胎儿心电图监测数据分析数据集FetalCardiotocographicMonitoringDataAnalysis-prathibhapradhan
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, 妊娠, 医疗, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自产科临床环境中的胎儿心电图（Cardiotocographic, CTG）监测数据，记录了胎儿心率（FHR）和宫缩（UC）等关键指标，用于评估胎儿健康状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，用于模型训练和分析。
地理范围：数据来源未明确标注，通常代表通用的产科临床场景。
数据维度：包括21个变量，如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（长时变异性）、ALTV（长时加速）、MLTV（长时减速）、Width（宽度）、Min（最小值）、Max（最大值）、Nmax（峰值数）、Nzeros（零点数）、Mode（模式）、Mean（均值）、Median（中位数）、Variance（方差）、Tendency（趋势）和NSP（胎儿状态类别）。
数据格式：CSV格式，文件名为Cardiotocographic.csv，易于进行数据处理和统计分析。
来源信息：数据来源于医疗研究或临床实践，经过整理和匿名化处理。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：适用于产科医学、生物医学工程、机器学习等领域的研究，如胎儿窘迫的早期预警、妊娠风险评估等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其在医疗设备、产科临床决策支持系统（CDSS）的开发中具有重要价值。
决策支持：支持医生对胎儿健康状况的评估和诊断，辅助临床决策。
教育和培训：作为医学、生物医学工程等相关专业的教学案例，帮助学生深入理解胎儿监护和数据分析。
此数据集特别适合用于探索胎儿心率模式与胎儿健康状态之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高产科诊断的准确性和效率。
