Probabilistic Neural Network Oriented Classification Methodology for Ischemic Beat Detection Using Multi Resolution Wavelet Analysis
محل انتشار: هفدهمین کنفرانس مهندسی پزشکی ایران
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 853
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_009
تاریخ نمایه سازی: 9 تیر 1392
چکیده مقاله:
one of the most common cardiovascular diseases is Myocardial Ischemia (MI). The aim of this study is improving the diagnosis level of Ischemic Beat detection from ECG signals which is important in ischemic episode detection process. This improvement is based on appropriate feature extraction via Multi resolution Wavelet analysis and proper classifier selection. The approach starts with signal preprocessing, Afterwards efficacious morphologic features which are useful in ischemia detection are extracted by wavelet analysis. In the third stagesubtractive clustering is performed for clustering. Finally probabilistic neural networks are used as a classifier. The proposed algorithm is evaluated on the European Society of Cardiology (ESC) ST-T database and reported 96.67% sensitivity and 89.18% specificity.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Shiva Khoshnoud
Electrical And Computer Eng. Dep K.N.T University of Technology Tehran, Iran.
Mohammad Hossein Teshnehlab
Electrical And Computer Eng. Dep K.N.T University of Technology Tehran, Iran
Mahdi Aliyari Shoorehdeli
Electrical And Computer Eng. Dep K.N.T University of Technology Tehran, Iran. Advanced Process Automation andControl (APAC)