晚发型FGR胎心率特征的关联规则挖掘与分析

本篇本科毕业论文深入探讨了电子胎心监护(Electronic Fetal Monitoring, EFM)技术在晚发型胎儿生长受限(Fetal Growth Restriction, FGR)研究中的应用。作者针对现有研究中对胎心率(FHR)特征与疾病关系的关注不足，提出了针对晚发型FGR的特征研究。 首先，研究者利用IEEE DataPort公开的数据集，对胎心率特征进行了初步探索，通过假设检验和主成分分析等统计方法评估了各FHR特征的重要性，这有助于确定哪些特征在预测FGR中有更高的显著性。 接下来，论文采用相关分析方法，探究特征间的相互关系以及与晚发型FGR的关联性。研究发现，加速类特征如AC_T1_s2和减速类特征如DC_T1_s2在胎儿健康状况下表现明显，而减速储备和特定参数组合如DR_T1_s2和DR_T5_s5则可能与健康状态相关。另一方面，减速类特征如DC_T40_s1和一些复杂度指标（如近似熵、DELTA、二进制及三进制Lempel-Ziv复杂度）在晚发型FGR中起到关键作用。 进一步，作者设计并运用逐步MaxR2-Apriori关联规则算法来挖掘晚发型FGR胎心率特征的规律。这一算法揭示了不同特征组合在区分健康与FGR状态上的判别能力，例如在健康状态下，高频、低频等特征的特定参数设置有助于准确识别。 论文的关键词包括电子胎心监护、晚发型胎儿生长受限、相关分析、主成分分析以及逐步MaxR2-Apriori关联规则，这些都构成了研究的核心内容。研究成果证实了加速类、减速类特征以及特定的复杂度指标在FHR监测中的诊断价值，与已有的研究成果相吻合，强调了胎心率变化性特征如短变异和DELTA指数在FGR诊断中的关键作用。 这篇论文通过对胎心率特征的深入分析，不仅提高了晚发型FGR的预测精度，还为临床实践提供了有价值的指导，对于优化电子胎心监护技术在产科中的应用具有重要意义。