产科胎心监护异常预测数据集ObstetricFetalHeartRateMonitoringAnomalyPrediction-prashu25925
数据来源：互联网公开数据
标签：胎心监护, 心电图, 产科, 机器学习, 医疗诊断, 异常检测, 健康医疗, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自产科临床的胎心监护（CTG）数据，记录了孕妇分娩过程中胎儿的心率变化信息，用于辅助评估胎儿健康状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但数据特征反映了临床医疗实践中的通用情况。
数据维度：数据集包含21个特征，包括：
LB（基线心率）
AC（加速）
FM（胎动）
UC（宫缩）
DL（减速）
DS（晚期减速）
DP（早期减速）
ASTV（短时变异性）
MSTV（中时变异性）
ALTV（长时变异性）
MLTV（平均长时变异性）
Width（心率宽度）
Min（心率最小值）
Max（心率最大值）
Nmax（Nmax）
Nzeros（零值）
Mode（模式）
Mean（均值）
Median（中位数）
Variance（方差）
Tendency（趋势）
NSP（新生儿窒息模式）
数据格式：CSV格式，文件名为CTGcsv，便于数据分析和建模。
数据来源： 数据来源于临床监测，已进行标准化处理，保证数据的可用性。
该数据集适合用于产科临床研究和机器学习模型的构建，用于预测和诊断胎儿健康状况。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于产科医学、生物医学工程等领域的研究，如胎儿窘迫早期预警、胎心监护信号分析等。
行业应用：可以为医疗设备制造商、医疗健康服务提供商提供数据支持，尤其是在开发胎心监护仪、辅助诊断系统等方面。
决策支持：支持医生在产前诊断和分娩过程中的决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物医学工程等专业学生的实训材料，帮助学生理解胎心监护数据的特征，以及机器学习在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于探索胎心监护数据与胎儿健康状况之间的关系，帮助用户构建预测模型，辅助临床决策。
