Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "ekg" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Podbaza

Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 75
Tytuł:
A comparative study of the effects of hyperbaric oxygenation on heart rate variability using wavelet analysis and fast Fourier transform
Studium porównawcze nad wpływem tlenowej terapii hiperbarycznej na zmienność rytmu zatokowego przy wykorzystaniu analizy fali elementarnej i szybkiej transformaty Fouriera
Autorzy:
Juvet, T.
Abdelhadi, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/366277.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Medycyny i Techniki Hiperbarycznej
Tematy:
hyperbaric oxygenation
heart rate variability
wavelet analysis
EKG
RR interval
high-frequency power
low-frequency power
tlenowa terapia hiperbaryczna
zmienność rytmu zatokowego
analiza fali elementarnej
odstęp RR
moc wysokiej częstotliwości
moc niskiej częstotliwości
Opis:
Heart rate variability (HRV) is a recognized and reliable parameter of the autonomous nervous system’s effects on the heart. Hyperbaric oxygenation (HBO) has been shown to increase HRV and decrease heart rate suggesting increased vagal tone. Several methods have been developed to analyze HRV, including time-domain, frequency-domain and wavelet time/frequency analysis. To compare the use of these methods in analyzing HRV over shorter periods of time, electrocardiogram recordings were made of 6 subjects under normal resting conditions, followed by breathing 100% O2 at 253 kPa (2.5 ATA) of pressure. HRV was analyzed over two and ten minute periods using both fast Fourier transform and wavelet analysis. Results showed that wavelet and FFT analyses have similar diagnostic features, with continuous wavelet analysis appearing more suitable in detecting changes in HRV over shorter time periods.
Zmienność rytmu zatokowego (HRV) jest sprawdzonym i niezawodnym parametrem mierzącym wpływ autonomicznego układu nerwowego na pracę serca. Badania wykazały, że hiperbaryczna terapia tlenowa (HBO) powoduje zwiększenie HRV oraz redukcję w częstotliwości akcji serca, sugerując tym samym zwiększenie napięcia nerwu błędnego. W celu dokonania analizy HRV wykorzystano kilka metod, w tym analizę czasową, analizę w dziedzinie częstotliwości oraz czasowo-częstotliwościową analizę fali elementarnej. W celu porównania skuteczności tych metod w krótkookresowej analizie HRV, sześciu pacjentów poddano badaniu przy użyciu elektrokardiogramu w warunkach spoczynku, a następnie zlecono im oddychanie 100% O2 pod ciśnieniem 253 kPa (2,5 ATA). HRV analizowano w okresach dwu- i dziesięciominutowych przy użyciu szybkiej transformaty Fouriera (STF) i analizy fali elementarnej. Wyniki wykazały podobieństwa cech diagnostycznych obu metod, przy czym stwierdzono, iż nieprzerwana analiza fali elementarnej osiąga lepsze wyniki w wykrywaniu zmian w HRV w krótszych przedziałach czasowych.
Źródło:
Polish Hyperbaric Research; 2013, 4(45); 19-36
1734-7009
2084-0535
Pojawia się w:
Polish Hyperbaric Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A hybrid approach of a deep learning technique for real-time ECG beat detection
Autorzy:
Patro, Kiran Kumar
Prakash, Allam Jaya
Samantray, Saunak
Pławiak, Joanna
Tadeusiewicz, Ryszard
Pławiak, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2172118.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
cardiac abnormalities
CAD
convolutional neural network
CNN
deep learning
ECG
electrocardiogram
supra ventricular ectopic beats
SVE
nieprawidłowości kardiologiczne
sieć neuronowa konwolucyjna
uczenie głębokie
EKG
elektrokardiogram
Opis:
This paper presents a new customized hybrid approach for early detection of cardiac abnormalities using an electrocardiogram (ECG). The ECG is a bio-electrical signal that helps monitor the heart’s electrical activity. It can provide health information about the normal and abnormal physiology of the heart. Early diagnosis of cardiac abnormalities is critical for cardiac patients to avoid stroke or sudden cardiac death. The main aim of this paper is to detect crucial beats that can damage the functioning of the heart. Initially, a modified Pan–Tompkins algorithm identifies the characteristic points, followed by heartbeat segmentation. Subsequently, a different hybrid deep convolutional neural network (CNN) is proposed to experiment on standard and real-time long-term ECG databases. This work successfully classifies several cardiac beat abnormalities such as supra-ventricular ectopic beats (SVE), ventricular beats (VE), intra-ventricular conduction disturbances beats (IVCD), and normal beats (N). The obtained classification results show a better accuracy of 99.28% with an F1 score of 99.24% with the MIT–BIH database and a descent accuracy of 99.12% with the real-time acquired database.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2022, 32, 3; 455--465
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A new method of cardiac sympathetic index estimation using a 1D-convolutional neural network
Autorzy:
Kołodziej, Marcin
Majkowski, Andrzej
Tarnowski, Paweł
Rak, Remigiusz Jan
Rysz, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2090741.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
epilepsy
seizure detection
seizure prediction
convolutional neural network
deep learning
ECG
HRV
cardiac sympathetic index
padaczka
wykrywanie napadu
przewidywanie napadu
splotowa sieć neuronowa
głęboka nauka
technika deep learning
EKG
wskaźnik współczulny serca
Opis:
Epilepsy is a neurological disorder that causes seizures of many different types. The article presents an analysis of heart rate variability (HRV) for epileptic seizure prediction. Considering that HRV is nonstationary, our research focused on the quantitative analysis of a Poincare plot feature, i.e. cardiac sympathetic index (CSI). It is reported that the CSI value increases before the epileptic seizure. An algorithm using a 1D-convolutional neural network (1D-CNN) was proposed for CSI estimation. The usability of this method was checked for 40 epilepsy patients. Our algorithm was compared with the method proposed by Toichi et al. The mean squared error (MSE) for testing data was 0.046 and the mean absolute percentage error (MAPE) amounted to 0.097. The 1D-CNN algorithm was also compared with regression methods. For this purpose, a classical type of neural network (MLP), as well as linear regression and SVM regression, were tested. In the study, typical artifacts occurring in ECG signals before and during an epileptic seizure were simulated. The proposed 1D-CNN algorithm estimates CSI well and is resistant to noise and artifacts in the ECG signal.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; e136921, 1--9
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A new method of cardiac sympathetic index estimation using a 1D-convolutional neural network
Autorzy:
Kołodziej, Marcin
Majkowski, Andrzej
Tarnowski, Paweł
Rak, Remigiusz Jan
Rysz, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2173565.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
epilepsy
seizure detection
seizure prediction
convolutional neural network
deep learning
ECG
HRV
cardiac sympathetic index
padaczka
wykrywanie napadu
przewidywanie napadu
splotowa sieć neuronowa
głęboka nauka
technika deep learning
EKG
wskaźnik współczulny serca
Opis:
Epilepsy is a neurological disorder that causes seizures of many different types. The article presents an analysis of heart rate variability (HRV) for epileptic seizure prediction. Considering that HRV is nonstationary, our research focused on the quantitative analysis of a Poincare plot feature, i.e. cardiac sympathetic index (CSI). It is reported that the CSI value increases before the epileptic seizure. An algorithm using a 1D-convolutional neural network (1D-CNN) was proposed for CSI estimation. The usability of this method was checked for 40 epilepsy patients. Our algorithm was compared with the method proposed by Toichi et al. The mean squared error (MSE) for testing data was 0.046 and the mean absolute percentage error (MAPE) amounted to 0.097. The 1D-CNN algorithm was also compared with regression methods. For this purpose, a classical type of neural network (MLP), as well as linear regression and SVM regression, were tested. In the study, typical artifacts occurring in ECG signals before and during an epileptic seizure were simulated. The proposed 1D-CNN algorithm estimates CSI well and is resistant to noise and artifacts in the ECG signal.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; art. no. e136921
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
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
Tytuł:
An application of robust filters in ECG signal processing
Autorzy:
Pander, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333513.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
filtrowanie robust
EKG
EMG
filtrowanie mean-median
robust filtering
ECG
mean-median filtering
Opis:
Robust filtering is a very promising area in application of biomedical signal processing. Signals are usually recorded with noise, which has various characteristics of baseline wander to very impulsive nature. The robust technique has been recently proposed as the tool to eliminate outliers in data samples. The main purpose of this paper is to present mean-median filters in application of ECG signal processing. The presented filter is evaluated in the presence of real muscle noise and simulated impulsive noise as a Gaussian-Laplace mixture. In order to suppress a noise with the best possible means, the special expression is proposed. The measure of distortions, which are introduced to a signal after operation of filtering, is estimated using the normalized mean square error. This factor is used to compare a quality of considered filters. Experimental results show improved performance according to the reference filters.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2006, 10; 113-123
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
Tytuł:
Analiza czasowo-częstotliwościowa sygnału EKG
Time-frequency analysis of ECG signal
Autorzy:
Pieniężny, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/208548.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
analiza czasowo-częstotliwościowa
sygnał EKG
analiza sygnałów biomedycznych
time-frequency analysis
ECG signal
biomedical signals - analysis
Opis:
Sygnały biomedyczne stanowią bardzo szczególną klasę sygnałów zarówno ze względu na ich strukturę, jak i szczególne podejście do ich analizy. Są one sygnałami niestacjonarnymi. Podstawowe metody analizy tego typu sygnałów obejmują analizę czasową i częstotliwościową, realizowane rozdzielnie. Rozdzielność analizy czasowej i częstotliwościowej sygnałów biomedycznych nie pozwala na pełną diagnozę z uwagi na zmienność ich struktury częstotliwościowej w czasie. Artykuł przedstawia pewne wyniki czasowo-częstotliwościowej analizy sygnału EKG.
Biomedical signals are specific type of signals due to their structure and specific approach to their analysis. They are usually non-stationary signals. Basic methods of analysis include time and frequency analyses performed separately. Frequency structure of biomedical signals varies in time so, patient diagnose could be better when time-frequency analysis concept will be applied. The paper presents some results of time-frequency analysis of ECG signal.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2009, 58, 1; 269-279
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza wpływu wybranych czynników na entropię wieloskalową rytmu pracy serca w populacji badanych pochodzącej z laboratorium snu
Multiscale entropy analysis of the influence of selected factors on heart rate time series in sleep laboratory based cohort
Autorzy:
Radliński, J.
Baran, Z.
Tomalak, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154845.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
entropia
entropia wieloskalowa
rytm pracy serca
EKG
zaburzenia oddychania
entropy
multiscale entropy
heart rate
ECG
respiratory disorders
Opis:
Celem pracy jest wstępna analiza wpływu czynników: fizjologicznego - wieku oraz chorobowych - zaburzeń oddychania, na entropię wieloskalową (Multiscale Entropy) rytmu pracy serca. W pracy dokonano analizy wpływu wieku na dwóch szerokich grupach badanych: osobach zdrowych (wiek od 1,5 do 63 lat) oraz grupie w wąskim przedziale wiekowym (40-50 lat) o różnym zakresie występowania zaburzeń oddychania w czasie snu (wskaźnik liczby zaburzeń oddychania RDI - Respiratory Disturbance Index 0,5 - 111 1/h). Wykazano wpływ wieku na wartość entropii (zmniejszanie), szczególnie w grupie osób dorosłych, oraz wpływ zaburzeń oddychania i zjawisk im towarzyszących (wybudzenia).
High costs and complication of standard polysomnography (PSG) lead to attempts to develop cheaper and less complicated methods. The analysis of heart rate complexity using non-linear dynamics methods seems to be promising, however the dynamics of heart rate is biased by several physiological factors. The aim of that study was to check the influence of a physiological factor - age and of respiratory disorders during sleep on heart rate variability analysed by multiscale entropy (MSE). The two groups were selected from archived measurements from the Sleep Laboratory of Institute for TBC and Lung Diseases Rabka Branch: a healthy group and a group of semi-constant age but without limitations to those disorders (Table 1). In both groups the full night diagnostics PSG according to the American Academy of Sleep Medicine (AASM) rules was performed. The R-R intervals were detected in the recorded ECG signal (250Hz), and the multiscale entropy (Goldberg's MSE) was calculated. We found high correlation between the entropy and age (Figs. 1, 2, 3) in adults, however in the children group (age<15) there was no such relation. Similar results were found in analysis of the influence of respiratory disorders on the RR time series entropy (Figs. 4, 5, 6, 7). The results lead to a conclusion that heart rate complexity described with use of the MSE analysis is strongly biased by age. MSE could also detect changes in RR time series associated with respiratory disorders during sleep. The further investigations should be performed to
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 4, 4; 365-368
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assesment of low-frequency response of ECG recorders in relation to international requirements
Autorzy:
Gibiński, P.
Owczarek, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333784.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
analiza EKG
międzynarodowe wymogi
ECG analysis
ST-segment
international requirements
Opis:
Electrocardiography (ECG) is commonly used non-invasive procedure for recording electrical activity of the heart. It is a powerful clinical non-invasive tool for proper diagnosis and therapy of cardiac abnormalities. Thus, accurate reproduction of the ECG is required especially if diagnosis making process is supported by automatic measurements and their interpretation. The paper presents an assessment of lowf-requency response of selected ECG recorders in relation to international requirements. Four recorders have been selected and tested according to IEC draft 62D: 60601-2-51/Ed.1 and the results have been discussed.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2002, 4; MT63-72
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assessment measures of an ensemble classifier based on the distributivity equation to predict the presence of severe coronary artery disease
Autorzy:
Rak, Ewa
Szczur, Adam
Bazan, Jan G.
Bazan-Socha, Stanisława
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24200688.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
ensemble method
distributivity equation
aggregation function
CAD
Holter ECG
metoda zespołowa
funkcja agregacji
EKG Holtera
Opis:
The aim of this study is to apply and evaluate the usefulness of the hybrid classifier to predict the presence of serious coronary artery disease based on clinical data and 24-hour Holter ECG monitoring. Our approach relies on an ensemble classifier applying the distributivity equation aggregating base classifiers accordingly. Such a method may be helpful for physicians in the management of patients with coronary artery disease, in particular in the face of limited access to invasive diagnostic tests, i.e., coronary angiography, or in the case of contraindications to its performance. The paper includes results of experiments performed on medical data obtained from the Department of Internal Medicine, Jagiellonian University Medical College, Kraków, Poland. The data set contains clinical data, data from Holter ECG (24-hour ECG monitoring), and coronary angiography. A leave-one-out cross-validation technique is used for the performance evaluation of the classifiers on a data set using the WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) tool. We present the results of comparing our hybrid algorithm created from aggregation with the distributive equation of selected classification algorithms (multilayer perceptron network, support vector machine, k-nearest neighbors, naïve Bayes, and random forests) with themselves on raw data.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2023, 33, 3; 361--377
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badanie wpływu pola magnetycznego 50 hz za pomocą statystycznej analizy sygnałów EKG
Autorzy:
Libal, U.
Sztafrowski, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1190072.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
statystyka
pole magnetyczne
elektrokardiogram
EKG
analiza sygnałów
statistically significant difference
electrocardiogram
magnetic field
Opis:
Wyniki wielu badań stwierdzają, że pola elektromagnetyczne 50 Hz, czyli o częstotliwości wytwarzanej przez napowietrzne linie wysokiego napięcia, mogą powodować różne mierzalne zmiany w organizmach żywych. Przedstawione metody statystyczne pozwalają wykazać wpływ tego pola, wytworzonego w sztucznych warunkach symulujących pole generowane przez linię wysokiego napięcia, za pomocą analizy sygnałów EKG. W celu określenia wpływu pola magnetycznego na organizm ludzki, przeprowadzono następujący eksperyment. Każdy ochotnik został poddany rejestracji sygnału EKG: przed ekspozycją na pole (próba 1) oraz bezpośrednio po ekspozycji (próba 2). Aby znaleźć statystycznie istotne różnice między tymi próbami oraz zdefiniować wpływ pola magnetycznego, przetestowano sygnały EKG. Analizowano zmiany kluczowych załamków sygnału EKG. Wysokości załamków Q, R i S zostały mierzone, a następnie dane te poddano statystycznym testom istotności: testowi t-Studenta oraz testowi Wilcoxona dla par obserwacji. Testy zostały przeprowadzone na poziomie istotności 5%.
Źródło:
Interdisciplinary Journal of Engineering Sciences; 2013, 1, 1; 28--31
2300-5874
Pojawia się w:
Interdisciplinary Journal of Engineering Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Characteristic points detection in ECG signal using Bayesian learning and fuzzy system
Autorzy:
Momot, M.
Momot, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333840.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
sygnał EKG
systemy rozmyte
ECG signal
fuzzy systems
bayesian learning
Opis:
Characteristic points detection such as beginnings and ends of P-wave, T-wave or QRS complex is one of primary aims in automated analysis of ECG signal. The paper presents one possible approach based on Bayesian inference to design of kernel based classifier. The classification function is constructed using the probability distribution function of standard normal distribution and independent Gaussian random variables. The parameters of such variables are computed using iterative Expectation-Maximization algorithm. This approach is used to calculate parameters of classification function to modelling Takagi-Sugeno-Kang fuzzy systems. Numerical experiment of characteristic points detection in ECG signal using CTS database is also presented.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2007, 11; 171-176
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Coincidence of maternal and fetal QRS complexes in view of fetal heart rate determination
Autorzy:
Kupka, T.
Jeżewski, J.
Matonia, A.
Wróbel, J.
Horoba, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333792.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
brzuszne EKG płodu
monitorowanie płodu
tętno płodu
abdominal fetal electrocardiogram
fetal monitoring
fetal heart rate
Opis:
Indirect fetal electrocardiography is a developing diagnostic method in perinatal medicine. Signals of electrical activity being recorded from maternal abdomen surface contain more information than in till now used method of mechanical heart activity measurement based on ultrasound signals. The main problem relies on separation of basic useful component from a signal containing also dominant maternal electrocardiogram and muscles activity artifacts. The algorithms of maternal electrocardiogram suppression via subtraction are commonly used. Although regarding their complexity, these algorithms have limited applicability in systems for long-term monitoring of fetal heart activity. Other solution relies on simple blanking of maternal QRS complexes. However, in case of coincidence of fetal and maternal QRS complexes, this leads to partial loss of information about fetal heart rate variability. For evaluation of how often such coincidence of both complexes takes place, the algorithm has been developed which is described in this paper.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2002, 4; MT49-55
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Combined analysis of fetal electrocardiogram and systolic time intervals
Autorzy:
Matonia, A.
Jeżewski, J.
Kupka, T.
Horoba, K.
Wróbel, J.
Widera, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/334019.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
monitorowanie płodu
wybrany termin cyklu sercowego
EKG płodu
tętno płodu
fetal monitoring
cardiac cycle timing
fetal electrocardiography
fetal heart rate
Opis:
Cardiotocography as a simultaneous recording of fetal heart rate (FHR) and uterine contraction activity is a basic method of evaluation of fetal condition. Correct variability of the fetal heart rate is an indirect sign of adequate oxygenation of a fetus. Unfortunately, the reverse case is not always true, signs suggesting pathological changes can also appear in recording when the fetal is not at risk. The cardiotocography shall then be recognized as a more screening than diagnostic method. It will be interesting to develop a non-invasive method being complementary to routine cardiotocography. This method should allow the adequate prediction of a bad neonatal outcome when the test is abnormal. The paper shows the system that makes possible cardiotocograms analysis in parallel with the assessment of additional parameters determined from comparison of mechanical and electrical fetal heart activity signals. The studies are aimed at development of set of parameters that are high correlated with clinical outcome.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2003, 6; IT27-34
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 75

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