Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unveiling the Unborn: Advancing Fetal Health Classification through Machine Learning

論文の概要: Unveiling the Unborn: Advancing Fetal Health Classification through Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00505v2
Date: Fri, 6 Sep 2024 09:58:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-09 21:08:19.004592
Title: Unveiling the Unborn: Advancing Fetal Health Classification through Machine Learning
Title（参考訳）: 未生児を解放する - マシンラーニングによる胎児の健康分類の促進
Authors: Sujith K Mandala,
Abstract要約: 本研究では,胎児の健康分類のための新しい機械学習手法を提案する。提案したモデルでは、テストセットで98.31%の精度が得られる。複数のデータポイントを組み込むことで、我々のモデルはより包括的で信頼性の高い評価を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Fetal health classification is a critical task in obstetrics, enabling early identification and management of potential health problems. However, it remains challenging due to data complexity and limited labeled samples. This research paper presents a novel machine-learning approach for fetal health classification, leveraging a LightGBM classifier trained on a comprehensive dataset. The proposed model achieves an impressive accuracy of 98.31% on a test set. Our findings demonstrate the potential of machine learning in enhancing fetal health classification, offering a more objective and accurate assessment. Notably, our approach combines various features, such as fetal heart rate, uterine contractions, and maternal blood pressure, to provide a comprehensive evaluation. This methodology holds promise for improving early detection and treatment of fetal health issues, ensuring better outcomes for both mothers and babies. Beyond the high accuracy achieved, the novelty of our approach lies in its comprehensive feature selection and assessment methodology. By incorporating multiple data points, our model offers a more holistic and reliable evaluation compared to traditional methods. This research has significant implications in the field of obstetrics, paving the way for advancements in early detection and intervention of fetal health concerns. Future work involves validating the model on a larger dataset and developing a clinical application. Ultimately, we anticipate that our research will revolutionize the assessment and management of fetal health, contributing to improved healthcare outcomes for expectant mothers and their babies.
Abstract（参考訳）: 胎児の健康分類は産科における重要な課題であり、潜在的な健康問題の早期発見と管理を可能にする。しかし、データの複雑さとラベル付きサンプルが限られているため、依然として困難である。本研究は、包括的データセットに基づいて訓練されたLightGBM分類器を利用して、胎児の健康分類のための新しい機械学習手法を提案する。提案したモデルでは、テストセットで98.31%の精度が得られる。以上の結果から、胎児の健康分類を向上し、より客観的かつ正確な評価を提供する機械学習の可能性が示唆された。特に, 胎児の心拍数, 子宮収縮, 母体血圧など, さまざまな特徴を組み合わせ, 包括的評価を行った。この手法は、胎児の健康上の問題の早期発見と治療の改善を約束し、母親と赤ちゃんの両方により良い結果をもたらす。高い精度を達成できただけでなく、我々のアプローチの斬新さは、包括的特徴選択と評価手法にあります。複数のデータポイントを組み込むことで、従来の手法よりも総合的で信頼性の高い評価を提供する。本研究は産婦人科領域に重大な影響を及ぼし,胎児の早期発見と胎児の健康問題への介入の道を開く。今後の作業には、より大きなデータセット上でモデルを検証し、臨床アプリケーションを開発することが含まれる。最終的に、我々の研究は胎児の健康の評価と管理に革命をもたらし、期待されている母親とその赤ちゃんの医療結果の改善に寄与すると予想している。

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