An Auscultation-Based Ventricular Septal Defect Size Detection Using Wavelet Transform
محل انتشار: کنفرانس بین المللی مهندسی برق
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 739
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF و WORD 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:
ICELE01_299
تاریخ نمایه سازی: 21 شهریور 1395
چکیده مقاله:
Ventricle septal defect (VSD) is one of the most important form of congenital heart disorder. VSD is a hole in the separator wall of heart's lower septum and allows blood to pass through this wall. This study presents a new approach to VSD size estimation based on both statistical analysis and discrete wavelet transform. An artificial neural network classifier finally used for categorization of heart sounds. Auscultation signals (heart sounds) were recorded for children with a VSD at Shaheed Modarres Hospital in Tehran. Designed diagnosis system was trained using 70 percent of all data and evaluated using the remaining 30%. It was found to be 97.67 percent accurate for small-size VSD and 94.95 percent accurate for large-size VSD. Obtained results show that this approach may offer clinical utility in detecting and classifying VSDs in both children and adults
کلیدواژه ها:
نویسندگان
kamal jafarian
Department of Biomedical Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
kamran hassani
Department of Biomedical Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
d.john doyle
Anesthesiology Institute, Cleveland Clinic Abu Dhabi, Abu Dhabi, UAE
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 :