PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Support vector machine for MUAP scalograms classification

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Metoda diagnostyczna oparta na analizie skalogramów wyznaczonych za pomocą falek
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The paper presents a new approach to the computer aided diagnostic systems for the needs of quantitative electromyography. The approach is based on the analysis of wavelet scalograms of the motor unit action potentials calculated on the basis of 4th order Symlet wavelet. The scalograms provide the vector consisting of six features describing the state of a muscle. The vectors serve to carry out a classification of pathology by using support vector machines method.
PL
W referacie przedstawiono nową metodę diagnostyczną opartą na analizie skalogramów wyznaczonych za pomocą falek Symlet 4. Z otrzymanych skalogramów wyekstrahowano 6 cech, które posłużyły do klasyfikacji rodzaju patologii przeprowadzonej z wykorzystaniem metody maszyn wektorów nośnych. Implementacja programowa metody stworzy narzędzie diagnostyczne wspomagające badanie EMG o wysokim prawdopodobieństwie prawidłowej oceny stanu mięśnia.
Słowa kluczowe
EN
SVM   SMO  
PL
PJR   SVM   SMO  
Rocznik
Strony
335--338
Opis fizyczny
Bibliogr. 20 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Military University of Technology, Institute of Electronic Systems, 2. Kaliskiego St., 00-908 Warsaw, ADobrowolski@wat.edu.pl
Bibliografia
  • [1] Dobrowolski A., Tomczykiewicz K., Komur P., Fourier analysis of motor unit action potentials, Electronics and Telecommunications Quarterly, vol. 53, no. 2, 2007, 127-141
  • [2] Zalewska E., Hausmanowa-Petrusewicz I., Effectiveness of motor unit potentials classification using various parameters and indexes, J. Clinical Neurophysiology, vol. 111(8), 2000, 1380-1387
  • [3] Stalberg E., Nandedkar S.D., Sanders D.B., Falck B., Quantitative motor unit potential analysis, J. Clinical Neurophysiology, vol. 13(5), 1996, 401-422
  • [4] Shahid S., Walker J., Lyons G.M., Byrne C.A., Nene A.V., Application of higher order statistics techniques to EMG signals to characterize the motor unit action potential, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 52, 2005, 1195-1209
  • [5] Christodoulou C.I., Pattichis C.S., Unsupervided pattern recognition for the classification of EMG signals, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 46, 1999, 169-178
  • [6] Dobrowolski A., Tomczykiewicz K., Komur P., Spectral analysis of motor unit action potentials, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 54, no. 12, 2007, 2300-2302
  • [7] Dobrowolski A., Komur P., Tomczykiewicz K., Diagnosis of Muscle Condition on the Basis of MUP Spectral Analysis, IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference (IMTC’07), Warsaw 2007
  • [8] Pattichis C.S., Elia A.G., Autoregressive and cepstral analyses of motor unit action potentials, Medical Engineering & Physics, vol. 21, 1999, 405-419
  • [9] Pattichis C.S., Pattichis M.S., Time-scale analysis of motor unit action potentials, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 46, 1999, 1320-1329
  • [10] Rodriguez-Carreno I., Malanda-Trigueros A., Gila-Useros L., Navallas-Irujo J., Rodriguez-Falces J., Filter design for cancellation of baseline-fluctuation in needle EMG recordings, Computer methods and programs in biomedicine, vol. 81, 2006, 79-93
  • [11] Zalewska E., Hausmanowa-Petrusewicz I., Stalberg E., Modeling studies on irregular motor unit potentials, J. Clinical Neurophysiology, vol. 115(3), 2004, 543-556
  • [12] Bischoff Ch., Stalberg E., Falck B., Edebol Eeg-Olofsson K., Reference values of motor unit action potentials obtained with multi-MUAP analysis, Muscle & Nerve, vol. 17, 1994, 842-851
  • [13] Mallat S.G., A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: the Wavelet Representation, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 11, no. 7, 1989, 674-693
  • [14] Mallat S.G., A Wavelet Tour of Signal Processing, Academic Press, 1999
  • [15] Daubechies I., Ten Lectures on Wavelets, CBMS-NSF Lecture Notes nr. 61, SIAM, 1994
  • [16] Vapnik V., Estimation of Dependencies Based on Empirical Data. Springer-Verlag, 1982
  • [17] Burges C. J. C., A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition, 1998
  • [18] Cortes, C., Vapnik, V., "Support Vector Networks," Machine Learning, 20, 273-297, 1995
  • [19] V. Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory, Springer, NY, USA, 1995
  • [20] Platt, J. C. Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization. In B. Schölkopf, C. Burges, and A. Smola (Eds.), Advances in Kernel Methods - Support Vector Learning, pp. 185-208, The MIT Press, (1999)
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPOM-0016-0008
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.