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摘要：本发明公开了一种基于XGBoost模型的新生儿出生体重预测方法，其通过模型学习大量的新生儿出生体重信息、在新生儿期从NT到出生前一周内的产前超声检查生物测量数据及其父母身高体重等信息，实现了在产前对新生儿出生体重的精准预测。在医生获取到新生儿产前超声测量指标后及父母信息后，该方法能精确预测出新生儿出生体重。本发明能够解决现有的基于超声测量数据所建立的回归模型预测准确率低、误诊率高、鲁棒性差及未考虑父母因素、个性化不足等导致新生儿出生体重预测不准确的技术问题。
主权项：1.一种基于XGBoost模型的新生儿出生体重预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取待预测新生儿的超声测量数据和父母属性数据。2对步骤1获取的待预测新生儿的超声测量数据和父母属性数据分别进行预处理，将预处理后的超声测量数据和预处理后的父母属性数据进行拼接处理，以得到待预测新生儿的综合特征向量。3将步骤2得到的待预测新生儿的综合特征向量输入预先训练好的XGBoost模型，以得到待预测新生儿的出生体重预测结果。
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百度查询： 深圳市龙华区妇幼保健院(深圳市龙华区妇幼保健计划生育服务中心、深圳市龙华区健康教育所) 一种基于XGBoost模型的新生儿出生体重预测方法和系统
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