Автоматизированная система детектирования волн Осборна на основе вейвлет-признаков и нейронной сети

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБородин, Андрей Андреевич
dc.contributor.authorБородин, Н. А.
dc.contributor.authorДончило, А. Н.
dc.date.accessioned2018-08-28T11:37:01Z
dc.date.available2018-08-28T11:37:01Z
dc.date.issued2018
dc.descriptionПолный текст доступен на сайте издания по подписке: http://radio.kpi.ua/article/view/S0021347018050047uk
dc.description.abstractruРазработана автоматизированная система детектирования волн Осборна, которая отличается чувствительностью 94,63% и точностью классификации 94,58% волн типов «notch» и «slur» в составе кардиосигнала. Применены метод квазисогласованной вейвлет-фильтрации и метод главных компонент для выделения и формирования векторов-признаков, являющихся входными данными классификатора. В качестве классификатора использована нейронная сеть прямого распространения ошибки с топологией многослойного персептрона. Для обучения, тестирования и проверки нейронной сети использованы выборки сигналов, построенные на основе данных открытой базы медицинских сигналов PhysioNet. В работе использованы 12-канальные электрокардиограммы 60-ти здоровых пациентов в возрасте 17–87 лет, на основе которых сформирована база данных из 14 832 сигналов (9888 сигналов с волной Осборна двух типов и 4944 без патологии). Предложенный подход обеспечил точность классификации, превышающую точность известных методов.uk
dc.format.pagerangeС. 275-283uk
dc.identifier.citationБородин, А. А. Автоматизированная система детектирования волн Осборна на основе вейвлет-признаков и нейронной сети / А. А. Бородин, Н. А. Бородин, А. Н. Дончило // Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника. – 2018. – Т. 61, № 5 (671). – C. 275–283. – Библиогр.: 12 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/S0021347018050047
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/24357
dc.language.isoruuk
dc.publisherКПИ им. Игоря Сикорскогоuk
dc.publisher.placeКиевuk
dc.sourceИзвестия высших учебных заведений. Радиоэлектроника, 2018, Т. 61, № 5 (671)uk
dc.subjectволны Осборнаuk
dc.subjectЭКГ сигналuk
dc.subjectвейвлет-признакuk
dc.subjectквазисогласованная вейвлет фильтрацияuk
dc.subjectметод главных компонентuk
dc.subjectнейронная сеть прямого распространения ошибкиuk
dc.subjectобучение нейронной сетиuk
dc.subjectМГКuk
dc.subjectДВПuk
dc.subject.udc004.932.72’1uk
dc.titleАвтоматизированная система детектирования волн Осборна на основе вейвлет-признаков и нейронной сетиuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2018-05-275.pdf
Розмір:
66.63 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Первая страница, библиогр.
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника, Т. 61, № 5 (671)