深度森林驱动的智能胎心宫缩图判读：提升产前监护效率与准确性

随着我国经济的飞速发展，高龄孕产妇群体的增加使得产前胎儿监护的需求呈现井喷式增长。然而，尤其是在医疗资源匮乏，尤其是贫困地区，孕妇往往难以享受到高效、及时和精确的胎儿监护服务。在这种背景下，智能判读产前胎心宫缩图（CTG）模型的开发具有重要意义，它能够辅助医务人员进行决策，减轻医护人员的工作负担，提高疾病异常检测率，从而降低异常胎儿和死胎的风险。 这篇优秀的本科毕业论文聚焦于深度森林（DF）算法的研究，旨在构建一个智能判读产前胎心宫缩图的模型。作者首先对临床数据进行了深入的探索性分析，通过可视化工具和主成分分析揭示数据的分布特征，以便更好地理解胎心宫缩图数据的内在规律。接下来，论文着重于数据预处理，包括输入特征的标准化和输出标签的独热编码，确保了模型训练的基础质量。 在深度森林模型的设计过程中，作者采用了级联森林策略，将随机森林（RF）、加权随机森林（WRF）、完全随机森林（CRF）和梯度提升树（GBDT）作为基分类器，通过多粒度扫描和深层迭代的方式整合这些模型的优点，以优化模型性能。实验结果显示，该深度森林模型在标准CTG数据集上表现出色，相比于传统机器学习模型、深度神经网络以及已有的智能CTG判读模型，其预测可疑类别的敏感性、F1得分和AUC值均达到较高的水平，整体AUC值达到了惊人的0.990，整体准确率更是高达92.64%，平均F1值为92.01%。 进一步地，当模型应用于课题组1.6355万例真实的CTG数据集时，深度森林模型依然展现出优势，整体准确率为91.64%，平均F1值为88.92%，AUC值为0.9493。这些结果证明了基于深度森林的智能判读产前胎心宫缩图模型的有效性和实用性，对于产前胎儿健康状况的智能评估具有广阔的应用前景。 总结来说，这篇论文通过深度森林算法创新性地解决了一项实际医疗问题，不仅提升了胎儿监护的准确性，还为贫困地区和其他医疗资源有限地区的医疗服务提供了有力支持。同时，该研究也为其他机器学习在医疗领域的智能辅助决策提供了有价值的经验和参考。