机器学习在产前电子胎心监护领域的应用
唐灵儿1
王妍2
1.北京大学第三医院妇产科国家妇产科临床研究中心国家产科专业医疗质量管理与控制中心,北京 100191;北京大学医学部,北京 1001912.北京大学第三医院妇产科国家妇产科临床研究中心国家产科专业医疗质量管理与控制中心,北京 100191
摘要：电子胎心监护是一种通过记录胎心宫缩图形(cardiotocography,CTG)来实时反应胎儿状态的无创检测手段,主要目的是识别异常胎儿状况,降低宫内缺氧的风险[1-2].缺氧是常见的产前胎儿异常状况,与胎儿生长受限、儿童期神经发育障碍乃至围产期死亡有着密切的关系,可能导致胎儿心率参数模式的变化,如基线变异和加速的减少或缺失[3].我国指南推荐绝大多数高危孕妇自妊娠32周开始进行胎心监护,低危孕妇从37周开始每周必查[1].临床医护人员根据指南进行的视觉评估CTG(visual CTG,vCTG)是目前主流的判读方法,但其不可重复性和主观性也已被广泛认识.
关键词：产前电子胎心监护机器学习
分类号：R714.5(产科学)
资助基金：首都医学发展科研基金(2022-2Z-40912)
论文发表日期：2024-04-02
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 470-472 )
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