TY -的盟Mas-Cabo j . AU - Prats-Boluda g . AU - Garcia-Casado j . AU - Alberola-Rubio j . AU -·佩拉尔斯,a . AU - Ye-Lin y . PY - 2019 DA - 2019/11/25 TI -设计和评估一个健壮且可概括的ANN-Based分类器的预测早产的多通道Electrohysterographic记录SP - 5373810六世- 2019 AB -早产是新生儿死亡的主要原因之一,也会造成巨大的健康和发育障碍的生存。然而,仍然有早产预测没有可靠和准确的工具在临床的设置。Electrohysterography (EHG)已被证明在劳动时间提供相关信息。许多研究集中在预测早产通过使用时间,谱和非线性参数提取单一EHG录音。然而,多通道分析,包括信息从整个子宫和录音领域之间的耦合,可以提供更好的结果。交叉验证的方法经常被用来设计分类器并评估他们的表现。然而,当验证数据集用于调整分类器hyperparameters,这个数据集的性能指标不能正确评估其泛化能力。在这项工作中,我们开发和不同的分类器相比,基于人工神经网络,预测早产使用EHG特性从单一和多通道记录。一组时间、光谱、非线性和同步参数计算从EHG录音被用作输入功能。所有分类器进行独立测试数据集,它没有“看到”的模型,以确定其泛化能力。 Classifiers’ performance was also evaluated when obstetrical data were included. The experimental results show that the classifier performance metrics were significantly lower in the test dataset (AUC range 76-91%) than in the train and validation sets (AUC range 90-99%). The multichannel classifiers outperformed the single-channel classifiers, especially when information was combined into mean efficiency indexes and included coupling information between channels. Including obstetrical data slightly improved the classifier metrics and reached an AUC of 91.1 ± 2.5 % 对测试数据集。这些结果显示承诺转让EHG技术早产预测在临床实践中。SN - 1687 - 725 - 2019/5373810 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2019/5373810——摩根富林明——《传感器PB - Hindawi KW - ER