基于IDCGAN的智能产时胎心监护预测模型：AUC高达0.6275

本篇论文主要探讨了在智能产时胎心监护背景下，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）算法的应用研究。胎心宫缩图（Cardiotocography, CTG）作为胎儿宫内健康监测的重要手段，其准确性对于胎儿缺氧的早期预测具有重要意义。作者利用来自捷克技术大学和布尔诺大学医院的CTU-CHB产时CTG公共数据集，对该研究进行了深入细致的分析。 论文首先关注胎心率信号处理，包括异常值检测和缺失值填充，以及信号标准化和数据增强，以提高后续模型的训练质量和稳定性。作者通过比较不同数据增强策略对分类模型性能的影响，选择了优化的数据增强方法，确保模型能更好地适应和学习胎心信号特征。 接下来，研究者比较了不同的分类模型和生成模型，最终确定了一种高效的分类模型和生成模型，可能是结合了深度学习技术的模型。在生成样本类别比例方面，通过对不同比例的生成样本进行模型训练，优化了模型的泛化能力，以更全面地模拟实际胎心监护数据的多样性。 核心部分，论文采用了改进的深度卷积生成对抗网络（Improved Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, IDCGAN），用于生成高质量的胎心监护信号样本，这些样本被用来扩展原始训练数据集，进一步提升模型的预测性能。利用视觉几何群网络-16（Visual Geometry Group Network-16, VGG16）作为预测模型，结果显示，基于IDCGAN的预测模型在胎儿缺氧预测方面的AUC值达到0.6275，表明其在实际应用中有较高的准确性和可靠性。 总结来说，这篇毕业论文提出了一种基于生成对抗网络的产时胎儿缺氧预测模型，该模型能够有效地生成胎心率信号，从而改善VGG16在预测胎儿缺氧方面的表现。这不仅为胎儿健康监测提供了辅助诊断工具，也展示了生成对抗网络在医疗领域特别是胎儿监护中的潜在价值。关键词涵盖了产时胎心监护、胎儿缺氧预测、胎心率信号、视觉几何群网络以及深度卷积生成对抗网络，这些都是论文的核心技术和应用焦点。