A Hybrid Approach for Predicting Acute Hypotensive Episodes
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,775
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- 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:
SASTECH05_202
تاریخ نمایه سازی: 22 مرداد 1391
چکیده مقاله:
This paper describes a hybrid approach for long term prediction of mean arterial blood pressure signal in order to detect an acute hypotensive episode (AHE) during one hour forecasting window. An acute hypotensive episode is defined as any period of 30 minute or more during which at least 90% of the non-overlapping one minute averages of the arterial blood pressure waveform is under 60 mmHg. The proposed method is based on wavelet transform and time-delay embedding neural networks.The wavelet transform is implemented to decompose mean arterial blood pressure (MAP) time series into set of wavelet components. A recurrent neural network architecture with embedded memory is then applied to forecast the wavelet approximation coefficients which represent the trend of the time series. Wavelet detail components were predicted using local radial basis models with time varying parameters. To obtain the predicted MAP time series, the neural network outputs were recombined using the same wavelet technique.The effectiveness of this strategy is validated using 40 records of arterial blood pressure signals from Multi-parameter Intelligent Monitoring in Intensive Care II (MIMIC II) database . Simulation results revealed the reasonable forecasting accuracy in prediction of AHE in one hour forecasting window
کلیدواژه ها:
Acute Hypotensive Episode(AHE) ، Mean Arterial Blood Pressure(MAP) ، Neural Network ، Prediction ، Wavelet Transform
نویسندگان
M Hoseinnia
Department of Electrical Engineering Iran University of Science and Technology(IUST
A Sadr
Department of electrical engineering Iran univerrsity of Science & Technology
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :