Технології розпізнавання образів пізніх потенціалів передсердь: формування ознак
Основний зміст сторінки статті
Анотація
Розглянуто принципи розпізнавання образів пізніх потенціалів передсердь (ППП) у системах електрокардіографії високого дозволу (ЕКГ ВР). Виконано формування ознак образів ППП на основі алгоритму багаторівневого вейвлетаналізу електрокардіосигналів. Проведено чисельні експерименти з моделями ППП та реальними сигналами ЕКГ. За допомогою обробки деталізуючих коефіцієнтів вейвлет-розкладання вибрано діагностичні ознаки образів, що забезпечують максимальну відстань між класами
Блок інформації про статтю
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- 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.
- 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.
- 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. Syrkion, New methods of electrocardiography, Moscow: Technosphere, 2007, p. 552.
V. Kovalenko, Guide to Cardiology, Kyiv: Morion, 2008, p. 1404.
L. T. Malaya, A. I. Dyadyk, and A. E. Bagriy, “Pathogenesis of atrial fibrillation. Message 1”, Ukrainian therapeutic journal, vol. 4, no. 2, pp. 58–65, 2002.
J. Tu and R. Gonzalez, Principles of recognitioneducation, Moscow: Mir, 1978, p. 411.
V. Abakumov, O. Ribin, and J. Svatosh, Biomedical signals. Genesis, production, monitoring, Kiev: Nora-print, 2001, p. 516.
E. O. Ivanko, N. G. Ivanushkina, and Y. V. Prokopenko, “Modeling the processes of occurrence of excitation wave circulation inmyocardium”, Control systems and machines, no. 3, pp. 36–41, 2009.
M. Akay, Time Frequency and Wavelets in Biomedical Signal Processing, IEEE, 1997. DOI:10.1109/9780470546697
N. Smolentsev, Fundamentals of wavelet theory.Wavelets in MATLAB, Moscow: DMK Press, 2008, p. 448.
E. Ivanko, N. Ivanushkina, and Y. Cinecope, “Multilevel analysis of electrocardiograms to identify late atrial potentials”, Electronics and communications, no. 4-5, pp. 160–164, Jan. 2009.
