Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Journal of Medical Informatics & Technologies

1 2000

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: FHR signal

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Recognition of fetus defects on the base of computer analysis of fetal heart rate signal

Kurzyński M., Morawiec B., Tomaszek M.

Journal of Medical Informatics & Technologies

2000

Vol. 1

BI 51--57

The present paper deals with the experimental comparative analysis of method and algorithms of fetal heart rate (FHR) signal processing. The purpose of FHR signal processing is computer-aided recognition of uncomplicated pregnancy, pregnancy with arterial hypertension and with immunological conflict. In the discussed methods we can distinguish two steps: reduction of information and decision making. In the first step two different methods of time and frequency analysis of FHR signal were applied: Schur algorithm of linear optimal mean square prediction and morphological features describing acceleration and deceleration phenomena in the FHR signal. In the second step however, we used three-layer artificial neural network of back propagation type with sigmoid transfer functions and pattern recognition approach with minimum-distance algorithms. In the former method the following procedures were applied: nearest mean algorithm, nearest neighbour and 3-nearest neighbour algorithms. Experimental investigations using MATLAB 5.2 program were made and their results are presented in Table 1. These investigations which are sequel to the previous experimental studies proves that information contained in the FHR signal can be source of valuable and interesting knowledge on the fetus defects.

Praca przedstawia wyniki eksperymentalnej analizy porównawczej wybranych metod i algorytmów przetwarzania sygnału częstości akcji serca płodu (FHR) w celu komputerowego wspomagania rozpoznawania ciąży fizjologicznej, ciąży powikłanej konfliktem serologicznym oraz ciąży powikłanej nadciśnieniem tętniczym. Przedyskutowane metody różnią się procedurami redukcji cech oraz algorytmami decyzyjnymi. Do wydobycia parametrów opisujących sygnał FHR wykorzystano metody przetwarzania w dziedzinie czasu i częstotliwości, a jako algorytmy klasyfikacji zastosowano minimalno-odległościowe algorytmy rozpoznawania oraz sieć neuronową propagacji wstecznej.