基于样本熵算法的早产儿败血症发病预测模型探索

• 作者: 刘志伟 张世翌 潘钢 王翼
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 新生儿败血症 预测模型 心率变异性分析 样本熵
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 41-43,47
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3791字
• 语种: 中文

摘要

针对早产儿患败血症几率较高但传统诊断较为滞后,易造成永久神经损伤的问题,提出了基于样本熵算法的早产儿败血症发病预测模型.将样本熵算法应用于心率变异分析,并根据心率数据特点优化选择了算法参数;然后,分析了基于本算法得出的样本熵变化与新生儿败血症发病的关联性和预测作用.结果表明,模型对于早产儿败血症发病预测结果与实际病程相符,对进一步研究提供了方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘钢	上海交通大学生物医学工程学院	7	26	4.0	5.0
2	张世翌	上海交通大学生物医学工程学院	1	1	1.0	1.0
3	刘志伟	上海国际和平妇幼保健院新生儿科	3	3	1.0	1.0
4	王翼	上海国际和平妇幼保健院新生儿科	1	1	1.0	1.0