10.3969/j.issn.1007-757X.2016.10.012
基于样本熵算法的早产儿败血症发病预测模型探索
针对早产儿患败血症几率较高但传统诊断较为滞后,易造成永久神经损伤的问题,提出了基于样本熵算法的早产儿败血症发病预测模型.将样本熵算法应用于心率变异分析,并根据心率数据特点优化选择了算法参数;然后,分析了基于本算法得出的样本熵变化与新生儿败血症发病的关联性和预测作用.结果表明,模型对于早产儿败血症发病预测结果与实际病程相符,对进一步研究提供了方向.
新生儿败血症、预测模型、心率变异性分析、样本熵
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TP311(计算技术、计算机技术)
上海交通大学“医工交叉研究基金”YG2013MS69
2016-12-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
41-43,47