Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "ekg" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Methods of extracting electrocardiograms from electronic signals and images in the Python environment
Autorzy:
Zholmagambetova, Bakhytgul
Mazakov, Talgat
Jomartova, Sholpan
Izat, Adilzhan
Bibalayev, Olzhas
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328664.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
ECG signal
MIT/BIH
Python
image processing
one-dimensional array
OpenCV
Matplotlib
NumPy
sygnał EKG
przetwarzanie obrazu
Opis:
High-quality signal processing of an electrocardiogram (ECG) is an urgent problem in present day diagnostics for revealing dangerous signs of cardiovascular diseases and arrhythmias in patients. The used methods and programs of signal analysis and classification work with the arrays of points for mathematical modeling that must be extracted from an image or recording of an electrocardiogram. The aim of this work is developing a method of extracting images of ECG signals into a one-dimensional array. An algorithm is proposed based on sequential color processing operations and improving the image quality, masking and building a one-dimensional array of points using Python tools and libraries with open access. The results of testing samples from the ECG database and comparing images before and after processing show that the signal extraction accuracy is approximately 95 %. In addition, the presented application design is simple and easy to use. The proposed program for analyzing and processing the ECG data has a great potential in the future for the development of more complex software applications for automatic analyzing the data and determining arrhythmias or other pathologies.
Źródło:
Diagnostyka; 2020, 21, 3; 95-101
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Heart work analysis by means of recurrence-based methods
Zastosowanie metody diagramów rekurencyjnych w diagnostyce i klasyfikacji chorób serca
Autorzy:
Iwaniec, J.
Iwaniec, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327372.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
ECG signal
heart work
cardiovascular dysfunctions
recurrence plots
RQA analysis
sygnał EKG
cykl pracy serca
zaburzenia rytmu serca
metoda diagramów rekurencyjnych
analiza RQA
Opis:
Currently, for the purposes of recorded ECG signals (electrocardiograms) interpretation, the classical methods involving analysis of geometrical properties of the recorded waveforms in time domain are used. Such an analysis consists in determining the values of parameters describing the heart rate and rhythm. However, these indicators can not be treated as an infallible criterion for diagnosis and, moreover, the limits of increasing the accuracy of ECG analysis by increasing the accuracy of determining its characteristic points have already been reached. Therefore, in the paper, for the purposes of analysis of registered ECG signals and acoustical recordings of heart work, it is proposed to use the recurrence plots and RQA analysis methods that consist in searching for the recurrence properties of the registered signals. Application of the recurrence-based methods is natural due to the cyclic character of the heart work while providing patterns characteristic for different cardiac dysfunctions supported by objective, quantitative measures will contribute to early, credible and reliable classification of cardiovascular dysfunction.
Obecnie, do analizy zarejestrowanych sygnałów EKG, wykorzystywane są metody detekcji punktów charakterystycznych, czyli metody badania własności geometrycznych analizowanych sygnałów w dziedzinie czasu. Jednak wyznaczone parametry opisujące zmienność rytmu serca nie są niezawodnym kryterium rozpoznania choroby. Z tego względu, w artykule, do analizy zarejestrowanych sygnałów EKG zaproponowano łączne zastosowanie metod klasycznych (obecnie stosowanych metod badania własności geometrycznych EKG) oraz metod diagramów rekurencyjnych (RP) i analizy RQA, polegających na badaniu rekurencyjności trajektorii fazowych badanych układów. Zastosowanie metod badania własności rekurencyjnych do analizy sygnałów EKG jest naturalne ze względu na cykliczny charakter pracy serca, natomiast określenie cech dystynktywnych charakterystycznych dla różnych chorób serca przyczynia się do zwiększenia wiarygodności a także niezawodności diagnostyki i klasyfikacji chorób serca.
Źródło:
Diagnostyka; 2017, 18, 4; 89-96
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies