通过压缩聚类胎儿心率描记图

C. Costa Santos; J. Bernardes; P. Vitanyi; L. Antunes

通过压缩聚类胎儿心率描记图

组织与器官 2007-05-23 v1 计算机视觉与模式识别信息检索定量方法

作者: C. Costa Santos , J. Bernardes , P. Vitanyi , L. Antunes

摘要

产前及产时胎儿心率（FHR）监测是发现濒危胎儿的重要医疗手段。我们通过压缩聚类FHR描记图以识别异常者。我们使用近来引入的基于算法信息论的方法，该理论是对个体对象中信息内容的严格且研究充分的 rigorous 概念。新方法可挖掘完全不同领域的模式，无需设定领域特定参数，也不要求特定背景知识。在最高层级，FHR描记图依据一个未预期的特征聚类，即信号采集所用技术。在较低层级，所有具有异常或可疑模式的描记图聚在一起，与技术无关。此外，具有未来不良新生儿结局的FHR描记图被归入含其他可疑模式的簇中。

关键词

胎儿心率压缩聚类算法信息论新生儿结局信号采集

引用

@article{arxiv.q-bio/0612013,
  title  = {Clustering fetal heart rate tracings by compression},
  author = {C. Costa Santos and J. Bernardes and P. Vitanyi and L. Antunes},
  journal= {arXiv preprint arXiv:q-bio/0612013},
  year   = {2007}
}

备注

5 pages, pdf, 1 figure, Proc. 19th IEEE Intn'l Symp. Computer-Based Medical Systems, 2006, 685-690

通过压缩聚类胎儿心率描记图

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关键词

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