Published December 30, 2023
| Version v1
Publication
Open
Fetal and Maternal Electrocardiogram ECG Prediction using Convolutional Neural Networks
Creators
- 1. Université Moulay Ismail de Meknes
- 2. Sidi Mohamed Ben Abdellah University
Description
Predicting fetal and maternal electrocardiograms (ECGs) is crucial in advanced prenatal monitoring. In this study, we explore the effectiveness of Convolutional Neural Networks (CNNs), using a carefully developed methodology to predict the category of fetal (F) or maternal (M) ECGs. In the first part, we trained a CNN model to predict fetal and maternal ECG images. In the following sections, the study results will be revealed. The CNN model demonstrated its ability to effectively discriminate between fetal and maternal patterns using automatically learned features.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
يعد التنبؤ بتخطيط كهربية القلب للجنين والأم أمرًا بالغ الأهمية في المراقبة المتقدمة قبل الولادة. في هذه الدراسة، نستكشف فعالية الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)، باستخدام منهجية مطورة بعناية للتنبؤ بفئة مخططات كهربية القلب للجنين (F) أو الأم (M). في الجزء الأول، قمنا بتدريب نموذج CNN للتنبؤ بصور تخطيط كهربية القلب للجنين والأم. في الأقسام التالية، سيتم الكشف عن نتائج الدراسة. أظهر نموذج CNN قدرته على التمييز بفعالية بين أنماط الجنين والأم باستخدام الميزات المكتسبة تلقائيًا.Translated Description (French)
La prédiction des électrocardiogrammes (ECG) fœtal et maternel est cruciale dans la surveillance prénatale avancée. Dans cette étude, nous explorons l'efficacité des réseaux neuronaux convolutifs (CNN), en utilisant une méthodologie soigneusement développée pour prédire la catégorie des ECG fœtaux (F) ou maternels (M). Dans la première partie, nous avons formé un modèle CNN pour prédire les images ECG fœtales et maternelles. Dans les sections suivantes, les résultats de l'étude seront révélés. Le modèle CNN a démontré sa capacité à distinguer efficacement les schémas fœtaux et maternels à l'aide de caractéristiques apprises automatiquement.Translated Description (Spanish)
La predicción de electrocardiogramas (ECG) fetales y maternos es crucial en la monitorización prenatal avanzada. En este estudio, exploramos la efectividad de las redes neuronales convolucionales (CNN), utilizando una metodología cuidadosamente desarrollada para predecir la categoría de ECG fetales (F) o maternos (M). En la primera parte, entrenamos un modelo de CNN para predecir imágenes de ECG fetal y materno. En las siguientes secciones, se revelarán los resultados del estudio. El modelo CNN demostró su capacidad para discriminar eficazmente entre patrones fetales y maternos utilizando características aprendidas automáticamente.Files
319.pdf
Files
(500.5 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:a4984bf6c6828189ff94ef1fe17dcd10
|
500.5 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تخطيط كهربية القلب للجنين والأم باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية
- Translated title (French)
- Électrocardiogramme fœtal et maternel Prévision de l'ECG à l'aide de réseaux neuronaux convolutionnels
- Translated title (Spanish)
- Predicción de ECG de electrocardiograma fetal y materno utilizando redes neuronales convolucionales
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4390844167
- DOI
- 10.56294/dm2023113
References
- https://openalex.org/W2036452822
- https://openalex.org/W2767394715
- https://openalex.org/W2802945731
- https://openalex.org/W2914331134
- https://openalex.org/W2944544528
- https://openalex.org/W2958088520
- https://openalex.org/W2959146022
- https://openalex.org/W2995609036
- https://openalex.org/W2996063481
- https://openalex.org/W3033824776
- https://openalex.org/W3048237021
- https://openalex.org/W3086928989
- https://openalex.org/W3110800241
- https://openalex.org/W3119668117
- https://openalex.org/W3125754925
- https://openalex.org/W3135299966
- https://openalex.org/W3159732994
- https://openalex.org/W3174884537
- https://openalex.org/W3192416785
- https://openalex.org/W3200597478
- https://openalex.org/W4200195981
- https://openalex.org/W4205992115
- https://openalex.org/W4206149208
- https://openalex.org/W4283713827
- https://openalex.org/W4285228213
- https://openalex.org/W4285513143
- https://openalex.org/W4285791914
- https://openalex.org/W4289782563
- https://openalex.org/W4390810719