Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do analizy sygnałów elektrokardiograficznych

Litwińska, M.

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do analizy sygnałów elektrokardiograficznych

Autorzy

Litwińska M.

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma

http://inzynier-medyczny.pl/archiwum/

Identyfikatory

Warianty tytułu

Application of artificial neural networks for electrocardiographic signals analysis

Języki publikacji

Abstrakty

W artykule przedstawiono możliwości zastosowania sztucznych sieci neuronowych oraz innych metod do analizy i rozpoznawania sygnałów elektrokardiograficznych. Dokonano przeglądu zagadnień dotyczących EKG, pozyskiwania i interpretacji sygnałów, sztucznych sieci neuronowych oraz danych literaturowych na temat zastosowania sieci neuronowych do rozpoznawania sygnałów EKG. Podjęto próbę zaimplementowania systemu rozróżniającego sygnały w oprogramowaniuMatlab.

The possibilities of using artificial neural networks and other method of analysis to recognition signal ECG, were introduced in the article. The review of issues related to ECG, acquisition and interpretation of signals, artificial neural networks and literature data on the use of neural networks for the diagnosis of ECG, was performed. The attempt to implement the Matlab software distinguishing the signals, was undertaken.

Słowa kluczowe

kaszel sztuczna inteligencja sztuczne sieci neuronowe Matlab

cough artificial intelligence artificial neural networks Matlab

Wydawca

Indygo Zahir Media

Czasopismo

Inżynier i Fizyk Medyczny

Rocznik

2015

Tom

Vol. 4, nr 3

Strony

167--172

Opis fizyczny

Bibliogr. 23 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Litwińska M.

monika.litwinska@wp.pl

Wydział Mechaniczny, Politechnika Gdańska, ul. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdańsk

Bibliografia

1. W. Duch: Fascynujący świat komputerów, Sztuczna inteligencja, Poznań 1997.
2. R. Tadeusiewicz, G. Paliwoda-Pękosz, P. Lula: Metody sztucznej inteligencji i ich zastosowania w ekonomii i zarządzaniu, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków 2003.
3. H. Kwaśnicka: Sztuczna Inteligencja i Systemy Ekspertowe. Rozwój, Perspektywy, Katedra Inżynierii Oprogramowania, Wyższa Szkoła Zarządzania i Finansów, Wrocław 2005.
4. R. Tadeusiewicz: Wykłady na temat sieci neuronowych, Laboratorium Biocybernetyki, Katedra Automatyki na AGH, [online] <http://www.uci.agh.edu.pl/uczelnia/tad/Sieci_neuronowe/ 01-Wprowadzenie.pdf>, 2009
5. http://www.neurolotto.com/index.php?c=37&padd=1 6. M. Nałęcz: Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna. Sieci neuronowe,
6, 2000, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2000.
7. R. Tadeusiewicz: Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1998.
8. R. Tadeusiewicz: Wprowadzenie do sieci neuronowych, StatSoft, Kraków 2001.
9. Ł. Sanocki: Wstęp do sieci neuronowych, Katedra Elektroniki, Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków 2005.
10. Wykłady z sieci neuronowych, Katedra Inżynierii Komputerowej, Politechnika Częstochowska, Częstochowa, 2012
11. J. Korbicz, A. Obuchowicz, D. Uciński: Sztuczne Sieci Neuronowe. Podstawy i Zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1994.
12. A. Duraj: Algorytmy rozpoznawania zespołów QRS w sygnałach elektrokardiograficznych pochodzących od pacjentów z wszczepionym układem stymulującym – rozprawa doktorska, Uniwersytet Zielonogórski, Wydział Elektroniki Informatyki i Telekomunikacji, Zielona Góra 2007.
13. H. Kwaśnicka: Obliczenia ewolucyjne w sztucznej inteligencji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 1999.
14. S. Osowski: Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 1996.
15. M. Woźniak: Rozpoznawanie choroby Parkinson na podstawie głosu przy wykorzystaniu sieci neuronowych [online], <http://parkinson-disease-detector.googlecode.com/svn/trunk/praca/ praca_inz_mateusz_mroz.doc>, 2014
16. T. Garcia, N. Holtz: EKG Sztuka interpretacji, Wydawnictwo Medyczne MediPage, Warszawa 2007.
17. A. Houghton, D. Gray: EKG jasno i zrozumiale, α-medica, Bielsko-Biała 2008, 10-30
18. T. Tomasik, A. Windak, A. Skalska, J. Kulczycka-Życzkowska, A. Kocemba: Elektrokardiografia dla lekarza praktyka. Podręcznik z materiałami samokształceniowymi 195 pytań testowych, 70 ćwiczeń praktycznych, Uniwersyteckie Wydawnictwo Medyczne „Vesalius”, Kraków 1998.
19. G. Cliffird, L. Tarassenko, N. Townsend: Fusing Conventional ECG QRS Detection Algorithms with an Auto-associative Neural Network for the Detection of Ectopic Beats, International Conference, Beijing 2000.
20. S. Yang, G. Yang: ECG Pattern Recognition Based on Wavelet Transform and BP Neural Network, Jinggangshan, China, 2-4, April, 2010, 246-249.
21. B. Dąbrowska, A. Dąbrowski: Podręcznik elektrokardiografii, Wydawnictwo Lekarskie PZWL, Warszawa 1993.
22. Podstawy EKG, Uniwersytet Medyczny w Łodzi [online],<http:// csk.umed.lodz.pl/ nefrologia/ekg%202.pdf>, 2012
23. MIT-BIH Arrhythmia Database [online], <http://www.physionet. org/physiobank/database/mitdb/>, 2012

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-a11e7daf-67a1-438a-81c5-b55b6958ce7b