【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗保健信息学，尤其涉及一种基于一维时序信号与双神经网络架构的胎心监护辅助判读模型的构建方法及其系统。
技术介绍
1、胎心监护是分娩期间持续监测胎儿健康状态的常用工具，它通过胎心监护仪监测胎儿心率（fhr）和子宫收缩（uc）的实时变化，来评估胎儿在宫内的健康状况。胎心监护有助于早期发现胎儿窘迫等异常情况，为临床干预提供依据，从而降低围产儿不良结局的发生率。
2、传统的胎心监护主要依赖于产科医疗团队的主观视觉评估，但这种方式存在一定的局限性。由于胎心监护图形变化多样，胎心监护诊断规则也存在不同标准，观察者之间和观察者内部常存在差异，导致判读结果的不一致性。这种主观因素的影响可能延误临床决策，影响母婴结局。目前也有引入人工智能方法来对胎心监护数据进行分析，但是很多现有的方法仅依赖于单一神经网络或简单的特征提取方法，难以全面捕捉胎心监护数据中的复杂特征和时序关系，特别是忽略了胎儿心率（fhr）和子宫收缩（uc）之间的复杂相关性，这可能导致对胎儿生理状态的评估不够准确，无法精准识别细微的异常变化。
3、因此...
【技术保护点】
1.一种基于一维时序信号与双神经网络架构的胎心监护辅助判读模型的构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于一维时序信号与双神经网络架构的胎心监护辅助判读模型的构建方法，其特征在于，胎儿生理状态包括以下任一种或其任意组合：胎儿缺氧状态、血液pH状态、血样状态、血液二氧化碳状态；
3.根据权利要求2所述的基于一维时序信号与双神经网络架构的胎心监护辅助判读模型的构建方法，其特征在于，所述根据孕妇群体的胎心监护数据和对应的监护结果标签数据，利用双神经网络架构，学习胎心监护数据和对应的监护结果标签数据之间的关系，训练得到胎心监护辅助判读模
<...【技术特征摘要】
1.一种基于一维时序信号与双神经网络架构的胎心监护辅助判读模型的构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于一维时序信号与双神经网络架构的胎心监护辅助判读模型的构建方法，其特征在于，胎儿生理状态包括以下任一种或其任意组合：胎儿缺氧状态、血液ph状态、血样状态、血液二氧化碳状态；
3.根据权利要求2所述的基于一维时序信号与双神经网络架构的胎心监护辅助判读模型的构建方法，其特征在于，所述根据孕妇群体的胎心监护数据和对应的监护结果标签数据，利用双神经网络架构，学习胎心监护数据和对应的监护结果标签数据之间的关系，训练得到胎心监护辅助判读模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于一维时序信号与双神经网络架构的胎心监护辅助判读模型的构建方法，其特征在于，所述根据孕妇群体的胎心监护数据和对应的监护结果标签数据，通过双神经网络架构中分类识别神经网络架构的特征提取模块进行特征提取，得到综合特征，包括：
5.根据权利要求3所述的基于一维时序信号与双神经网络架构的胎心监护辅助判读模型的构建方法，其特征在于，所述根据孕妇群体的胎心监护数据和对应的监护结...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈哲，杨京晶，梁梅英，刘国莉，王建六，刘念超，
申请(专利权)人：北京大学人民医院，
类型：发明
国别省市：
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