Detekcja i identyfikacja zespołu QRS w sygnałach elektrokardiograficznych stymulatorowych

• Autorzy: Duraj A. , Krawczyk A.

Warianty tytułu

EN

Detection and identification of the QRS

• Konferencja: XVI Sympozjum PTZE "Zastosowania Elektromagnetyzmu w Nowoczesnych Technikach i Informatyce" Wisła, 25-27 września 2006
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W niniejszym opracowaniu proponujemy połączenie dwóch bardzo szybko rozwijających się dziedzin, a mianowicie sieci neuronowych oraz przekształceń falkowych. Nowa metoda sieci falkowo - neuronowej nie tylko wykrywa zespół QRS ale jednocześnie dokonuje jego klasyfikacji na rytm endogenny. Eksperymenty prowadzone były dla sygnałów elektrokardiograficznych pochodzących od pacjentów z wszczepionym układem stymulującym pracę serca. Testowano 150 sygnałów o częstotliwości 128Hz udostępnionych przez Instytut Kardiologii w Warszawie.

EN

We described QRS detection method in our earlier works. Although results a lot of authors are good, problems detection still arise. These problems mostly arise at important parts of the signals to be classified due to massive and fast signal changes. On the other hand, noisy signals lead to false detection QRS. This article presents a new QRS detected method. We combine the wavelet transform and neural networks to develop a new method for detection QRS and classification of patient rhythm and rhythm descending from pacemaker. We distinguish two categories of methods. In the first one, the wavelet part is essentially decoupled from learning. A signal is decomposed on some wavelet and the wavelet coefficients are furnished to a neural network. In the second category, wavelet theory and neural networks are combined into a single method. The idea of using wavelets in neural networks has been proposed. We limit the scope of this article to the first category.

Słowa kluczowe

PL

sieć falkowo-neuronowa; detekcja QRS

EN

wavelet neural network; detection QRS complex

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2006
• Tom: R. 82, nr 12
• Strony: 38--41
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Duraj A.

autor

Krawczyk A.

• Instytut Informatyki Politechniki Łódzkiej,

Bibliografia

• [1] Duraj A., Krawczyk A., Koźluk E., Kumor M., Zastosowanie przekształcenia falkowego do detekcji zespołu QRS, Przegląd Elektrotechniczny, Nr 1, 2005, str. 72 - 76.
• [2] Duraj A., Krawczyk A., Koźluk E., Kumor M., Sadowiski J., The application of Wavelet Transforms to Detection and Identification of QRS, Folia Cardiologica, tom 12, Supplement D, 2005, pp. 390 - 393.
• [3] Duraj A., Krawczyk A., Zastosowanie sieci falkowo - neuronowej do detekcji zespołu QRS, Materiały XIV Krajowej Konferencji Naukowej Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna, Tom II, 2005, str. 947 - 953.
• [4] Duraj A., Krawczyk A., Kumor M., Detekcja zespołu QRS przy zastosowaniu sieci falkowo - neuronowych, Przegląd Elektrotechniczny, nr 12, 2005.
• [5] Zhang Q., i Bervenist A., Wavelet Networks, IEEE Trans. On Neural Networks, vol. 3, No 6, November 1992, pp.889-898.
• [6] Augustyniak P., Przetwarzanie sygnałów elektrodiagnostycznych, Wydawnictwo Naukowo - Dydaktyczne AGH, Kraków 2001.
• [7] Augustyniak P., Transformacje falkowe w zastosowaniach elektrodiagnostycznych, Uczelniane Wydawnictwa Naukowo - Dydaktyczne AGH, Kraków 2003.
• [8] Wrześniowski A., Nowa metoda klasyfikacji ewolucji serca dla potrzeb badań holterowskich, Rozprawa Doktorska, Politechnika Śląska w Gliwicach, Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki, Gliwice 2002.
• [9] Weymaere N., Martens J., On the initialization and optimization of multilayer perceptron, IEEE Translation on Neural Network, 1994, Vol. 5, pp. 738 - 751.
• [10] Tadeusiewicz R., Wstęp do informatyki, AGH Uczelniane Wydawnictwa Naukowo - Dydaktyczne, Kraków 1997.
• [11] Lewenstein K., Modele sztucznych sieci neuronowych do oceny testów wysiłkowych stosowanych w diagnostyce choroby wieńcowej, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Prace Naukowe, Elektronika, z. 140, Warszawa 2002.
• [12] Nałęcz M. (red.), Biocybernetyka i inżynieria biomedyczna, Tom 6, Sieci neuronowe, WNT, Warszawa 2000, str. 73 - 110.