1.1.3 研究意义 ............................................................................ 2
1.2 国内外研究现状 ......................................................................... 3
1.2.1 智能产时胎心监护的研究现状 ......................................... 3
1.2.2 生成对抗网络在医学应用的研究现状 .............................. 4
1.3 论文内容与思路 ......................................................................... 4
1.4 论文结构安排 ............................................................................. 5
1.5 本章小结 ..................................................................................... 6
第 2 章 相关技术介绍 ............................................................................ 7
2.1 实验平台与方法 ......................................................................... 7
2.2 VGG16 卷积神经网络 ................................................................ 7
2.2.1 模型介绍 .............................................................................. 7
2.2.2 网络结构 .............................................................................. 7
2.2.3 参数设置 .............................................................................. 8
2.2.4 算法流程 .............................................................................. 9
2.3 IDCGAN 生成对抗网络 ........................................................... 10
2.3.1 模型介绍 ............................................................................ 10
2.3.2 参数设置 ............................................................................ 10
2.3.3 算法流程 ............................................................................ 10
2.4 分类性能评价指标 ................................................................... 11
2.4.1 准确率 ................................................................................ 12
2.4.2 敏感性和特异性 ................................................................ 12
2.4.3 ROC 曲线和 AUC 值 .......................................................... 12
2.5 本章小结 ................................................................................... 13
第 3 章 数据描述与预处理 ................................................................... 15
VI
3.1 数据来源与属性 ....................................................................... 15
3.2 信号预处理 ............................................................................... 15
3.2.1 异常值和缺失值处理 ......................................................... 15
3.2.2 基线提取与胎心率信号标准化 ......................................... 16
3.2.3 胎心率信号长度探索 ......................................................... 16
3.3 标准胎心率信号转换为图像 .................................................... 18
3.4 数据增强与深度学习数据集构建 ............................................ 19
3.5 本章小结 ................................................................................... 20
第 4 章 基于 IDCGAN 的预测模型设计 .............................................. 21
4.1 前期模型设计 ........................................................................... 21
4.1.1 前期数据增强设计 ............................................................. 21
4.1.2 不同 CNN 模型的性能对比 ............................................... 22
4.2 基于 IDCGAN 的预测模型网络结构 ....................................... 23
4.3 本章小结 ................................................................................... 24
第 5 章 模型评估 .................................................................................. 25
5.1 IDCGAN 模型结果 ................................................................... 25
5.1.1 不同 GAN 模型的性能对比............................................... 25
5.1.2 IDCGAN 模型生成图像的过程 .......................................... 26
5.2 基于 IDCGAN 预测模型的结果 ............................................... 27
5.2.1 不同生成样本比例扩充训练数据集建模结果 .................. 27
5.2.2 不同生成样本数量扩充训练数据集建模结果 .................. 28
5.3 本章小结 ................................................................................... 29
总结与展望 .............................................................................................. 31
参考文献 .................................................................................................. 33
致 谢 ..................................................................................................... 35
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程皮
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