وثيقة
Pattern recognition technique based on wavelet decomposition for identification of patients with congestive heart failure.
المساهمون
Al-Ghunaimia, Bader, مؤلف
الناشر
Sultan Qaboos University
ميلادي
2009
اللغة
الأنجليزية
الموضوع
الملخص الإنجليزي
A pattern recognition technique based on approximate estimation of power spectral densities (PSD( of sub-bands resulted from wavelet decomposition of R-R interval (RRI) data for identification of patients with Congestive Heart Failure (CHF) is investigated. Both trial and test data used in this work are drawn from MIT databases. Two standard patterns of the base-2 logarithmic values of the reciprocal of the probability measure of the approximated PSD of CHF patients and normal subjects are derived by averaging all corresponding values of all sub-bands of 12 CHF data and 12 normal subjects in the trial set. The computed pattern of each data under test is then compared band-by-band with both standard patterns of CHF and normal subjects to find the closest pattern. The new technique resulted in an identification accuracy of about 90% by applying it on the test data.
المجموعة
ISSN
1726-6742
URL المصدر
zcustom_txt_2
Hossen, A., & Al-Ghunaimia, B. (2009). Pattern recognition technique based on wavelet decomposition for identification of patients with congestive heart failure. The Journal of Engineering Research, 6 (2), 40-46.
الملخص العربي
يتضمن هذا البحث إيجاد تقنية لتمييز الأنماط لكثافة القدرة التقريبية الموزعة على حزم الطيف الترددي الناتجة من تجزئة المويجات لإشارة متغير معدل نبضات القلب من أجل الكشف عن مرضى عجز القلب الاحتقاني وتمييزهم عن الأشخاص السليمين. أخذت البيانات المستخدمة للتجربة وتلك المستخدمة للفحص من قاعدة بيانات معهد ماسا شو سيتز التكنلوجي في الولايات المتحدة. تم اشتقاق نمطين قياسين لمنحني لوغارتمي أساس - 2 لمقلوب الاحتمالية المحسوبة لكثافة القدرة الطيفية التقريبية، أحدهما لمرضى عجز القلب الاحتقاني الآخر لأشخاص سليمين وذلك بإيجاد معدل القدرة للحزم الفرعية المتناظرة للبيانات التجريبية العائدة لعدد 12 مريض بعجز القلب الاحتقاني ولعدد 12 شخص سليم. أما أثناء الفحص فإنه بعد حساب نمط بيانات الحالة تحت الفحص فقد تم مقارنتها حزمة بحزمة مع كل من النمطين القياسيين المشتقين لحالتي عجز القلب الاحتقاني والقلب السليم لمعرفة إلى أية فئة هي أقرب لتصنف معها. أعطت هذه التقنية الجديدة نسبة دقة تصل إلى 90% في تمييز أنماط بيانات الفحص.
قالب العنصر
مقالات الدوريات
حجم الملف
85.92 كيلوبايت
0
0
