Технології розпізнавання образів пізніх потенціалів передсердь: підходи до класифікації

Бічна панель сторінки статті

pdf (Русский)
Опубліковано: Mar 28, 2011
DOI: https://doi.org/10.20535/2312-1807.2011.16.2.268329
Ключові слова:
електрокардіосигнал, пізні потенціали передсердь, розпізнавання образів, вейвлет-розкладання, власні числа та вектори, кластерний аналіз, класифікація

Основний зміст сторінки статті

Є.О. Іванько
Н.Г. Іванушкіна
Н.А. Матвєєва
С.І. Споровой

Анотація

У цій статті завдання розпізнавання образів пізніх потенціалів передсердь (ППП) вирішується шляхом формування ознак у базисі власних екторів. Матриця підступів формується для ансамблю вейвлет-коефіцієнтів деталізації, отриманих при багаторівневому вейвлетрозкладанні електрокардіосигналів (ЕКС). Наводяться результати кластерного аналізу при модельному експерименті класифікації кардіоциклів різних пацієнтів з наявністю і відсутністю ППП на тлі шуму.

Блок інформації про статтю

Як цитувати
Іванько, Є. ., Іванушкіна, Н. ., Матвєєва, Н. ., & Споровой, С. . (2011). Технології розпізнавання образів пізніх потенціалів передсердь: підходи до класифікації. Електроніка та Зв’язок, 16(2), 130–134. https://doi.org/10.20535/2312-1807.2011.16.2.268329
Номер
Том 16 № 2 (2011)
Розділ
Біомедичні прилади та системи
Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
  2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
  3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).

Посилання

S. Gracheva, G. Ivanova, and A. Syrkina, New methods of electrocardiography, M.: Technosfera, 2007, p. 552.

V. Kovalenko, Guide to cardiology, K.: Morion, 2008, p. 1404.

K. Zaichenko, O. Zharinov, and A. Kulin, Reception and processing of bioelectric signals, St. Petersburg: RIO GUAP, 2001, p. 140.

E. Ivanko, N. Ivanushkina, and Y. Synekop, “Multilevel analysis of electrocardiogramsfor detection of late atrial potentials”, Electronics and communication, no. 4-5, pp. 160–164, 2009.

N. Ivanushkina and E. Ivanko, “Technologiespattern recognition of late potentialsatrial: the formation of signs”, Electronics and communications, vol. 58, no. 5, pp. 177–184, 2010.

K. Ivanko, “Ivanushkina N.G. Complexmethod of revealing psychic potentialsatrial on the basis of the analysis of internalsubspace wavelet-imageselectrocardiosignals”, Science news, no. 6, pp. 11–18, Jan. 2010.

E. Ivanko, N. Ivanushkina, and Y. Prokopenko, “Process Modelingoccurrence of wave circulationexcitation in the myocardium”, Controllingsystems and machines, no. 3, pp. 36–41, 2009.

N. Smolentsev, Fundamentals of the theory of wavelets.Wavelets in MATLAB, M.: DMK Press, 2008, p. 448.

F. Castells, “Morphological descriptors based on Eigen value decomposition for P-wave analysis”, in 2008 Computers in Cardiology, Bologna, Italy, 2008, pp. 245–248. DOI:10.1109/CIC.2008.4749023

T. Tu J and R. Gonzalez, Principles of pattern recognition, M.: Mir, 1978, p. 411.