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Intrapartum fetal-state classification using long short-term memory neural networks

机译:使用长短期记忆神经网络进行产时胎儿状态分类

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摘要

We classified perinatal cardiotocography (CTG) records according to their outcome severity using long short-term memory (LSTM) recurrent neural networks. Our classifier classified pathological with 44.7% sensitivity (Se) and 55.3% positive predictive value (PPV), while normal cases had 40.0% Se and 46.7% PPV. The more difficult intermediate MA cases had 33.5% Se and 29.3% PPV.
机译:我们根据结局严重程度使用长期短期记忆(LSTM)循环神经网络对围产期心动描记(CTG)记录进行分类。我们的分类器按44.7%的敏感度(Se)和55.3%的阳性预测值(PPV)对病理进行分类,而正常病例的Se值为40.0%,PPV为46.7%。难度更大的中度MA病例的Se为33.5%,PPV为29.3%。

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