Classification of cardiotocograms using random forest classifier and selection of important features from cardiotocogram signal

Arif, Muhammad

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자료유형: 학술저널

저자정보: Arif, Muhammad (Department of Computer Science, College of Computer and Information systems, Umm-Alqura University, KSA)

저널정보: 테크노프레스 Biomaterials and biomedical engineering Biomaterials and biomedical engineering 제2권 제3호

발행연도: 2015.1

수록면: 173 - 183 (11page)

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In obstetrics, cardiotocography is a procedure to record the fetal heartbeat and the uterine contractions usually during the last trimester of pregnancy. It helps to monitor patterns associated with the fetal activity and to detect the pathologies. In this paper, random forest classifier is used to classify normal, suspicious and pathological patterns based on the features extracted from the cardiotocograms. The results showed that random forest classifier can detect these classes successfully with overall classification accuracy of 93.6%. Moreover, important features are identified to reduce the feature space. It is found that using seven important features, similar classification accuracy can be achieved by random forest classifier (93.3%).

#cardiotocography #fetal heart rate #random forest classifier #uterine contractions #biomedical data classification

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Arif, Muhammad

소속기관 Department of Computer Science, College of Computer and Information systems, Umm-Alqura University,

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 의공학

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