Orjinal verinin 2 çeşit çıktısı var. İlkinde 10 çeşit FHR tipinden hangisi olduğu, ikincisinde ise üç çeşit Fetal State için (N=normal; S=suspect; P=pathologic) bir sınıflandırma var. Biz Örneğimiz için ikincisini kullandık.
2126 fetal cardiotocograms (CTGs) were automatically processed and the respective diagnostic features measured. The CTGs were also classified by three expert obstetricians and a consensus classification label assigned to each of them. Classification was both with respect to a morphologic pattern (A, B, C. ...) and to a fetal state (N, S, P). Therefore the dataset can be used either for 10-class or 3-class experiments.
Attribute Information:
LB - FHR baseline (beats per minute)
AC - # of accelerations per second
FM - # of fetal movements per second
UC - # of uterine contractions per second
DL - # of light decelerations per second
DS - # of severe decelerations per second
DP - # of prolongued decelerations per second
ASTV - percentage of time with abnormal short term variability
MSTV - mean value of short term variability
ALTV - percentage of time with abnormal long term variability
MLTV - mean value of long term variability
Width - width of FHR histogram
Min - minimum of FHR histogram
Max - Maximum of FHR histogram
Nmax - # of histogram peaks
Nzeros - # of histogram zeros
Mode - histogram mode
Mean - histogram mean
Median - histogram median
Variance - histogram variance
Tendency - histogram tendency
CLASS - FHR pattern class code (1 to 10)
NSP - fetal state class code (N=normal; S=suspect; P=pathologic)
Bütün YSA işlemleri FannTool ile yapıldı. Bir Önceki örneğimizdeki gibi program yazmadık sonuçalrı Excell Dosyasındaki "Full Sonuç-Eğitim" ve "Full Sonuç-Test" sayfalarında görebilirsiniz
Eğitim Verileri için Başarı Oranı : % 98,72 ( 1488 Örnekden 1469 Doğru )
Test Verileri için Başarı Oranı : % 94.2 ( 638 Örnekden 601 Doğru )
Dosyalar İndirmek İçin : CTG.zip
Not : "Yapay Zeka Tıbbın Hizmetinde" serisinin önceki yazıları 1 2 3 4
