申请/专利权人：广州莲印医疗科技有限公司

申请日：2024-01-31

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809840A

主分类号：G16H50/20

分类号：G16H50/20;G16H50/50;G06N3/045;G06F18/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于特征融合网络的胎儿状态评估方法，方法包括：对原始FHR信号进行预处理去噪，预处理后的FHR信号作为混合神经网络的输入。使用多尺度CNN提取信号的空间特征，提升空间特征的多样性，BiLSTM提取时序信息特征，通过残差连接将空间特征和时序信息特征进行有效融合，从而实现胎儿状态评估。本发明通过使用多尺度卷积核，并将可解释性强目前研究使用广泛的特征参数与端到端的深度学习模型相结合，极大提高了胎儿缺氧识别的准确度。本发明提出的融合模型解决了目前胎儿评估缺乏临床判别依据的问题，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。

主权项：1.一种基于特征融合网络的胎儿状态评估方法，包括以下步骤：S1、收集医院胎心宫缩图，孕产妇电子病历系统以及胎儿分娩结局的数据；S2、筛选足月分娩孕产妇，并提取所需患者信息；S3、对原始FHR信号进行预处理去噪，预处理后的FHR信号作为混合神经网络的输入；S4、使用深度学习方法，构建基于特征融合网络的胎儿状态评估模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州莲印医疗科技有限公司 一种基于特征融合网络的胎儿状态评估方法

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