基于GABP算法的胎兒健康診斷模型的研究

馮玉婷+吳薇

摘 要：為了從海量孕檢數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息，同時針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、預(yù)測精度低的問題，提出一種利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法（GABP），對胎兒進行健康診斷并建立預(yù)測模型。首先利用遺傳算法的尋優(yōu)技術(shù)簡化特征屬性；然后將簡化后的屬性作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入神經(jīng)元，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練；最后利用Matlab對算法進行仿真。實驗結(jié)果表明，GABP算法能夠很好地提取孕檢數(shù)據(jù)中的重要信息，縮短BP預(yù)測時間，是一種可行的胎兒健康輔助預(yù)測模型。

關(guān)鍵詞：胎兒體征信息；孕檢數(shù)據(jù)；遺傳算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類號：TP301.6 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-1302（2018）02-00-03

0 引 言

隨著生活水平的不斷提高，人們對于母嬰健康的關(guān)注度與日俱增，與此同時，針對母嬰健康監(jiān)護的研究有了迅猛發(fā)展。尤其隨著母嬰健康監(jiān)護信息系統(tǒng)在各大醫(yī)院的投用，收集到的母嬰信息不僅包括B超影像、各項生理指標(biāo)，還有孕婦年齡、身高、體重、既往病史等大量詳細的背景資料。但是苦于沒有強有力的工具，醫(yī)護工作者無法從海量孕檢數(shù)據(jù)中獲取未發(fā)掘的有用信息，并且不能依靠單一的數(shù)據(jù)或某一檢查項目來判斷胎兒的健康狀況，因此，如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出胎兒體征信息與母體信息之間的相互關(guān)系，成為國內(nèi)外研究人員的研究熱點。

許多數(shù)據(jù)分析人員利用特征約簡方法和分類模型在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)領(lǐng)域進行了深入研究，但是對胎兒體征信息的研究卻少之又少。……