WEKO3
アイテム
Advanced Predictive Analytics for Fetal Heart Rate Variability Using Digital Twin Integration
http://hdl.handle.net/10458/0002001703
http://hdl.handle.net/10458/000200170332f451a1-1eb4-44c9-9799-47d544c105af
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Fulltext (3.9 MB)
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.png)
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| アイテムタイプ | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||||||||||||||||||||
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| 公開日 | 2025-08-27 | |||||||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||||||
| タイトル | Advanced Predictive Analytics for Fetal Heart Rate Variability Using Digital Twin Integration | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| キーワード | approximate entropy | |||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| キーワード | fetal heart rate | |||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| キーワード | hidden Markov model | |||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| キーワード | predictive analytics | |||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| キーワード | umbilical cord blood gas | |||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||||||||||||||||
| アクセス権 | ||||||||||||||||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||||||||||||||||
| 著者 |
Lwin, Tunn Cho
× Lwin, Tunn Cho
× ティ ティ ズイン
WEKO
31575
× パイ, テイン
WEKO
35357
× Kino, Emi
× Ikenoue, Tsuyomu
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| 抄録 | ||||||||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||||||||
| 内容記述 | Fetal heart rate variability (FHRV) is a critical indicator of fetal well-being and autonomic nervous system development during labor. Traditional monitoring methods often provide limited insights, potentially leading to delayed interventions and suboptimal outcomes. This study proposes an advanced predictive analytics approach by integrating approximate entropy analysis with a hidden Markov model (HMM) within a digital twin framework to enhance real-time fetal monitoring. We utilized a dataset of 469 fetal electrocardiogram (ECG) recordings, each exceeding one hour in duration, to ensure sufficient temporal information for reliable modeling. The FHRV data were preprocessed and partitioned into parasympathetic and sympathetic components based on downward and non-downward beat detection. Approximate entropy was calculated to quantify the complexity of FHRV patterns, revealing significant correlations with umbilical cord blood gas parameters, particularly pH levels. The HMM was developed with four hidden states representing discrete pH levels and eight observed states derived from FHRV data. By employing the Baum–Welch and Viterbi algorithms for training and decoding, respectively, the model effectively captured temporal dependencies and provided early predictions of the fetal acid–base status. Experimental results demonstrated that the model achieved 85% training and 79% testing accuracy on the balanced dataset distribution, improving from 78% and 71% on the imbalanced dataset. The integration of this predictive model into a digital twin framework offers significant benefits for timely clinical interventions, potentially improving prenatal outcomes. | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| 書誌情報 |
en : Sensors 巻 25, 号 5, p. 1469, 発行日 2025-02-27 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||||||||||
| 出版者 | MDPI | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | EISSN | |||||||||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 14248220 | |||||||||||||||||||||||
| DOI | ||||||||||||||||||||||||
| 関連タイプ | isVersionOf | |||||||||||||||||||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||||||||||||||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.3390/s25051469 | |||||||||||||||||||||||
| 権利 | ||||||||||||||||||||||||
| 権利情報 | © 2025 by the authors. | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| 著者版フラグ | ||||||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||||||||||||
