A new model of estimating fetal macrosomia based on neural network

机译：基于神经网络的胎儿巨大儿估计新模型

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Fetal macrosomia not only produces a great risk in delivery both to the mother and the fetus, but also has a bad influence to the future of the child. Prediction of fetal macrosomia has an important clinical meaning. In this paper, a new model of estimating fetal macrosomia is proposed. The aim of the model is to predict the fetal macrosomia, not the fetal weight. An artificial neural network is established to estimate the fetal macrosomia, the original data are trained and tested with the Bayesian Regularization method. The model gets an accuracy of 75% with estimating fetal macrosomia.

机译：胎儿巨大儿不仅给分娩给母亲和胎儿带来很大的风险，而且对孩子的未来也有不利的影响。预测胎儿巨大儿具有重要的临床意义。本文提出了一种估计胎儿巨大儿的新模型。该模型的目的是预测胎儿的巨大儿，而不是胎儿的体重。建立了一个人工神经网络来估计胎儿的巨大儿，使用贝叶斯正则化方法对原始数据进行训练和测试。估计胎儿巨大儿时，该模型的准确率达到75％。

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来源
《Ninth International Symposium on Distributed Computing and Applications to Business Engineering and Science》|2010年|p.689-692|共4页
会议地点
作者
Xu Zhipeng; Shen Aifang;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP338.84;
关键词
fetal macrosomia; artificial neural network; Bayesian Regularization;

机译：胎儿巨大儿;人工神经网络;贝叶斯正则化;

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