PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Models for Risk Stratification of Sudden Cardiac Death Based on Logical Conjunction and Decision Tree

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
This article presents methodology of simple model building for risk stratification of sudden cardiac death based on an original ECG signal analysis platform. The method includes the analysis of the ECG signal extraction of selected parameters and model optimization for predicting sudden cardiac death.
Twórcy
autor
  • Lodz University of Technology. Department of Microelectronics and Computer Science. Lodz, Poland
autor
  • Lodz University of Technology. Department of Microelectronics and Computer Science. Lodz, Poland
autor
  • Lodz University of Technology. Department of Microelectronics and Computer Science. Lodz, Poland
autor
  • Lodz University of Technology. Department of Microelectronics and Computer Science. Lodz, Poland
  • Lodz University of Technology. Department of Microelectronics and Computer Science. Lodz, Poland
Bibliografia
  • [1] J. Szymborski, „Zdrowie publiczne i polityka ludnościowa” [red ] Warszawa Rządowa Rada Ludnościowa, 2012.
  • [2] A. Budaj, „Prewencja wtórna schorzeń sercowo-naczyniowych jako stały element kompleksowej rehabilitacji kardiologicznej” 10/2008, Warszawa 2008.
  • [3] H. Huikuri, T. Makikallio, K. E. J, Airaksinen, R. Mitrani, A. Castellanos, R. J. Myerburg, „Measurement of heart rate variability a clinical tool or a research toy?” J. Am. Coll. Cardiol. 1999, 34 1878-1883.
  • [4] Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology Heart Rate Variability Standards of measurement, physiological interpretation and clinical use Circulation, 1996, 93 1043-1065.
  • [5] A. Bauer, P. Barthel, R. Schneider, K. Ulm, A. Muller, A. Joeinig, R. Stich, A. Kiviniemi, K. Hnatkova, H. Huikuri, A. Schömig, M. Malik, G. Schmidt, “Improved Stratification of Autonomic Regulation for risk prediction in post-infarction patients with preserved left ventricular function (ISAR-Risk)” European Heart Journal (2009) 30. 576-583.
  • [6] G. Schmidt, M. Malik, P. Barthel, R. Schneider, K. Ulm, L. Rolnitzky, A. J. Camm, J. T. Bigger Jr., A Schömig, “Heart-rate turbulence after ventricular premature beats as a predictor of mortality after acute myocardial infarction”. Lancet Vol. 353 April 24. 1999, pp. 1390-1396.
  • [7] A. Bauer, J. W. Kantelhardt, P. Barthel et al. „Deceleration capacity of heart rate as a predictor of mortality after myocardial infarction”. Cohort study Lancet, 2006, 367: 1674-1681.
  • [8] D. Hand, H. Mannila i P. Smyth, Eksploracja danych, WNT, Warszawa 2005.
  • [9] J. Pearl, „Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems Networks of Plausible Inference” Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, 1988.
  • [10] W. Tylman, “Detecting Computer Intrusions with Bayesian Networks”, Lecture Notes in Computer Science Volume 5788, 2009, ss. 82-91.
  • [11] W. Tylman, G. Anders, “Application of probabilistic networks for decision support in power system analysis”. Energy 2006 Vol. 31 Issue 14 ss. 2538-2553.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-8bd9e85f-ee3c-4471-a4a5-4011f604f2ab
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.