Informacja

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

Wyszukujesz frazę "ECG signals" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
New frontiers of analysis, interpretation and classification of biomedical signals: a computational intelligence framework
Autorzy:
Gacek, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333497.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
sygnał EKG
inteligencja obliczeniowa
zbiory rozmyte
granulki informacji
ziarnista informatyka
interpretacja
klasyfikacja
współdziałanie
ECG signals
computational intelligence
neurocomputing
fuzzy sets
information granules
granular computing
interpretation
classification
interpretability
Opis:
The methods of Computational Intelligence (CI) including a framework of Granular Computing, open promising research avenues in the realm of processing, analysis and interpretation of biomedical signals. Similarly, they augment the existing plethora of "classic" techniques of signal processing. CI comes as a highly synergistic environment in which learning abilities, knowledge representation, and global optimization mechanisms and this essential feature is of paramount interest when processing biomedical signals. We discuss the main technologies of Computational Intelligence (namely, neural networks, fuzzy sets, and evolutionary optimization), identify their focal points and elaborate on possible limitations, and stress an overall synergistic character, which ultimately gives rise to the highly symbiotic CI environment. The direct impact of the CI technology on ECG signal processing and classification is studied with a discussion on the main directions present in the literature. The design of information granules is elaborated on; their design realized on a basis of numeric data as well as pieces of domain knowledge is considered. Examples of the CI-based ECG signal processing problems are presented. We show how the concepts and algorithms of CI augment the existing classification methods used so far in the domain of ECG signal processing. A detailed construction of granular prototypes of ECG signals being more in rapport with the diversity of signals analyzed is discussed as well. ECG signals, Computational Intelligence, neurocomputing, fuzzy sets, information granules, Granular Computing, interpretation, classification, interpretability.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2011, 17; 23-36
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A preliminary study of the utilization of a low resolution ECG signal from handheld ECG monitor
Autorzy:
Kostorz, I.
Kowalski, W.
Ludwig, Z.
Zając, J.
Piasecki, A.
Socha, M.
Górka, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/332853.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
ECG signal analysis
low resolution signals
handheld monitor
telemedicine
analiza sygnału EKG
sygnały o niskiej rozdzielczości
monitor przenośny
telemedycyna
Opis:
The paper presents the preliminary study of the utilization of a low resolution ECG signal analysis. The analysis was performed on the signals obtained from a hand-held ECG monitor usually used in primary health care. The aim. The main aim of the study was a registration of series of data by volunteers within couple of months and determination of signal quality and main ECG parameters as follows: Q, R, S waves, QRS duration as well as the end of PQ and the beginning of ST segment. Additionally, the heart rate variability was determined. Materials and methods. The data was registered by 12 volunteers aged from 35 to 55. The ECG tests were carried out for 7 months. The sample rate of the signal was 100 Hz. To determine the ECG parameters the signal processing and statistical methods was used. Results. The sensitivity of the following ECG parameters were: R wave detection - 99,2 %, Q wave detection - 99,1 %, S wave detection - 99,0 %, QRS duration - 99,2 % respectively.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2015, 24; 191-198
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
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