TY -的A2 -刘,恒盟——梁、Sensong盟——彭Jiansheng盟——徐,永盟——你们,氯高铁血红素PY - 2021 DA - 2021/12/09 TI -被动胎儿运动识别方法使用Hyperparameter调谐LightGBM模型和贝叶斯优化SP - 6252362六世- 2021 AB -胎儿运动是一个重要的临床指标评估胎儿在子宫增长和发展地位。近年来,无创胎儿运动智能传感检测系统,可以监控高风险怀孕在家收到了大量的关注领域的可穿戴的健康监测。然而,恢复胎儿运动持续小幅度的信号背景与噪声严重污染并认识到真正的胎儿运动是一项具有挑战性的任务。摘要胎儿运动可以有效地识别结合卡尔曼滤波的力量,时间和频率域和小波域特征提取,和hyperparameter调谐光梯度提升机(LightGBM)模型。首先,卡尔曼滤波(KF)算法用于恢复胎儿运动在持续小幅度信号背景噪声污染。其次,时域、频域和小波域(TFWD)预处理胎儿运动的特征信号提取。最后,贝叶斯优化算法(BOA)是用于优化获得最优hyperparameters LightGBM模型。通过这个,准确的预测和识别胎儿运动的成功实现。Zenodo胎儿运动性能分析的数据集,提出了KF + TFWD + BOA-LGBM方法的识别精度和F1-Score达到94.06%和96.85%,分别。相比8现有先进的胎儿运动信号识别方法,该方法具有更好的精确性和鲁棒性,表明其潜在的医学应用在嵌入式智能传感系统胎儿产前健康监测。 SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/6252362 DO - 10.1155/2021/6252362 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -