Автоматизированная система детектирования волн Осборна на основе вейвлет-признаков и нейронной сети
| Jazyk: | ruština |
|---|---|
| Rok vydání: | 2018 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Izvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii. Radioelektronika; Том 61, № 5 (2018); 275-283 Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника; Том 61, № 5 (2018); 275-283 |
| ISSN: | 0021-3470 2307-6011 |
| Popis: | Разработана автоматизированная система детектирования волн Осборна, которая отличается чувствительностью 94,63% и точностью классификации 94,58% волн типов «notch» и «slur» в составе кардиосигнала. Применены метод квазисогласованной вейвлет-фильтрации и метод главных компонент для выделения и формирования векторов-признаков, являющихся входными данными классификатора. В качестве классификатора использована нейронная сеть прямого распространения ошибки с топологией многослойного персептрона. Для обучения, тестирования и проверки нейронной сети использованы выборки сигналов, построенные на основе данных открытой базы медицинских сигналов PhysioNet. В работе использованы 12-канальные электрокардиограммы 60-ти здоровых пациентов в возрасте 17–87 лет, на основе которых сформирована база данных из 14 832 сигналов (9888 сигналов с волной Осборна двух типов и 4944 без патологии). Предложенный подход обеспечил точность классификации, превышающую точность известных методов. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|