基于集成学习的胎心率缺失值填补算法

作者：范蒙蒙; 张烨菲; 邓艳军; 邵李焕^*

来源：杭州电子科技大学学报(自然科学版), 2022, 42(03): 36-42.

DOI：10.13954/j.cnki.hdu.2022.03.006

• 胎心率信号
• 胎心宫缩监护
• 集成学习
• 线性插值

胎心率(Fetal Heart Rate, FHR)是胎心宫缩监护(Cardiotocography, CTG)的重要生理参数。临床监测中，往往出现FHR信号丢失的现象。文章提出一种基于集成学习的胎心率缺失值填补算法，先采用线性插值法进行预处理，再采用集成学习方法填补缺失值，获取稳定且完整的FHR信号。从捷克技术大学布尔诺大学(Czech Technical University-University Hospital in Brno, CTU-UHB)采集的CTG数据库中随机选取100例FHR信号，模拟单段和多段缺失的FHR信号，进行缺失值填补，获得较好的填补效果，得到最佳的均方根误差、平均绝对误差、欧氏距离分别为0.004,1.7×10-4,0.192。

• 单位
  杭州电子科技大学