Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Wypadki porażenia ludzi od uderzenia pioruna

Gierlotka S.

Elektro Info

|

2011

|

nr 7-8

64-65

2

Porażenia piorunem ludzi w Polsce w latach 2001-2006

Łoboda M.

Elektro Info

|

2009

|

nr 5

54-57

3

Możliwości stosowania neuroprotez w uszkodzeniach układu nerwowego

Kiersnowski L.

Aktualne Problemy Biomechaniki

|

2007

|

z. 1

105--110

PL

Neuroproteza jako system łączący układ nerwowy człowieka z urządzeniami elektronicznymi stymulującymi elektrycznie mięśnie i nerwy umożliwiają przywracanie ruchomości sparaliżowanych kończyn. Dziedzina urządzeń neuroprotetycznych obejmuje stymulację elektryczną obwodowych nerwów w celu odzyskania funkcji ruchowych (FES), konstrukcję elektrod stymulujących w celu poprawy narządów zmysłów (np. implanty słuchowe) jak również rozwija się stosowanie urządzeń wszczepianych do mózgu w celu kontrolowania i sterowania urządzeniami elektronicznymi czy protetycznymi.

EN

The neuroproteza is a system connecting human nervous system with electronic devices which can electrically stimulate muscles and nerves and are able of restoring the movability of paralysed limbs. The field of neuroptic devices includes electric stimulation of district nerves in order to recover motive functions (the FES), the construction of electrodes stimulating in aim of improvement organ senses (np. the aural implants), as well as using devices directly implanted into the brain in order to control and steer electronic or orthotic devices.

4

Some problems with construction of the k-NN classifier for recognition of an experimental respiration pathology

Jóźwik A., Sokołowska B.

Journal of Medical Informatics & Technologies

|

2002

|

Vol. 3

MI89--97

EN

An objective of the work is to demonstrate some difficulties with construction of a classifier based on the k-NN rule. The standard k-NN classifier and the parallel k-NN classifier have been chosen as the two most powerful approaches. This kind of classifiers has been applied to automatic recognition of diaphragm paralysis degree. The classifier construction consists in determination of the number of nearest neighbors, selection of features and estimation of the classification quality. Three classes of muscle pathology, including the control class, and five ventilatory parameters are taken into account. The data concern a model of the diaphragm pathology in a cat. The animals were forced to breathe in three different experimental situations: air, hypercapnic and hypoxic conditions. A separate classifier is constructed for each kind of the mentioned situations. The calculation of the misclassification rate is based on the leave one out and on the testing set method. Several computational experiments are suggested for the correct feature selection, the classifier type choice and the misclassification probability estimation.