Analiza transformaty falkowej w aspekcie zdolności klasyfikacyjnych odmiennych postaci morfologicznych zespołów QRS

• Autorzy: Jóśko A.

Warianty tytułu

EN

Wavelet transform coefficient analysis in terms of the ability for the QRS complex morphologic classification

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Przekształcenie falkowe stanowi bardzo efektywne narzędzie do analizy sygnałów elektrokardiograficznych. Cecha ta znakomicie kompensuje relatywnie większy nakład obliczeniowy, jeśli by ją porównać z wieloma odmiennymi technikami stosowanymi na tym polu. Dodatkowo, jak pokazują eksperymenty, własności współczynników przekształcenia falkowego mogą stanowić użyteczny zbiór danych wejściowych w zastosowaniu do klasyfikacji zespołów QRS, pod względem postaci morfologicznych.

EN

Wavelet transform has become a very useful and effective tool for the analysis of electrocardiographic signals. This property redresses remarkably, relatively higher computational effort, as compared to many other approaches used in the field. What is more, performed experiments clearly manifest that the wavelet transform coefficients can be used as a valuable input data set for the QRS complexes classification in terms of their morphology.

Słowa kluczowe

PL

analiza zapisów EKG; detekcja zespołów QRS; dyskretna; diadyczna transformacja falkowa; analiza arytmii; elektrotechnika

EN

ECG signal automated analysis; QRS complex detection; discrete; dyadic wavelet transform; arrhythmia analysis; electrical engineering; electrotechnics

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 87, nr 9a
• Strony: 8--11
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Jóśko A.

• Politechnika Warszawska, Instytut Elektrotechniki Teoretycznej i Systemów Informacyjno-Pomiarowych, ul. Koszykowa 75, 00--662 Warszawa,

Bibliografia

• [1] Jóśko A., Evaluation of the QRS complex wavelet based detection algorithm, Electrical Review No. 5/2011
• [2] Jóśko A., Wybrane aspekty przetwarzania i analizy sygnałów elektrokardiograficznych z wykorzystaniem transformaty falkowej, PhD dissertation, Warsaw University of Technology, (2008)
• [3] Köhler B.U. , Henning C. , Orglmei s ter R. , Principles of software QRS detection, IEEE Engineering in Medicine and Biology, (2002)
• [4] MIT-BIH Arrhythmia Database, Third Edition, May (1997)
• [5] Mallat S., A Wavelet tour of signal processing, Academic Press (1998)
• [6] Dąbrowska B., Dąbrowski A., Podręcznik elektrokardiografii, Wydawnictwo Lekarskie PZWL, (2005).
• [7] Stanke A., Elektrokardiogram bez tajemnic, Via Medica, (1999).
• [8] Traczyk W. Z., Fizjologia człowieka w zarysie, Wydawnictwo Lekarskie PZWL, (1997).