應用資料探勘分類技術預測胎兒窘迫

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Title:	應用資料探勘分類技術預測胎兒窘迫
Authors:	徐永諺黃美玲
Contributors:	工業工程與管理系
Keywords:	類神經網路胎兒窘迫判別分析決策樹主成份分析
Date:	2011
Issue Date:	2013-08-14 13:38:43 (UTC+8)
Publisher:	台中;國立勤益科技大學
Abstract:	胎兒窘迫是指胎兒在母體內因急性或慢性缺氧而危及健康與生命，會造成新生兒的自主神經系統受損，而產生腦性麻痺的後遺症，若長時間缺氧甚至會導致胎兒窒息死亡，胎兒窘迫通常使用產前心率記錄圖觀測胎心率的變化以判斷是否有胎兒窘迫的現象發生。資料探勘是針對大量的資料進行處理，以得到存在於資料中的知識。因此本研究應用資料探勘的分類技術建構模型，並對產前心率記錄圖資料進行分析，以達到輔助臨床醫生診斷胎兒窘迫的目的。所使用的分類技術包含判別分析、決策樹及倒傳遞類神經網路，並將其結果相互比較，其中倒傳遞類神經網路在隱藏層中，使用不同的神經元個數並搭配不同轉換函數的組合，並搭配主成份分析縮減資料維度。判別分析所獲得分類準確率為82.03%；決策樹模型所獲得之分類準確率為86.36%；而使用連續型變數資料、所有變數資料及萃取之主成份建構倒傳遞類神經網路模型，所獲得之最高分類準確率分別為96.65%、97.70%及97.29%，期望可使用所建構之分類模型有效預測胎兒窘迫的發生。
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