胎儿心电图监测数据分析数据集FetalCardiotocographicMonitoringDataAnalysis-lineshmalkam
数据来源：互联网公开数据
标签：产科, 胎儿监护, 心电图, 机器学习, 分类预测, 医疗诊断, 产前评估, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的数据，记录了胎儿心电图（Cardiotocographic, CTG）监测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一次性采集的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但普遍适用于临床胎儿监护场景。
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 (重复减速), ASTV (短时变异性), MSTV (中时变异性), ALTV (长时变异性), MLTV (长时变异性均值), Width (宽度), Min (最小值), Max (最大值), Nmax (峰值数), Nzeros (零值数), Mode (模式), Mean (均值), Median (中位数), Variance (方差), Tendency (趋势), NSP (类别，1-3代表不同状态)
数据格式：CSV格式，文件名为Cardiotocographic.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医学研究，用于评估胎儿健康状况。
该数据集适合用于胎儿健康状态的预测和分析。
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：适用于产科学、生物医学工程等领域的学术研究，如胎儿健康状态的自动评估、异常情况的早期预警等。
行业应用：为医疗设备制造商和医疗机构提供数据支持，尤其是在开发胎儿监护系统、辅助医生进行诊断等方面。
决策支持：支持临床医生对产妇进行风险评估和决策，改善产前护理质量。
教育和培训：作为医学和生物信息学课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解胎儿心电图数据分析。
此数据集特别适合用于探索胎儿心电图特征与胎儿健康状况之间的关系，帮助用户实现对胎儿健康状态的预测，优化产前管理。
