Autor: Pander, T. - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: An application of the Lp-norm in robust weighted averaging of biomedical signals
Autorzy:: Pander, T.
Przybyła, T.
Czabański, R.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333017.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: robust weighted averaging
Lp-norm
ECG signal
solidna uśredniania ważona
Lp-norma
sygnał EKG
Opis:: Averaging is one of the basic methods of statistical analysis of experimental data where the response of the system is periodic or quasi-periodic. As long as the noise are Gaussian, the standard averaging leads to good results and effective noise reduction. However, when the distortions have impulsive nature, then such an approach leads to a deterioration of the system. In this case the robust methods should be applied which are characterized by resistance to a statistical sample spoken. In this work a robust averaging method based on the minimization of a scalar criterion function using a Lp-norm functions are presented. The effectiveness of the proposed method was tested in an averaging periods aligned ECG signal cycles in the presence of impulse noise.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2013, 22; 71-78
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Fuzzy clustering based methods for nystagmus movements detection in electronystagmography signal
Autorzy:: Czabański, R.
Pander, T.
Horoba, K.
Przybyła, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/332952.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: saccade detection
optokinetic nystagmus
fuzzy clustering
detekcja ruchów sakadowych
oczopląs optokinetyczny
grupowanie rozmyte
sygnał ENG
Opis:: The analysis of optokinetic nystagmus (OKN) provides valuable information about the condition of human vision system. One of the phenomena that is used in the medical diagnosis is optokinetic nystagmus. Nystagmus are voluntary or involuntarily eye movements being a response to a stimuli which activate the optokinetic systems. The electronystagmography (ENG) signal corresponding to the nystagmus has a form of a saw tooth waveform with fast components related to saccades. The accurate detection of the saccades in the ENG signal is the base for the further estimation of the nystagmus characteristic. The proposed algorithm is based on the proper filtering of the ENG signal providing a waveform with amplitude peaks corresponding the fast eyes rotation. The correct recognition of the local maxima of the signal is obtained by the means of fuzzy c-means clustering (FCM). The paper presents three variants of saccades detection algorithm based on the FCM. The performance of the procedures was investigated using the artificial as well as the real optokinetic nystagmus cycles. The proposed method provides high detection sensitivity and allows for the automatic and precise determination of the saccades location in the preprocessed ENG signal.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2013, 22; 277-283
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: The possibilities of optokinetic nystagmus cycles averaging
Autorzy:: Pander, T.
Czabański, R.
Przybyła, T.
Pojda-Wilczek, D.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333419.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: uśrednianie sygnałów
ENG signal
optokinetic nystagmus
signal averaging
Opis:: The analysis of eyes movements is a crucial part of eyes examination performed by clinicians. One of the characteristic type of eyes movements is a saccade. Its accurate detection is the base for further processing including the estimation of saccade parameters such as velocity, amplitude and duration. This paper presents averaging of optokinetic nystagmus (OKN) cycles that allows comparing and detecting different types of nystagmus phenomena. In order to average the OKN cycles the ENG signal needs to be processed. The saccade detection function is used to find the location of saccades in OKN waveform allowing the ENG signal to be divided into cycles. The resulting cycles are aligned using the Fourier shift method and then averaged providing the OKN cycle model, which can be used for evaluating the eyes at different movement conditions.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 19; 25-31
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Saccades detection in optokinetic nystagmus - a fuzzy approach
Autorzy:: Pander, T.
Czabański, R.
Przybyła, T.
Pojda-Wilczek, D.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333421.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: logika rozmyta
ENG signal
optokinetic nystagmus
fuzzy logic
Opis:: The analysis of eye movements is valuable in both clinical work and research. One of the characteristic type of eye movements is saccade. The accurate detection of saccadic eye movements is the base for further processing of saccade parameters such velocity, amplitude and duration. This paper presents an accurate saccade detection method which is supported by the fuzzy clustering. The proposed detection function is computationally efficient and precisely determines the time position of the saccadic eye movement event. The described method is characterized by low sensitivity for any kind of noise and can be applied in the analysis of the congenital nystagmus.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 19; 33-39
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: An approach to unsupervised classification
Autorzy:: Przybyła, T.
Pander, T.
Horoba, K.
Kupka, T.
Matonia, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333363.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: klasyfikacja
grupowanie rozmyte
klasyfikacja nienadzorowana
klasyfikator najbliższych sąsiadów
classification
fuzzy clustering
unsupervised classification
nearest neighbour classifier
Opis:: Classification methods can be divided into supervised and unsupervised methods. The supervised classifier requires a training set for the classifier parameter estimation. In the case of absence of a training set, the popular classifiers (e.g. K-Nearest Neighbors) can not be used. The clustering methods are considered as unsupervised classification methods. This paper presents an idea of the unsupervised classification with the popular classifiers. The fuzzy clustering method is used to create a learning set. The learning set includes only these patterns that are the best representative of each class in the input dataset. The numerical experiment uses an artificial dataset as well as the medical datasets (PIMA, Wisconsin Breast Cancer) and illustrates the usefulness of the proposed method.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2011, 17; 105-111
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Detekcja sakkad w sygnale ENG z użyciem grupowania rozmytego
An application of fuzzy clustering for saccade detection in ENG signal
Autorzy:: Pander, T.
Czabański, R.
Wróbel, J.
Horoba, K.
Przybyła, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/98799.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Politechnika Śląska. Katedra Biomechatroniki
Tematy:: detekcja sakkad
grupowanie rozmyte
sygnał ENG
oczopląs
saccade detection
fuzzy clustering
ENG signal
nystagmus
Opis:: Sygnał elektrynystagmograficzny (ENG) z oczopląsem ma postać fali o piłokształtnym kształcie składającym się z fazy wolnej oraz szybkiej. Faza szybka to ruch sakkadyczny gałki ocznej. Skuteczna i dokładna detekcja sakkad ma kluczowe znaczenie w określeniu charakteru oczopląsu. W celu prawidłowej detekcji położenia sakkad sygnał ENG jest filtrowany a maksima lokalne są wykrywane za pomocą rozmytej metody c-średnich. Proponowany algorytm charakteryzuje się dużą czułością i pozwala na automatyczną i precyzyjną lokalizację sakkad w sygnale ENG.
The electronystagmography (ENG) signal corresponding to nystagmus has a form of a saw tooth waveform with fast components related to saccades. The accurate detection of saccades in ENG signal is the base for the further estimation of the nystagmus characteristic. The proposed algorithm is based on the proper filtering of the ENG signal providing a waveform with amplitude peaks corresponding the fast eyes rotation. The correct recognition of the local maxima of the signal is obtained by the means of fuzzy c-means clustering (FCM). The proposed algorithm is highly sensitive and allows for the automatic and precise localization of the saccades in ENG signal.
Źródło:: Aktualne Problemy Biomechaniki; 2013, 7; 137-142
1898-763X
Pojawia się w:: Aktualne Problemy Biomechaniki
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Projective filtering based on L1-norm PC
Autorzy:: Przybyła, T.
Wróbel, J.
Pander, T.
Czabański, R.
Jeżewski, J.
Matonia, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/332906.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: embedded space
projective filtering
nonlinear noise reduction
PCA
L1-norm PCA
przestrzeń osadzona
filtrowanie rzutowe
nieliniowa redukcja szumów
norma L1 PCA
Opis:: The paper presents a modification of nonlinear state-space projections (NSSP) method. The proposed approach deals with the sub-space estimation problem. In the original NSSP method, the principal component analysis (PCA) is used for the subspace determination. The classical PCA uses L2-norm. It is well known that the L2-norm is sensitive to outliers. Thus, in this paper the L1-norm PCA is proposed a subspace determination. In numerical experiments an analytic signal and real ECG signals are processed with the proposed method. The signals are contaminated with Gaussian distributed noise with different signal to noise ratio (SNR). Obtained results confirm the usefulness of the proposed modification.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2013, 22; 79-86
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Segmentation of biomedical signals using an unsupervised approach
Autorzy:: Przybyła, T.
Wróbel, J.
Czabański, R.
Horoba, K.
Pander, T.
Momot, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333275.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: atraktor
przestrzeń jądra
grupowanie rozmyte
embedded space
attractor
PCA
kernel space
fuzzy clustering
Opis:: The paper presents an unsupervised approach to biomedical signal segmentation. The proposed segmentation process consists of several stages. In the first step, a state-space of the signal is reconstructed. In the next step, the dimension of the reconstructed state-space is reduced by projection into principal axes. The final step involves fuzzy clustering method. The clustering process is applied in the kernel-feature space. In the experimental part, the fetal heart rate (FHR) signal is used. The FHR baseline and the acceleration or deceleration patterns are the main signal nonstationarities but also the most clinically important signal features determined and interpreted in computer-aided analysis.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 19; 125-131
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Pander, T." wg kryterium: Autor

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język