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公开(公告)号：CN113598810B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202110829622.5
申请日：2021-07-22
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分割网络的胎心率基线自动计算方法，主要包括采集胎心率信号并进行预处理；利用分割网络获取胎心率信号中每一个采样点归属概率并划分基线采样点和非基线采样点；对基线采样点进行有效性校验得到有效基线采样点；对有效基线采样点进行插值拟合和滤波降噪，最终得到估算的胎心率基线。本发明提供的胎心率基线计算方法能够利用分割网络准确判决和定位基线采样点和非基线采样点，通过引入基线采样点有效性校验过程实现基线的可靠估算，解决了基于数值方法计算基线不稳定的问题，为临床上胎心率基线的求解提供了一种更加智能的方法，可以广泛适用于生物医学信号处理领域和计算机检测领域。
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公开(公告)号：CN113598810A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110829622.5
申请日：2021-07-22
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分割网络的胎心率基线自动计算方法，主要包括采集胎心率信号并进行预处理；利用分割网络获取胎心率信号中每一个采样点归属概率并划分基线采样点和非基线采样点；对基线采样点进行有效性校验得到有效基线采样点；对有效基线采样点进行插值拟合和滤波降噪，最终得到估算的胎心率基线。本发明提供的胎心率基线计算方法能够利用分割网络准确判决和定位基线采样点和非基线采样点，通过引入基线采样点有效性校验过程实现基线的可靠估算，解决了基于数值方法计算基线不稳定的问题，为临床上胎心率基线的求解提供了一种更加智能的方法，可以广泛适用于生物医学信号处理领域和计算机检测领域。
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公开(公告)号：CN113611419A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110906875.8
申请日：2021-08-09
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明基于胎监宫缩图和高危因素的产后出血风险预测方法及预警系统，其方法包括步骤：S1、收集医院胎监宫缩图及电子病历系统的数据；S2、筛选行经阴道分娩的孕产妇，并提取所需患者信息；S3、应用机器学习方法，建立产妇分娩后24小时内出血风险预测模型；S4、评估各模型预测价值，选取最优的预测模型。本发明通过机器学习的方法建立预测模型，对于及时识别宫缩乏力、预防软产道损伤、纠正凝血功能异常等在内的临床治疗决策、降低出血发生率具有重要意义。
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