Detekcja zespołu QRS przy zastosowaniu sieci falkowo-neuronowych

• Autorzy: Duraj A. , Krawczyk A. , Kumor M.

Warianty tytułu

EN

Detection of QRS complex based on wavelet-neural networks technique

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono wstępne wyniki badań prowadzone w zakresie wykrywania zespołu ORS w oparciu o sieć falkowo -neuronową. Źródłem sygnałów testowych była ogólnodostępna baza sygnałów elektrokardiograficznych MIT-BIH zawierająca zapisy EKG trwające od 15 minut do 24h z różnymi patologiami chorób serca oraz sygnały elektrokardiograficzne pochodzące od pacjentów z wszczepionym układem stymulujący prace serca uzyskane w Instytucie Kardiologii w Warszawie.

EN

The paper follows the authors' former works which dealt with the methods based on wavelet-neural network methods. The aim of the paper is to describe tools based on wavelet-neural network and to present selected results. Two kinds of ECG signals were tested. The first gmup of ECG signals were taken from the open source of ECG signals (MIT-BIH). This contains the ECG records lasting from 15 min till 24 hrs with some pathological syndromes. The secound group of ECG signals were taken from Institute of Cardiology, Warsaw.

Słowa kluczowe

PL

sieć falkowo-neuronowa; dekompozycja sygnału; detekcja zespołów ORS; elektrokardiografia

EN

wavelet neural network; multiresolution analysis; detection of ORS complex; electrocardiography

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2005
• Tom: R. 81, nr 12
• Strony: 98--100
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Duraj A.

• Instytut Informatyki, Politechnika Łódzka, ul. Wólczańska 216, 93-005 Łódź

autor

Krawczyk A.

• Centralny Instytut Ochrony Pracy - Państwowy Instytut Badawczy, Czerniakowska 16, 00-701 Warszawa

autor

Kumor M.

• Instytut Kardiologii, ul. Alpejska 42, 04- 628 Warszawa

Bibliografia

• [1] Augustyniak P.: Transformacje falkowe w zastosowaniach elektrodiagnostycznych, Wyd. Naukowo – Dydaktyczne, Kraków 2003.
• [3] Białasiewicz J.T.: Falki i aproksymacje, Wydawnictwo Naukowo Techniczne Warszawa 2000.
• [4] Duraj A., Krawczyk A., Koźluk E., Kumor M.: Zastosowanie przekształcenia falkowego do detekcji zespołu QRS, Przegląd Elektrotechniczny, nr 1, 2005, 72-75.
• [5] Duraj A., Krawczyk A.: Algorytmy rozpoznawania i klasyfikacji sygnałów elektrokardiograficznych, Przegląd Elektrotechniczny, nr 12, 2003, 916-919.
• [6] Mallat S.G., Zhong S.: Charakterization of signals from multiscale edges, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 14, No.7, July 1992, 710-732.
• [7] “MIT-BIH Arrythmia Database Directory” http://ecg.mit.edu/
• [8] Shyu L. -Y., Wu Y. -H., Hu W.: Using wavelet transform and fuzzy neural networks for VPC detection from the Holter ECG, IEEE Transaction on Biomedical Engineering, vol. 51, No. 7, July 2004, 1269-1273.
• [9] Strumiłło P.: Modelowanie i analiza sygnału elektrokardiograficznego z zastosowaniem układów i przekształceń nieliniowych, Zeszyty naukowe Politechniki Łódzkiej, nr 906, 2002.
• [10] Zhanga Q., i Benvenis te A.: Wavelet Networks, IEEE Trans. On Neural Networks, vol. 3, No 6, November 1992, 889-898.
• [11] Baxt W.G., Use of an artificial neural network for the diagnosis in clinical decision making. The diagnosis of coronary occlusion, Neural Computation, 1990, No. 2, 480 – 489.
• [12] Itchaporia D., Artificial neural networks: current status in cardiovascular medicine, J.Am. Coll. Cardiol., August 1996, No 28, vol. 2, 515 – 521.
• [13] Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa 1994.
• [14] Krzyżak A., Rafajłowicz E., Aproksymacja funkcji przy pomocy jednokierunkowych sieci neuronowych. Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna, T. 6, Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2000.