Bakgrund: Kardiokockografi (CTG) är det mest använda verktyget för fosterövervakning. Den visuella analysen av fostrets hjärtfrekvens (FHR) spår beror till stor del på expertis och erfarenhet av den berörda kliniken. Flera tillvägagångssätt har föreslagits för en effektiv tolkning av FHR. I detta dokument föreslås en ny metod för FHR-funktionsextraktion baserad på empirisk nedbrytning (EMD), som användes tillsammans med stödvektormaskin (SVM) för klassificering av FHR-inspelningar som "normala" eller "i riskzonen". Metoder: FHR registrerades från 15 försökspersoner med en provtagningshastighet på 4 Hz och ett dataset bestående av 90 slumpmässigt utvalda register med 20 minuters varaktighet bildades från dessa. Alla register var märkta som "normala" eller "i riskzonen" av två erfarna obstetriker. Ett träningsset bildades av 60 poster, de återstående 30 kvar som testsetet. Standardavvikelserna för EMD-komponenterna är indata som funktioner till en stödvektormaskin (SVM) för klassificering av FHR-prover. Resultat: För träningssetet resulterade ett femfaldigt korsvalideringstest i en noggrannhet på 86 % medan det totala geometriska medelvärdet för känslighet och specificitet var 94,8 %. Kappa-värdet för träningssetet var.923. Tillämpningen av den föreslagna metoden på testuppsättningen (30 poster) resulterade i ett geometriskt medelvärde på 81,5 %. Kappa-värdet för testuppsättningen var.684. Slutsatser: På grundval av systemets övergripande prestanda kan det konstateras att den föreslagna metoden är en lovande ny metod för utvinning och klassificering av FHR-signaler.
Krupa m.fl. I REF föreslogs en ny metod för FHR-signalanalys baserad på Empirical Mode Decomposition (EMD) för funktionsextraktion och SVM med RBF för klassificering av FHR-inspelningar.
Antepartum fetal heart rate feature extraction and classification using empirical mode decomposition and support vector machine
{'venue': 'BioMedical Engineering OnLine', 'journal': 'BioMedical Engineering OnLine', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}