Utilization of 4 types of Artificial Neural Network on the diagnosis of valve-physiological heart disease from heart sounds
محل انتشار: هفدهمین کنفرانس مهندسی پزشکی ایران
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,051
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICBME17_046
تاریخ نمایه سازی: 9 تیر 1392
چکیده مقاله:
The classification of the sound heart into different valve-physiological heart disease categories is acomplex pattern recognition task. This paper will purpose sound heart recognition for diagnosing heart disease with 4 type of Artificial Neural Network (ANN). We develop a simple model for the recognition of heart sounds, and demonstrate its utility in identifying features useful in diagnosis. We then present a prototype system intended to aid in heart sound analysis. Based on a wavelet decomposition of the sounds, feature vectors are formed and ANNs finds use in classification of Heart valve diseases for its discriminative training ability and easyimplementation. The heart sound diseases classes considered for the purpose of this study were classifiedinto normal heart sound and the other six valve physiological heart categories. 4 type of ANN which usedfor this approach are Multilayer perceptron!(MLP), Back Propagation Algorithm (BPA), Elman Neural Network(ENN) and Radial Basis Function (RBF) Network. Using these ANN classifiers would appeared ability of classifyingheart disease and will be shown an accuracy of 81.25 % for MLP, 87.17% for BPA, 91.59% for ENN and 96.42% forRBF was achieved.
کلیدواژه ها:
Heart valve diseases - Heart sound recognition - Artificial Neural Network classifier - feature vector- BackPropagation Algorithm - Elman Neural Network - RBF Neural Network
نویسندگان
Omid Mokhlessi
Department of Electronics, Engineering Birjand University Shokatabad, Birjand, Iran
Naser Mehrshad
Department of Electronics, Engineering Birjand University Shokatabad, Birjand, Iran
Hajat Moayedi Rad
Department of Power, Engineering Birjand University Shokatabad, Birjand, Iran